Team Dynamics, Networks, and Assembly (Team DNA)

团队动力、网络和装配(团队 DNA)

基本信息

项目摘要

DESCRIPTION (provided by applicant): Teams play an increasingly dominant role relative to solo scientists in medical practice, medical and public health research, and science more generally. The aim of this research is to understand the characteristics of successful teams, the leading indicators of impending team failure, and potential policies for increasing the productivit of team science and problem solving. To accomplish these aims we will develop a computational model of team dynamics, networks, and assembly parameterized by real world data on team collaboration. Our research will advance the understanding of team science by including the entire process that begins with the assembly of a team, continues through the dynamics of team communication and problem solving, and ends with either the production of team output or the premature dissolution of the team. Unlike previous models in which team networks are specified exogenously using stylized mathematical structures (such as preferential attachment or the Watts-Strogatz small world network model), teams in our model will endogenously self assemble from a pool of potential collaborators. Our model of team assembly will be parameterized by a unique dataset from the NSF supported web platform Nano HUB, which includes the interactions and scientific output of thousands of scientists working in the field of nanotechnology. Moreover, our model will incorporate not only the network structure of communication among team members, but also the quality of those communications. Because we have access to the full log of communications among Nano HUB team members, we will be able to apply measures of communication quality including Linguistic Style Matching (LSM) and Emotional Activation and Sentiment Analysis to parameterize the simulated communications in our computational model. In addition to parameterizing our model with input from real word data on team interactions, we will externally validate the computational model using two additional datasets on team collaboration, one from the Trans disciplinary Tobacco Use Research Center (TTURC) and a second from the web based software development host GitHub. The resulting validated computational model will serve not only as a test of theories of team dynamics, networks, and assembly, but also as a test bed for experimenting with potential policy interventions to encourage the development of successful teams and to prevent or mitigate the damage from team failures.
描述(由申请人提供):在医学实践,医学和公共卫生研究中以及科学方面,团队相对于独奏科学家而起着越来越重要的作用。这项研究的目的是了解成功团队的特征,即将来临的团队失败的主要指标以及提高团队科学和解决问题的潜在政策。为了实现这些目标,我们将开发一个由团队协作的现实世界数据进行参数的团队动态,网络和组装的计算模型。我们的研究将通过包括团队组装开始的整个过程,继续通过团队沟通和解决问题的动态来提高对团队科学的理解,并以团队成果的生产或团队的过早解散结束。与以前的模型不同,在哪些模型中使用风格化的数学结构(例如优惠附件或Watts-Strogatz Small World Network模型)外源指定,我们的模型中的团队将从潜在的合作者群中进行内源性自我组装。我们的团队组装模型将通过NSF支持的Web平台Nano Hub的独特数据集进行参数化,其中包括成千上万在纳米技术领域工作的科学家的交互和科学输出。此外,我们的模型不仅将结合团队成员之间的沟通网络结构,还将结合这些通信的质量。因为我们可以访问Nano Hub团队成员之间的完整通信日志,所以我们将能够应用沟通质量的度量,包括语言样式匹配(LSM)以及情感激活和情感分析,以在计算模型中参数化模拟通信。除了使用有关团队互动的真实单词数据的输入参数化模型外,我们还将使用两个在团队协作中的附加数据集在外部验证计算模型,一个来自跨学科烟草使用研究中心(TTURC),并从基于Web的软件开发主机GitHub进行了第二秒。由此产生的验证计算模型不仅可以作为对团队动态,网络和组装理论的测试,而且还可以作为试验潜在政策干预措施的测试床,以鼓励成功的团队发展并防止或减轻团队失败的损害。

项目成果

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