Modèle et dynamique des organisations

Les spécialistes de l`organisation apprécient de plus en plus la valeur de l`accent sur le comportement et la modélisation des éventualités comportementales temporelles, comme indiqué par plusieurs travaux théoriques et conceptuels dans le processus d`équipe ainsi que la littérature de leadership (par exemple, Cronin, Weingart, & Todorova, 2011; DeRue, 2011; Dinh, Lord, Gardner, Meuser, Liden, & Hu, 2014; Herndon & Lewis, 2015; Leenders, entrepreneur, & DeChurch, 2016; Waller, Okhuysen, & Saghafian, 2016). Pourtant, les efforts empiriques pour répondre aux appels qui sont mis en avant dans ces documents conceptuels demeurent clairsemés. Une des raisons pourrait être que les chercheurs organisationnels ne sont pas conscients des avancées méthodologiques qui sont disponibles aujourd`hui pour modéliser la dynamique sociale dans les interactions comportementales. Pour combler cet écart, ce document d`angle des méthodes met en évidence l`analyse des interactions sociales comme une approche comportementale riche pour étudier les phénomènes du milieu de travail tels que la dynamique des processus d`équipe et les interactions leader-suiveur. Les trajectoires tracées sur les grilles spatiales de l`État peuvent également être quantifiées pour les tests d`hypothèses (Hollenstein, 2013). Par exemple, une étude a utilisé des grilles spatiales d`État pour examiner les interactions entre les entraîneurs et les athlètes et a constaté des différences significatives dans la variabilité des interactions, les schémas comportementaux et le séquençage des comportements des entraîneurs dans les équipes sportives de haute ou basse performance (Erickson , Côté, Hollenstein, & Deakin, 2011). Nous ne pouvons que spéculer sur ce que ces applications pourraient ressembler dans les paramètres organisationnels à ce stade. Cependant, les recherches futures sur les interactions dans les équipes organisationnelles peuvent utiliser des grilles spatiales d`État pour visualiser la dynamique d`interaction dans les équipes de haute et basse performance. En outre, les grilles spatiales d`État peuvent être utilisées pour visualiser les événements décalés, ce qui peut faciliter l`interprétation d`autres approches de détection de modèle telles que l`analyse séquentielle de lag (voir aussi Meinecke & Kauffeld, 2016). En se concentrant sur des liens comportementaux spécifiques plutôt que sur la complexité ou la durée générale du modèle, plusieurs études ont utilisé l`analyse séquentielle des retards pour obtenir des informations sur la dynamique temporelle de l`équipe. Par exemple, nous avons montré que les schémas temporels d`humour et de rires dans les véritables réunions de l`équipe organisationnelle étaient liés à une performance d`équipe plus élevée, à la fois transversale et longitudinale (Lehmann-Willenbrock & Allen, 2014). De plus, Kauffeld et Meyers (2009) ont utilisé des analyses séquentielles de lag pour identifier des schémas statistiquement significatifs de solutions et de génération d`idées, ainsi que des cycles de comportements plaints. Une autre étude a montré comment les schémas verbaux des équipes de plaintes versus comportements proactifs étaient liés à des indicateurs comportementaux non verbaux de l`humeur de groupe émergente pendant les réunions d`équipe (Lehmann-Willenbrock et coll., 2011).

Une autre étude a utilisé l`analyse séquentielle de lag pour identifier le rôle des comportements procéduraux/structurants pendant le flux d`interaction d`équipe dans un échantillon des réunions régulières d`équipe, et a constaté que ces comportements peuvent aider à inhiber des comportements dysfonctionnels tels que se plaindre (Lehmann-Willenbrock, Allen, & Kauffeld, 2013). Sous la forme d`un didacticiel méthodologique détaillé, nous réexaminons brièvement l`approche de base pour observer et analyser les interactions sociales sur le lieu de travail et ensuite faire ressortir différentes stratégies analytiques pour explorer les dynamiques temporelles en détail. Nous fournissons un aperçu des méthodologies disponibles pour quantifier les schémas d`interaction temporelle et discutons du type de questions de recherche qui peuvent être abordées par chaque méthode ainsi que des options logicielles disponibles. Plus précisément, nous discutons l`analyse séquentielle de lag, l`analyse de modèle, et l`analyse statistique de discours pour quantifier des modèles comportementaux émergents et des hypothèses de test au niveau de l`événement comportemental. En outre, nous mettons également en évidence un certain nombre de méthodes de visualisation plus exploratoires pour étudier les schémas d`interaction temporelle.

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