我的团队将继续前行：通过团队互动区分高活力与低活力团队

理解团队活力——团队持续与未来成功的能力——对于构建高效团队至关重要。在本研究中，我们聚合源自组织行为学文献的特征，在一个包含 669 段在线团队 10 分钟文本对话的数据集上训练活力分类模型。我们训练分类器以识别前十分之一（最具活力团队）、第 50 百分位（中位数以上）和后十分之一（最不具活力团队）的团队，然后刻画各活力水平团队的特征。我们发现 lasso 回归模型在不同活力分数分类阈值下取得了 .74--.92 的 AUC ROC 准确率。从这些模型中，我们识别出排他性语言（如“但是”和“除了”）的使用，以及第二人称代词的使用，是检测最具活力团队最具预测性的特征，表明对他人观点的积极参与是活力团队的关键信号。仅需 10 分钟讨论中的一小部分，少至 70 秒，即可预测团队互动的活力。该工作提示了团队在协作时实时评估、追踪与可视化自身活力的机会。