मेरा पेशा समूह के काम का सूत्रधार है। संक्षेप में, मेरा काम टीम में तालमेल के लिए स्थितियां बनाना है। वही जब सहयोग का परिणाम प्रत्येक प्रतिभागियों के योगदान की मात्रा से अधिक है। अधिक का अर्थ है अधिक मूल्यवान, अधिक उपयोगी। यह आसान नहीं है। और सबसे महत्वपूर्ण बात: यह मेरे लिए असमान रूप से राज्य के लिए लगभग हमेशा मुश्किल है कि क्या एक टीम हमारी बातचीत की एक विशिष्ट स्थिति में इस synergistic प्रभाव को प्राप्त करने में कामयाब रही, और इसमें मेरी व्यक्तिगत, सुगम भूमिका क्या थी। यह पता चला है कि मेरे मुख्य व्यावसायिक कार्य के संबंध में - एक अर्थ में, मिशन - मैं किसी भी प्रगति की उपस्थिति या अनुपस्थिति का निष्पक्ष रूप से न्याय नहीं कर सकता। स्थिति मेरे लिए असहज है, और मैं इससे बाहर निकलने का रास्ता तलाशने लगा।

समस्या

सुविधा कार्य के लाभों के भ्रम को पहचानने में कोई बड़ा रहस्योद्घाटन नहीं है। मेरे पेशे के लोग - जिनमें आईटी क्षेत्र में पाए जाने वाले स्क्रैम-मास्टर्स और एज-कोच शामिल हैं - यह अच्छी तरह जानते हैं। और जिन टीमों के साथ हम काम करते हैं, उन्हें इस बारे में कोई भ्रम नहीं है कि हमारी भागीदारी के लाभ कितने प्रदर्शनकारी हैं। यह कोई बाधा नहीं है। डेविड ओगिल्वी ने कहा कि विज्ञापन की लागत का आधा हिस्सा बर्बाद हो जाता है, लेकिन वह नहीं जानता कि कौन सा आधा है। समूह कार्य की सुविधा के साथ: अधिकांश प्रयास व्यर्थ है, लेकिन कौन सा हिस्सा अस्पष्ट है, और यह इसे बर्बाद न करने का एक कारण नहीं है। अंत में, आमतौर पर सुविधाकर्ता की उपयोगिता के स्वीकृत संकेतक होते हैं: टीम से प्रतिक्रिया, सहयोग की अवधि, अन्य टीमों को सिफारिशें, पारिश्रमिक की राशि का भुगतान। यह सब बहुत महत्वपूर्ण है। यह वास्तव में मुझे छूता है जब टीमों के लोग आते हैं और व्यक्तिगत रूप से कृतज्ञता के शब्दों के साथ हाथ मिलाते हैं। मैं 16 साल से एक टीम के साथ काम कर रहा हूं। उन सभी टीमों के साथ, जिनके साथ काम करने के लिए मैं भाग्यशाली था, मैं अन्य टीमों के माध्यम से मिला। मेरा शुल्क औसत बाजार की तुलना में काफी अधिक है, और मुझे किसी को भी ट्रेडिंग याद नहीं है। हालांकि, ये सभी संकेतक सरोगेट्स से ज्यादा कुछ नहीं हैं। आप समय को पूरी तरह से "जला" सकते हैं, जबकि टीम में एक उत्क्रमित, यहां तक ​​कि भीड़ बना सकते हैं, इस "सुई" को लोगों में रोपते हैं और लंबे समय तक उनमें से पैसे खींचते हैं। यह मेरे पेशे का स्याह पक्ष है, इसके अस्तित्व को नकारना अनुचित है।

सच्चाई का पता कैसे लगाएं? कैसे समझें, क्या टीम के साथ हमारे सहयोग के परिणामस्वरूप एक मूल्यवान परिणाम बनाने की हमारी क्षमता बढ़ी? क्या टीम बेहतर है?

खोज

इस क्षेत्र में मेरा शोध इस बात से कहीं परे है कि मैं यह पाठ किस लिए लिख रहा हूं। लेकिन उनके पाठ्यक्रम में मुझे जर्नल साइंस के एक लेख में एविडेंस फॉर ए कलेक्टिव इंटेलिजेंस फैक्टर इन द ह्यूमन ग्रुप्स (मेरे अनुवाद: "लोगों के समूहों की गतिविधियों के परिणामों में सामूहिक इंटेलिजेंस फैक्टर के अस्तित्व की पुष्टि की") कहा गया। इसका पूरा पाठ कई स्रोतों से उपलब्ध है। इंटरनेट, उदाहरण के लिए यहाँ से । यह एक विशिष्ट वैज्ञानिक लेख है, इसका प्रारूप हमरे पर पढ़ी गई बातों से भिन्न है; हर कोई इसे समझता नहीं है और इसका आनंद लेता है, लेकिन इसे इसकी आवश्यकता नहीं है। लेख विभिन्न समूहों पर अलग-अलग कार्यों में कैसे काम करता है, और क्या परिणाम दिखाता है, इस पर शोध डेटा प्रस्तुत करता है। निष्कर्ष यह है:

ये परिणाम समूह में सामूहिक मन की उपस्थिति की पर्याप्त पुष्टि प्रदान करते हैं जो कि समान रूप से ज्ञात समान व्यक्तिगत क्षमता के समान है। यह उल्लेखनीय है कि सामूहिक कारण का कारक सबसे अधिक संभावना दोनों समूहों की संरचना पर निर्भर करता है (जैसे, व्यक्तिगत रूप से उनके सदस्यों की औसत बौद्धिक क्षमता) और समूह के सदस्यों के एक साथ आने पर बातचीत करने के तरीके से उत्पन्न होने वाले कारकों पर (जैसे .g।) , बयानों के अनुक्रम से)।

इसने मुझे दो कारणों से दिलचस्पी ली:

1. यह उस प्रभाव के अस्तित्व की पुष्टि करता है जिसके लिए मेरे सुविधा प्रयासों को निर्देशित किया जाता है। (बस एक संभावित विकल्प की कल्पना करें: अस्तित्व की उपलब्धि की दिशा में काम करने के लिए जो वैज्ञानिक रूप से बिल्कुल भी सिद्ध नहीं है। वहाँ किसी प्रकार का टोना-टोटका होता होगा! ..!
2. इन अध्ययनों का आधार डेटा संग्रह और प्रसंस्करण का तरीका था, जो, शायद, मेरे काम में लागू था।

मैंने इसका पता लगाने का फैसला किया। इसलिए मैं इस लेख के एक लेखक एलेक्स सैंडी पेंटलैंड के साथ अनुपस्थिति में मिला।

पेटलैंड

मेरे लिए यह नया लेखक कंप्यूटर विज्ञान के स्तंभों में से एक निकला, जिसे आईटी समुदाय में जाना जाता है। कंप्यूटर फेशियल रिकग्निशन के क्षेत्र में उनका काम लागू गणित का एक अद्भुत नमूना है, जिसका अध्ययन अपने आप में एक बहुत खुशी की बात हो सकती है। वैसे, ऊपर वर्णित लेख संसाधित डेटा के आयाम में कमी के साथ जुड़े गणित के एक ही टुकड़े का उपयोग करता है। पेंटलैंड MIT मीडिया लैब के संस्थापकों में से एक है। उनकी रुचि का क्षेत्र सूचना प्रौद्योगिकी और सामाजिक विज्ञान के चौराहे पर स्थित है। उनके लेखकों, सार्वजनिक भाषणों, साक्षात्कारों के वैज्ञानिक और लोकप्रिय विज्ञान लेख उनके लक्षित दर्शकों के लिए समझने योग्य और आकर्षक हैं। उनका एक लेख मेरे आगे के काम के लिए कार्यक्रम बन गया। इसे अप्रैल 2012 में हार्वर्ड बिजनेस रिव्यू में मूल शीर्षक द न्यू साइंस ऑफ बिल्डिंग ग्रेट टीम्स के तहत प्रकाशित किया गया था, जिसका अनुवाद "महान टीमों के निर्माण के नए विज्ञान" के रूप में किया जा सकता है। पत्रिका के रूसी संस्करण में, यह लेख "संवाद करने की क्षमता" अच्छे काम की कुंजी है।

इस तरह के अनुवाद की उत्पत्ति - या बल्कि, एक नाम परिवर्तन - मेरे लिए व्यक्तिगत रूप से व्याख्या करना मुश्किल है, लेकिन ऐसा अभी हुआ। दुर्भाग्य से, लेख कॉपीराइट के तहत है, इसलिए मैं यहां अपना पूरा पाठ प्रदान नहीं कर सकता (यहां मूल और रूसी संस्करणों के लिंक हैं)। जो लोग अंग्रेजी समझते हैं, उन्हें इस वीडियो में पेंटलैंड के इस विषय पर मौखिक टिप्पणियों को सुनने में रुचि होगी।

संक्षेप में, पेंटलैंड और उनके सहयोगियों द्वारा किए गए अध्ययनों से पता चलता है कि एक टीम के भीतर संचार की संरचना (मूल: संचार के पैटर्न) में एक निर्धारण कारक है, पहली नज़र में, समान क्षमता वाली टीम वास्तव में बहुत अलग परिणाम दिखाती हैं। संचार की संरचना से वास्तव में क्या अभिप्राय लेख में घटाया जा सकता है या इस आरेख से अनुमान लगाने के थोड़े प्रयास से:

बैज

अपने निष्कर्ष में, पेंटलैंड एकत्र किए गए डेटा की पर्याप्त मात्रा के विश्लेषण पर निर्भर करता है। इसके अलावा, यह सर्वेक्षण डेटा या पर्यवेक्षक रिपोर्ट नहीं है जो व्यक्तिपरक विकृतियों के लिए उनकी संवेदनशीलता के कारण बहुत आत्मविश्वास का कारण नहीं है। यह वाद्य माप का डेटा है! बेशक, टीम के भीतर इलेक्ट्रॉनिक संचार अनुसंधान के क्षेत्र में गिर गया: मेल, चैट, वीडियो और ऑडियो सम्मेलन। यह महान है, लेकिन नया नहीं है: Google, पीपल एनालिटिक्स क्षेत्र में, इस विषय पर अद्भुत चीजें करता है ( एचबीआर लेख में - अफसोस, यह केवल सदस्यता द्वारा भी उपलब्ध है)। लेकिन पेंटलैंड में किसी भी तरह लाइव डेटा, अनुसंधान सर्कल में सीधे संचार शामिल है। लोग, इस प्रकार के संचार को सबसे महत्वपूर्ण मानते हैं।
यह सोशियोमेट्रिक बैज की मदद से किया जाता है: किसी व्यक्ति की छाती पर स्थित एक छोटा उपकरण, उसकी सामाजिक गतिविधि पर डेटा एकत्र करना और इस डेटा को एकल प्रसंस्करण केंद्र पर भेजना।
इसने मुझे झुका दिया। मैंने फैसला किया कि अगर मैं जिन टीमों में काम करता हूं, लोग ऐसे बैज से लैस हैं, तो एकत्रित आंकड़ों के आधार पर, टीम के भीतर होने वाले परिवर्तनों की मात्रा और गुणवत्ता के बारे में जल्दी से निष्कर्ष निकालना संभव होगा। यह स्पष्ट है कि ये निष्कर्ष निश्चित से बहुत दूर होंगे। लेकिन जब से वे उद्देश्य माप डेटा पर भरोसा करते हैं, तो यह लोगों के व्यक्तिपरक राय की तुलना में बहुत अधिक आत्मविश्वास का कारण बनता है।

आगे

मैंने एमआईटी मीडिया लैब में एलेक्स सैंडी पेंटलैंड रिसर्च टीम से उनकी तकनीक के साथ-साथ उपयोग किए गए माप उपकरणों के साथ उधार लेने के इरादे से संपर्क किया। इसके बारे में क्या आया - मैं अगले लेख में लिखूंगा।