Abstract

In the modern world, it is no longer enough to simply create a product that performs its function, but it should perform it better than thousands of competitors. However, the problem is that human intellectual abilities are limited and many complex tasks are beyond the capabilities of a single person. The natural way of raising our intellectual level is to build teams to share our experience, knowledge, and worldview to create something beyond the capacity of the individual.Thus it is not surprising that according to a recent ranking, collaborative skills are considered most essential in the 21st century [2]. To cope with all challenges and create high-quality products, there should be a team whose members are experts in communication, discussion, problem-solving, and critical thinking. In addition, it is important to manage the team effectively. To do so, it is necessary to know more about the social processes which take place inside a team. Agent-based modeling can be an effective tool to gain such insights.Agent-based modeling is a powerful instrument for simulating different processes, including social ones. This technology was formed under the influence of many other fields such as artificial intelligence, sociology, game theory, and so on.In this article, a model which simulates human interaction in the framework of «Wilderness Survival: A Consensus-Seeking Task» is used to demonstrate the core principle of agent-based modeling. The group of agents complete a test by themselves and afterwards discuss their answers to reach a consensus and achieve the best score.It will be analyzed which human character traits are more important for successful collaborative work. Situations in which some team members are not interested in the team success will be identified. Also, a user interface is provided to enable running custom experiments to better understand how specific character traits impact the team results.

Highlights

  • У роботі розглянуто використання агентно-базованого підходу для моделювання соціальних взаємодій у команді на прикладі розв’язання Wilderness Survival: A Consensus-Seeking Task

  • Функціонал деяких із цих модулів можна перевизначити або взагалі використати для аналітики чи візуалізації інші інструменти, що наявні в Python

  • У статті досліджено важливість соціальних навичок людей у командній роботі за допомогою моделювання з використанням агентно-базованого підходу

Read more

Summary

Загальний опис системи

У цьому дослідженні команда агентів працювала над завданням, подібним до «Wilderness Survival: A Consensus-Seeking Task», розробленого Дональдом Т. Для того щоб представити людину як агента у моделі, було використано такі характеристики: talkativeness (tl) – ступінь того, наскільки агент готовий представити свої відповіді команді на певному кроці; agreeableness (ag) – ступінь того, наскільки агент готовий сприймати і погоджуватись на ідеї інших членів команди; knowledge_sharing (ks) – ступінь того, який відсоток спірних відповідей з тесту агент готовий обговорити за один крок; Гороховський С. Деякі агенти можуть повністю погодитись на відповіді, які показує інший агент, не порівнюючи питання по одному, якщо бачать, що цей варіант підтримує значна частина інших агентів. Якщо всі агенти досягли згоди (не обов’язково при цьому буде знайдено 100 % правильних відповідей), або якщо останні три кола (кожен агент мав змогу запропонувати свої відповіді тричі) не було жодних змін

Аналіз результатів
Обґрунтування вибору технологій
Перспективи та недоліки
Опис інтерфейсу
Список літератури

Talk to us

Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have

Schedule a call

Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.