Независимо от выбранного вами метода пользовательского исследования, этика проекта всегда должна стоять на первом месте. UX-исследования связаны с взаимодействием с людьми, и ваша ответственность — обеспечить их безопасность, защиту их данных и предоставить объективные результаты. В UX-исследованиях предвзятость — злейший враг этичного подхода. Она основывается на стереотипах, искажает восприятие происходящего, ведёт к поспешным выводам и неправильным решениям.
В отличие от врачей, специалисты по UX не дают клятву Гиппократа. Однако их цель та же — не навредить. При разработке исследовательского плана, формулировке вопросов интервью или сценариев юзабилити-тестирования, всегда оценивайте риски для участников. Чувства и благополучие пользователей должны стоять выше выгод от исследования.
Значение этичных пользовательских исследований
Любое пользовательское исследование затрагивает людей и их конфиденциальность. В отличие от академических исследований, в UX нет строгих этических регламентов. Однако именно на вас лежит ответственность за то, чтобы ваши исследования были свободны от предвзятости, точны и уважали частную жизнь и личные данные пользователей.
Соблюдение высоких этических стандартов в исследованиях демонстрирует приверженность моральным принципам и защищает репутацию вашей компании. Нарушение конфиденциальности пользователей или действия без их согласия могут нанести вред вашему имиджу на годы вперёд.
В эпоху цифровых технологий этические проступки могут оставаться в открытом доступе в интернете на протяжении многих лет. Это может активно отпугивать людей от использования ваших продуктов.
Честность в UX-исследованиях
Объясняйте цели вашего исследования и то, как вы будете использовать и представлять полученные данные. Это помогает участникам чувствовать себя более уверенно при подписании формы согласия и способствует более открытому обмену мнениями.
Иногда вы можете испытывать сомнения по поводу раскрытия названия вашей компании или целей исследования, опасаясь, что это повлияет на поведение или ответы участников. Также возможно, что участники будут стараться отвечать так, как, по их мнению, вы хотите.
Эти факторы действительно могут повлиять на результаты и помешать достижению целей исследования. Поэтому, если у вас есть веские причины не разглашать всю информацию заранее, вы можете это сделать, но обязательно предоставьте полную информацию участникам сразу после завершения исследования. Это даст им возможность отозвать своё согласие.
Независимо от того, какой метод пользовательского исследования вы выберете, этические аспекты вашего проекта должны оставаться в приоритете. Пользовательские исследования связаны с людьми, и ваша ответственность — обеспечить их безопасность, защиту их данных и предоставление объективных, непредвзятых результатов. В UX-исследованиях предвзятость — злейший враг этичного подхода. Она основана на стереотипах, влияет на наше восприятие окружающего мира и приводит к поспешным выводам и ошибочным решениям.
В отличие от врачей, специалисты по UX не дают клятву Гиппократа. Однако их цель та же — не навредить людям. При составлении исследовательского плана и разработке вопросов интервью или сценариев юзабилити-тестирования всегда оценивайте возможные риски для участников. Чувства и благополучие пользователей должны быть важнее потенциальной пользы от исследования.
Будьте чуткими и эмпатичными
Этичный подход к пользовательским исследованиям предполагает чуткость к чувствам участников. Некоторые из них могут нервничать перед тестированием или неохотно делиться личной информацией. Такая чувствительность особенно важна, если ваше исследование касается меньшинств или уязвимых групп, переживших травму, насилие, болезнь или иные трудности.
Ваша задача — создать для них комфортную атмосферу и убедить, что их данные в безопасности. Если вы понимаете, что некоторые вопросы могут затронуть чувствительные темы, убедитесь, что в сессии участвуют не более одного-двух человек.
Некоторые темы могут быть некомфортными для обсуждения с модератором, не относящимся к сообществу участника. Убедитесь, что модератор вызывает доверие и располагает к откровенности.
Совет! Избегайте многолюдных мест и проводите интервью в уединённой обстановке, где участники смогут расслабиться и не будут беспокоиться, что их подслушают.
Правильно представляйте результаты
UX-дизайнеры тоже люди и могут иметь предвзятые представления о поведении, мыслях и потребностях пользователей. Именно поэтому и нужно проводить исследования — чтобы подтвердить или опровергнуть собственные предположения.
Во время сессии избегайте наводящих вопросов, которые подталкивают участников к нужному вам ответу. Слушайте то, что действительно говорят или делают пользователи. Исследование будет полезным только тогда, когда вы наблюдаете за поведением, а не пытаетесь доказать заранее задуманную гипотезу.
При анализе и презентации результатов будьте честны и точны в том, что вы узнали, даже если полученные данные разочаруют вашу команду или заинтересованных лиц.
Наиболее эффективный способ донести результаты исследования — использовать прямые цитаты участников. Они производят более сильное впечатление, чем просто факты. Однако цитаты действительно работают только тогда, когда они подкреплены числом участников, разделяющих ту же точку зрения. Без количественной поддержки цитаты остаются лишь мнением отдельных людей.
Осознанное согласие и разрешение
Форма осознанного согласия или исследовательского согласия — это документ, фиксирующий соглашение между исследователем и участником. Исследователь предоставляет полную информацию о целях исследования, степени вовлечённости участника и способах использования полученных данных. Участник, ознакомившись с условиями, даёт своё согласие на участие в исследовании, подписывая эту форму.
Вы можете сомневаться, нужно ли просить участников подписывать такую форму, если это всего лишь короткий телефонный звонок и вряд ли его можно назвать полноценной исследовательской сессией. Если вы планируете использовать цитаты пользователей публично или делиться ими с командой, вы определённо должны уведомить пользователей об этом и получить их согласие.
Форма согласия также имеет и другие преимущества:
- Это последовательный способ информирования всех участников об условиях исследования, особенно если их много
- Она гарантирует, что исследователи ставят благополучие участников и безопасность данных в приоритет
- Она мотивирует исследователей серьёзно относиться к своей работе
Совет! Nielsen Norman Group предоставляет пример формы согласия.
Убедитесь, что исследование не приносит вреда
Даже если вы уверены, что ваше исследование не причинит вреда участникам, всегда следует учитывать скрытый, косвенный вред, например, манипулирование эмоциональным состоянием или поведением пользователей.
В 2012 году Facebook на протяжении недели изменял новостную ленту 689 000 пользователей, показывая им либо более позитивный, либо более негативный контент. Результаты показали, что пользователи, которые видели больше позитивного контента, сами публиковали больше положительных слов. И наоборот — пользователи, которым показывали более грустный контент, писали в ленте более негативные сообщения.
Хотя целью исследования было улучшение сервиса и подбор более актуального контента, выбранный метод был неэтичным. Вместо того чтобы просто наблюдать за поведением пользователей, Facebook фактически манипулировал их эмоциями, как будто они были подопытными. Более того, политика конфиденциальности на тот момент даже не содержала слова «исследование», что означает, что пользователи никогда не давали согласие на участие в подобных экспериментах.
Этот пример показывает, как пренебрежение исследовательской этикой может задеть чувства пользователей и нанести ущерб репутации компании. Для компании меньшего масштаба, чем Facebook, подобное обращение с пользовательскими данными в рамках исследования может иметь катастрофические последствия.
Обеспечьте защиту данных участников
Когда пользователи соглашаются участвовать в пользовательском исследовании, они доверяют вам и рассчитывают на то, что вы сохраните их данные в безопасности и будете использовать их только на согласованных условиях. Если вы хотите упомянуть имя пользователя, несмотря на то что он предпочёл остаться анонимным, уважайте это решение и используйте псевдоним. Публикация изображений пользователей или их домов допускается только при наличии явного разрешения.
После завершения исследования подумайте об удалении пользовательских данных, которые больше не актуальны для проекта. Учитывайте возможные юридические последствия, если такая информация будет украдена и обнародована.
Этика исследований в работе с большими данными
Big data (большие данные) — это огромные массивы цифровой информации, включая транзакционные системы, клиентские базы данных, документы, электронную почту, медицинские записи, логи активности в интернете, данные мобильных приложений и социальных сетей. Это также данные, генерируемые машинами — например, лог-файлы серверов, данные с промышленных сенсоров и устройств интернета вещей.
Компании собирают и используют эти данные в проектах машинного обучения, а также для выявления общих трендов и закономерностей. К сожалению, такие данные часто используются и передаются между компаниями без уведомления пользователей. 79% американцев сообщают, что они хотя бы в какой-то степени обеспокоены тем, как компании используют собранные о них данные.
Можно подумать, что вы не нарушаете этические нормы, если просите пользователя согласиться с Политикой конфиденциальности, но большинство людей её не читают. Согласно отчёту Ofcom, 65% пользователей принимают условия соглашения и политику конфиденциальности, не читая их. Это означает, что люди могут пострадать от последствий исследования больших данных, и вам придётся столкнуться с жалобами, даже если юридически вы ничего не нарушили.
Даже если вы проводите пользовательские исследования без личного общения, важно помнить, что большие данные — это всё равно про людей. Упоминание комбинации информации, такой как дата рождения, пол, местоположение и цифровая активность, может случайно раскрыть личность пользователя.
Также помните, что интерпретировать большие данные без контекста трудно, и это может привести к ошибочным выводам. Например, фотография в Instagram может означать одобрение/неодобрение какого-либо явления, простое наблюдение или попытку выглядеть лучше в глазах подписчиков.
Совет! Разработайте кодекс поведения для вашей компании, чтобы регламентировать этичное использование больших данных.
У всех есть предвзятости
Исследователи — такие же люди, как и все, а у всех людей есть предвзятости — склонности, установки или предубеждения по отношению к чему-либо или кому-либо, которые существуют на подсознательном уровне. Когда человек сталкивается с незнакомой ситуацией и у него недостаточно информации, его мозг объясняет происходящее, опираясь на уже существующие убеждения и предположения. Предвзятость — это естественный способ быстрее обрабатывать информацию. Однако она часто основывается на стереотипах и может приводить к поспешным выводам, ошибочным суждениям и ложным прогнозам.
Например, некоторые люди считают, что женщины не справляются с техническими профессиями, даже если у них тот же уровень навыков и опыта, что и у мужчин.
Предвзятости могут серьёзно повлиять на пользовательские исследования и, в конечном итоге, на дизайн и успех продукта. Один из самых эффективных способов избежать предвзятости — это правильно формулировать вопросы. Если исследователи не направляют участников к желаемым ответам, пользователи с большей вероятностью дадут честные и содержательные отклики.
Предвзятость подтверждения
Предвзятость подтверждения возникает, когда исследователи склонны обращать внимание только на ту информацию, которая подтверждает их изначальные предположения, и игнорируют противоположные мнения. Например, пользователи жалуются, что микротекст в продукте содержит слишком много технического жаргона и его трудно понять. Под влиянием предвзятости подтверждения UX-исследователь может проигнорировать такие отзывы, потому что текст понятен ему самому.
UX-специалисты могут избежать предвзятости подтверждения, если будут:
- Задавать открытые вопросы, побуждающие участников говорить
- Избегать вопросов, нацеленных на подтверждение своей идеи
- Активно слушать, что говорят пользователи
- Включать в исследование больше участников, чтобы проверить гипотезу на практике
Предвзятость ложного консенсуса
Предвзятость ложного консенсуса — это убеждение, что все думают так же, как вы. Например, если вы итальянец и обожаете футбол, вы можете считать, что все итальянцы любят футбол, а те, кто думает иначе, — исключения. В UX-исследованиях эта предвзятость проявляется, когда исследователь считает, что большинство пользователей одобрят его идею или дизайн. Это опасная ошибка, которая может привести к большим расходам и напрасной трате времени.
Чтобы снизить риски ложного консенсуса, исследуйте потребности, боли и предпочтения пользователей. На ранних этапах разработки продукта также важно формулировать и проверять свои предположения на реальных или потенциальных пользователях. Это поможет избежать создания продукта, который на самом деле никому не нужен.
Смещение новизны (Recency bias)
Наш мозг естественным образом лучше запоминает недавний опыт. В UX-исследованиях смещение новизны возникает, когда исследователь придаёт больше значения тому, что участники говорят или делают в конце интервью или на последней сессии юзабилити-тестирования. В результате исследование может упустить важные наблюдения, полученные в начале сессии.
Чтобы избежать этой предвзятости, записывайте заметки или записывайте сессию на видео/аудио с согласия участников, чтобы позже пересмотреть её.
Совет! Вы также можете предотвратить смещение новизны, пригласив на сессию двух UX-специалистов: один ведёт интервью, а другой делает заметки.
Смещение первичности (Primacy bias)
Наш мозг склонен придавать больше значения людям, которых мы встречаем первыми в новой, незнакомой ситуации. В UX-исследованиях смещение первичности возникает, когда исследователь лучше запоминает первого участника, чем остальных.
Ведение заметок и запись сессии с разрешения участника помогут вам избежать этой предвзятости и интерпретировать результаты исследования более объективно, уделяя равное внимание ответам всех участников.
Совет! Проведение пользовательских исследований может быть утомительным. Чтобы избежать предвзятости, распределите сессии на несколько дней, чтобы успеть восстановиться и сохранять концентрацию во время интервью.
Имплицитная предвзятость (Implicit bias)
Имплицитная (скрытая) предвзятость — это отношение или стереотип, который существует у нас на подсознательном уровне по отношению к определённым группам людей, обычно отличающимся по расе, полу, социальному статусу, уровню образования или сексуальной ориентации.
Как и у всех людей, у UX-исследователей тоже могут быть предубеждения и обобщения, из-за которых они относятся к представителям разных групп по-разному. Например, специалист может говорить медленнее или громче с пожилыми участниками, предполагая, что у всех них есть проблемы со слухом или когнитивными функциями. Это может вызвать у участников ощущение дискриминации и помешать им открыто делиться своим мнением.
Перед началом сессии составьте список всех своих предположений относительно данной группы участников и критически их переосмыслите. Ваша основная цель — не подтвердить гипотезы, а выяснить, что действительно происходит в сознании пользователей.
Ошибка невозвратных затрат (Sunk cost fallacy)
Ошибка невозвратных затрат описывает склонность продолжать инвестировать в изначально выбранное решение только потому, что в него уже вложено много времени, усилий или денег. Даже если издержки превышают выгоды, нам бывает сложно признать, что нужно остановиться.
Это часто случается с дизайнерами, которые эмоционально привязываются к своим решениям. Им трудно признать, что выбранный подход не решает задачу и нуждается в изменении. Когда UX-исследователь поддаётся этой предвзятости, он продолжает проводить исследование, собирать данные и сосредотачиваться на результатах, даже если уже сбился с курса.
Чтобы избежать этой ошибки, заранее определите цели исследования и установите контрольные точки, в которых можно будет оценить, движетесь ли вы в правильном направлении.