p Primeiros a responder, pessoal de ajuda a desastres, e os militares dependem de seus companheiros de equipe para ter sucesso em sua missão; Contudo, os altos custos da coleta de dados dificultam a compreensão da dinâmica da equipe. Um trabalho recente de pesquisadores do Rensselaer Polytechnic Institute está demonstrando como os dados de jogos online podem ajudar a fornecer percepções significativas. p Usando dados de League of Legends, um dos jogos de RPG online mais populares do mundo, os pesquisadores empregaram técnicas de big data para desenvolver modelos que revelam como a participação na equipe, história de trabalho, e outros fatores afetam os resultados de desempenho.

p Estes achados, que foram publicados recentemente em Procedimentos da Reunião Anual da Sociedade de Fatores Humanos e Ergonomia , têm implicações amplas e críticas. Os dados - em centenas de milhares de partidas disputadas por aproximadamente 100, 000 equipes - permitiu aos pesquisadores construir e testar modelos estatísticos avançados e explorar desafios metodológicos complexos no estudo do trabalho em equipe.

p Sua pesquisa sobre League of Legends visa determinar a melhor forma de medir e monitorar os membros individuais da equipe, a fim de melhorar o desempenho e o aprendizado ao longo do tempo, particularmente quando se trata de situações mais críticas.

p "Nossa abordagem nos permite fazer perguntas que são extremamente difíceis de fazer em ambientes 'vivos', como o combate militar, "disse David Mendonça, um professor associado de engenharia industrial e de sistemas na Rensselaer, um dos investigadores principais do projeto. "Dados sobre trabalho em equipe neste escopo e escala simplesmente não estão disponíveis."

p Com os dados de League of Legends, meticulosamente compilado de fontes publicamente disponíveis, os pesquisadores puderam testar sua instrumentação e projetar seus estudos de modo a melhorar a coleta de dados em um ambiente de alto risco.

p Tipicamente, Mendonça disse, é difícil realizar esses tipos de estudos de equipe porque um grande número de sujeitos de pesquisa é necessário para obter dados suficientes. Membros da equipe também, idealmente, precisam ter trabalhado juntos antes para que os pesquisadores explorem seu comportamento ao longo do tempo. O conjunto de dados de League of Legends contém milhares de exemplos de times cujos membros jogaram centenas de jogos juntos.

p “Estamos tentando entender os processos de aprendizagem e adaptação, particularmente quando as equipes estão sujeitas a eventos imprevistos ou incomuns, como a perda de membros da equipe, "disse Mendonça.

p Este artigo recente baseia-se em pesquisas anteriores feitas por Mendonça e Wayne Gray, um professor de ciências cognitivas na Rensselaer, bem como Joshua Eaton, estudante de doutorado em engenharia industrial e de sistemas na Rensselaer. Eles descobriram anteriormente que existem posições críticas dentro de uma equipe que podem afetar significativamente os objetivos de um grupo. Por exemplo, quando um jogador que ocupa uma posição crítica está "para baixo, "eventos negativos dentro do jogo aumentam para sua equipe.

p Mendonça e Eaton também descobriram que, se os membros da equipe estão familiarizados com sua posição, pode afetar positivamente a eficácia de uma equipe. O que essa pesquisa possibilitou é o desenvolvimento de métricas que permitirão a Mendonça e sua equipe tentar responder a uma de suas conduções, e complexo, perguntas:Qual é o efeito da rotatividade e como eles podem medi-lo?

p O Office of Naval Research apóia este trabalho por meio de uma bolsa, para o qual Gray é o investigador principal. Ele caracteriza o esforço geral como tentativa de encontrar o "eu" em "equipe".

p "Podemos encontrar a contribuição do indivíduo em uma equipe?" disse Gray, cujo trabalho no desempenho em jogos para um jogador, como Tetris, levou a descobertas pioneiras sobre aprendizagem por especialistas.

p Em última análise, este trabalho está fortemente focado em descobrir quais métricas são mais significativas para medir e como coletar informações que serão úteis em estudos posteriores. Com esses resultados em mãos, Mendonça disse, espera-se que a pesquisa subsequente explore o momento de realocação de pessoal em organizações militares e outras, a fim de apoiar o desempenho.