Improving Social Connection Through a Communities-of-Practice-Inspired Cognitive Work Analysis Approach
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Increasingly, people work in socially networked environments. With growing adoption of enterprise social network technologies, supporting effective social community is becoming an important factor in organizational success. BACKGROUND: Relatively few human factors methods have been applied to social connection in communities. Although team methods provide a contribution, they do not suit design for communities. Wenger's community of practice concept, combined with cognitive work analysis, provided one way of designing for community. METHOD: We used a cognitive work analysis approach modified with principles for supporting communities of practice to generate a new website design. Over several months, the community using the site was studied to examine their degree of social connectedness and communication levels. RESULTS: Social network analysis and communications analysis, conducted at three different intervals, showed increases in connections between people and between people and organizations, as well as increased communication following the launch of the new design. CONCLUSION: In this work, we suggest that human factors approaches can be effective in social environments, when applied considering social community principles. APPLICATION: This work has implications for the development of new human factors methods as well as the design of interfaces for sociotechnical systems that have community building requirements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».