Incorporating Psychological Factors into Software Engineering Team Formation

VASILJEVIĆ, JAN (author), Lavbič, Dejan (mentor)

Team dynamics play a pivotal role in software engineering projects. Traditional approaches to analyzing and forming effective teams have predominantly centered on empirical measurements. However, recent years have seen a marked surge in integrating individual psychological traits into team composition methodologies. Using a blend of traditional statistical methods and machine learning techniques, this thesis delves into understanding teams as cohesive units, focusing on inter-member dynamics. Among the personality traits studied, conscientiousness, extraversion, and neuroticism stand out as significant influencers of team performance. Furthermore, member satisfaction is identified as a critical factor correlating with team success and is modeled using a gradient-boosting classification algorithm, achieving an accuracy of 74\%. A simulated annealing algorithm is introduced, designed to systematically assemble individuals into teams, promoting an equitable environment for all. In comparative analyses, this algorithm consistently outperformed other methods we evaluated. The culmination of this research is a user-centric recommender system that gathers data about participants, subsequently organizing them into harmonious teams.

• Language: English
• Keywords: data analysis, team formation, recommender system, psychological analysis, simulated annealing
• Work type: Bachelor thesis/paper
• Typology: 2.11 - Undergraduate Thesis
• Organization: FRI - Faculty of Computer and Information Science
• Year: 2023
• PID: 20.500.12556/RUL-150096
• COBISS.SI-ID: 167504643
• Publication date in RUL: 13.09.2023

Secondary language

• Language: Slovenian
• Title: Vključevanje psiholoških faktorjev pri oblikovanju razvojnih skupin programske opreme

Abstract

Skupinska dinamika igra ključno vlogo pri projektih programskega inženirstva. Tradicionalni pristopi pri oblikovanju učinkovitih skupin so v preteklosti veči\-noma temeljili na empiričnih meritvah. V zadnjih letih se je integracija psiholoških lastnosti v metodologijo sestavljanja ekip izrazito povečala. Diplomska naloga se z uporabo kombinacije tradicionalnih statističnih metod in tehnik strojnega učenja poglobi v razumevanje ekip kot celovitih enot, s poudarkom na dinamiki med člani. Odkrili smo, da med proučevanimi osebnostnimi lastnostmi vestnost, ekstravertiranost in nevroticizem izstopajo kot pomembni dejavniki, ki vplivajo na uspešnost skupine. Poleg tega smo zadovoljstvo članov prepoznali kot ključni faktor, ki je povezan z uspehom ekipe. Zadovoljstvo med člani skupine smo nato s 74 \% natančnostjo napovedali z uporabo binarnega klasifikacijskega modela, ki temelji na gradientnem spodbujanju. Predstavljen je algoritem simuliranega ohlajanja, zasnovan za sistematično delitev posameznikov v ekipe in zagotavljanje enakopravnega okolja. V analizi je opisan algoritem dosledno boljši od drugih metod, ki smo jih preizkusili. Za zaključek je bil izdelan uporabniku prijazen priporočilni sistem, ki zbira podatke o udeležencih in jih nato uredi v harmonične ekipe.

• Keywords: analiza podatkov, oblikovanje ekip, priporočilni sistem, psihološka analiza, simulirano ohlajanje