Aplicação dos princípios ResearchOps aos cuidados de saúde em Berlim

Agora existe uma pequena, mas amigável e crescente Comunidade de ResearchOps em Berlim, e juntos estamos trabalhando em como aplicar parte do pensamento em nossos trabalhos. Na semana passada, Anja e Anne da Smart Helios, uma empresa de saúde de Berlim, organizaram um evento aberto para compartilhar algumas das lições aprendidas este ano com a comunidade. Compartilhei minhas anotações nas partes que achei mais interessantes para o resto da comunidade abaixo - divirta-se!

Depois de ir a vários clubes do livro de UX e encontros do IxDA, e em particular depois de realizar o workshop #WhatisResearchOps no início deste ano em Berlim, percebemos que havia uma necessidade não atendida de uma comunidade de prática em que as pessoas pudessem conversar. sobre como eles pesquisam e o usam em suas respectivas organizações.

Tanta pesquisa para fazer, tão pouco tempo

Outro tema comum em nossas oficinas em maio foi que, embora agora haja mais interesse em fazer pesquisas com usuários nas organizações, a proporção de pesquisadores contratados em período integral, em comparação com outros funcionários, ainda é comparativamente baixa.

Como resultado, como um único pesquisador só pode fazer uma quantidade finita de pesquisa, há muito interesse em desenvolver a capacidade de uma organização de realizar pesquisas com um nível consistente de qualidade e dimensioná-las além de uma única pessoa.

Isso geralmente leva a discussões sobre processos, ferramentas e treinamento. Na semana passada, o pessoal legal do Smart Helios realizou a primeira sessão aberta para mostrar como eles estão usando o Airtable para apoiar seus próprios esforços de pesquisa e tornar as descobertas e idéias mais fáceis de usar em toda a organização.

Compartilhei alguns destaques que chamaram minha atenção, com algumas análises.

Quão longe você pode obter gratuitamente

Uma das principais conclusões da noite é que, se uma equipe de três pesquisadores em tempo integral em uma empresa de 30 pessoas estiver usando a versão gratuita do Airtable, para gerenciar suas pesquisas, as ferramentas não serão a barreira para a criação de uma função de pesquisa viável e reproduzível . De fato, se existe alguma coisa, parece ser como você aloca o tempo das pessoas para a pesquisa e para entender as descobertas em toda a organização.

Mais tarde, após a palestra, fizemos uma pesquisa rápida para ver quem mais estava usando o modelo Polaris Airtable, lançado pelo WeWork anteriormente. Cerca de um terço do grupo o usava para estruturar as descobertas e depois adaptá-las ao seu contexto.

Em quase todos os casos, eles estavam bastante adiantados no processo de criação de algum tipo de repositório de pesquisa. Além disso, as empresas em que trabalhavam já tinham maneiras de armazenar com segurança gravações e pesquisas primárias - tornar as descobertas acessíveis e reutilizáveis ​​era o principal desafio.

Separando o conteúdo de origem dos insights

Uma consideração sobre o trabalho na Europa, especialmente se você não trabalha lá, é que há uma maior ênfase legal na privacidade do que em outras partes do mundo.

Da mesma maneira que a liberdade de expressão pode ser considerada um direito fundamental na América e consagrado na Declaração de Direitos dos EUA, sob a primeira emenda, a privacidade é explicitamente mencionada como um direito fundamental também aqui, sob um documento igualmente fundador, a Convenção Europeia sobre direitos humanos, como o artigo 8º. Depois de entender isso e os eventos do século XX que levaram à sua criação, é mais fácil entender por que o GDPR é uma coisa tão importante aqui.

Isso ocorre duplamente em um setor como o setor de saúde, com seus próprios requisitos de confidencialidade do paciente, por isso é realmente útil ver como uma empresa que trabalha com informações confidenciais no setor de saúde realiza pesquisas e compartilha resultados internamente.

Como isso se manifesta no mundo real?

Se você leu sobre o dimensionamento da pesquisa em uma organização, pode encontrar a captura de tela da Polaris aqui, onde vê um trecho de uma entrevista, em uma lista de reprodução de pepitas de pesquisa pesquisáveis.

Nesse caso, a cabeça do participante da pesquisa está embaçada e o vídeo é hospedado como uma lista de reprodução privada no Youtube, com base na marca d'água do vídeo. Os dados de origem (o trecho da entrevista) são combinados com a análise (as descobertas e observações):

Isso traz uma das tensões no ResearchOps e nos repositórios de pesquisa em geral - você deseja facilitar a coleta de insights da pesquisa, a fim de usar como base o que você poderia chamar de Design Baseado em Evidências (da mesma maneira que os formuladores de políticas) pode ter Política baseada em evidências).

Ao mesmo tempo, você também precisa proteger a privacidade que está pesquisando e ter um grau de consentimento informado sobre como qualquer coisa que você reunir em uma entrevista é usada.

Um padrão cada vez mais comum é armazenar os insights e o conteúdo de origem separadamente. Em vez de armazenar informações identificáveis ​​sobre uma pessoa no Airtable, você armazena as informações e citações de chave, e um hash referente a um local mais bloqueado. Pode ser um documento que contenha os detalhes da pessoa entrevistada ou um ponteiro para uma pasta em algo como o Sharepoint, onde pode estar a entrevista de origem.

Isso permite tornar as descobertas pesquisáveis ​​e acessíveis e informá-las sobre as decisões de design de produtos ou serviços de maneira mais ampla, sem, bem ... comprometer quaisquer direitos humanos fundamentais, protegidos por lei, pelo caminho.

Ainda não existe uma maneira verdadeira de fazer tudo isso, e provavelmente nunca haverá. Eu compartilho, pois é um enigma comum, e vale a pena discutir.

Como o processo de pesquisa muda

Acho que vale a pena cobrir o processo que o Smart Helios compartilhou - o processo foi descrito basicamente como:

  • Entrevista (uma pessoa lidera, uma pessoa registra observações)
  • Resumo da entrevista (com o pesquisador)
  • Uma pessoa documenta as observações e percepções no repositório (ou seja, Airtable etc.)
  • A segunda pessoa os analisa quanto a viés e precisão
  • Compartilhe os insights com o restante da equipe, para obter feedback
  • Atualize os insights no repositório, para maior clareza e recall futuro

De qualquer maneira, isso não é um desvio radical das boas práticas gerais de pesquisa - a maior diferença é confiar nas pessoas que fazem a pesquisa para extrair as principais pepitas atômicas da pesquisa do material de origem e fazer as várias verificações ao longo do caminho para ajudar conta para o viés.

Se você está documentando de onde eles vêm e, pelo menos, reconhece o viés que pode surgir nesse momento, reduz a tentação de contar com acesso privilegiado a informações pessoais e material de origem original para tomar decisões informadas. Também ajuda a lembrar que apenas porque algo foi colocado em um banco de dados, isso não significa automaticamente que é a verdade objetiva.

Decomposição da pesquisa e, em seguida, representando insights para encontrar padrões

Você pode pensar que, depois de ter um monte de observações e insights decompostos, poderá precisar de uma análise complicada para ver padrões úteis.

Esse não parecia ser o caso - basta agrupar as idéias de um pesquisador para destacar onde as principais suposições se baseavam em uma única pessoa e pode ser necessário mais pesquisas para garantir que o viés não esteja entrando, e assim por diante.

Vale ressaltar, porém, que nem todas as pesquisas relacionadas sempre valem a pena captar dessa maneira - o objetivo é uma base crescente de informações nas quais você pode confiar, que não ficará obsoleto ou vinculado a um produto específico, ou pior, vinculado a uma liberação específica de um produto.

Pesquisa em pista dupla e ResearchOps

Como mencionado anteriormente, há uma diferença em como você pode armazenar e compartilhar descobertas de atividades de pesquisa tática, como testes de usabilidade e pesquisas básicas mais profundas.

O primeiro tipo de pesquisa é realmente sobre o seu produto, não as pessoas que você está ajudando, e o prazo de validade está diretamente relacionado à frequência com que você muda o produto. Pode não valer a pena gastar tanto tempo categorizando os resultados conforme aqui, se a próxima versão remover completamente um recurso.

O segundo tipo, a pesquisa básica mais profunda é realmente sobre as pessoas que você está pesquisando, não sobre o seu produto, e não está tão acoplado às alterações que você faz a cada lançamento, por isso deve durar mais tempo. A desvantagem é que, na maioria das vezes, também é menos óbvio o que fazer a seguir para obter algum valor com essas descobertas.

Isso é realmente claro?

Não. Nem mesmo perto.

Felizmente, existem vários modelos para nos ajudar a pensar sobre isso, desde o funil de pesquisa de Emma Boulton, até o post de Sam Ladner sobre pesquisa rápida e lenta e os três tipos de pesquisa de Will Myddleton.

Desde a execução dos workshops #WhatIsResearchOps, também existe uma estrutura aproximada para ajudar a falar sobre isso no contexto do ResearchOps.

Aprendendo à medida que avançamos

Como sempre, os comentários nesta postagem são muito bem-vindos e, além deste blog, também há o grupo ResearchOps Slack e a tag #ResearchOps nas mídias sociais, bem como nossa própria conta no twitter.

Também administramos uma prefeitura virtual mensal, onde conversamos sobre tudo o que é ResearchOps, em um vídeo remoto ligeiramente moderado. Além disso, realizamos várias apresentações de 'mostrar e contar' como você vê nas fotos desta postagem em um nível mais local.

Falando nisso…

Ainda há espaço para a sessão remota da prefeitura de janeiro de 2019 para uma palestra. portanto, não seja tímido e entre em contato se tiver algo para compartilhar.

Assista à Eventbrite e à @teamreops no Twitter para a próxima prefeitura da Comunidade ResearchOps

Adicione seu nome à lista de espera para participar do ResearchOps Community Slack

Se isso lhe interessa e você está em Berlim

Realizamos uma reunião informal de algum tipo a cada mês, aproximadamente, e você pode participar. Somos um grupo pequeno, mas amigável, e você não precisa ser um pesquisador em período integral para comparecer. Apenas fique curioso e esteja preparado para compartilhar o que aprendeu também.

Kat e eu estamos acessíveis no Twitter, e nossos DMs estão abertos - diga oi!