Чек-лист литературного обзора: вопросы, поиск, скрининг, синтез, gap analysis
Этот чек-лист литературного обзора покрывает весь проект от определения сфокусированных research questions до написания брифа с приоритизированными рекомендациями. Используйте его как рабочий документ — скопируйте в проектные заметки, отмечайте каждый пункт по мере выполнения и добавляйте комментарии там, где проект отклоняется от стандартного потока. Чек-лист предполагает UX scoping или rapid review с одним исследователем и time box на одну-две недели; для полных systematic reviews те же пункты применимы, но планируйте двух исследователей, dual screening и гораздо более долгую фазу экстракции.
Before
- Напишите 2–4 сфокусированных research question, каждый привязан к реальному дизайн- или research-решению
- Выберите тип обзора (narrative / scoping / rapid / systematic) на основе времени и ставок
- Зафиксируйте scope письменно: временное окно, типы источников, языки, минимальное и максимальное число источников
- Определите критерии включения и исключения для скрининга (что считается релевантным источником)
- Аудируйте доступные источники: платные базы, институциональные логины, бесплатные источники, внутренний research-репозиторий
- Выберите инструмент документации (Zotero + таблица, Notion-база, Airtable) и настройте шаблон экстракции
- Явно time-box обзор (5 часов для микро-обзора, 1–2 недели для UX scoping review, дольше для systematic)
- Брифуйте стейкхолдеров, на что обзор ответит, а на что нет, чтобы ожидания совпадали со scope
Execution
- Сначала ищите внутренние источники: research-репозиторий, прошлые юзабилити-тесты, тикеты поддержки, дизайн-документы
- Прогоните внешний поиск через академические базы (Google Scholar, ACM, IEEE) и UX knowledge bases (NN/g, Baymard)
- Используйте AI literature-инструменты (Elicit, Consensus, SciSpace) для семантического поиска и first-pass экстракции
- Используйте citation mapping (Litmaps, Connected Papers), чтобы найти смежные источники, которые keyword search пропустил
- Скрините по абстрактам сначала; не читайте каждую статью целиком на стадии скрининга
- Оцените каждый источник High / Medium / Low по релевантности и кредибельности
- Экстрагируйте структурированные находки в таблицу для High и Medium источников: цитата, методы, находки, ограничения, импликация
- Прочитайте секции методов топ 5–10 самых высокоимпактных источников целиком
- Верифицируйте любую AI-сгенерированную цитату против реальной базы перед тем как доверять
- Останавливайтесь на насыщении — когда новые источники перестают давать новые темы
- Тегируйте каждую экстрагированную находку темами, к которой она относится
After
- Реорганизуйте экстрагированные находки по темам, а не по источникам
- Напишите абзац синтеза для каждой темы с конвергентными находками, противоречиями и силой доказательств
- Постройте явный gap analysis: на какие research questions литература не отвечает
- Набросайте конкретные рекомендации, привязанные к конкретному дизайн- или research-решению команды
- Пометьте любую рекомендацию, которая противоречит ожиданиям стейкхолдеров, и оформите её аккуратно
- Напишите бриф на 5–10 страниц: research questions, метод, темы, пробелы, рекомендации, source log
- Презентуйте дизайн-, продакт- и research-лидам лично; не отправляйте таблицу почтой
- Заархивируйте source log и стратегию поиска, чтобы будущие обзоры могли строиться поверх
- Назначьте повторный обзор той же темы через 12–18 месяцев, когда накопятся новые данные