aalto1 untyped-item.component.html
On Teamwork Efficiency Estimation Based on Interaction Data
Loading...
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Perustieteiden korkeakoulu |
Master's thesis
Unless otherwise stated, all rights belong to the author. You may download, display and print this publication for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Authors
Date
Department
Major/Subject
Mcode
SCI3055
Degree programme
Language
en
Pages
43+6
Series
Abstract
Teamwork in knowledge-based work has become the industry standard. The effec- tiveness of teams has been widely researched using heuristic methods, but teams often have trouble working efficiently due to a variety of reasons. This thesis will approach the analysis of teamwork through a novelty dataset provided by Fingertip and the use of activity networks.
The analysis focuses on the overall structure of the individual activity networks and the temporal structure of the networks. The full dataset is also analysed as a whole. The methods of analysis include analysing the frequencies of different attributes, the structure and properties of the network and the temporal information of the data. The analysis uncovered repeating structures in static networks as well as in networks developing in time. Nodes that create hubs commonly correspond to similar activity types in the activity network.
The results of the analysis are then thoroughly discussed from the perspective of graph theory to gain an understanding of the underlying structures. The results are also discussed from the perspective of effective team management. The prospects of activity network analysis are also briefly touched upon.
Tiimityöskentelystä on tullut tietotyössä alan standardi. Tiimien tehokkuutta on tutkittu laajasti heuristisin menetelmin, mutta tiimit toimivat silti usein melko tehottomasti useista eri syistä. Tässä diplomityössä tiimityön analysointia lähestytään Fingertipin tarjoaman, uuden tietoaineiston ja vuorovaikutusverkkojen avulla.
Analyysissä keskitytään verkon kokonaisrakenteeseen sekä aineiston ajalliseen ulottuvuuden analysointiin. Aineistoa analysoidaan myös kokonaisuutena tilastollisin menetelmin. Analyysimenetelminä käytetään eri attribuuttien frekvenssien analysointia sekä verkkojen rakenteen, ominaisuuksien ja ajallisen datan analysointia. Tutkimuksessa löytyi toistuvia rakenteita sekä staattisista verkoista että ajassa muuttuvista verkoista. Solmukohtina toimivat solmut ovat yleensä samankaltaisia aktiviteetteja vuorovaikutusverkoissa.
Analyysin tuloksista keskustellaan perusteellisesti verkkoteorian näkökulmasta, jotta voidaan ymmärtää taustalla olevia rakenteita, sekä tehokkaan tiiminhallinnan näkökulmasta. Lisäksi työssä keskustellaan lyhyesti vuorovaikutusverkkojen mahdollisuuksista tulevaisuudessa.