Спасибо. Говорить о том, какие метрики я использую, пока рано, но я точно знаю, с каких метрик начну, когда подготовлю техническую часть решения. Сначала я хочу опробовать тот подход, о котором пишет в своих публикациях Пентланд.
Небольшая иллюстрация в помощь:
Есть две разные команды по четыре человека. Шарики – это люди. Связывающие их каналы – взаимодействие. Ширина канала – интенсивность взаимодействия, аналог пропускной способности интернета. Интенсивность определяется минимум двумя факторами. Первый – продолжительность времени общения. Второй частота включений. То есть если мы с Вами пообщались одну минуту, сначала Вы говорили 30 секунд, потом я 30 секунд, то частота включений – 1 раз в минуту. Если же за то же время сначала Вы 10 секунд, потом я 10 секунд, потом снова Вы и так далее, то частота включений будет 3 раза в минуту при той же продолжительности.
На эскизе видно отличие в рисунках взаимодействия двух команд. В первой команде основное взаимодействие происходит между тремя людьми, а один член команды связан с ними единственным узким каналом. Во второй команде рисунок взаимодействия показывает более ровную картину. Гипотеза Пентланда, которую он подтверждает своими исследованиями, и которую я хочу проверить: вероятность получения более высокого результата выше у команд с равномерным распределением интенсивности каналов взаимодействия.
Продолжительность общения и частоту включений регистрируют социометрические бейджи. Анализировать смысловую составляющую речи – прослушиванием или распознаванием – нет необходимости. Данные с бейджей об уровне громкости в диапазоне голосовых частот публикуются два раза в секунду. Это ответ на Ваш второй вопрос.
Возвращаясь к первому: проблема сопоставления факторов воздействия и их последствий касается любых исследований, хоть как-то претендующих на научную достоверность. В реальных условиях достижение результата командой подвержено влиянию такого количества факторов, что установить такое соответствие не представляется возможным. И для практических целей это не всегда необходимо. Мы можем с какой-то степенью достоверности определить связь “воздействие – последствие” в лабораторных условиях. Например, взять несколько команд, поместить их в одинаковые условия, одновременно поставить перед ними одинаковую задачу, установить критерии успешности результата – и собирать данные об их рисунках взаимодействия. Если гипотеза, о которой я пишу выше, будет статистически значимо доказана, то её можно оформить в виде рекомендаций для реальных условий. То есть, если есть команда, которая хотела бы повысить свою результативность, то выравнивание картины интенсивности взаимодействия между членами команды будет этому способствовать. Окажется ли этого достаточно, является ли это наиболее существенным тормозящим фактором – это могут показать только другие исследования другими методами. Это как с долголетием: достаточно диеты и физической активности, чтобы прожить 100 лет? Неизвестно, но это точно способствует.
Согласен. При этом, я понимаю техническую подоплеку: хочется разместить микрофон поближе к рту, чтобы увеличить соотношение сигнал/шум и улучшить качество собираемых данных. Для этого и подтягивают повыше. Хотя мои эксперименты с разными микрофонами пока показывают, что к заметному улучшению подобное расположение не приводит, а вот дискомфорт, о чём Вы говорите, может вызвать.
Спасибо, я остановлюсь на этом в продолжении, над которым работаю. В целом моя позиция в том, что улучшения в команде и использование для этого всевозможных инструментов — к которым я отношу и бейджи, и лично себя как привлекаемого специалиста — внутреннее добровольное дело команды. То есть ничто и никто не навязывается и не «обязывается». К счастью, в том кейсе, которым я имею удовольствие здесь делиться, люди придерживаются тех же убеждений. Однако даже добровольное решение использовать бейджи-социометры сказывается на поведении, согласен с Вами — это действительно интересно.
Спасибо. Я здесь не первопроходец, а скорее, «перениматель» лучшего опыта. Работаю над продолжением статьи, там расскажу о реальной практике применения — пока из чужого опыта. На вопросах комфорта использования остановлюсь особо.
Спасибо. Говорить о том, какие метрики я использую, пока рано, но я точно знаю, с каких метрик начну, когда подготовлю техническую часть решения. Сначала я хочу опробовать тот подход, о котором пишет в своих публикациях Пентланд.
Небольшая иллюстрация в помощь:
Есть две разные команды по четыре человека. Шарики – это люди. Связывающие их каналы – взаимодействие. Ширина канала – интенсивность взаимодействия, аналог пропускной способности интернета. Интенсивность определяется минимум двумя факторами. Первый – продолжительность времени общения. Второй частота включений. То есть если мы с Вами пообщались одну минуту, сначала Вы говорили 30 секунд, потом я 30 секунд, то частота включений – 1 раз в минуту. Если же за то же время сначала Вы 10 секунд, потом я 10 секунд, потом снова Вы и так далее, то частота включений будет 3 раза в минуту при той же продолжительности.
На эскизе видно отличие в рисунках взаимодействия двух команд. В первой команде основное взаимодействие происходит между тремя людьми, а один член команды связан с ними единственным узким каналом. Во второй команде рисунок взаимодействия показывает более ровную картину. Гипотеза Пентланда, которую он подтверждает своими исследованиями, и которую я хочу проверить: вероятность получения более высокого результата выше у команд с равномерным распределением интенсивности каналов взаимодействия.
Продолжительность общения и частоту включений регистрируют социометрические бейджи. Анализировать смысловую составляющую речи – прослушиванием или распознаванием – нет необходимости. Данные с бейджей об уровне громкости в диапазоне голосовых частот публикуются два раза в секунду. Это ответ на Ваш второй вопрос.
Возвращаясь к первому: проблема сопоставления факторов воздействия и их последствий касается любых исследований, хоть как-то претендующих на научную достоверность. В реальных условиях достижение результата командой подвержено влиянию такого количества факторов, что установить такое соответствие не представляется возможным. И для практических целей это не всегда необходимо. Мы можем с какой-то степенью достоверности определить связь “воздействие – последствие” в лабораторных условиях. Например, взять несколько команд, поместить их в одинаковые условия, одновременно поставить перед ними одинаковую задачу, установить критерии успешности результата – и собирать данные об их рисунках взаимодействия. Если гипотеза, о которой я пишу выше, будет статистически значимо доказана, то её можно оформить в виде рекомендаций для реальных условий. То есть, если есть команда, которая хотела бы повысить свою результативность, то выравнивание картины интенсивности взаимодействия между членами команды будет этому способствовать. Окажется ли этого достаточно, является ли это наиболее существенным тормозящим фактором – это могут показать только другие исследования другими методами.
Это как с долголетием: достаточно диеты и физической активности, чтобы прожить 100 лет? Неизвестно, но это точно способствует.
Я ответил на Ваши вопросы?