Assembling Teams Using Recommender Systems: The Effects of Algorithms on Team Diversity and Performance. [Virtual Talk]

Jun 16, 2023 12:00 PM
CRISS-LAB Seminar Series I-2023
CRISS-LAB, UDD, Las Condes, Chile.



This study seeks to understand how recommender systems can help individuals assemble functionally diverse teams. We run a 2x2 between-subject laboratory experiment with 384 participants to test the effect of a recommender system's algorithms on individuals' teaming experience, team processes, and team performance. This experiment controls two main factors: personal agency (i.e., when users can choose their teammates), and algorithmic diversity (i.e., an algorithm that maximizes diversity in teammate recommendations). Preliminary results show that personal agency alone negatively affects teams' performance and functional diversity. In contrast, combining personal agency with algorithmic diversity helps participants assemble teams with high functional diversity levels and achieve better task performance. This study shows how shepherding users by combining their agency with diversity criteria allows them to assemble more effective teams.


Este estudio busca entender cómo los sistemas de recomendación pueden ayudar a las personas a formar equipos funcionalmente diversos. Llevamos a cabo un experimento de laboratorio 2x2 between-subject con 384 participantes para probar el efecto de los algoritmos de un sistema de recomendación en la experiencia de trabajo en equipo, los procesos del equipo y el rendimiento del equipo. Este experimento controla dos factores principales: agencia personal (es decir, cuando los usuarios pueden elegir a sus compañeros de equipo) y diversidad algorítmica (es decir, un algoritmo que maximiza la diversidad en las recomendaciones de compañeros de equipo). Los resultados preliminares muestran que la agencia personal por sí sola afecta negativamente el rendimiento y la diversidad funcional de los equipos. En contraste, combinar la agencia personal con la diversidad algorítmica ayuda a los participantes a formar equipos con altos niveles de diversidad funcional y lograr un mejor desempeño en las tareas. Este estudio muestra cómo guiar a los usuarios combinando su agencia con criterios de diversidad les permite armar equipos más efectivos. (Traducido por ChatGPT).

Speaker Bio

Diego Gómez-Zará is an assistant professor at the Department of Computer Science and Engineering at the University of Notre Dame. His research focuses on how social computational systems help people organize and collaborate. His work has been at the forefront of computational social science, human-computer interaction, and network science. He received his Ph.D. in Technology & Social Behavior from Northwestern University. He was also a postdoctoral fellow at the Center for Science of Science and Innovation (CSSI) at the Kellogg School of Management. His recent awards include Amazon Research, Microsoft Research, and National Science Foundation.