Warunki efektywności współpracy

Jak zauważa Axelrod, od czasów Darwina współpraca była trudna do uzasadnienia.

Koncepcja walki o przetrwanie najsilniejszych aplikowana była zarówno do organizmów prostych, jak i bardziej skomplikowanych, np. ludzi. A jednak w pewnych warunkach – tak w przyrodzie, jak wśród ludzi - dochodzi do zaniechania rywalizacji, a nawet zachowań altruistycznych [Axelrod, Hamilton: 1981].

Czynniki warunkujące sukces zespołu badawczego wymieniane są z dużą ostrożnością. Po pierwsze, zespół pełni wiele różnych zadań, a jego członkowie pełnią wiele rozmaitych ról, dlatego nie jest jasne, według jakich kryteriów należy oceniać jego efektywność [Hackett:

2005]. W dodatku czynniki decydujące o sukcesie zespołu różnią się w zależności od tego, kto go ocenia. Gdy oceny dokonują członkowie zespołu, na znaczeniu zyskują takie czynniki, jak jakość relacji wewnętrznych. Gdy menadżerowie - wrasta ranga zewnętrznych czynników, jak np. zewnętrzne kontakty grupy i wymierne produkty. [Cohen, Bailey: 1997; Hackett:

2005]. Jak zauważają Jones, Wuchty, Uzzi, efektywność wykonania projektu można mierzyć przez: (1) wartość rezultatów w porównaniu z oczekiwaniami; (2) koszt uzyskanych rozwiązań; (3) czas poświęcony na rozwiązanie problemu; (3) rozwój członków zespołu; (4) stracone możliwości (przedsięwzięcia, które nie zostały zrealizowane z powodu zaangażowania zespołu w dany projekt); oraz (4) produkty uboczne [Jones, Wuchty, Uzzi:

2008].

Nawet jeśli efektywność współpracy mierzyć jej wymiernymi produktami np. publikacjami, czynniki sukcesu nie są oczywiste. Andrews, po przebadaniu ponad tysiąca zespołów zlokalizowanych w sześciu różnych krajach (w tym w Polsce), stwierdził, że efektywność tych zespołów jest zjawiskiem wielowymiarowym i trudno jednoznacznie wskazać jej

132

determinanty [Andrews: 1979]. Według Andrewsa nie należy do nich ani rozmiar zespołu ani wielkość dostępnych mu zasobów (o ile są one wystarczające do zatrudnienia dobrych badaczy i zapewnienia im dobrych warunków pracy). Konkluzje te potwierdzają kolejne badania [Carayol, Matt: 2006].

Hagstrom zauważa, że mechanizmy skutecznej współpracy zależą od jej typu. Kiedy na przykład współpracują ze sobą naukowcy w ramach tej samej specjalności, konieczny jest wyraźny podział pracy. Zdaniem Hagstroma, współpraca związana z podziałem pracy nie wymaga takiego „mariażu umysłów” jak współpraca bez wyraźnego podziału zadań.

Współpraca tego drugiego typu zdarza się na ogół między badaczami o podobnym statusie w środowisku naukowym i torują jej drogę nieformalne kontakty oraz bliskość geograficzna. Z kolei współpraca oparta na podziale pracy nie wyklucza dużej odległości miedzy partnerami.

[Hagstrom: 1965]. Warunki skutecznej współpracy zależą od typu zespołu, od tego czy jest on powołany w celu realizacji konkretnego projektu czy ma trwały charakter oraz od rodzaju wykonywanych zada . Cechy te decydują o tym, czy efektywności będzie sprzyjać duża liczebność zespołu, jego różnorodność, bliskość terytorialna lub autonomia/hierarchiczność.

[Hackett: 2005; Cohen, Bailey: 1997]

Surowiecki identyfikuje cztery główne warunki zaistnienia efektu „mądrości tłumu”: (1) wysoką różnorodność grupy – ludzie nie mogą funkcjonować w oparciu o te same schematy, wyobrażenia lub inne ‘filtry” poznawcze; (2) niezależność formułowanych odpowiedzi i szacunków – nie mogą być one grupowo negocjowane lub uzgadniane; (3) wysoki poziom motywacji, by udzielać trafnych opowieści – ważną role odgrywają tu nagrody i zachęty; oraz (4) efektywny mechanizm agregacji lokalnych decyzji lub szacunków. [Surowiecki 2010].

Jones, Wuchty i Uzzi wymieniają takie czynniki sukcesu we współpracy badawczej jak: (1) jasno sformułowany cel; (2) związek celu grupy z indywidualnymi celami jej członków; (3) stopień hierarchii; (3) złożoność celu. [Jones, Wuchty, Uzzi: 2008]. A Hara z zespołem wymieniają: (1) osobiste dopasowanie współpracowników obejmujące styl pracy, strategie publikacyjną i priorytety badawcze; (2) powiązania i zainteresowania zawodowe partnerów, w tym ich wiedzę i umiejętności; (3) motywacja i właściwe bodźce (np. prestiż, fundusze czy publikacje); oraz (4) socjotechniczną infrastrukturę, która zapewnia badaczom wiedzę o pracy ich kolegów. [Hara et al.: 2003]. Podkreślane jest znaczenie motywacji członków zespołu (by poszukiwać i udzielać trafnych opowieści, pracując z oddaniem i po godzinach), która z kolei wiąże się ze stopniem samodzielności i miejscem w hierarchii poszczególnych członków zespołu [Surowiecki:2010; Andrews: 1979].Niekwestionowane znaczenie ma otoczenie instytucjonalne – szanse nawet najzdolniejszych zespołów są w dużej mierze zdeterminowane przez instytucje, w których pracują (Lauder: 2006a; Allison, Long: 1990; Jones, Wuchty, Uzzi: 2008]. Niektórzy badacze zwracają również uwagę na rolę osobowości członków zespołu [Mohammed, Angell: 2003; Bowler et al.: 2010].

Wśród cech sprzyjających efektywności zespołów badawczych wymienia się więc często cechy do pewnego stopnia przeciwstawne. Z jednej strony zalecana jest różnorodność kompetencji, doświadczeń (i schematów myślenia) w ramach grupy [Page: 2007; Surowiecki:

2010, Andrews 1979; Hong, Page: 2001; Poling et al.: 2004; Uzzi: 2008; Guimera et al.:

133

2005), z drugiej - wspólne wartości i gotowość dopasowania się do grupy [Bednar et al.:

2006; Bednar et al.: 2010; Kravitz: 2005; Hara et al.: 2003; Bowers, Pharmer, Salas: 2000].

Podobnie, z jednej strony pożądany wydaje się niewielki stopień shierarchizowania zespołu, umożliwiający jego członkom formułowanie niezależnych opinii [Surowiecki: 2010, Johnson:

1989; Potters, Sefton, van der Heijden: 2005; Rittel: 1967; Hofstede, Hofstede, Minkov:

2010], a z drugiej - czytelna struktura i jasny status każdego z członków grupy [Gardner:

2010].

a. Hierarchia vs. autonomia

Niezależność i autonomia zajmują wysoką pozycję w hierarchii wartości systemu nauki.

Naukowcy sami często podkreślają, że swoboda w prowadzeniu badań jest kluczowym warunkiem czynnikiem sukcesu [Fox: 1983]. Hagstrom zauważa, że naukowcy, z którymi prowadził wywiady szczególnie mocno podkreślali, że nie narzucają swoim podwładnym ich badań. Nie tylko formalna władza, ale i „nieformalne przywództwo” traktowane było przez nich nieufnie, jako potencjalnie zagrażające niezależności badaczy [Hagstrom: 1965]. Do podobnych wniosków dochodzi Hackett [Hackett: 2005]. Choć hierarchia akademicka może różnić się od innych rodzajów hierarchii tym, że awans związany jest z sukcesami badawczymi, tak jak każda inna oznacza, że władza oparta jest nie tyle na kompetencjach i talentach, ale formalnej pozycji (i nieformalnych kontaktach) [Martin: 1998]. W dodatku hierarchia akademicka nie zawsze odzwierciedla różnice w sferze dokonań i zdolności badawczych.

Niektórzy badacze zwracają uwagę na pewną sprzeczność między ideą hierarchii i ideą współpracy. Hierarchia postrzegana jest jako przejaw systemu autorytarnego i wiąże się ją z izolacją, podczas, gdy współpraca kojarzy się z podziałem władzy [Cline:2008]. Hierarchia bywa także wymieniania jako zagrożenie i podłoże m.in. konformizmu, oszustw, nadużyć oraz wypalenia [Martin: 1998]. Jeffrey Johnson, badając historię sukcesów nauki niemieckiej z przełomu XIX i XX w., stwierdza, że silna hierarchia promuje stabilność, podczas, gdy jej brak otwiera drogę zmianom [Johnson: 1989]. A Mary Fox przytacza liczne badania poświadczające pozytywny związek między produktywnością badawczą, a swobodą uczonych w wyborze, inicjowaniu i prowadzeniu własnych badań [Fox: 1983]. Nie brakuje jednak i głosów potwierdzających pozytywny hierarchii na efektywność współpracy.

Hierarchia zapewnia jasne zasady odnośnie statusu każdego członków grupy oraz ich relacji, co jest istotne, ponieważ nawet małe różnice w postrzeganiu przez członków grupy swojego statusu i roli w zespole (a dotyczą one nie tylko głównych, ale i pomniejszych stanowisk) prowadzą do konfliktów i obniżają efektywność zespołu [Gardner: 2010].

Hierarchia niezbędna jest w dużych zespołach. Grupa jako taka nie jest trwałą calością i nie może przejąć odpowiedzialności za swoje działania – przekonuje Elliott Jacques.

Wszyscy teoretycy mówią o grupowej władzy, ghrupowych decyzjach, grupowym konsensusie, ale żaden nie wspomina o grupowej odpowiedzialności. W gruncie rzeczy w ogóle unikają kwestii odpowiedzialności (…) jeśli grupa miałaby otryzmac władzę, jej członkowie musieliby wspólnie ponosić odpowiedzialność (…) W dłuższej

134

perspektywie władza kolekywna bez odpowiedzialności kolektywnejjest dysfunkcjonalna, podczas gdy władza kolektywna połaczona z odpowiedzilanościa kolekwywna jest nieakceptowalna (…) odpowiednio ustrukturyzowana hierarchia może wyzwolić energię i kreatywność, zracjonalizować efekty pracy i wręcz podnieść morale grupy. [Jacques: 1990]

Shrum, Chompalov i Genuth opisują duże shierarchizowane i zbiurokratyzowane struktury badawcze, które są w stanie dzielić pracę w taki sposób, że mniejsze podgrupy są w stanie funkcjonować w sposób niemal niezależny od innych. Szacują także, że naukowy sukces częściej jest udziałem takich dużych, zhierarchizowanych struktur, niż mniejszych zespołów działających na zasadzie konsensusu (co może jednak, jak ostrzegają autorzy, wiązać się z większą rozpoznawalnością efektów pracy dużych grup) [Shrum, Chompalov, Genuth: 2001].

Również Ritter przytacza przykłady zespołów mocno zhierarchizowanych, które osiągnęły spektakularne sukcesy badawczy, jak np. Manhattan Project [Rittel: 1967]. Jeśli wyraźna hierarchiczna struktura cechuje przede wszystkim „wielka naukę” z jej ogromnymi zespołami i infrastrukturą, okazuje się nieraz efektywna także w przypadku „mniejszej” nauki. Izabela Wagner opisuje bulwersujące wręcz przejawy daleko posuniętej hierarchizacji w grupie badawczej Pierre’a Bourdieu, przytaczając wspomnienia jego wieloletniego bliskiego współpracownika Claude’a Grignona:

Centrum cechowała rygorystyczna hierarchia w której dwie reguły hierarchizowania spotykały się na szczycie w postaci swego szefa. Hierarchia widoczna, posiadająca legitymizację, oczywista i wyjaśniona, która reprodukowała w sposób ścisły szkolną hierarchię opartą na dyplomach i dyscyplinach. Rozróżniała ona normaliens ⁹ od nie-normaliens, tych z agregacją i bez, tych z agregacją z filozofii i innych dyscyplin. Ta oficjalna hierarchia (był nawet napisany regulamin) była zdublowana przez równoległą hierarchię ‘zwyczajową’ opartą na stażu przynależności do grupy, poręczycielstwie (wejście do Centrum przez Z a nie przez Y-ka znaczyło nowicjusza na długi okres) i przede wszystkim zbudowane na bliskości, quasi rodzinnych stosunkach, intymności osobistej z liderem grupy (Bourdieu). (…) Zgodnie z genderowym podziałem pracy, najbardziej tradycjonalnym, ta domowa hierarchia spoczywała na kobietach, (...) wokół Bourdieu kobiety były oddelegowane do funkcji podrzędnych (subalternes) ale strategicznych - nadzorowały przestrzeganie hierarchii; były także powiernicami i pocieszycielkami. [Wagner: 2012]

Choć, jak pisze Wagner, Bourdieu zyskał sobie przydomek “mandaryna”, jego sukces grupy stwarzał współpracownikom realne perspektywy kariery (możliwość otrzymania stanowiska wykładowcy na uniwersytecie, pozycja wewnątrzśrodowiskowa) i zapełniał funkcjonowanie grupy, choć wiele osób nie wytrzymywało tego rodzaju relacji i odchodziło, by tworzyć własne grupy. Hierarchia daje nie tylko perspektywę awansu, ale i poczucie bezpieczeństwa.

9Absolwenci Ecole Normale Superieure.

135

W systemach oparctych na indywidualizmie, sukces i porażka przypisywane są jednostkom, co wywołuje silne poczucie niepewności nawet u tych, którzy aktalnie odnoszą sukcesy. System czysto konkurensyjny byłby niezwykle niebezpieczny dla indywidualnego ego. Niepewnym siebie osobom, hierarchia stwarza poczucie bezpieczeństwa: potwierdza i afirmuje ich role, ogranicza rywalizację [Martin: 1998].

b. Lider

Pelz i Adrews ostrożnie stwierdzają, że dla produktywności badawczej optymalna jest kombinacja niezależności i koordynacji i że bez względu na stopień hierarchizacji warunkiem efektywności zespołu jest sprawny lider [Pelz, Adrews: 1976]. Nieudolne zarządzanie może zabić zaufanie między członkami grupy i sparaliżować ich pracę [Isabelle, Heslop: 2012;

Potters, Sefton, van der Hejden: 2005].

Pozycja i rola lidera zależy oczywiście od typu zespołu. Lider może stać na czele formalnej, stale współpracującej ze sobą lub pełnić tę funkcję tylko w ramach jednego projektu, co znacząco zmienia jego status w grupie [Rittel: 1967]. To jego osiągnięcia badawcze oddziałują jednak najsilniej na efektywność pozostałych osób (i całego zespołu) – zarówno bezpośrednio, jak i pośrednio, poprzez zasoby, które badacz o uznanych dokonaniach zapewnia swojej grupie [Andrews: 1979; Cetina-Knorr: 1979; Payne: 1988;

Zuckerman:1977].

Zadania stojące przed szefem zespołu mają charakter zarówno naukowy, jak i organizacyjny, menedżerski i edukacyjny. Kathy Baker wylicza następujące funkcje lidera grupy w naukach eksperymentalnych: prowadzenie dobrych badań; motywowanie (członków zespołu, współpracowników); organizowanie pracy zespołu; pozyskiwanie środków na badania (i funkcjonowania zespołu); promocja własnych osiągnięć; obowiązki administracyjne;

budowanie wizji: wyznaczanie kierunku badań; korygowanie pracy innych; nauczanie;

rekrutacja; mentoring; obowiązki wobec instytucji [Barker: 2002]. Zadania te są nie tylko bardzo liczne, ale i wymagają bardzo zróżnicowanych kompetencji. Jak wykazały badania prowadzone w Wielkiej Brytanii, deklarowany przez liderów zespołów poziom zaufania do swoich umiejętności różnił się znacznie w zależności od rodzaju zadania (począwszy od prowadzenia badań, poprzez pisanie wniosków grantowych i zarządzanie budżetem, a skończywszy na motywowaniu podwładnych) [PIRLS: 2011]. Dla większości tych zadań, deklarowany poziom zaufania do własnych kompetencji rośnie wraz z wiekiem i stażem w prowadzeniu zespołów.

Zdaniem Rittera, silny lider jest potrzebny m.in., by zapewnić efektywność grupy i troszczyć się o to, by nie stała się ona „przykrywką dla przeciętności”. Jego rolą jest zabezpieczanie badaczy przed konsekwencjami błędów współpracowników oraz rozróżnianie i docenianie wkładu poszczególnych członków grupy [Rittel:1967]. Według Hacketta, szef zespołu musi nieustannie równoważyć sprzeczne tendencje. Musi tworzyć tożsamość zespołu, dbając o jego odrębność a jednocześnie utrzymywać kontakty z innymi zespołami i podkreślać przynależność do szerszego obszaru badawczego. Musi zapewnić kontynuację i spójność celów zespołu, jednocześnie umożliwiając podwładnym rozwijanie własnej samodzielności.

136

Musi kierować grupą ludzi, pozostawiając im jednocześnie autonomię i udział w podejmowaniu decyzji. Badani przez Hacketta naukowcy prezentują bardzo zróżnicowane strategie: niektórzy prowadzą swojej zespoły „twardą ręką”, inni preferują demokratyczne zarządzanie. Jeszcze inni szukają kompromisu. Hackett zauważa tu jednak ciekawą prawidłowość: największe sukcesy i największe porażki badanych przez niego zespołów wynikały z autorytarnej decyzji szefa dotyczącej kontynuacji lub rezygnacji z pewnych badań [Hackett: 2005].

c. Zaufanie

Zaufanie z założenia wiąże się z niepewnością. Jak zauważają Praszkier i Nowak, zaufanie upraszcza stosunki międzyludzkie, albowiem jego funkcją jest redukowanie stopnia skomplikowania [Praszkier, Nowak: 2007]. Francis Fukuyama zakłada, że zaufanie opiera się na założeniu, iż „innych członków społeczności cechuje uczciwość i kooperatywne zachowania oparte na wspólnie wyznawanych normach” [są uczciwi i skłonni do współpracy [Fukuyama: 1997]. Coleman widzi zaufanie jako świadomą kalkulację [Coleman: 1990], a Sztompka - jako zakład podejmowany na temat niepewnych, przyszłych działań innych ludzi [Sztompka: 2007]. Zaufanie (lub nieufność – zakład o negatywnym charakterze) jest tu aktywnym działaniem i sposobem radzenia sobie z niepewnością. Choć zaufanie jest pojęciem bardzo złożonym, zawierającym komponent kognitywny, emocjonalny i behawioralny [Praszkier, Nowak: 2007], w pewnym uproszczeniu można więc sprowadzić je do antycypacji zachowań zgodnych z normami.

Nauka jako działanie społeczne jest w dość oczywisty sposób oparta na zaufaniu. Badacze opierają się na pracy innych badaczy, ufając w jej wiarygodność. Na zaufaniu opiera się koncepcja „czarnych skrzynek” Latoura: uczeni stosują w swoich badaniach narzędzia wypracowane przez innych, nie wnikając w ich istotę [Latour: 1987]. Na zaufaniu opiera się także siła „niewidzialnych fakultetów” i nieoficjalnej komunikacji w nauce: skoro nieoficjalnej informacji nie sposób zweryfikować, jej wartość zależy od zaufania między członkami sieci. Sztompka pisze jednak o erozji zaufania we współczesnej nauce [Sztompka:

2007]. Jeśli Shapin, opisując rozwój nauki w XVII wiecznej Anglii, traktuje identyfikację osób „godnych zaufania” jako niezbędny warunek naukowej współpracy [Shapin: 1994], nasuwa się pytanie, na ile istotne zaufanie jest konieczne dla współpracy badawczej. Według Putnama zaufanie jest podstawowym elementem składnikiem kapitału społecznego, [Putnam:

1995], a dla Jamesa Colemana jest wręcz z nim tożsame [Coleman: 1990]. Co istotne, w obu ujęciach zaufanie warunkuje współpracę, przy czym można tu mówić o sprzężeniu zwrotnym:

zaufanie umożliwia współpracę, a (udana) współpraca generuje zaufania (choć może również być odwrotnie: brak zaufania utrudnia współpracę, a brak współpracy ogranicza zaufanie) [Praszkier, Nowak: 2007]. Jak podkreśla Fukuyama, opierający się na zaufaniu kapitał społeczny nie jest cecha jednostki, ale społeczności i w różnych społecznościach kształtuje się na różnym poziomie. Ten ogólny poziom zaufania może w dodatku zmieniać się pod wpływem określonych okoliczności i wydarzeń. Fukuyama powołuje się tu przede wszystkim na zasadę wzajemności: w większości społeczeństw przysługi są odwzajemniane, a wyzysk i nadużycie wywołuje „spirale nieufności”.

137 Zaufanie a konflikty

Zaufanie postrzegane bywa również jako mechanizm unikania konfliktów, które mogłyby zagrozić współpracy [Shrum, Chompalov, Genuth: 2001]. Dlatego za czynnik ułatwiający współpracę i zwiększający jej efektywność uważa się niekiedy wcześniejsze kontakty między badaczami [Gulati, Sytch: 2008], a także homogeniczność i stosunkowo niewielki rozmiar grupy oraz gęstość połączeń w sieci społecznej [Anderson: 1971]. Jednocześnie jednak Shrum, Chompalov i Genuth podważają rolę zaufania w dzisiejszej współpracy naukowej.

Stwierdzają, że (1) poziom zaufania wcale nie jest wyższy tam, gdzie współpraca oparta jest na wcześniejszych relacjach oraz że (2) poziom zaufania nie wpływa na efektywność współpracy [Shrum, Chompalov, Genuth: 2001]. Współpraca naukowa, twierdzą Shrum, Chompalov i Genuth, przebiega obecnie nie tyle miedzy naukowcami, co między instytucjami, co znacznie zmienia rolę, jaką odgrywa w niej zaufanie. Współpraca wymaga często udziału osób, które wcześniej ze sobą nie miały do czynienia i które nieszczególnie sobie ufają. Co więcej, z reguły bywa oparta na podziale pracy, w sposób, który nie musi prowadzić do budowania zaufania między partnerami. Segmentacja współpracy naukowej poprzez biurokratyczną organizacje może prowadzić do struktury , w której interakcje między badaczami przypominają prace w pojedynkę. Role zaufania przejmują formalne mechanizmy interakcji między poszczególnymi elementami struktury (np. zespołami badawczymi). Tego rodzaju mechanizmy odpowiadają też za rozwiązywania konfliktów. Stąd przykłady dużych projektów badawczych postrzeganych jako bardzo udany, mimo że współpraca, na której się opierały, charakteryzowała się bardzo niskim stopniem zaufania: zarówno między pojedynczymi zespołami zaangażowanymi w projekt, jak i między naukowcami a osobami zarządzającymi projektem. Również Fukuyama podkreśla, że zaufanie nie jest niezbędnym warunkiem współpracy, a „świadoma kalkulacja zysków poparta mechanizmami prawnymi (takimi jak np. umowa) jest zdolna kompensować brak zaufania i pozwala na utworzenie grupy ludzi realizujących wspólny cel” .

Jednak mimo iż umowę i kalkulację zysków można uznać za ważne przyczyny tworzenia struktur społecznych, to najbardziej efektywne organizacje tworzone są w obrębie społeczności wyznających te same normy etyczne. W takich społecznościach nie zachodzi konieczność rozwijania złożonych systemów umów i regulacji prawnych, ponieważ moralny consensus daje członkom społeczności podstawę do wzajemnego zaufania. [Fukuyama: 1997, 39].

Ponadto, dodaje Fukuyama, największą zaletą opartego na zaufaniu kapitału społecznego, jest nie tyle zdolność do pracy w ramach określonej struktury, ale umiejętność tworzenia nowych związków i działania według nie ustalonych jeszcze norm.

Shrum, Chompalov i Genuth nie negują znaczenia zaufania. Po pierwsze podkreślają, że ich obserwacje dotyczą bardzo dużych struktur współpracy pomiędzy zespołami. Po drugie przyznają, że i w tym przypadku potrzebny jest jakiś rodzaj zaufania zarówno na etapie wyboru współpracowników, jak i w toku całej współpracy: badacze są od siebie wzajemnie zależni pod względem rzetelności badawczej, stosowanych techniki, materiału badawczego czy interpretacji danych itp. Zwracają jednak również uwagę, że w nauce zaufanie rozumiane

138

jest często w dość szczególny sposób, bo dotyczy nie tyle wiary w życzliwych relacji i brak konfliktów, co raczej reputacji badacza i przekonania, że raportowane przez niego wyniki są wiarygodne. Choć wiec rola zaufania w nawiązywaniu współpracy polega również na wykluczaniu udziału naukowców, którzy w sposób agresywny kwestionują wzajemne kompetencje i zasady etyczne, głównym czynnikiem wyboru współpracowników jest więc zaufanie do ich kompetencji. Co istotne, zaufanie do kompetencji badawczych dotyczący nie tylko współpracowników, ale innych naukowców, z którymi badacz nie współpracuje, a nawet nie ma bezpośredniego kontaktu. Czytając publikacje czy doniesienia konferencyjne, naukowcy w mniejszym lub większym stopniu ufają autorom, różnicując poziom zaufania na podstawie m.in. prestiżu czasopisma, konferencji, ośrodka badawczego, czy samego autora.

Wcześniejsza współpraca nie jest więc warunkiem tego rodzaju zaufania. Co więcej, tak rozumiane zaufanie nie wyklucza konfliktów. Konflikt może dotyczyć wykorzystania zasobów, komunikacji, przypisywania zasług oraz kontroli nad projektem badawczym. Dla wielu naukowców zwykły spór czy dyskusja naukowa bywa postrzegana jako akt wrogości lub przysługa. Konflikt wynika ze współwystępowania odrębnych strukturalnych elementów (np. różne zespoły) i jest naturalnym aspektem interakcji między nimi. Jak stwierdzają Shrum, Chompalov i Genuth, konflikt jest nieodłącznym aspektem różnorodności i nie musi być niszczący, ani nie musi uniemożliwiać osiągnięcia założonego celu. A wręcz bywa stymulujący.

d. Różnorodność

Zgodnie z paradygmatem przyciągania podobieństw, to podobieństwo zapewnia lepszą komunikację i większe zaufanie, a w efekcie współdziałanie. - Ptaki pokrewne rzeczywiście gromadzą się razem – stwierdza David A. Kravitz, zawiązując do starego angielskiego powiedzenia¹⁰. – I nie bez przyczyny: lepiej sobie radzą we własnym otoczeniu. [Kravitz 2005]. Podobnie, zdaniem Kravitza bywa z ludźmi, w tym i naukowcami: różnorodność zwiększa ryzyko problemów z komunikacją, nieporozumień i konfliktów. Z wielu badań wynika, że jednorodne grupy cechuje większy stopień zaufania i solidarność, co zwiększa ich efektywność [Powell: 1990; Poling et al.: 2004; Hess: 2007]. Mimo nacisków kładzionych na współpracę w nauce, przeprowadzona przez Cummingsa i Kiesler analiza 500 projektów finansowanych przez National Science Foundation wykazała, że im bardziej zróżnicowane były zespoły, tym mniej, zazwyczaj, okazywały się skuteczne: projekty realizowane przez zespoły z różnych uniwersytetów, podobnie jak zespoły interdyscyplinarne, w większym stopniu ponosiły porażkę w postaci braku publikacji. [Cummings, Kiesler: 2005]. Cummings

Zgodnie z paradygmatem przyciągania podobieństw, to podobieństwo zapewnia lepszą komunikację i większe zaufanie, a w efekcie współdziałanie. - Ptaki pokrewne rzeczywiście gromadzą się razem – stwierdza David A. Kravitz, zawiązując do starego angielskiego powiedzenia¹⁰. – I nie bez przyczyny: lepiej sobie radzą we własnym otoczeniu. [Kravitz 2005]. Podobnie, zdaniem Kravitza bywa z ludźmi, w tym i naukowcami: różnorodność zwiększa ryzyko problemów z komunikacją, nieporozumień i konfliktów. Z wielu badań wynika, że jednorodne grupy cechuje większy stopień zaufania i solidarność, co zwiększa ich efektywność [Powell: 1990; Poling et al.: 2004; Hess: 2007]. Mimo nacisków kładzionych na współpracę w nauce, przeprowadzona przez Cummingsa i Kiesler analiza 500 projektów finansowanych przez National Science Foundation wykazała, że im bardziej zróżnicowane były zespoły, tym mniej, zazwyczaj, okazywały się skuteczne: projekty realizowane przez zespoły z różnych uniwersytetów, podobnie jak zespoły interdyscyplinarne, w większym stopniu ponosiły porażkę w postaci braku publikacji. [Cummings, Kiesler: 2005]. Cummings