Grupowe błędy poznawcze w decyzjach zespołów projektowych IT i sposoby ich ograniczania

• Autorzy: Marcin Kaczyński

Warianty tytułu

Cognitive Biases in Group Decisions of IT Project Teams and Ways to Limit Them

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Tematem artykułu są behawioralne uwarunkowania decyzji podejmowanych w trakcie prowadzenia projektu informatycznego przez zespół projektowy IT. Decyzje projektowe są zazwyczaj podejmowane w warunkach ryzyka i wymagają wnikliwej analizy na podstawie dostępnych informacji. Decyzje zespołu projektowego IT są skomplikowane i zagrożone wpływem heurystyk i wystąpieniem błędów poznawczych. Artykuł wskazuje na konieczność większej integracji nauki ekonomii behawioralnej i metodyk zarządzania projektami IT. Pozwoli to na lepsze zrozumienie podstaw podejmowania decyzji projektowych i ograniczenie wpływu błędów poznawczych na te decyzje. Zespoły projektowe IT mogą wykorzystywać konkretne techniki zwinnej metodyki zarządzania projektami - Scrum w celu ograniczenia wpływu błędów poznawczych na decyzje projektowe. (abstrakt oryginalny)

EN

The article covers behavioral determinants of decisions made by IT project teams during the whole project cycle. Project decisions are usually made in risk conditions and require careful analysis based on available information. The project decisions are usually complicated and threatened by the influence of heuristics and the occurrence of cognitive biases. The article indicates the need for greater integration of behavioral economics and project management methodologies. This will allow a better understanding of the basics of making design decisions and reducing the impact of cognitive biases on these decisions. Project team members can use specific techniques provided by agile project management methodologies, in particular Scrum, to reduce the impact of cognitive biases on project decisions. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Ekonomia behawioralna; Teoria podejmowania decyzji; Zarządzanie projektem; Technologia informacyjna

EN

Behavioral economics; Decision making theory; Project management; Information Technology (IT)

• Czasopismo: Przedsiębiorstwo we współczesnej gospodarce - teoria i praktyka
• Rocznik: 2019
• Numer: nr 1
• Strony: 7--15

Twórcy

autor

Marcin Kaczyński

• Uniwersytet Gdański

Bibliografia

• Amott D. (2006), Cognitive biases and decision support systems development: a design science approach, "Information Systems Journal", vol. 16, no. 1, s. 55-78.
• Argyris C. (1991), Teaching smart people how to learn, "Harvard Business Review", 69 (3), s. 99-109.
• Arkes H.R., Ayton P. (1999), The sunk cost and concorde effects: Are humans less rational than lower animals?, "Psychological bulletin", vol. 125, no. 5, s. 591.
• Cunha J.A.O.G. da, Moura H.P. de (2015), Towards a substantive theory of project decisions in software development project based organizations: A cross-case analysis of it organizations from Brazil and Portugal, Information Systems and Technologies (CISTI), 10th Iberian Conference on IEEE, s. 1-6.
• Graaf K.A. De, Liang P., Tang A., Van Vliet H. (2014), The impact of prior knowledge on searching in software documentation, Proceedings of the 2014 ACM symposium on Document engineering, ACM, s. 189-198.
• Harrison E.F. (1995), The Managerial Decision-Making Process, Houghton Mifflin, Boston, s. 75-113.
• Jain R., Muro J., Mohan K. (2006), A cognitive perspective on pair programming, AMCIS 2006 Proceedings, s. 444.
• Jorgensen M., Halkjelsvik T. (2010), The effects of request formats on judgment-based effort estimation, "Journal of Systems and Software", vol. 83, no. 1, s. 29-36.
• Kaczor K., Scrum i nie tylko. Teoria i praktyka w metodach Agile, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2016, s. 108.
• Kahneman D. (2012), Pułapki myślenia. O myśleniu szybkim i wolnym, Media Rodzina, Poznań, s. 175, 201, 482.
• Kahneman D., Slovic P., Tversky A. (1982) Judgment under uncertainty: heuristics and biases, Cambridge University Press, New York.
• Kahneman D., Tversky A. (1979), Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk, Econometrica, XLVII, s. 263-291.
• Koźmiński A.K., Piotrowski W. (2009), Zarządzanie. Teoria i praktyka, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, s. 119.
• Leary M.R. (1982), Hindsight Distortion and the 1980 Presidential Election, "Personality and Social Psychology Bulletin", vol. 8, no. 2, s. 257-263.
• Leventhal L.M., Teasley B.M., Rohlman D.S., Instone K. (1993), Positive test bias in software testing among professionals: A review, International Conference on Human-Computer Interaction. Springer, s. 210-218.
• Long-Crowell E. (2015), The halo effect: definition, advantages & disadvantages, "Psychology", vol. 104.
• Mohan K., Kumar N., Benbunan-Fich R. (2009), Examining communication media selection and information processing in software development traceability: An empirical investigation, "IEEE Transactions on Professional Communication", vol. 52, no. 1, s. 17-39.
• Mohanani R., Ralph P., Shreeve B. (2014), Requirements fixation, Proceedings of the 36th International Conference on Software Engineering. ACM, s. 895-906.
• Ralph P. (2013), Possible core theories for software engineering, Software Engineering (GTSE), 2013 2nd SEMAT Workshop on a General Theory of, IEEE, s. 35-38.
• Schwaber K., Sutherland J., Scrum Guide The Definitive Guide to Scrum: The Rules of the Game, November 2017, https://www.scrumguides.org/docs/scrumguide/v2017/2017-Scrum-Guide-US.pdf

Identyfikatory

DOI

10.19253/reme.2019.01.001