La collaboration peut être améliorée avec des mesures simples

Une nouvelle recherche révèle que la clé pour amener les gens à travailler ensemble efficacement pourrait être aussi simple que de leur donner la flexibilité de choisir leurs collaborateurs et le confort de travailler avec des personnes qu'ils connaissent.

Cependant, il est important de reconnaître que la coopération entre humains n’a aucun sens, a déclaré le Dr David Melamed, professeur adjoint de sociologie à l’Ohio State University. Melamed est l'auteur principal de l'étude, qui apparaît dans la revue Actes de l'Académie nationale des sciences.

"D'un point de vue évolutif, la coopération ne devrait pas exister entre les gens - vous faites toujours mieux en ne coopérant pas parce qu'alors les gens ne peuvent pas vous arnaquer ou profiter de vous", a déclaré Melamed.

"Surtout dans une interaction ponctuelle, cela paie essentiellement un coût pour quelqu'un d'autre, et les chercheurs travaillent depuis longtemps pour comprendre pourquoi les gens ont évolué pour travailler ensemble."

Dans la nouvelle étude, Melamed et ses co-auteurs ont cherché à découvrir les connexions ou l'environnement qui aident les gens à collaborer le plus volontiers.

Pour répondre à leurs questions, ils ont trouvé des participants sur le site Web d'Amazon Mechanical Turk - un service qui permet aux chercheurs et à d'autres personnes d'embaucher ou de recruter des personnes du monde entier à diverses fins. Pour cette étude, tous les participants venaient des États-Unis.

Ceux qui ont accepté de participer ont joué à des jeux en ligne dans lesquels chaque joueur a commencé avec 1000 unités monétaires qui se sont traduites par un dollar en argent réel qu'il pouvait empocher. Si un joueur acceptait de payer à un autre joueur 50 unités monétaires, cette deuxième personne acquerrait en fait 100 unités.

"Donc, si vous avez essentiellement accepté de renoncer à cinq cents, quelqu'un d'autre a gagné 10 cents", a déclaré Melamed.

Chacun des 16 matchs examinés dans l'étude comprenait environ 25 participants, dont certains ont participé à plusieurs jeux avec différents scénarios. En tout, 810 personnes ont participé à la recherche.

Certains des jeux ont généré des réseaux aléatoires, où certaines personnes pouvaient interagir. D'autres comprenaient des réseaux groupés, dans lesquels un petit groupe avait plusieurs connexions. Ce paramètre a été conçu pour imiter la vie réelle, où les humains courent souvent en meute socialement et au travail.

Et les réseaux étaient soit statiques, soit dynamiques. Dans les réseaux statiques, un joueur ne pouvait interagir qu'avec les partenaires assignés pendant la durée. Dans les réseaux dynamiques, les participants pouvaient rompre les liens avec un autre acteur et former de nouvelles connexions.

De plus, certains des jeux contenaient des informations sur la réputation. Les participants ont été étiquetés en fonction de leur historique de volonté de partager de l'argent. L'idée était de tester si les personnes connues pour collaborer étaient favorisées par d'autres joueurs en fonction de leur réputation - un facteur démontré dans des recherches précédentes comme jouant un rôle important dans la probabilité qu'une personne s'associe à une autre.

Melamed et ses partenaires de recherche ont été surpris de constater que la réputation ne jouait aucun rôle dans la collaboration dans cette étude. Les résultats pourraient s'éloigner des études antérieures en raison de la différence de taille et de conception de l'étude, a-t-il déclaré, expliquant qu'une grande partie des travaux antérieurs dans ce domaine ont été menés en groupes de 100 ou moins et concernaient principalement des sujets étudiants. Le réseau turc utilisé pour la nouvelle étude s'est avéré représentatif de la population américaine en termes d'âge, de race et d'autres facteurs, a déclaré Melamed, et a présenté des joueurs qui n'avaient aucune connexion précédente.

Dans l'ensemble, les taux de collaboration étaient élevés - et les plus élevés lorsque les participants opéraient en grappes et avaient la possibilité de laisser tomber un partenaire au profit d'un autre.

«Ce qui semble vraiment important, c'est la capacité de modifier la structure d'un réseau», a déclaré Melamed. «Et le modèle des relations a également fait une différence. Ceux d'un cluster connu avec plusieurs connexions ont davantage collaboré, ce qui semble intuitif si vous pensez à la façon dont nous interagissons dans le monde réel. "

Les résultats de cette étude pourraient avoir des implications importantes dans divers contextes, y compris le lieu de travail et le champ de bataille, a déclaré Melamed.

«L'application de ce que nous avons appris pourrait aider à encourager la coopération», a-t-il déclaré.

L'armée américaine, qui a soutenu l'étude, pourrait utiliser ce type d'informations pour mieux développer des équipes fortes et coopératives sur le terrain, a déclaré Melamed, ajoutant que les forces armées pourraient également utiliser la science pour rechercher des moyens de saper les forces ennemies.

Source: Université d'État de l'Ohio