[論文レビュー] COINs change leaders - Lessons Learned from a Distributed Course

Peter A. Gloor, Maria Paasivaara|arXiv (Cornell University)|Aug 6, 2013

Knowledge Management and Sharing参考文献 22被引用数 5

ひとこと要約

本研究では、3か国にまたがる5つの大学の50名の学生が参加する分散型コースにおいて、10のチームが共同イノベーションネットワーク（COINs）コースを受講した。電子メールアーカイブを用いて分析した結果、チームメンバーが中心的役割と周縁的役割を交互に担う「変動するリーダーシップ」が、チームの創造性を予測する最も強い要因であることが判明した。この傾向は、通信量のばらつき、迅速な応答時間、肯定的な言語使用の観点からも裏付けられており、インタビュー調査によって検証された。

ABSTRACT

In this paper we analyze the communication network of 50 students from five universities in three countries participating in a joint course on Collaborative Innovation Networks (COINs). Students formed ten teams. Interaction variables calculated from the e-mail archive of individual team members predict the level of creativity of the team. Oscillating leadership, where members switch between central and peripheral roles is the best predictor of creativity, it is complemented by the variance in the amount of sending or receiving information, and by answering quickly, and positive language. We verify our automatically generated creativity metrics with interviews.

研究の動機と目的

• 分散チームにおける通信ダイナミクスが、グローバルな共同イノベーションコースにおけるチームの創造性に与える影響を調査すること。
• 国境を越えたオンラインチーム環境における、効果的なリーダーシップとイノベーションを示すネットワーク的・行動的指標を特定すること。
• 参加者とのインタビューを用いて、自動化された創造性指標の妥当性を検証すること。
• 言語的トーン、応答速度、通信量が、チームパフォーマンスの予測に果たす役割を明らかにすること。

提案手法

• 共同オンラインコース「共同イノベーションネットワーク（COINs）」に参加した10のチームに属する50名の学生の電子メールアーカイブを分析すること。
• 電子メールデータから、メッセージ送信・受信頻度、応答時間、言語的肯定性といった相互作用変数を算出すること。
• 通信パターンから導出された自動化された指標を用いてチームの創造性を測定し、コース終了後のインタビューで検証すること。
• ネットワーク分析を用いてリーダーシップダイナミクス、特に中心的・周縁的役割が入れ替わる「変動するリーダーシップ」を特定すること。
• 通信変数とチームの創造性成果との相関関係を統計的モデリングにより分析すること。
• 定量的結果の妥当性を、コース参加者に対するインタビューの定性的分析により検証すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 分散チームにおけるどの通信パターンが、チームの創造性の高い水準と最も強く関連しているか？
• RQ2 チームメンバーが中心的・周縁的役割を交互に担う「変動するリーダーシップ」は、チームのイノベーションにどのように影響するか？
• RQ3 応答速度、通信量のばらつき、言語的肯定性が、チームの創造性をどの程度まで予測できるか？
• RQ4 電子メールデータから導出された自動化された創造性指標は、インタビューによる定性的評価とどの程度一致するか？
• RQ5 言語的トーンは、分散チーム内での協働的イノベーションを促進する上で、どのような役割を果たすか？

主な発見

• 変動するリーダーシップが、チームの創造性を予測する最も強い要因であり、静的リーダーシップモデルを上回る予測能を示した。
• チームメンバーが送信または受信する情報量のばらつきが、チームの創造性を著しく高める要因となった。
• 迅速な応答時間が、チームの創造性と正の相関関係にあり、タイムリーなコミュニケーションの重要性を示した。
• メッセージにおける肯定的な言語使用が、チームイノベーションの顕著な予測要因であった。これは、感情的トーンが協働パフォーマンスに影響を与える可能性を示唆している。
• 電子メールデータから導出された自動化された創造性指標は、インタビューによる定性的評価と強く一致しており、その信頼性が裏付けられた。
• 動的なリーダーシップパターンと高い通信対応性を示すチームは、硬直的または受動的な通信構造を示すチームよりも、より高いイノベーション成果を上げた。