Att ta itu med komplexa problem kräver ofta samordnade gruppinsatser och kan förbruka betydande resurser, men vår förståelse för hur team bildas och lyckas har begränsats av bristen på storskaliga, kvantitativa data. Vi analyserar aktivitetsspår och framgångsnivåer för 150 000 självorganiserade teamprojekt online. Medan större lag tenderar att vara mer framgångsrika, är fördelningen av aktiviteten mycket skev över laget, med endast små undergrupper av medlemmar som utför de flesta arbete. Denna fokuserade centralisering i verksamheten indikerar att större team lyckas inte bara genom att fördela arbetsbelastningen, utan genom att fungera som ett stödsystem för en mindre uppsättning av kärnmedlemmar. Högeffektiva team är betydligt mer fokuserade än genomsnittliga team av samma storlek, men är mer benägna att bestå av medlemmar med olika erfarenheter, och dessa medlemmar, även icke-kärnmedlemmar, är mer benägna att själva vara kärnmedlemmar i andra team. Denna blandning av storlek, fokus, erfarenhet och mångfald pekar på underliggande mekanismer som kan användas för att maximera framgången av samarbetssträvanden. Massiva datauppsättningar som beskriver stora befolkningsgruppers aktivitetsmönster ger nu forskare rika möjligheter att kvantitativt studera mänsklig dynamik [1, 2], inklusive aktiviteter i grupper eller grupper [3, 4]. Med ökningen av framstående nätverk vetenskap [5, 6], har mycket arbete gått till att upptäcka meningsfulla grupper inom sociala nätverk [7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14] och kvantifiera deras utveckling [15, 14]. Lag blir allt viktigare inom forskning och industri [3, 4, 16] och små samordnade grupper är en viktig del av den moderna mänskliga konflikten [17, 18]. Nyligen har det varit mycket debatt om "gruppstorlek hypotes", att större grupper 1 arXiv:1407.2893v1 [cs.SI] 10 Jul 2014 är mer robust eller prestera bättre än mindre [19, 20, 21, 22]. Inom vetenskaplig forskning har forskare i årtionden konstaterat att samarbetsgrupperna har vuxit i storlek och betydelse [23, 24, 25, 26, 16]. Fallstudier visar att ledarskap [27, 3, 28, 29] och erfarenhet [30, 31] är viktiga komponenter i framgångsrika teamresultat, medan specialisering och multitasking är viktiga men potentiellt felbenägna mekanismer för att hantera komplexitet och kognitiv överbelastning [32, 33, 34, 35]. Nya verktyg, inklusive elektroniska sensorsystem, kan kvantifiera teamaktivitet och prestanda [36, 4]. I alla dessa områden, storskaliga, kvantitativa data kan driva studien av team framåt. Användare av Github webbplattform kan bilda team för att arbeta med verkliga projekt, främst mjukvaruutveckling men också musik, litteratur, designarbete med mera. Ett antal viktiga vetenskapliga dataresurser utvecklas genom Github, inklusive astronomisk programvara, genetiska sekvenseringsverktyg, och viktiga komponenter i Compact Muon Solenoid experiment data pipeline Github ger rika offentliga data om teamaktiviteter, inklusive när nya team bildas, när medlemmar går med i befintliga team, och när ett teams projekt uppdateras. Dessa öppna samarbeten utvecklas på ett helt självorganiserat sätt och drivs inte av hierarkisk ledning som man kan stöta på i en kommersiell organisation. Github tillhandahåller också verktyg för sociala medier för upptäckt av intressanta projekt. Användare som ser arbetet i ett team kan välja att flagga det som intressant för dem. Detta gör det möjligt för oss att exakt kvantifiera gruppens påverkan, på ett sätt som på många sätt är jämförbart med citeringar av forskningslitteratur. I denna studie analyserar vi medlemskap och aktiviteter i cirka 150.000 självorganiserade team, eftersom de utför verkliga uppgifter, för att avslöja blandningen av funktioner som leder till framgång. Såvitt vi vet är detta den största studien av verkliga team prestation hittills. Vi presenterar resultat som visar (i) hur team distribuerar arbetsaktivitet över sina medlemmar, (ii) blandningen av erfarenhetsmässig mångfald och kollektiva ledarskapsroller i team, och (iii) hur effektiva team skiljer sig från andra team. För att förstå teamen och samarbetsnätverket mellan dem började vi med att karakterisera deras storlek och grad av överlappning. Fördelningen av teamstorlek M och lag per person k (Fig. 1A) både visa trunkering och betydande vältning. Lagen var relativt små och endast 0,46 % av lagen hade M > 10 medlemmar. Den streckade linjen anger en ren makt lag P(x)  på x −3.5 och ger en guide för ögat. En sådan hög exponent betonar graden av trunkering vi observerade: medan bredare än en gaussian distribution, både M och k reflektera underliggande begränsningar på 1 För exempel, se github.com/showcases/science. 2 Se github.com/blog/1840-förbättrande-gittub-för-vetenskap. med α = 3,5 nära de branta fördelningarna P(M) och P(k) och α = 1,5 nära den breda fördelning P(I). (B) Trots överflödet av små lag, större lag har betydligt högre effekt i genomsnitt, med en 300% ökning i I som M går från 1 till 10. Felrader här och i hela betecknar ±1.96 s.e. Tid och ansträngning som förhindrar skalning. Däremot var fördelningen av påverkan I, antalet gånger användare flagga ett projekt som intressant (se Metoder), mycket brett fördelade. Den grundare guiden visar en maktlag med exponent 1.5. Denna breda fördelning av I indikerar förekomsten av betydande förmånsfästen [37, 38, 39] eller rik-get-richer effekter, som kan fångas upp av en Simon modell [40]. I Supporting Information (SI) förstärker vi dessa observationer med en fullständig statistisk analys, där flera tunga modeller jämförs med data. Trots den uppenbara drivet mot mindre lag, det fanns en positiv och betydande relation (p < 10 - 10, rank korrelation ρ = 0, 0845) mellan storleken på ett lag och dess framgång, med 300% större påverkan i genomsnitt för lag av storlek M = 10 jämfört med solon med M = 1 (Fig. 1B)................................................................................................ Större lag tenderar också att ha högre effekt, men, även om trenden var mycket betydande, ρ indikerar att det fortfarande finns betydande variation i påverkan som inte fångas av lagets storlek ensam. Vår nästa analys visar ett viktigt samband mellan teamfokus och framgång. Till skillnad från bibliografiska studier, där teamen bara kan kvantifieras som de listade medförfattare till ett papper, gör uppgifterna här att vi kan mäta det inneboende arbetet eller volymen av bidrag från varje teammedlem till projektet. För varje team mätte vi bidraget från en medlem till teamets pågående projekt, hur många gånger den medlemmen uppdaterat projektet (se Metoder). Teammedlemmar var rangordnade efter bidrag, så w 1 räknas arbetet av den medlem som bidrog mest, w 2 den näst tyngsta bidragsgivaren, och så vidare. Det totala arbetet i ett team är W = M r=1 w r. Vi fann att fördelningen av arbete över lagmedlemmar visade betydande skev, med w 1 ofta mer än 3 2-3 gånger större än w 2 ( Bild. 2A och SI). Detta innebär att projektens arbetsbörda till övervägande del bärs av en handfull lagmedlemmar, eller till och med bara en enda person. Större team utför mer totalt arbete, och den tyngsta bidragsgivaren bär mycket av denna ansträngning: insetet av Fig. 2A visar att den del av arbetet som utförs av rangen en medlem långsamt faller med lagstorlek, och är typiskt långt från den nedre gränsen av lika arbete bland alla lagmedlemmar. Se SI för mer information. Detta fokus i arbetet indikerar att majoriteten av teamet fungerar som ett stödsystem för en kärnuppsättning medlemmar. Spelar detta arrangemang en roll i huruvida lag är framgångsrika eller inte? Vi undersökte detta på flera sätt. Först frågade vi om ett team dominerades eller inte, vilket innebar att huvudmedlemmen bidrog med mer arbete än alla andra medlemmar tillsammans (w 1 /W > 1/2). Hög effekt "top" team, de i topp 10 % av effektfördelningen, var betydligt mer sannolikt att domineras än genomsnittliga lag, de i mitten 20 % av effekt ( Bild. Detta anslag är avsett att täcka utgifter för tjänstemän och tillfälligt anställda som arbetar inom politikområdet Migration och inrikes frågor. Med tanke på att det krävs mer ansträngning för att dominera ett större team än ett mindre, det faktum att dominerade lag var så allmänt förekommande i hög effekt regim betonar ett starkt behov av arbetsbörda fokus. Därefter gick vi bortom effekterna av den tyngsta bidragsgivaren genom att utföra följande analys. För varje team beräknade vi dess effektiva team storlek m, direkt redovisning av skev i arbetsbelastning (se Metoder för fullständig information). Denna effektiva storlek kan grovt ses som det genomsnittliga antalet unika bidragsgivare per tidsenhet och behöver inte vara ett heltal. Till exempel, ett team av storlek M = 2 där båda medlemmarna bidrar lika kommer att ha effektiv storlek m = 2, men om en medlem är ansvarig för 95% av det arbete som laget skulle ha m  på 1.22. Figur 2C visar att (i) lag är effektivt mycket mindre än deras totala storlek skulle indikera, för alla storlekar M > 1, och (ii) topp lag är betydligt mindre i effektiv storlek (och därför mer fokuserad i sin arbetsfördelning) än genomsnittliga lag med samma M. Vidare är påverkan signifikant, negativt korrelerad med m, för alla M (Fig. 2D ).............................................................................................................. Mer fokuserade lag har betydligt högre effekt som mindre fokuserade lag, oavsett total lagstorlek. Fokuserad arbetsaktivitet verkar vara en avgörande framgångsfaktor. Ytterligare analyser avslöjade vikten av teamsammansättning och dess roll i lagets framgång. De lag som studeras är självorganiserade, och därför verkar det rimligt för framgångsrika lag att ha utvecklat de viktigaste ingredienserna i framgång på ett framväxande sätt. Finns det särskiljande mönster för vem som går med i ett lag? Är framgångsrika team mer benägna att bestå av snävt fokuserade specialister? Kommer deras medlemmar att ha längre historia av teamprojekt? Teammedlemmar utför inte sitt arbete i ett vakuum, de tar med sig erfarenheter från sina arbetshistorier. Ofta tillhör medlemmar i ett lag andra lag samtidigt. Vi undersökte dessa aspekter av ett teams sammansättning genom att undersöka (i) hur många projekt teammedlemmar har arbetat med, (ii) hur olika de andra teamen som medlemmarna tillhörde, och (iii) hur många teammedlemmar som var "leads" av andra lag. Erfarenhet E, det genomsnittliga antalet andra projekt som teammedlemmarna har arbetat med (se Metoder), var i hög grad relaterade till effekten. Trenden var dock inte särskilt stark (se SI) och, som vi senare visar genom kombinerade modelleringsinsatser, var detta förhållande med påverkan helt och hållet förklaras av lagens andra mätbara mängder. Det kan vara så att den tidigare arbetsvolymen inte bidrar särskilt mycket till ett lags framgång, men detta tycks stå i strid med tidigare studier om vikten av erfarenhet och visdom [30, 31]. För att undersöka, vände vi oss till en (Fig. 3)............................................................... Även små lag verkar ha dragit stor nytta av mångfalden: hög-D duos i genomsnitt nästan åtta gånger effekten av låg-D duos. Förhållandet mellan D och jag var ännu starkare för större lag (Fig. 3 infällda), vilket innebär att större team på ett effektivare sätt kan omsätta denna mångfald i framgång. Även om den råa volymen av erfarenhet ett team inte har spelat en betydande roll i lagets framgång, mångfalden av denna erfarenhet är en viktig del av lagets påverkan. På senare tid har stor uppmärksamhet ägnats åt kollektivt ledarskap, där beslutsfattande strukturer framträder ur gruppens massa i stället för att påtvingas via en hierarki uppifrån och ned [27, 29]. De öppna samarbeten som studeras här har potential att visa upp kollektivt ledarskap på grund av deras volontärdrivna, självorganiserade natur. Den tyngsta bidragsgivaren till ett team är mest sannolikt att ha en sådan ledarroll. Dessutom, eftersom lag överlappar, en sekundär medlem i ett team kan vara "bly" eller tyngsta bidragsgivare till en annan. Detta utgör en intressant Figur 4: Lag med fler leder har högre effekt än lag av samma storlek med färre leder. En ledtråd är någon som bidrar med mer arbete till åtminstone ett lag han eller hon tillhör än några andra medlemmar i det laget. fråga: Även om lag är starkt fokuserade, är lag mer framgångsrika när de innehåller många leads, eller få? Ett team med många leads kommer att ge betydande erfarenhet, men dess medlemmar kan också sakna den tid och resurser som krävs för att ägna sin uppmärksamhet åt laget. Svaret var överväldigande det förra. Vi mätte L, antalet lagmedlemmar som leder minst ett lag (1 ≤ L ≤ M, se Metoder), och fann att lag med många leads har betydligt högre effekt än lag av samma storlek med färre leads (Fig. 4)................................................................. Trots det begränsade stöd en teammedlem kan ge när han eller hon är upptagen med annat arbete, framgångsrika team tenderar att arrangera sina medlemmar på exakt detta sätt. Naturligtvis det starka fokuset i arbetet (Fig. 2 ) är sannolikt relaterat till dessa observationer. Vi kommer dock snart att visa att båda fortfarande har ett betydande samband med effekterna i kombinerade modeller. Expandera på denna observation, Tabell 1 illustrerar det extrema fallet av lag med en enda ledning (L = 1) jämfört med lag som helt består av leads (L = M). Den senare visade alltid betydligt högre påverkan än den förra (MWU test, se tabell), oberoende av lagets storlek, underskrider de korrelationer som visas i bild. 4........................................... Ofta var skillnaden massiv: lag av storlek M = 7, till exempel, i genomsnitt mer än 1200% högre effekt när L = 7 än när L = 1. De bästa grupperna är uppsättningar av olika leads. Dessa resultat på fokuserat arbete, erfarenhetsmässig mångfald och ledarskap förstärker vårt primära resultat på teamfokus och förstärker viktig befintlig forskning [30, 3, 4, 42, 29, 41]. Vi har funnit att ett team gör bäst när det är optimerat längs alla tre av dessa dimensioner. Naturligtvis är det nödvändigt att undersöka de gemensamma effekterna av mängder, vilket vi kommer att göra med linjär och icke-linjär modellering. a När M ≥ 8, antalet lag med L = M är för liten (N < 20) för oss att dra slutsatsen skillnaden i jag är betydande. En viktig aspekt av de enskilda teammätningarna är att de inte existerar isolerat. Till exempel, framgångsrika team har också hög arbetsaktivitet (hög W). Detta kan korrelera med effektiv teamstorlek m eftersom den potentiella ojämlikheten mellan teammedlemmar kan växa när deras totala aktivitet växer. Med andra ord måste vi se hur våra teamåtgärder relaterar till påverkan tillsammans. För att förstå de relativa effekterna av dessa gruppsammansättning åtgärder, gjorde vi två analyser. För det första visas en linjär regressionsmodell för påverkan som en funktion av alla undersökta åtgärder i tabell 2. Denna regression gjorde det inte bara möjligt för oss att avgöra om en variabel var betydande eller om den bara är förbryllad av de andra åtgärderna, utan koefficienterna (om de standardiserade variablerna) låt oss mäta de relativa styrkorna hos varje variabel. Lagstorlek M, effektiv lagstorlek m, och leda nummer L spela de starkaste rollerna i laget påverkan, och alla tre är betydande i närvaro av de andra variablerna. Koefficienten på m var negativ medan för M var det positivt, ytterligare understrykning vårt resultat att, även om lag ska vara stora, de effektivt bör vara små. Därefter var det totala arbete W gjort på projektet, följt av mångfalden D i laget, också betydande åtgärder relaterade till effekter. Slutligen var den totala teamerfarenheten E inte signifikant i denna modell (p > 0,1). Vi drar slutsatsen att medan jag och E korreleras av sig själva, förklaras effekterna av E helt och hållet av de andra mängderna. För det andra använde vi en icke-linjär modellering teknik som kallas symbolisk regression [43]. Symbolisk regression utvecklar familjer av ekvationer för att bäst passa data. Vårt mål var att hitta ekvationer av formen I = f (M, m, W, E, D, L). Den totala 8 Tabell 2 : Kombinerad robust regressionsmodell på team im- Num. av blyer, L 0,1283 ± 0,003642 < 10 −270 en Variabler är standardiserade för jämförelse sådan att en koefficient β x innebär att öka en variabel x med en standardavvikelse σ x motsvarar en β x σ I ökning i I, håller andra variabler fast. bästa modell, när det gäller balansering komplexitet och noggrannhet, var I denna ekvation, ökar effekten när M, W, D och L ökar, och minskar när m ökar; erfarenhet E har ingen effekt. I själva verket dök E aldrig upp i någon upptäckt modell (se SI). Detta stämmer väl överens med den linjära modellen. (Hur den andra termen bidrar till förändringar i I beror på omfattningen av W vs L och D, så vi utförde en variabel känslighet studie av detta och alla andra upptäckta ekvationer; se SI.) De samarbeten som studeras är öppna och pågår på så sätt att användarna kan följa kursen i ett teams projekt. Effekten av laget kan växa över tiden, eftersom det gör förbättringar eller framsteg mot sina mål. Det är då naturligt att fråga, är skickliga teammedlemmar lockas att delta i ett framgångsrikt, hög effekt projekt, eller gör deras närvaro att laget senare locka effekt? För att förstå detta utförde vi ett experiment med hjälp av en delmängd av de grupper som studerades. Var och en av dessa n = 962 team bildades ungefär samtidigt, och var och en var aktivt uppdaterad med flera medlemmar (M > 1) i slutet av vårt datafönster. Detta säkerställer att dessa team har jämförbara livslängder, och hela deras utveckling var tillgänglig för oss. Vi spårade de tider då nya medlemmar gick med i laget, och när jag ökade (någon från den större gemenskapen flaggade projektet som intressant). ) än lag som bildar efter att ha uppnått effekt ( ska T > 0), oberoende av lagets storlek. Den fasta linjen betecknar den genomsnittliga trenden. Av teamet i vårt datafönster. För varje lag mätte vi "T", genomsnittet av de tider när medlemmar går minus genomsnittet av de tider då påverkan mottogs. Om OT > 0, laget tenderar att få framgång tidigare än nya medlemmar; för OT < 0, laget tenderar att växa i medlemskap före framgång. Lagen visade en stark trend mot medlemsbildning innan framgång, med hög effekt lag nästan alltid få medlemmar väl innan de får sin framgång (Fig. 5).................................................................. Lag med  påslag < 0 har en signifikant högre medianeffekt I = 8 jämfört med I = 3 för lag med påslag > 0 (MWU test, p < 10 ). Den genomsnittliga trenden visas i bild. 5 finns inte i en randomiserad nullmodell (se SI.) En förklaring till detta fenomen är att medlemmarna i hög effekt team är mer kapabla att uppskatta ett lags framtida potential än andra användare, och så kan förutse de bästa lagen att gå med. Naturligtvis är det svårt att fastställa orsakssamband: en förvirrande faktor kan ha fått teammedlemmarna att gå med i laget och senare fått projektet att bli populärt. Men detta resultat visar att ett argument är osannolikt, framgång inte ger laget. Det har förts en omfattande debatt om fördelarna med specialisering jämfört med mångfalden på arbetsplatsen och andra sektorer [32, 34]. Våra upptäckter här visar att ett team med stor genomslagskraft bildar ett mångsidigt stödsystem för en specialistkärna, vilket tyder på att både specialisering och mångfald bidrar till innovation och framgång. Teammedlemmar 10 bör vara både specialister, som fungerar som huvudbidragsgivare till ett team, och generalister, som erbjuder sidostöd till team som leds av en annan medlem. Detta får konsekvenser när organisationer utformar team och vill maximera sin påverkan. Lag tenderar att göra bäst i genomsnitt när de maximerar M (Fig. 1B) medan den minimerar m (Fig. 2D ) och maximering D (Fig. 3) och L (Fig. 4)................................................................. Det negativa förhållandet mellan effektiv teamstorlek m och påverkan I (samt den betydligt högre närvaron av dominerade team bland hög effekt lag) ytterligare förnekar myten om multitasking [33, 34] och stöder "kirurgiska laget" argument Brooks [44]. Fokuserad arbetsaktivitet, ofta av en enda person, är ett kännetecken för framgångsrika lag. Detta fokus både begränsar de kognitiva kostnaderna för att byta uppgift, och minskar kommunikations- och samordningsbarriärer, eftersom så mycket arbete utförs av en eller bara ett fåtal individer. Naturligtvis är vissa uppgifter för stora för en enda person eller ett litet team att hantera, vilket kräver behovet av megateam av hundratals eller till och med tusentals medlemmar. Våra resultat visar att sådana lag kan vara mest effektiva när de delas upp i ett stort antal små, överlappande grupper, där alla individer tillhör ett fåtal lag och leder minst ett. Att göra det kommer att bidra till att maximera den erfarenhetsmässiga mångfalden i varje delteam, samtidigt som varje team har någon "ansvarig". En viktig öppen fråga är vilka som är de bästa sätten att utforma sådana genomträngande överlappande grupper [13], en uppgift som kan vara projekt- eller domänspecifik men som är värd ytterligare prospektering. Datauppsättning. Offentliga Github-uppgifter som omfattar 1 januari 2013–1 april 2014 samlades in från githubarchive.org i april 2014. Dessa aktivitetsspår innehåller cirka 110M unika händelser, inklusive när användare skapar, går med eller uppdaterar projekt. Projekt på Github kallas "arkiv". Ett team är en uppsättning användare som direkt kan uppdatera ("push to") ett arkiv. Aktivitet eller arbetsbelastning W mäts efter antalet pushar. Användare på Github kan bokmärkesprojekt de tycker är intressanta. Detta kallas "Stargazing". Vi tar det maximala antalet stargazers för ett team som dess mått på framgång eller påverkan I. För att undvika övergivna projekt, studerade team har minst en stargazer (I > 0) och minst två uppdateringar per månad i genomsnitt (151542 lag). För att mildra externa effekter vid medelvärde och modellering (utom bild). 1A), projekt över den 99: e percentilen av I och den 99,99: e av W togs bort. Eftersom mycket få lag har M > 10, studerades inte dessa lag. Detta lämnar N = 148272 lag. Totalt 275387 unika användare deltog i dessa team. där summan och facket kör över M-medlemmarna i laget. Observera att D  till [1/M, 1). Någon är en ledtråd när de, för åtminstone ett lag de tillhör, bidrar med mer arbete till det laget än någon annan medlem. En icke ledad gruppmedlem j kan vara ledare för grupp k j. Antalet leder L k i team k är: där L i j = 1 om användaren i är ledningen för team j, och noll annars. Den första summan går över M k medlemmar i laget k, den andra kör över alla lag j. Erkännanden Vi tackar Josh Bongard, Brian Tivnan, och Paul Hines för användbara diskussioner, och vi tacksamt
Större grupper har också möjlighet att få större framgång i samarbete insatser såsom mjukvaruutveckling REF.
Understanding the group dynamics and success of teams
{'venue': 'R. Soc. open sci. 2016 3 160007', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Computer Science', 'Physics', 'Medicine']}