Knowing Unknown Teammates: Exploring Anonymity and Explanations in a Teammate Information-Sharing Recommender System
Notice bibliographique
Résumé
A growing organizational trend is to utilize ad-hoc team formation which allows for teams to intentionally form based on the member skills required to accomplish a specific task. Due to the unfamiliar nature of these teams, teammates are often limited by their understanding of one another (e.g., teammate preferences, tendencies, attitudes) which limits the team's functioning and efficiency. This study conceptualizes and investigates the use of a teammate information-sharing recommender system which selectively shares interpersonal recommendations between unfamiliar teammates (e.g., "Your voice may be overshadowed by this teammate when making decisions...") to promote teammate understanding. Through a mixed-methods approach involving 105 participants working on actual unfamiliar teams, this study explores how presentation elements such as anonymity and explanations influence system perceptions and how anonymity influences team outcomes. Results indicate that anonymizing recommendations was associated with worse team measures, particularly team satisfaction and team cohesion. Qualitative results shed light on why team members perceived privacy concerns and team benefits associated with using the system. We contribute to CSCW through a better understanding of how to support unfamiliar teams, the conceptualization and empirical investigation of a novel teammate information-sharing recommender system, and foundational design recommendations associated with such a system.
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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 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».