Vis enkel innførsel

dc.contributor.advisorSjøvold, Endre
dc.contributor.authorTollefsen, Ole
dc.date.accessioned2019-09-03T08:37:28Z
dc.date.available2019-09-03T08:37:28Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11250/2612162
dc.description.abstractGruppers dynamikk har vært av interesse for et tverrfaglig forskningsfelt i over ett århundre. Fra tidligere av ble det brukt primitive og subjektive metoder som observasjon for å studere gruppedynamikk, mens det den dag i dag utvikles ny teknologi som tillater mer objektive og hyppigere studier. I følgende masteroppgave pekes det på svakheter ved tidligere studier hvor slike teknologier er benyttet for å studere ulike menneske- og gruppefenomen, der disse later til å fokusere på det teknologiske og et forenklet bilde av virkeligheten – og utelater de fundamentale og allerede validerte gruppeteoriene som foreligger i litteraturen. Det overordnede formålet med masteroppgaven har i så måte vært å gi et nytt bidrag til denne forskningen ved å gjennomføre en studie som både undersøker hvordan ny teknologi kan anvendes for å beskrive det grunnleggende gruppefenomenet, gruppedynamikk, samtidig som allerede etablerte og validerte gruppeteorier benyttes for å: (1) forstå den faktiske gruppedynamikken som søkes å beskrive, og (2) øke troverdigheten til de funnene som forekommer fra teknologien. Studiets problemstilling lyder derav som følgende: Hvordan kan gruppers dynamikk fremstilles ved bruk av Sociometric Badges? Gjennom et casedesign avholdt studiet totalt seks møter, med to ulike grupper. Fra hvert møte ble gruppene bedt om å løse noen gitte oppgaver, samtidig som det ble samlet inn tre følgende datasett: Sociometric Badges, som er en ny sensorteknologi utviklet ved MIT Media Laboratory; ikke-deltagende observasjon; SPGR-spørreskjema, som er et av de fremste verktøyene på sitt område. I studiets analyse anvendes teori om ikke-verbal atferd i tillegg til tidligere studier gjennomført med lignende teknologi – for å tolke sensordata og undersøke hvilke deler av gruppenes dynamikk sensorene evner å fremstille. Videre benyttes SPGR-modellen og innsamlet SPGR- og observasjonsdata for å diskutere hvor vidt sensorenes fremstilte dynamikk gjenspeiler den faktiske dynamikken som, basert på SPGR og observasjon, ser ut til å foreligge i gruppene. Studiets funn viser at Sociometric Badges evner å fremstille gruppers dynamikk ved å detektere den eller de personene som besitter mest og minst innflytelse, i tillegg til å påpeke visse endringer som inntreffer gruppens dynamikk i et tidsperspektiv. Det pekes også på andre viktige og ikke-tidligere-påpekte svakheter med sensorene, hvor blant annet sensorene farger et svært fattig bilde av gruppens dynamikk, i motsetning til for eksempel SPGR-modellen.nb_NO
dc.description.abstract- Group dynamic has for a century been of interest in an interdisciplinary research field. From early on, primitive and subjective methods such as observation were used to study group dynamics, whereas new technology in the later year has allowed much more objective and frequent studies to be carried out. In the following master thesis, I point to a weakness in some of the studies where similar technology is being used in the study on different human- and group phenomenon, where they seem to be focusing on the technological aspect and a simplified reality – and thereby neglecting the fundamental and already validated group theories. Thus, the overall purpose with this master thesis has been to contribute to this research, by carrying out a study to examine both how sensor technology can be used to detect the basic group phenomenon, group dynamics, and at the same time use established and validated group theories to: (1) understand the actual dynamic that is being examined, and (2) raise the credibility to the study’s findings. Consequently, the study will seek to answer the following question: How can Sociometric Badges detect group dynamic? Through a case design, the study conducts six meetings with two different groups. For each meeting the groups were given tasks to work with, and three different data types where collected, consisting of: Sociometric Badges, a new wearable sensor developed by MIT Media Laboratory; non-participatory observation; SPGR-questionnaire, a leading tool in its area of use. The study’s analyze use theory on non-verbal behavior in addition to earlier studies carried out with similar technology – to interpret sensor data and to examine what part of the group dynamic that can be detected by the sensors. Further on, the SPGR-model and collected data from SPGR-questionnaire and observation is used to discuss whether the dynamic obtained from the sensor matches the actual dynamic that occurs. The study’s findings shows that Sociometric Badges are capable of detecting the participant with both most and least influence in its group. In addition, the sensors could detect changes that occurred in the groups dynamics – in time perspective. The findings also points to some other not-yet-discussed weaknesses with these kind of sensors, where they seem to present a much less complex picture of the dynamic, compared to the SPGR-model.nb_NO
dc.language.isonobnb_NO
dc.publisherNTNUnb_NO
dc.titleEn sensorbasert fremstilling av gruppers dynamikknb_NO
dc.typeMaster thesisnb_NO
dc.subject.nsiVDP::Samfunnsvitenskap: 200::Økonomi: 210nb_NO


Tilhørende fil(er)

Thumbnail

Denne innførselen finnes i følgende samling(er)

Vis enkel innførsel