Joint cognitive task strategies in participant dyads with different personality profiles

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND: A current issue in social psychophysiology is the investigation of strategies for achieving outcomes in team activities and the factors influencing their selection across various professional domains.

AIM: To identify strategies for achieving joint cognitive task outcomes in dyads of subjects with different personality traits and individual performance indicators.

METHODS: 52 male dyads and 50 female dyads (mean age: 17 years 9 months ± 3 months, dyad members were acquainted with each other) were examined after providing voluntary informed consent. Personality traits were assessed using the Big Five questionnaire. Participants performed the Pattern Recognition test individually, competitively, and cooperatively in dyads.

RESULTS: Joint and separate cooperation strategies were identified, characterized by comparable levels of integral success and similar distribution across the entire sample and within male and female dyad groups. Performance indicators under the two strategies differed in timing and error rates. Compared to the joint strategy, the separate strategy resulted in faster completion and identification of more patterns, but with more errors. Dyads employing the joint strategy demonstrated higher individual error rates, greater error differences between partners, and more similar work pace, compared with those who later adopted the separate strategy. Dyad participants with a joint cooperation strategy exhibited higher baseline levels of the personality traits “agreeableness” and “relaxedness,” and a lower level of activity compared with participants who adopted a separate strategy.

CONCLUSION: The findings contribute to the understanding of strategic choices in team-based intellectual activity and their association with individual partner characteristics. These patterns may serve as a basis for developing methods to select collaborators for achieving integrated results in various fields of activity.

About the authors

Elena P. Murtazina

Federal Research Center for Innovator and Emerging Biomedical and Pharmaceutical Technologies

Author for correspondence.
Email: murtazina_ep@academpharm.ru
ORCID iD: 0000-0002-4243-8727
SPIN-code: 4445-4178

MD, Cand. Sci. (Medicine); Associate Professor

Russian Federation, Moscow

Olga I. Ermakova

Federal Research Center for Innovator and Emerging Biomedical and Pharmaceutical Technologies

Email: ermakova_oi@academpharm.ru
ORCID iD: 0000-0003-4860-6151
SPIN-code: 4609-3885
Russian Federation, Moscow

Sergey S. Pertsov

Federal Research Center for Innovator and Emerging Biomedical and Pharmaceutical Technologies

Email: pertsov_ss@academpharm.ru
ORCID iD: 0000-0001-5530-4990
SPIN-code: 3876-0513

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor, Corresponding Member of the RAS

Russian Federation, Moscow

References

  1. Chashchin VP, Kovshov AA, Gudkov AB, Morgunov BA. Socioeconomic and behavioral risk factors of disabilities among the indigenous population in the far north. Ekologiya cheloveka (Human Ecology). 2016;23(6):3–8. doi: 10.33396/1728-0869-2016-6-3-8 EDN: VZZFET
  2. Giesinger I, Buajitti E, Siddiqi A, et al. The association between total social exposure and incident multimorbidity: A population-based cohort study. SSM Popul Health. 2024;29:101743. doi: 10.1016/j.ssmph.2024.101743
  3. Korneeva Yа, Simonova N. Job stress and working capacity among fly-in-fly-out workers in the oil and gas extraction industries in the Arctic. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2020;17(21):7759. doi: 10.3390/ijerph17217759 EDN: UGQELN
  4. Murtazina EP, Korobeynikova II, Poskotinova LV, et al. Analysis of cognitive functions and neurophysiological processes in adaptation of human to conditions of the Arctic region. IP Pavlov Russian Medical Biological Herald. 2023;31(2):293–304. doi: 10.17816/PAVLOVJ109581 EDN: FLNEIA
  5. Sidorov PI. Mental health service. Ekologiya cheloveka (Human Ecology). 2014;21(8):44–56. doi: 10.17816/humeco17215 EDN: SMKJMD
  6. Andreatta PB, Graybill JC, Renninger CH, et al. Five influential factors for clinical team performance in urgent, emergency care contexts. Military Medicine. 2023;188(7-8):e2480–e2488. doi: 10.1093/milmed/usac269
  7. Dawe J, Cronshaw H, Frerk C. Learning from the multidisciplinary team: advancing patient care through collaboration. Br J Hosp Med. 2024;85(5):1–4. doi: 10.12968/hmed.2023.0387
  8. Momennejad I. Collective minds: social network topology shapes collective cognition. Philos Trans R Soc B Biol Sci. 2022;377(1843):20200315. doi: 10.1098/rstb.2020.0315
  9. Kozlowski SWJ. A multilevel, emergent journey to unpack team process dynamics. Small Group Research. 2024;56(3):487–523. doi: 10.1177/10464964241281347
  10. Child J, Faulkner D. Strategies of cooperation: managing alliances, networks, and joint ventures. Oxford University Press; 1998. 371 p. ISBN: 10: 0198774842
  11. Wahn B, Kingstone A, König P. Group benefits in joint perceptual tasks — а review. Ann N Y Acad Sci. 2018;1426(1):166–178. doi: 10.1111/nyas.13843
  12. Gordon J, Knoblich G, Pezzulo G. Strategic task decomposition in joint action. Cogn Sci. 2023;47(7):e13316. doi: 10.1111/cogs.13316
  13. Gulati R, Wohlgezogen F, Zhelyazkov P. The two facets of collaboration: cooperation and coordination in strategic alliances. Academy of Management Annals. 2012;6(1):531–583. doi: 10.1080/19416520.2012.691646
  14. Belousova AK, Kachan YuM. Functional-role distribution of students in the joint solution of problems of different types. Bulletin of Udmurt University. Series Philosophy. Psychology. Pedagogy. 2024;34(1):26–37. doi: 10.35634/2412-9550-2024-34-1-26-37 EDN: EGZVYT
  15. Prewett MS, Brown MI, Goswami A, Christiansen ND. Effects of team personality composition on member performance: a multilevel perspective. Group & Organization Management. 2018;43(2):316–348. doi: 10.1177/1059601116668633
  16. Jolić Marjanović Z, Krstić K, Rajić M, et al. The big five and collaborative problem solving: a narrative systematic review. European Journal of Personality. 2024;38(3):457–475. doi: 10.1177/08902070231198650
  17. Khromov AB. A five-factor personality questionnaire. Kurgan: Izd-vo Kurganskogo gosuniversiteta; 2000. 23 p. (In Russ.) ISBN: 5-86328-381-5
  18. Logutova EV. Diagnosis of cognitive development. Orenburg: OGU; 2021. 142 p. (In Russ.) EDN: MYFXGU
  19. Umryukhin YeA, Dzhebrailova T D, Korobeynikova II. Individual characteristics of achieving the results of purposeful activity and spectral characteristics of students’ EEG in a pre-examination situation. Psychological Journal. 2005;26(4):57–65. (In Russ.) EDN: HRWFIZ
  20. Marlin D, Ketchen DJ, Lamont B. Equifinality and the strategic groups — performance relationship. Journal of Managerial Issues. 2007;19(2):208–232. URL: http://www.jstor.org/stable/40604564
  21. von Bertalanffy L. General system theory: foundations, development, applications. New York: G. Braziller; 1969. 289 p. URL: https://archive.org/details/generalsystemthe0000bert
  22. Anokhin PK. Fundamental issues of the general theory of functional systems. Moscow; 1971. 61 p. (In Russ.) URL: https://rusneb.ru/catalog/000199_000009_007229347
  23. Rosing F, Boer D, Buengeler C. When timing is key: how autocratic and democratic leadership relate to follower trust in emergency contexts. Front Psychol. 2022;13:904605. doi: 10.3389/fpsyg.2022.904605
  24. Wahn B, Czeszumski A, König P. Performance similarities predict collective benefits in dyadic and triadic joint visual search. PLoS ONE. 2018;13(1):e0191179. doi: 10.1371/journal.pone.0191179
  25. Dziura SL, Hosangadi A, Shariq D, et al. Partner similarity and social cognitive traits predict social interaction success among strangers. Soc Cogn Affect Neurosci. 2023;18(1):nsad045. doi: 10.1093/scan/nsad045
  26. Varfolomeyeva AV, Tishchenko AG, Aleхandrov YuI. Variants of mutual coordination of individuals with similar and different psychological characteristics. Experimental Psychology. 2024;17(2):84–97. doi: 10.17759/exppsy.2024170205. EDN: DRFEWI
  27. Campos-Moinier K, Murday V, Brunel L. Individual differences in social interaction contexts: examining the role of personality traits in the degree of self-other integration. Personality and Individual Differences. 2022;203:112002. doi: 10.1016/j.paid.2022.112002
  28. Paletta P, Bass N, Aspesi D, Choleris E. Sex differences in social cognition. Curr Top Behav Neurosci. 2023;62:207–234. doi: 10.1007/7854_2022_325

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Illustrations of the Pattern Recognition Test Performance: Photographs of partners employing joint (A-1) and separate (A-2) cooperation strategies; graphs of sequential mouse clicks in the two-dimensional matrix space of the test under joint (B-1) and separate (B-2) cooperation strategies. The x-axis shows the numbers of digit groups in rows; the y-axis shows the row numbers in the matrix; dashed lines represent the trajectories of transitions between digit groups, and arrows indicate the point at which the test was completed.

Download (566KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Diagrams of cooperative performance indicators in participant dyads: A, total time to complete the Pattern Recognition Test; B, total number of identified digit combinations; C, average duration of digit group analysis. On the x-axis comparison groups: 1 and 2 represent all dyads with different cooperation strategies; ♂1, ♂2, ♀1, ♀2 represent male and female dyads with different strategies. On the y-axis: scales of the indicators. Lines inside the boxes represent medians; box edges correspond to Q1 and Q3 quartiles; whiskers indicate minimum and maximum values; crosses inside the boxes denote means. Statistical significance: * between cooperation strategies (Mann–Whitney test), + between sexes (Mann–Whitney test), # across all four groups (Kruskal–Wallis test). The number of symbols corresponds to levels of significance: p < 0.05, p < 0.01, p < 0.001.

Download (211KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Levels of personality traits in participants with joint (1) and separate (2) strategies of subsequent cooperation in dyads. Mean values with standard errors are presented for each group; the significance of intergroup differences is indicated as follows: * p < 0.1, ** p < 0.05.

Download (163KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2025 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».