У статті представлено комплексний підхід до оцінки впливу учасників проєктних команд на систему комунікацій у цифровому середовищі. Актуальність дослідження зумовлена зростанням ролі віртуальних і гібридних команд в управлінні проєктами, де ефективність комунікацій значною мірою залежить не лише від технічних засобів, а й від поведінкових характеристик їх учасників. Визначено, що окремі особи можуть виступати як деструктивні чинники, що впливають на ефективність командної взаємодії та інформаційні потоки. Для виявлення та кількісної оцінки такого впливу використано модель FIRO-B, яка дозволяє визначити міжособистісну орієнтацію кожного члена команди за трьома ключовими вимірами: включення, контроль і прихильність. Аналіз за вимірами було поєднано з оцінкою за вісьмома сферами деструктивного впливу: технологічні бар’єри, опір змінам, негатив, мікроменеджмент, дезінформація, відсутність співпраці, домінування у комунікаціях та часові порушення. Розроблено формули для обчислення індивідуального показника поточного впливу та відносного впливу на систему комунікацій, з урахуванням зворотної залежності від рівня лідерських навичок. Практичне втілення реалізовано у вигляді веб-додатку на основі фреймворку Flask. Розкрито архітектуру програмного рішення, яка включає серверну логіку, інтерфейс користувача, базу даних, модуль авторизації, а також систему візуалізації результатів. Додаток дозволяє вводити індивідуальні показники членів команди, обчислювати рівень впливу на комунікаційне середовище та відображати результати у вигляді таблиць і графіків. Для обробки та аналізу даних реалізовано інтеграцію з базами даних SQLite/PostgreSQL, а також передбачено можливість експорту результатів і автоматизації збору вхідної інформації за допомогою Microsoft Forms та Power Automate. Розроблений інструмент дозволяє керівникам проєктів своєчасно виявляти ризики щодо поведінки членів команди, оцінювати ефективність комунікаційної структури та приймати обґрунтовані управлінські рішення щодо складу команди. Практичне значення полягає в інтеграції поведінкової аналітики в систему управління проєктами, що відкриває перспективи для подальшого розвитку через використання технологій нейронних мереж та машинного навчання.