ResearchOps-i põhimõtete rakendamine tervishoiu valdkonnas Berliinis

Nüüd on Berliinis väike, kuid sõbralik ja kasvav ResearchOpsi kogukond ning koos töötame välja, kuidas oma töös mõnda mõtteviisi rakendada. Eelmisel nädalal panid Anja ja Anne Berliini tervishoiu startupis Smart Helios üles avatud ürituse, et jagada kogukonnaga sel aastal õpitud õppetunde. Jagasin märkmeid nende osade kohta, mis minu arvates võiksid ülejäänud kogukonna jaoks kõige huvitavamad olla - nautige!

Pärast käimist paljudes UX-i raamatuklubides ja IxDA koosolekutel ning eriti pärast selle aasta alguses Berliinis #WhatisResearchOps-seminari läbiviimist, saime aru ühest asjast, et on olemas rahuldamata vajadus praktikakogukonna järele, kus inimesed saaksid rääkida kuidas nad uurimistööd teevad ja kuidas neid oma vastavates organisatsioonides kasutada.

Nii palju uurimistööd, nii vähe aega

Veel üks tavaline teema meie maikuus toimunud töötubades oli see, et kuigi nüüd on organisatsioonide siseselt rohkem huvi kasutajauuringute vastu, on täistööajaga teadlaste palkamine võrreldes teiste töötajatega suhteliselt väike.

Kuna üks teadlane saab ise teha vaid piiratud hulgal teadusuuringuid, tuntakse huvi organisatsiooni suutlikkuse suurendamise järele, et viia teadusuuringud läbi ühtlases kvaliteeditasemes ja laiendada seda ühe inimese piiresse.

See põhjustab sageli arutelusid protsessi ning tööriistade ja koolituse üle. Eelmisel nädalal korraldasid Smart Heliosi toredad inimesed esimese avatud seansi, et näidata, kuidas nad on kasutanud Airtable'i enda uurimistöö toetamiseks ning teha järeldusi ja teadmisi kogu organisatsioonis hõlpsamaks.

Jagasin mõnda tähelepanu, mis mulle tähelepanu pälvisid, koos mõne analüüsiga.

Kui kaugele võite tasuta pääseda

Üks võtmetähtsusega õhtust kaasavõtmine on see, et kui 30-st inimesest koosnev 3 täiskohaga teadlase meeskond on oma uurimistöö juhtimiseks kasutanud tasuta versiooni Airtable, siis pole tööriista loomine takistuseks toimiva, korratava uurimisfunktsiooni loomisel . Tegelikult, kui oli üks asi, näib see, kuidas jagate inimeste aega uurimistööks ja kogu organisatsiooni leidude mõistmiseks.

Hiljem, pärast vestlust, tegime kiire küsitluse, et näha, kes veel kasutab Polaris Airtable malli, mille WeWork oli varem välja andnud. Ligikaudu kolmandik grupist oli seda avastuste struktureerimiseks kasutanud, kohandades seda vastavalt nende kontekstile.

Peaaegu igal juhul olid nad mingisuguse teadusuuringute hoidla loomise protsessi üsna varajases staadiumis. Ka neil ettevõtetel, kus nad töötasid, oli võimalusi salvestiste ja esmaste uurimistööde turvaliseks hoidmiseks - peamine väljakutse oli tulemuste kättesaadavaks tegemine ja korduvkasutatav.

Allika sisu eraldamine arusaamistest

Üks Euroopas töötamise kaalutlusi, eriti kui te ei tööta seal, on see, et privaatsusele on suurem õiguslik rõhk kui mujale maailma.

Samamoodi, nagu sõnavabadust võib pidada Ameerikas põhiõiguseks ja mis on kinnitatud USA õiguste seaduse eelnõus, on esimese muudatuse kohaselt mainitud privaatsust selgesõnaliselt põhiõigusena ka siin sarnaselt alusdokumendi - Euroopa konventsiooni - all. Inimõigusi käsitlevat artiklit 8. Kui olete sellest aru saanud ja selle loomiseni viinud 20. sajandi sündmused on lihtsam aru saada, miks GDPR on siin nii suur asi.

See on nii kahekordne sellises valdkonnas nagu tervishoid, kus kehtivad oma nõuded patsientide konfidentsiaalsusele, nii et on tõesti kasulik näha, kuidas tervishoiusektoris tundliku teabega töötav ettevõte uurib ja leide sisemiselt jagab.

Kuidas see reaalses maailmas avaldub?

Kui olete lugenud uurimistöö ulatuse suurendamise kohta kogu organisatsioonis, võisite selle ekraanipildi kohata Polarisest siin, kus näete intervjuu katkendit otsitavate uurimistööde noogikute esitusloendis.

Sel juhul on teil uuringus osaleja pea udune ja video hostitakse Youtube'is oletatavasti privaatse esitusloendina, mis põhineb videol oleval vesimärgil. Lähteandmed (intervjuu fragment) on segatud analüüsiga (leiud ja tähelepanekud):

See tekitab ühe pinge ResearchOpsis ja teadusuuringute andmekogudes üldiselt - soovite hõlbustada uurimistööst saadud teadmiste kogumist ja kasutada seda tõenduspõhiseks kujundamiseks (sarnaselt poliitikakujundajatega) võib olla tõenditel põhinev poliitika).

Samal ajal peate kaitsma ka teie uuritavat privaatsust ja teil peab olema teadlik nõusolek selle kohta, kuidas kõike, mida intervjuule kogute, kasutatakse.

Üha levinum muster on arusaamade ja allika sisu eraldi salvestamine. Selle asemel, et Airtable'is tuvastada tuvastatavat teavet, talletage selle asemel peamised teadmised ja võtmepakkumised, seejärel räsi, mis viitab lukustatumale alale. See võib olla dokument, mis sisaldab küsitletud isiku üksikasju, või see võib osutada Sharepoint-i taolisele kaustale, kus võib olla lähteintervjuu.

See võimaldab teil teha leiud otsitavaks ja juurdepääsetavaks ning lasta neil toote- või teenusekujundusotsuseid laiemalt teavitada, ilma et see kahjustaks ... kõiki seadusega kaitstud põhilisi inimõigusi.

Selle kõige tegemiseks pole veel ühte õiget viisi ja tõenäoliselt ei tule seda kunagi ette. Jagan seda, kuna see on tavaline nõme ja seda tasub arutada.

Kuidas uurimisprotsess muutub

Arvan, et tasub katta protsess, mida Smart Helios jagas - seda protsessi kirjeldati laias laastus järgmiselt:

  • Intervjuu (üks inimene viib, üks inimene registreerib tähelepanekuid)
  • Intervjuu küsitlus (teadustöötajaga)
  • Üks inimene dokumenteerib repos tehtud tähelepanekud ja arusaamad (st nähtavad jne)
  • Teine inimene kontrollib neid eelarvamuste ja täpsuse osas
  • Jagage tagasisidet ülejäänud meeskonnaga tagasiside saamiseks
  • Uuendage hoidlas olevaid teadmisi selguse ja tulevaste meeldetuletuste saamiseks

See ei ole niikuinii radikaalne kõrvalekaldumine üldistest headest teadusuuringute tavadest - suurim erinevus seisneb selles, et inimesed, kes teevad teadusuuringuid, eraldavad lähtematerjalist teadusuuringute peamised aatomirugid, ja abistavad erinevaid kontrollimisi, et aidata konto eelarvamusi.

Kui dokumenteerite nende päritolu ja teadvustate vähemalt eelarvamusi, mis sellel hetkel võivad tekkida, vähendab see kiusatust teadlike otsuste tegemisel tugineda privilegeeritud juurdepääsule isiklikule teabele ja algupärasele lähtematerjalile. See aitab meeles pidada ka seda, et midagi on andmebaasi pandud, ei tähenda see automaatselt objektiivset tõde.

Uurimistöö lagundamine, seejärel teadmiste esitamine mustrite leidmiseks

Võite arvata, et kui teil on hunnik lagunenud tähelepanekuid ja teadmisi, võib teil vajada kasulike mustrite nägemiseks keerulist analüüsi.

See ei paistnud nii olevat - piisas lihtsalt teadlase teadmiste rühmitamisest, et rõhutada, kus peamised eeldused tuginevad ühele inimesele, ning võib vajada rohkem uuringuid, et veenduda, et eelarvamused ei libise sisse jne.

Väärib märkimist, et mitte kõik teadusuuringutega seotud asjad ei vääri alati sel viisil jäädvustamist - eesmärk on kasvav alus teadmistele, millele võite tugineda, mis ei lähe seisma ega seostu konkreetse tootega või mis veelgi hullem - seotakse toote konkreetne väljalase.

Kaherealised uuringud ja ResearchOps

Nagu varem mainitud, on erinevus selles, kuidas võite taktikalise uurimistöö (nt kasutatavustestid) ja põhjalikuma alusuuringu tulemusi säilitada ja jagada.

Esimene uurimistöö on seotud teie tootega, mitte inimestega, keda aitate, ja säilivusaeg on otseselt seotud sellega, kui sageli oma toodet muudate. Võib-olla poleks mõtet kulutada siin tulemuste kategoriseerimiseks nii palju aega, kui järgmine väljaanne eemaldab funktsiooni täielikult.

Teine liik, sügavam aluspõhjaline uurimistöö hõlmab tegelikult teie uuritavaid inimesi, mitte teie toodet ja see pole nii seotud muudatustega, mida teete iga väljalaske korral, nii et see peaks kestma kauem. Kompromiss on see, et enamasti pole ka enam nii ilmne, mida teha järgmisena, et nendest leidudest mingit väärtust saada.

Kas see on tõesti selge?

Ei. Isegi mitte lähedal.

Õnneks on olemas erinevaid mudeleid, mis aitavad meil selle üle järele mõelda, alates Emma Boultoni uurimislehtrist kuni Sam Ladneri postituseni kiire ja aeglase uurimistöö ning Will Myddletoni kolme tüüpi uurimistöö kohta.

Pärast #WhatIsResearchOps töötubade pidamist on seal olemas ka umbkaudne raamistik, mis aitab sellest ResearchOpsis rääkida.

Õppimine nii nagu meil läheb

Nagu ikka, on selle postituse kommentaarid väga teretulnud ning lisaks sellele ajaveebile on seal ka grupp ResearchOps Slack ja sotsiaalmeedias silt #ResearchOps, aga ka meie enda konto twitteris.

Samuti juhime igakuist virtuaalset raekoda, kus räägime kõigest ResearchOpsist, kergelt modereeritavas kaugvideo koosseisus. Lisaks korraldame mitmesuguseid „näita ja räägi” esitlusi, nagu näete selle postituse fotodel kohalikul tasandil.

Millest rääkides…

2019. aasta jaanuari kauges raekoja istungjärgul on veel ühte kõnet ruumi. nii et ärge olge häbelik ja võtke ühendust, kui teil on midagi jagada.

Järgmise ResearchOps kogukonna raekoja jaoks olge Eventbrite'is ja @teamreops Twitteris

Lisage oma nimi ootenimekirja, et liituda ResearchOps Community Slackiga

Kui see teid huvitab ja olete Berliinis

Me korraldame iga kuu umbes mitteametliku kohtumise ja olete oodatud liituma. Oleme väike, kuid sõbralik seltskond ja teiega kaasa tulemiseks ei pea te olema täiskohaga teadlane. Olge lihtsalt uudishimulik ja olge valmis ka õpitut jagama.

Kat ja mina oleme mõlemad Twitteris kättesaadavad ja meie DM-id on avatud - öelge tere!