Erilaisia ​​ja toisiinsa yhteydessä olevia tiimejä etsinnässä: laskennallinen lähestymistapa erilaisten ryhmien kokoamiseen jäsenten perusteella Osa 1

Abstrakti

Aiemmat tutkimukset osoittavat, että tiimit, joilla on erilaisia ​​taustoja ja taitoja, voivat menestyä homogeenisiä tiimejä paremmin. Ihmiset kuitenkin haluavat usein työskennellä muiden kanssa, jotka ovat samankaltaisia ​​ja tuttuja, eivätkä pysty kokoamaan tiimejä, joilla on suuri monimuotoisuus.

Tuttujen ihmisten ja muistin välillä on hyvin läheinen suhde. Tuttuihin ihmisiin kuuluvat perheemme, ystävämme, kollegamme jne. Nämä ihmiset voivat olla valtava apu elämässämme, ei vain tarjoamalla henkistä tukea, vaan heillä on myös myönteinen vaikutus muistiimme.

Ensinnäkin tutuista ihmisistä voi tulla muistimediamme. Kun kommunikoimme heidän kanssaan, keskittymiskykymme ja henkinen toimintamme paranevat ja voimme muistaa asiat paremmin. Kun kommunikoimme, mainitsemme yleensä asioita, jotka ovat heille tärkeitä. Nämä asiat liittyvät läheisesti elämäämme, joten ne on helppo muistaa. Näiden tietojen avulla voimme paremmin muistaa niihin liittyviä tapahtumia, mikä auttaa parantamaan muistikykyämme.

Toiseksi, tutut ihmiset voivat tarjota keskinäistä apua. Esimerkiksi kun unohdamme jotain, voimme kysyä heiltä. Jos meillä on hyvä suhde tämän henkilön kanssa, hän saattaa pystyä antamaan tietoja tai vinkkejä, jotka auttavat meitä muistamaan asiat paremmin.

Lopuksi tutut ihmiset voivat tarjota henkistä tukea. Kun kohtaamme vaikeuksia tai takaiskuja, heidän tukensa voi auttaa meitä selviytymään paremmin. Tämä auttaa meitä ylläpitämään positiivista asennetta ja parantamaan muistiamme.

Jokapäiväisessä elämässä meidän tulee pitää yhteyttä tuttuihin ihmisiin ja luoda hyviä ihmissuhteita. Tällä tavalla voimme vahvistaa muistikykyämme hallitaksemme elämäämme paremmin. Voidaan nähdä, että meidän on parannettava muistia, ja Cistanche deserticola voi parantaa muistia merkittävästi, koska Cistanche deserticola on perinteinen kiinalainen lääkeaine, jolla on monia ainutlaatuisia vaikutuksia, joista yksi on parantaa muistia. Jauhetun lihan teho perustuu sen sisältämiin erilaisiin vaikuttaviin ainesosiin, mukaan lukien happo, polysakkaridit, flavonoidit jne. Nämä ainesosat voivat edistää aivojen terveyttä monin tavoin.

Napsauta Tiedä 10 tapaa parantaa muistia

Tutkimme tiiminmuodostusongelmaa tarkastelemalla yksilöiden joukkoa, joilla on erilaiset taidot ja ominaisuudet, sekä sosiaalista verkostoa, joka vangitsee näiden yksilöiden tuntemukset. Tavoitteena on jakaa kaikki yksilöt erilaisiin ryhmiin heidän sosiaalisten yhteyksiensä perusteella, jolloin he voivat säilyttää tutun tason.

Muotoilemme tämän tiiminmuodostusongelman monitavoite-optimointiongelmaksi jakaaksemme jäsenet hyvin yhteydessä oleviin ja monipuolisiin tiimeihin sosiaalisen verkoston sisällä.

Toteutamme tämän ongelman käyttämällä Non-dominated SortingGenetic Algorithm II (NSGA-II) -algoritmia, joka löytää tiimiyhdistelmiä, joilla on korkea tuttuus ja monimuotoisuus O(n2) ajassa. Testasimme tätä algoritmia kolmella empiirisesti kerätyllä tiiminmuodostustietojoukolla ja kolmea vertailualgoritmia vastaan.

Kokeelliset tulokset vahvistavat, että ehdotettu algoritmi muodosti onnistuneesti ryhmiä, joissa on sekä jäsenten ominaisuuksien monimuotoisuutta että aiempia yhteyksiä jäsenten välillä. Keskustelemme laskennallisten lähestymistapojen käytön eduista tiimin muodostamisen ja kokoonpanon lisäämiseksi.

Johdanto

Joukkueiden muodostaminen tänään on erilaista kuin viime vuosikymmeninä. Nykyään järjestöt ja instituutiot pyrkivät kokoamaan ryhmiä jäsenten asiantuntemuksen lisäksi myös monimuotoisuuskriteerien perusteella [1,2].

Koska työvoimasta tulee yhä monimuotoisempaa, useammat organisaatiot sitoutuvat kokoamaan eri koulutustaustoista, toiminnallisista taustoista ja demografisista ominaisuuksista tulevia jäseniä samaan tiimiin [3, 4].

Lukuisat tutkimukset osoittavat monimuotoisuuden mahdollisia etuja tiimeissä [5, 6]. Identiteettitasolla tutkimukset osoittavat, että demografinen monimuotoisuus – eri sukupuolta, kulttuureja, rotuja jne. edustavat tiimin jäsenet – voivat parantaa joukkueen suorituskykyä.

Demografisen monimuotoisuuden kasvattaminen tiimeissä voi tuoda esiin erilaisia ​​demografiselle ryhmälle luontaisia ​​piirteitä, näkökulmia ja kokemuksia [7, 8]. Esimerkkejä ovat sukupuolten välinen monimuotoisuus, joka edistää ohjelmistokehitystiimien tuottavuutta [9], tiimien kollektiivinen älykkyys [10], ja innovaatiot T&K-ryhmissä [11]. Eräs tutkimus osoitti, että rotujen monimuotoisuus voi myös tuoda vaihtoehtoisia näkökulmia ja stimuloida luovuutta, mikä synnyttää omaperäisempiä ja kilpailukykyisempiä ideoita [12].

Kulttuurinen monimuotoisuus on toinen esimerkki: se auttaa ryhmiä tuottamaan luovempia tuloksia kuin kulttuurisesti homogeeniset ryhmät [13]. Kognitiivisella tasolla tiimit, joilla on korkea toiminnallinen monimuotoisuus – toisin sanoen tiimin jäsenet, joilla on erilainen asiantuntemus, ura ja taustat – voivat tuottaa omaperäisempiä ja luovempia tuloksia.

Toiminnallisen monimuotoisuuden edistäminen voi lisätä luovuutta, koska se laajentaa tiedon, tiedon, ideoiden ja näkökulmien laajuutta tiimissä [14]. Se kannustaa myös erilaiseen ajatteluun, laajempiin taitoihin ja ideoiden yhdistämiseen [15, 16].

Tämän seurauksena toiminnallisesti monimuotoiset tiimit ratkaisevat todennäköisemmin monimutkaisia ​​luovuutta ja innovaatioita vaativia ongelmia kuin homogeeniset ryhmät [2, 8, 16]. Kaiken kaikkiaan demografisen ja toiminnallisen monimuotoisuuden vuorovaikutus vaikuttaa siihen, kuinka tiimin jäsenten erot vaikuttavat heidän työskentelyyn ja suoritukseensa[7].

Huolimatta ryhmien monimuotoisuuden mahdollisista eduista, tutkimukset osoittavat myös, että monimuotoisuus on "kaksiteräinen miekka" [17]. Aikaisemmat tutkimukset tarjoavat ristiriitaisia ​​ja jopa ristiriitaisia ​​tuloksia monimuotoisuuden vaikutuksista ryhmiin [14, 17, 18].

Vaikka toiminnallinen monimuotoisuus voi aiheuttaa koordinaatioongelmia ja konflikteja ryhmässä koulutuksen ja tiedon eroista johtuen, demografinen monimuotoisuus voi aiheuttaa jäsenten välisiä ennakkoluuloja (eli "me-he" -erottelun) [19], mikä johtaa yhteenkuuluvuuden, kommunikoinnin ja luottamus [20–22].

Organisaatiot ovat vuosikymmenten ajan edistäneet monimuotoisuuskoulutusta auttaakseen jäseniä työskentelemään muiden kuin heistä poikkeavien kanssa. Kun ihmiset kuitenkin määrätään työskentelemään monimuotoisessa tiimissä, he eivät todennäköisesti ole tekemisissä tiimin kanssa ja ovat motivoituneita työskentelemään erilaisten tiimitovereiden kanssa. demografisissa tai toiminnallisissa ominaisuuksissa [23].

Yksi mahdollinen ratkaisu hillitä monimuotoisuuden haitallisia vaikutuksia tiimeihin on mahdollistaa ryhmän tuntemus (eli tiimin jäsenten aikaisempi kokemus toistensa kanssa työskentelystä). Suuri määrä kirjallisuutta osoittaa, että aikaisempi yhteistyö lisää todennäköisyyttä menestykseen ja tulevaan yhteistyöhön [24–26].

Tiimituntemus luo perustan luottamukselle, tiedonjaolle ja kommunikaatiolle jäsenten välillä [27, 28]. Ja koska tiimin tuntemus auttaa jäseniä löytämään, jakamaan ja jakamaan tietojaan, tiimin tuntemus voi ratkaista monia monimuotoisuuden aiheuttamia ongelmia vaarantamatta sen mahdollisia etuja [29].

Voivatko organisaatiot koota tiimejä, joilla on korkea monimuotoisuus ja tuttu samaan aikaan?
Sen sijaan, että muodostettaisiin tiimejä monimuotoisuuskriteerien tai aikaisempien suhteiden perusteella, molempien yhdistäminen voi auttaa jäseniä edistämään luottamusta ja organisaatioita tekemään monimuotoisuuden eduista näkyvämpiä [29]. Tässä työssä ehdotamme laskennallista lähestymistapaa sopivien tiimiyhdistelmien löytämiseksi, jotka maksimoivat ryhmän monimuotoisuuden ja tutuisuuden samanaikaisesti.

Valitsimme nämä kaksi joukkueen ominaisuutta, koska molemmat voidaan määrittää joukkueen muodostusprosessin aikana. Koska tämä tehtävä edellyttää kaikkien mahdollisten yhdistelmien arvioimista käytettävissä olevien jäsenten joukossa, optimointiongelmaa ja sen algoritmien toteutusta on selvitettävä, jotta voit löytää tehokkaasti arvokkaita tiimiyhdistelmiä.

Muotoilemme tämän tiiminmuodostusongelman usean tavoitteen optimointiongelmaksi kootaksemme tiimejä, jotka maksimoivat monimuotoisuuden ja tutumuksensa samanaikaisesti.

Käytämme Harrisonand Kleinin viitekehystä [30] laskeaksemme joukkueiden monimuotoisuutta attribuuttien monimuotoisuuden ja eroavaisuuksien perusteella, ja käytämme Kargarin ja Anin viestintäkustannusmetriikkaa [31] tiimien tutuisuuden laskemiseen jäsenten sosiaalisen verkoston rakenteen perusteella [32].

Toteutamme sitten tämän ongelman käyttämällä Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II).

Tämä toteutus on sopiva, koska se tarjoaa joukon tehokkaita tiimiyhdistelmiä ja ottaa huomioon eri tavoitteiden kompromissit. Osoitamme lähestymistapamme tehokkuuden käyttämällä kolmea tietojoukkoa, jotka sisältävät tiimin jäsentietoja: (1) opiskelijat, jotka kokoavat itse tiimejä MyDreamTeam-alustalla [33], (2) tutkijat, jotka ovat yhdessä kirjoittaneet BibSonomydatasetin [34] toimittamia artikkeleita, ja (3) ) tiimit, jotka tekevät yhteistyötä GHTorrent-tietojoukon tarjoaman GitHubin kanssa [35].

Arvioimme ehdottamamme algoritmi verrattuna muihin kirjallisuudessa paljon suositeltuihin monitavoitteeseen optimointimenetelmiin arvioimalla sen ratkaisuja ja ajoaikaa. Tulokset osoittavat, että ehdottamamme algoritmi tarjosi onnistuneesti ratkaisuja, joilla on korkeampi monimuotoisuus ja tunnettuus.

For more information:1950477648nn@gmail.com