基于个体模型的领导人出现在集体和领导知觉

文摘

有效团队合作在一个最初无领导小组需要一个高水平的领导集体从动态群体成员之间的交互。领袖是一个至关重要的话题出现在集体领导,但它是具有挑战性的研究问题上下文通常是高度复杂和动态的。在这里,我们探讨领导出现和领导知觉通过计算模拟的假设和参数被告知通过实证研究和人类受试者的实验。我们基于代理模型描述集团规划的过程。每个代理分配与三个关键属性:爱说话,情报,信誉。代理可以提出一个建议来修改该集团计划作为一个演讲者或反应和评价他人的建议和领导一个侦听器。仿真结果表明,代理的高值爱说话,情报,信誉倾向于被同行视为领导人。结果还显示,爱说话可能是最重要的和瞬时预示领袖出现的三个属性:调查爱说话,智慧,和信誉。的组织性能,较小的群体可能比大组关于他们解决问题的能力在一开始,但他们的表现往往是长期的无显著差异。这些结果与实证文献和提供机械,实施集体领导过程的描述。

1。介绍

传统的领导阶层往往假设一个单一的英雄,一组或团队的领导者。相比之下,集体领导描述的过程中,多个个体相互作用的最初无领导小组或团队可以自发地直接他们的决策过程,自己做出决定,采取行动(1]。多个组内成员可能在正式或非正式的能力,作为领导人和领导责任的转移往往是植根于个人的特点、技能和专业知识2]。

研究集体领导最近吸引了广泛的关注,因为它越来越被认为是一个关键的角色在组织计划在快速变化的复杂环境中(3- - - - - -7]。领袖出现是一个复杂的动力学过程导致了许多相关因素。(即参与时间。,the amount of speaking time) is closely related to observer perceptions of leader emergence [8]。在心理学和社会学可以支持这个声明中几项研究[9,10]。我们自己的实验研究还发现说话的时间之间有高度的相关性和领袖出现(11]。智力通常被认为是领导人的一个重要预测一般出现(12,13]。众所周知是积极和显著相关,但不显著,与领导人出现(14]。最后,信誉是领导力的基石,它可以显著和积极影响的领袖出现(15]。在集体层面,集团规模与领袖出现高度相关。大组的平均参与时间较短(16),参与时间的分布更倾向于少量的参与者。也报道称,集团越大,越拘谨内向的人是(17),也支持这个观点。集团规模的不断扩大也使领导观念和参与时间之间的相关性更强(18]。与此同时,集团业绩在解决问题上下文中被认为是独立于集团大小(18,20.]。

长范围的人员,领导和领导出现知觉已得到充分的研究。然而,很少研究的发展进行了一个机械的理论框架,地址领导人和领导出现知觉,更不用说实施计算模型。解决缺乏机械的集体领导的理解,我们构造一个计算基于代理模型的领袖出现从一个最初无领导小组。我们强调,我们的模型并不发达发现小说的行为或检测结果明确的参数和结果之间的联系,而是连接所有的领导观念和领导的过程并解释使用机械的方式出现。模型是基于共享心智模型的理论形成的团队精神和领导力文献[7,21- - - - - -23]。具体来说,我们定量地捕捉领袖出现一个变量的动态变化感知到的领导,即。由其他人,对代理的领导在一个模拟的规划过程组。我们也测量参与时间和组性能在多个组大小。我们的仿真结果与发现和观察在实证文献报道:(1)领导是高度相关的认知与代理的饶舌,智慧,和信誉,和爱说话可能是最重要的和瞬时预示领袖出现;(2)增加团体大小降低了平均参与时间,但使参与时间之间的相关性和领导观念强;和(3)的环境中解决问题的能力,小的群体比大集团集团计划的开始,但是他们往往是长期的无显著差异。

本文的其余部分的结构如下。我们的基于代理模型的细节,包括的属性代理和程序仿真,介绍了部分2。仿真结果对于领袖出现,参与时间,组织性能部分所示3。最后,结论部分提供了4。

2。基于代理模型

基于代理模型被广泛用于模型的动力学行为的系统在不同的领域,如经济学、社会科学、组织科学、行为生态学、物理学。代理的基本想法是,简单的行为规则在微观尺度上可以生成复杂重要的行为在宏观尺度(24]。我们设置了集体领导场景上下文中的小型群特工试图解决未知的问题空间的优化问题通过小组讨论一个有限的时期。组的大小在4∼10的范围,因为非常小的组(即。,2or 3 agents) lack diversity of perspectives, whereas larger groups tend to split into subgroups [25,26]。代理认为是在一个完全连接的社交网络,拥有平等的社会地位,不同个人属性。模型的设置主要是基于我们的早期工作27),添加了重要的修正来捕获集体领导在个人和群体水平。目前的模型实现了一个程序领导评价,修改个人效用函数,改进每个代理的本地搜索策略根据我们新的研究目标。一个示意图说明我们的新模型如图1。

2.1。问题空间

是定义在连续空间优化问题 ,在哪里代表问题的维度空间,也称为方面的问题。真正的效用函数是定义在这个问题空间而不是从任何代理访问。一个计划被定义为一个点(即米在问题空间维向量)。代理的一个意见是一个计划与效用计算其个人效用函数。之间的距离两个计划或计划和意见意味着问题空间中的两个点的距离。真正的效用函数定义如下:

在这里, 问题空间和一个计划是在每个维度共存的频率。这些频率从一定范围内随机生成的 。 和分别是线性和相互作用系数,生成随机值的范围,这样吗 。这产生一个颠簸,高度非线性效用函数的最优是不容易发现的代理(图1左上角)。

2.2。代理

基于文献回顾,我们将以下三个关键属性分配给每个代理:(1)爱说话,(2)情报,(3)信誉。为简单起见,我们假定这些属性分布的范围之内 。我们也赋予了每个代理认为领导的列表(即属性。,cumulative leadership perception given to it by peers) and an individual memory including an individual utility function, a set of memorized opinions, and its current best plan. Each agent will update its best plan and individual utility function as more opinions are added to its memory. More details of these model components are described below:爱说话指的是提出一个新建议的意愿规划过程组。那些高爱说话更倾向于行为经常作为一个演讲者。我们使用显示代理爱说话。情报是一个普通能力,与多个相关知识技能,行为,和结果。在我们的模型中,它决定的质量和数量每个代理的固有看法和本地搜索半径。我们使用显示代理的情报。信誉与领导知觉的增益有关。如果演讲者的可信度高,听众更倾向于给予高评价的演讲者的领导和支持它的建议。我们使用代表代理的可信度。固有的看法是每个代理意见最初样本真实的效用函数。代理的数量的固有看法 ,在哪里是代理的智力和是一个参数。包含2保证每个代理都有至少两个观点构建其个人效用函数(k神经网络)。代理人的效用固有的观点是它真正的效用摄动随机噪声 。注意噪声范围缩小到零代理的情报方法1。个人意见都是意见在代理的记忆记忆,由三部分组成:固有的观点 ,本地搜索的意见 ,和意见接受来自其他代理 (图1)。代理个人意见集表示为 。个人最好的计划效用最高的是计划在一个代理根据其个人效用函数的内存。代理最好的计划是表示为 。个人效用函数是一个代理的内部功能,地图计划实用价值。这个函数估计的一个计划k最近的邻居回归(knn) [28)与代理的个人意见作为邻居的数据集。在这里,我们假设每个代理可以评估所有提出的计划。感知到的领导是动态改变的变量捕获领袖出现根据来说,代理的信誉,和提出的质量计划。代理感知到的领导表示为向量 ,在哪里代表着领导给代理通过另一个代理(听众) 。请注意,不包含自我评价( )。

2.3。组计划

在组织规划过程中,代理公开谈论这个问题或保持沉默和思考的问题。沉默和口语之间的比率根据集团大小而异。经验报道,平均来说时间是二人组29%,六人组的47% (16]。我们使用这些数据来构建一个简单的线性模型来说时间比的函数组的大小n: ,与 。在我们的模型中,这个比例是用作概率通过任何代理在每个迭代中。

处于沉默状态,每个代理保持沉默和独立检查周围是否有更好的计划最好的计划来实现更高的效用。具体来说,每个代理从一个社区随机选择和记忆新的计划最好的计划, ,在哪里是本地搜索半径。代理将更新其最好的计划如果新计划是更好的。

在说话的状态,有五个步骤组成一个循环,如图所示2。这五个步骤如下所述:步骤1:选择扬声器。一个代理被选中的概率从所有代理根据他们爱说话。代理说概率是计算 ,在哪里是一个可调整的指数。当 ,演讲者的选择概率正比于代理的饶舌。增加将放大饶舌的影响在演讲者的选择。步骤2:建议一个新的计划。选中的扬声器产生通过替换每个新计划方面的当前组计划在其个人最好的计划与相应的价值。然后,演讲者选择最高的计划工具,提出了其他代理。第三步:评估演讲者的领导。后演讲者提出了一个新计划和相应的效用 ,每个侦听器评估演讲者的领导。侦听器代理评估新方案的效用使用自己的效用函数( )。如果( , , ,和最初的宽容,一个常数时间衰减项,迭代的总数,和当前的迭代次数,分别27]),代理感知到的领导从代理的观点将会增加 ,在哪里是代理的信誉,是一组大小和是一个常数奖励。我们包括团体大小来捕获的实证观察组大小会影响领导知觉的增益。即演讲者沟通广大听众可能获得更大的感知到的领导比扬声器与几个听众(18]。使用衰减的目的是代表时间衰变公差坏主意和可信度对演讲者的领导观念的贡献。在相反的情况下,如果 ,感知到的领导将被更新 ,过去消极的词代表一个损失在演讲者的领导知觉当新计划的判断过于远离侦听器的估计。这样一个拒绝的情况出现更频繁地随着时间的推移,因为容忍的水平减少成倍增长。为了避免后期的议长代理overpenalized模拟,惩罚项也按比例缩小的 。步骤4:个人应对新计划。每个侦听器单独决定是否接受或拒绝这个新计划提出的演说家。如果 ,侦听器将接受并添加新计划的记忆。否则,侦听器将不会添加新的计划它的记忆。然而,听众可能仍然表达社会认可(14)的新计划。侦听器的概率社会认可的演说家新计划是由 ,在哪里的最小欧氏距离之间的代理商吗记住了计划和新计划。当大,这意味着新计划远非侦听器的知识,所以它往往会增加社会认可的概率。更大的可信度演讲者的概率也会增加社会接受。时间衰减也包括减少社会接受的概率的讨论仍在继续。第五步:响应组级别的建议。毕竟听众的接受/拒绝的决定,整个集团对新计划以民主的方式。如果该计划支持超过一半的听众,新计划将被接受为一个新组计划。否则,该集团计划将保持不变。

3所示。仿真结果

在Python中我们实现了仿真模型和运行实验在多个场景。我们使用两组大小代表案例:4-agent集团和8-agent集团,其代理的属性是随机生成的。细节如表所示1和2,分别。注意,这些特定的4-agent和8-agent设置仅用于结果如图3- - - - - -7。

得到仿真结果,以下参数设置是常用的(我们已经测试了微小的变化,这些价值观和确认的主要结果和结论没有显著改变):(我)问题空间的维度:(2)真正的效用函数的共存频率/尺寸:(3)参数确定代理的固有观点的数量:(iv)使用最近的邻居数量计算代理的个人效用函数:(v)每个代理的本地搜索半径:(vi)说话的概率指数:(七)常数时间衰减条件:(八)初始效用对评估认为领导:(第九)常数评价认为领导:(x)奖励和惩罚的评估认为领导:

3.1。领袖出现

我们检查了第一个也是最重要的问题是领袖出现。我们每一个模拟300次迭代。4-agent组和8-agent组的结果显示在数字3和4,分别。左上角的数字3显示每个代理的动态变化的感知到的领导。300年之后的讨论,代理2获得同行认为最高领导。代理2有相对较高的饶舌的值( ),智能( ),和信誉( ),帮助它的领导人,尽管这些属性是最高的。开始讨论,代理人缺乏知识或信息的质量来判断新提出的计划,他们更倾向于接受新计划作为监听器。因此,代理商说起初收到更多比其他不太健谈的奖励。在这种情况下,代理3,最健谈( )代理认为领导小组中获得高于代理2在初始阶段的模拟。然而,代理3的情报和可信度相当低( ),使其拟议的新计划容易大错误和问题。其他代理可能接受代理3年初的计划,但随着继续讨论和沟通,其他代理获得更多有关问题空间的信息,这使得他们能够判断一个新的计划的质量更合理。然后,代理3的新计划变得更频繁地拒绝的迭代,这被视为高废品率在前面板的图3。同时,代理2的计划通常接受是因为它的高智商。对于其他成员,代理0信誉( )是最高的,但是它的情报并不如此之高( )和大部分提出的计划被拒绝了。代理1是最不健谈 )剂,但它是非常聪明的( )这使它唯一的一些提案通过的所有组。两个特工0和1有一些缺点,阻止它们成为该组织的领导人。

底部面板图3显示的变化轨迹(左)和工具(右)的计划。组计划大幅改变组计划迭代。它可以重复多个点之间来回,可以被看作是深蓝色的部分在左面板底部的图3。4-agent集团,该集团计划往往是稳定不超过100次迭代后,可以看到效用不变的集团计划在右下方的面板图3。

8-agent集团的仿真结果显示在图中4。在左侧面板中,从开始到结束,代理1是显而易见的领导人在这个集团由于其高值的饶舌 ),智能( ),和信誉( )。代理1提出了许多的建议修改该集团计划,其中大多数是接受集团(右上的面板图4)。与此同时,两剂0和代理5不说话在整个讨论过程由于其相对较低的饶舌(p),因此,他们认为领导仍然为零。相比之下,代理6讲了很多( )提出了许多建议,但因为它的智力很低( ),大部分的建议被拒绝的集团(右上的面板图4)。代理2、3、4、7没有高达代理1关于三个属性。因此,认为领导人都远低于代理1。8-agent集团需要更多的时间比4-agent组收敛。注意,上述描述和解释只有两个具体案例数据所示3和4。

我们还探讨了爱说话、情报和信誉一个接一个调查对领袖个人的影响出现。在这里,我们选择第二个代理和代理1代表4-agent 8-agent组,分别定义的表1和2,然后设置三个层次(0.1、0.5和0.9)的客观属性,和跑100个独立的蒙特卡洛实验在每个级别。所有其他的模型设置保持不变。仿真结果如图5- - - - - -7。结果显示,代理的饶舌,智慧,和信誉显著影响领导者出现。4-agent和8-agent组、爱说话是最重要的预测以来领袖出现同样爱说话水平之间的差异可能会导致更快的更大的变化引起的感知到的领导比智力或可信度。这个观察可以一定程度上证实了一个实证研究,认为最高健谈的人几乎一致认为贡献更多的实验小组,而测量情报似乎不饶舌[一样重要29日]。

3.2。集体领导知觉组大小不同

我们下一个调查组织大小的影响感知领导力分布。实验在本节中,所有代理的属性是随机生成的(即。的具体实例说明4-agent和8-agent组不再使用)。仿真结果如图8和9。图8表明参与时间(说)的分布在较大的群体倾斜转向零,这意味着更少的参与者中花了大量的时间讨论。图9显示平均归一化感知领导力大幅下降,随着集团规模的增加,表明领导层认为只有更少的参与者。这些仿真结果能够很好地与实证研究16,18]。

3.3。组不同大小的组的性能

我们也调查了最后一组计划获得的效用不同大小的组织。结果如图所示10中,发现两个有趣的模式。首先,较小的群体更有可能在初始阶段的表现优于大组讨论。这可能是因为大组需要长时间开发一个共同理解的问题空间。一些研究关于社会组织可以提高我们的猜想:在较大的团体成员更加匿名和少比在较小的团体(30.)和面对面交流的质量比这更糟糕的是在较大的团体在较小的团体31日]。第二,最后一组大小的组性能的影响是可以忽略不计的。这个观察可以理解的参与时间(因此机会贡献)逐渐成为只有少数参与者甚至在更大的群体,如上所示。这个观察比赛的结果报告工作(18,20.]。

4所示。结论

我们研究了集体领导进行基于主体组织规划过程的模拟。结果提供了关于领导和团队的表现,出现两个有趣的观察,可以概括如下:(1)爱说话可能是最重要的和瞬时预示领袖出现的三个属性:调查爱说话,智慧,和信誉(2)小群体比大群体在组织规划过程的开始,但是他们的差异往往成为长远来说可以忽略不计

这些观察与实证文献中已经报道,表明我们提出的价值模型机械,实施集体领导和领袖出现的描述。

然而,我们的工作也有一些局限性。首先,我们选择了只有三个(即个人属性。,爱说话,情报,信誉)to construct our model, yet in reality, many other related individual characteristics may also impact human behavior in groups and leader emergence significantly. We plan to include more personal attributes into our model in future work as well as examine the more active role of intelligence and consider the effect of innovation on the results. Second, we assumed that talkativeness, intelligence, and credibility were static individual properties. While reasonable for short-term group planning, this assumption may not be adequate for a model of longer-term team building and leader emergence processes. Third, our investigation is currently limited to small-sized groups (i.e., group size within the range of 4∼10). Real-world large-sized groups may typically involve much greater complexity, and therefore, large-sized groups need to be explored further. Fourth, our model is also limited in the ecological validities since we simplified many relationships as simple linear or exponential mathematical expressions in our model which might be otherwise much more complicated in real-world. Finally, the validation of our simulation results with empirical observations has so far remained qualitative only. We plan to conduct more systematic model calibration and fitting so that our model will be more useful for quantitative explanation and prediction of collective leadership processes.

数据可用性

仿真模型和实验数据用于获得本研究的发现可以从相应的作者。

信息披露

的观点、意见和/或结果包含在本文的作者和不应被视为一个官方部门军队的地位,政策,或决定,除非指定的其他文件。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

这项工作是由美国陆军研究所科研补助金,# w911nf - 17 - 1 - 0221。

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