Nielsen Norman Group: почему исследования с участием людей по-прежнему важны в эпоху ИИ
Краткое содержание: Даже если ИИ сравняется с исследователем по качеству результатов, живые исследования с участием людей останутся незаменимыми — команда, которая учится, наблюдая за пользователями, не может быть заменена алгоритмом.
Некоторые утверждают, что ИИ способен устранить саму необходимость в исследованиях. Зачем разговаривать с реальными людьми — которых сложно найти и организовать, — если ИИ может их смоделировать или взять у них интервью вместо вас? Зачем анализировать данные, если ИИ способен за секунды рассортировать и систематизировать их по темам?
Сегодняшний ИИ ещё не умеет проводить сессию так же хорошо, как опытный исследователь, а его анализ нередко оказывается связным, но поверхностным. Однако эти ограничения могут исчезнуть. Представьте, что ИИ станет способен проектировать, проводить и анализировать исследования так, что результаты будут неотличимы от работы опытного специалиста. Означало бы это конец живых исследований?
Исследование производит больше, чем только выводы
Десять лет назад, изучая взрослых людей, которые не умели читать и писать, исследователь услышала, как один из участников рассказывал, как его трудности с чтением остались незамеченными в детстве — и он десятилетиями испытывал стыд и одиночество. Ребёнком он смотрел, как его мать погружается в книгу, и думал, как это должно быть спокойно; он мечтал о том же для себя. В конце концов благотворительная организация свела его с волонтёром, который помог ему научиться читать, и он наконец испытал радость чтения. Когда исследователь позже рассказала эту историю мужу, оба были так тронуты, что пожертвовали деньги той же организации — пример того, как исследование меняет людей так, как не может изменить один лишь отчёт.
Исследование производит два результата. Первый — это выходные данные: темы, рекомендации, отчёт. Второй труднее увидеть, но не менее ценен: знание, которое приобретают люди, проводящие исследование, — наблюдение, размышление, осмысление данных.
ИИ хорош в производстве первого. Второе ему недоступно, потому что второе — это не конечный продукт. Это опыт. Команда, отдавшая исследование на аутсорсинг ИИ, получает отчёт, но не получает знания. Поэтому даже в мире, где результаты ИИ неотличимы от результатов эксперта, что-то важное всё равно теряется.
Вот почему второй тип ценности так важен. Исследование — это не просто сбор информации, это передача человеческого опыта в дизайнерские решения. И именно истории чаще всего служат этой передаче. Когда мы берём интервью у пользователя, мы просим его рассказать истории о своём опыте. Когда мы наблюдаем за пользователем в ходе юзабилити-теста, мы потом рассказываем историю: что пользователь пытался сделать, что произошло и как он отреагировал. Когда мы отстаиваем изменение контента или новую навигацию, мы рассказываем историю исследования, которое к этому привело.
Проблема, однако, в следующем: если ИИ собирает и анализирует данные вместо нас, мы лишаемся возможности переживать историю. А это делает исследование менее запоминающимся и менее значимым, чем оно могло бы быть.
Возможно, вы спросите: разве ИИ не может рассказывать истории, как это делают люди? Оставим в стороне нынешние ограничения синтетических пользователей: их истории нередко оказываются слишком связными, эмоционально плоскими и с трудом вызывают такой же отклик, как реальный человеческий опыт. Но даже если бы ИИ-пользователи умели рассказывать убедительные истории, в живом присутствии есть нечто особенное — быть там в момент событий и быть свидетелем истории лично.
Один старший исследователь объяснил, почему считает, что ИИ-модераторы не могут полностью заменить живые сессии: они лишают команду возможности наблюдать за user research в реальном времени и быть тронутыми теми же историями.
«Мы все там были. Мы все это видели. Мы все это слышали. Мы все это пережили. И именно эти моменты всегда становились топливом для продвижения нашего дизайна вперёд и вдохновляли то, что мы в итоге создавали.»
Команды, участвующие в исследованиях совместно, с большей вероятностью вырабатывают общее понимание и эмпатию к пользователям и проблемному пространству.
Истории оказывают особое воздействие на мозг
Существует обширная научная база, подтверждающая, что истории оказывают на наш мозг особое воздействие. Нейроучёные использовали методы нейровизуализации — в частности, функциональную магнитно-резонансную томографию (фМРТ) — для изучения того, что происходит, когда люди слушают истории. Исследования показывают, что истории важны как минимум по трём причинам (особенно актуальным для user research):
- Они глубоко захватывают внимание и память.
- Они помогают группам вырабатывать общее понимание.
- Они мотивируют к действию.
Истории привлекают внимание — ограниченный ресурс — и задействуют больше областей мозга. В одном исследовании учёные из Мичиганского государственного университета и Калифорнийского университета в Санта-Барбаре предлагали участникам прослушать три типа аудиозаписей: настоящие личные истории, отрывки из технического руководства и непонятную речь в обратном порядке. Оказалось, что непонятная речь стимулировала слуховые зоны мозга. Технический текст шёл дальше и задействовал области, отвечающие за понимание языка. Но личные повествования активировали разветвлённую сеть активности у слушателей, включая зоны, связанные с социальным мышлением, эмоциональной обработкой и памятью.
Личные повествования задействуют области мозга, связанные с эмоциями, памятью и социальным мышлением, значительно сильнее, чем неповествовательный текст.
Кроме того, участники оценили личные повествования как значительно более важные по сравнению с другими форматами.
В другом исследовании учёные Принстонского университета записали активность мозга женщины, рассказывавшей личную историю, а затем зафиксировали активность мозга 11 участников, слушавших её рассказ. Выяснилось, что, когда люди слушают историю, активность их мозга начинает зеркально отражать активность рассказчика с небольшой задержкой. Примечательно, что чем сильнее было это зеркалирование, тем лучше слушатели понимали и запоминали историю.
Активность мозга слушателей зеркально отражает активность рассказчика во время нарративной коммуникации.
Учёные также обнаружили, что в высших зонах мозга активность слушателей даже опережала активность рассказчика — это означало, что они предвосхищали дальнейшее. Чем успешнее им это удавалось, тем лучше они понимали историю.
Истории не просто помогают запомнить или понять: они также формируют эмпатию и, как следствие, побуждают к действию. Пол Зак и его лаборатория обнаружили, что, когда люди слушают историю с выраженной драматической аркой — нарастающее напряжение, спад, развязка, — мозг выделяет окситоцин. Участники, у которых после прослушивания истории повышался уровень окситоцина, были более склонны жертвовать на связанное с историей благотворительное дело.
User research — командный вид спорта
Возможно, вы слышали выражение «User research — командный вид спорта». Этот принцип, введённый правительством Великобритании, многократно повторялся руководством и был закреплён в плакатах на стенах большинства офисов, напоминая всем, что ценность user research заключается в активном обучении, которое команда проходит вместе.
Когда команды участвуют в исследованиях совместно, они проживают одни и те же истории, вырабатывают общее понимание пользователей и проблемного пространства и глубже вовлекаются в сами данные.
К сожалению, во многих организациях исследования постепенно превратились в нечто, что делают специалисты и передают в виде отчётов, а не в совместную образовательную деятельность. Как только исследование сводится к доставке инсайтов, становится легче представить замену части этого процесса ИИ. Если организация воспринимает исследование прежде всего как механизм производства выводов, более быстрые автоматизированные выводы естественным образом начинают привлекать.
Однако если вы хотите, чтобы ваша команда и организация понимали, запоминали и умели использовать пользовательские инсайты, сотрудники должны активно участвовать в исследованиях, напрямую разговаривать и учиться у своих клиентов и пользователей. Сам процесс нередко столь же ценен, сколь и результат.
Обучение требует усилий, а не просто воздействия
Возможно, вы слышали поговорку: «Важна не цель, а путь к ней». Применительно к обучению это особенно верно. Процесс проведения и анализа исследования нередко создаёт более прочное понимание, чем итоговый результат, — потому что именно работа по извлечению инсайтов делает их запоминающимися. Это явление называется эффектом самогенерации.
Эффект самогенерации — феномен, при котором информация, которую человек генерирует самостоятельно, усваивается лучше, чем та, которую он просто читает.
Учителя знают об этом. Именно поэтому студентов поощряют делать собственные заметки или объяснять материал своими словами. Исследования показывают, что студенты, использующие техники самогенерации, стабильно превосходят тех, кто этого не делает.
Когда вы участвуете в исследовании — обдумываете вопросы для интервью, размышляете над ответом участника, думаете о том, как кодировать данные, или занимаетесь сложной интерпретационной работой, пытаясь понять, что значимо и что означают данные, — вы задействуете эффект самогенерации. Когда вы передаёте эту работу ИИ, вы получаете отчёт, но не получаете знания.
Что усугубляет ситуацию: вы можете не осознавать, насколько мало учитесь из прочитанного отчёта. Чтение связного, всестороннего отчёта может создавать «иллюзию обучения» — вам кажется, что вы хорошо осведомлены, но в действительности вы почти ничего не запоминаете. Например, студенты, готовящиеся к экзамену простым перечитыванием конспектов, нередко чувствуют себя готовыми. Однако их ощущение готовности не коррелирует с реальными результатами в тестах на долговременную память.
Когда ИИ берёт на себя интервьюирование, анализ и синтез, он устраняет сопротивление. Остаётся лишь потребление. Команда читает отчёт, чувствует себя информированной и движется дальше. Она получила тот же опыт, что студенты, перечитывающие конспекты, — и запомнит примерно столько же.
Место ИИ в исследовательском процессе
Всё вышесказанное — не аргумент против использования ИИ в исследованиях. При правильном применении ИИ способен взять на себя части процесса, которые не дают знания, — освобождая команду для концентрации на тех частях, которые дают.
Полезный тест для любой задачи: учит ли её выполнение команду чему-либо? Если нет — это хороший кандидат для передачи ИИ или простой автоматизации. Рекрутинг и составление расписания для участников, транскрибирование сессий, очистка и организация сырых данных, создание первой версии гайда для обсуждения, форматирование отчёта после завершения мышления или выявление паттернов для последующей верификации командой — всё это вспомогательная работа вокруг исследования. Передача этих задач может освободить больше времени для всего остального.
Части процесса, которые нужно защитить, — это те, в которых живёт знание: модерирование сессий, наблюдение за ними в реальном времени, совместный разбор результатов и интерпретационная работа по осмыслению данных. Пусть ИИ берёт на себя вспомогательную работу, но не смыслообразование.
Заключение
ИИ способен ускорить и повысить эффективность исследовательских процессов. Но эффективность может обернуться вредом, если мы выведем людей из исследовательского процесса. Ценность исследования заключается не только в выводах, которые оно производит, но и в общем понимании, которое команда вырабатывает, наблюдая за пользователями, интерпретируя их опыт и осмысляя проблемы вместе.
Принимая решение о том, где применять ИИ в исследовании, стоит задать вопрос: помогает ли это команде стать более присутствующей, вдумчивой и вовлечённой? Или это позволяет команде пропустить сам процесс обучения?
Пока люди продолжают проектировать для людей, в том, чтобы люди сами наблюдали, интерпретировали и учились у других людей, будет оставаться ценность. Исследование ценно не только потому, что оно генерирует инсайты. Оно ценно потому, что меняет людей, которые в нём участвуют.