Тест по повести «Бедная Лиза» Карамзина 1. К какому сословию принадлежит Эраст? 1) купцы 2) дворяне 3) мещане 4) крестьяне 2. Сколько лет бедной Лизе, когда она встречает Эраста? 1) 16 2) 17 3) 18 4) 19 3. В каком городе Лиза встречает Эраста? 1) Москва 2) Петербург 3) Ярославль 4) Киев 4. Что продает Лиза, когда впервые встречает Эраста? 1) розы 2) тюльпаны 3) ромашки 4) ландыши 5. Какого цвет глаза у бедной Лизы? 1) голубые 2) серые 3) карие 4) зеленые 6. К какому сословию принадлежит Лиза? 1) дворяне 2) купцы 3) мещане 4) крестьяне 7. На ком женится Эраст в конце повести? 1) на бедной Лизе 2) на молодой аристократке 3) на старой вдове 4) на французской актрисе 8. Какие книги читает Эраст? 1) книги по истории 2) медицинский словарь 3) романы 4) книги по философии 9. Где живет бедная Лиза? 3)в землянке 4) в подвале 10. С кем живет бедная Лиза? 1) с отцом и матерью 2) с отцом 3) с теткой 4) с матерью 11. Куда уезжает Эраст на несколько месяцев? 1) на учебу 2) на войну 3) в путешествие 4) в деревню 12. Какие изделия умеет вязать Лиза? 1) чулки 2) ковры 3) сумки 4) лапти 13. Что происходит с Эрастом на войне? Он: 1) попадает в плен 2) служит в штабе 3) играет в карты 4) пьянствует | Тест по повести «Бедная Лиза» Карамзина 1. К какому сословию принадлежит Эраст? 1) купцы 2) дворяне 3) мещане 4) крестьяне 2. Сколько лет бедной Лизе, когда она встречает Эраста? 1) 16 2) 17 3) 18 4) 19 3. В каком городе Лиза встречает Эраста? 1) Москва 2) Петербург 3) Ярославль 4) Киев 4. Что продает Лиза, когда впервые встречает Эраста? 1) розы 2) тюльпаны 3) ромашки 4) ландыши 5. Какого цвет глаза у бедной Лизы? 1) голубые 2) серые 3) карие 4) зеленые 6. К какому сословию принадлежит Лиза? 1) дворяне 2) купцы 3) мещане 4) крестьяне 7. На ком женится Эраст в конце повести? 1) на бедной Лизе 2) на молодой аристократке 3) на старой вдове 4) на французской актрисе 8. Какие книги читает Эраст? 1) книги по истории 2) медицинский словарь 3) романы 4) книги по философии 9. Где живет бедная Лиза? 3)в землянке 4) в подвале 10. С кем живет бедная Лиза? 1) с отцом и матерью 2) с отцом 3) с теткой 4) с матерью 11. Куда уезжает Эраст на несколько месяцев? 1) на учебу 2) на войну 3) в путешествие 4) в деревню 12. Какие изделия умеет вязать Лиза? 1) чулки 2) ковры 3) сумки 4) лапти 13. Что происходит с Эрастом на войне? Он: 1) попадает в плен 2) служит в штабе 3) играет в карты 4) пьянствует | Тест по повести «Бедная Лиза» Карамзина 1. К какому сословию принадлежит Эраст? 1) купцы 2) дворяне 3) мещане 4) крестьяне 2. Сколько лет бедной Лизе, когда она встречает Эраста? 1) 16 2) 17 3) 18 4) 19 3. В каком городе Лиза встречает Эраста? 1) Москва 2) Петербург 3) Ярославль 4) Киев 4. Что продает Лиза, когда впервые встречает Эраста? 1) розы 2) тюльпаны 3) ромашки 4) ландыши 5. Какого цвет глаза у бедной Лизы? 1) голубые 2) серые 3) карие 4) зеленые 6. К какому сословию принадлежит Лиза? 1) дворяне 2) купцы 3) мещане 4) крестьяне 7. На ком женится Эраст в конце повести? 1) на бедной Лизе 2) на молодой аристократке 3) на старой вдове 4) на французской актрисе 8. Какие книги читает Эраст? 1) книги по истории 2) медицинский словарь 3) романы 4) книги по философии 9. Где живет бедная Лиза? 3)в землянке 4) в подвале 10. С кем живет бедная Лиза? 1) с отцом и матерью 2) с отцом 3) с теткой 4) с матерью 11. Куда уезжает Эраст на несколько месяцев? 1) на учебу 2) на войну 3) в путешествие 4) в деревню 12. Какие изделия умеет вязать Лиза? 1) чулки 2) ковры 3) сумки 4) лапти 13. Что происходит с Эрастом на войне? Он: 1) попадает в плен 2) служит в штабе 3) играет в карты 4) пьянствует | Тест по повести «Бедная Лиза» Карамзина 1. К какому сословию принадлежит Эраст? 1) купцы 2) дворяне 3) мещане 4) крестьяне 2. Сколько лет бедной Лизе, когда она встречает Эраста? 1) 16 2) 17 3) 18 4) 19 3. В каком городе Лиза встречает Эраста? 1) Москва 2) Петербург 3) Ярославль 4) Киев 4. Что продает Лиза, когда впервые встречает Эраста? 1) розы 2) тюльпаны 3) ромашки 4) ландыши 5. Какого цвет глаза у бедной Лизы? 1) голубые 2) серые 3) карие 4) зеленые 6. К какому сословию принадлежит Лиза? 1) дворяне 2) купцы 3) мещане 4) крестьяне 7. На ком женится Эраст в конце повести? 1) на бедной Лизе 2) на молодой аристократке 3) на старой вдове 4) на французской актрисе 8. Какие книги читает Эраст? 1) книги по истории 2) медицинский словарь 3) романы 4) книги по философии 9. Где живет бедная Лиза? 3)в землянке 4) в подвале 10. С кем живет бедная Лиза? 1) с отцом и матерью 2) с отцом 3) с теткой 4) с матерью 11. Куда уезжает Эраст на несколько месяцев? 1) на учебу 2) на войну 3) в путешествие 4) в деревню 12. Какие изделия умеет вязать Лиза? 1) чулки 2) ковры 3) сумки 4) лапти 13. Что происходит с Эрастом на войне? Он: 1) попадает в плен 2) служит в штабе 3) играет в карты 4) пьянствует |
1) «… тут она бросилась в воду» | |
б) завязка | 2) «обстоятельства переменились: я помолвлен жениться…» |
в) развитие действия | 3) «молодой, хорошо одетый человек встретился ей на улице» |
г) кульминация | 4) «после сего Эраст и Лиза всякий вечер виделись …» |
д) развязка | 5) окрестности Москвы |
Бедная лиза тест | Тест по литературе (8 класс) на тему:
Тест. Н.М. Карамзин. «Бедная Лиза»
1. Особенность языка произведений Карамзина в том, что:
А) писатель приблизил его к живой разговорной речи;
Б) писатель использовал только «высокую» лексику;
В) писатель ввел в активное употребление заимствованные из других языков слова.
2. Жанр «Бедной Лизы»:
А) очерк; Б) повесть;
В) рассказ.
3. Художественное своеобразие сентиментализма, основоположником которого в России был Карамзин, состоит:
А) в изображении внутреннего мира и чувств человека;
Б) в изучении личностных качеств человека;
В) в воспитании внешней красоты человека.
4. Задача повествователя в «Бедной Лизе»:
А) осветить события, не выражая своей позиции;
Б) дать событиям субъективно-эмоциональную оценку;
В) исторически точно передать особенности быта жителей Москвы конца VIII века.
5. Портрет Эраста отражает:
А) только внешность героя;
Б) отношение автора к герою;
В) внешность, образ жизни героя, особенности его характера.
6. Карамзин противопоставляет главных героев – Лизу и Эраста:
А) описывая их внешность;
Б) рассказывая об их отношении к труду;
В) повествуя об их родителях.
7. «До сего времени, просыпаясь вместе с птичками, ты вместе с ними веселилась утром, и чистая, радостная душа светилась в глазах твоих, подобно как солнце светится в каплях росы небесной…» — пишет Карамзин о Лизе:
А) как о человеке чистом душой;
Б) с иронией;
В) как о легкомысленной девушке.
8. слова признания в любви к Лизе прозвучали из уст Эраста как:
А) гром небесный;
Б) восхитительная музыка;
В) шелест листьев.
9. Человек, духовно близкий Лизе:
А) мать; Б) Эраст; В) повествователь.
10. Эраст женился на богатой вдове, потому что:
А) благосостояние для него было важнее любви;
Б) не мог продолжать отношения с крестьянкой;
В) в армии проиграл свое имение и остался без средств.
11. картины природы в произведении:
А) являются фоном повествования; Б) показывают смену времен года;
В) передают настроение Лизы.
12. Фраза из «Бедной Лизы», ставшая крылатой:
А) «Однако ж, Лиза, лучше кормиться трудами своими и ничего не брать даром»;
Б) «И крестьянки любить умеют»; В) «Смерть за отечество не страшна…».
13. Эпитет «бедная» в названии произведения означает:
А) нищая; Б) обездоленная; В) несчастная.
14. Новаторство Карамзина проявилось:
А) в обличении социального неравенства героев;
Б) в осуждении паразитического образа жизни Эраста;
В) в детальном изображении внутреннего мира героини.
Тест. Н.М. Карамзин. «Бедная Лиза»
1. Особенность языка произведений Карамзина в том, что:
А) писатель приблизил его к живой разговорной речи;
Б) писатель использовал только «высокую» лексику;
В) писатель ввел в активное употребление заимствованные из других языков слова.
2. Жанр «Бедной Лизы»:
А) очерк; Б) повесть;
В) рассказ.
3. Художественное своеобразие сентиментализма, основоположником которого в России был Карамзин, состоит:
А) в изображении внутреннего мира и чувств человека;
Б) в изучении личностных качеств человека;
В) в воспитании внешней красоты человека.
4. Задача повествователя в «Бедной Лизе»:
А) осветить события, не выражая своей позиции;
Б) дать событиям субъективно-эмоциональную оценку;
В) исторически точно передать особенности быта жителей Москвы конца VIII века.
5. Портрет Эраста отражает:
А) только внешность героя;
Б) отношение автора к герою;
В) внешность, образ жизни героя, особенности его характера.
6. Карамзин противопоставляет главных героев – Лизу и Эраста:
А) описывая их внешность;
Б) рассказывая об их отношении к труду;
В) повествуя об их родителях.
7. «До сего времени, просыпаясь вместе с птичками, ты вместе с ними веселилась утром, и чистая, радостная душа светилась в глазах твоих, подобно как солнце светится в каплях росы небесной…» — пишет Карамзин о Лизе:
А) как о человеке чистом душой;
Б) с иронией;
В) как о легкомысленной девушке.
8. слова признания в любви к Лизе прозвучали из уст Эраста как:
А) гром небесный;
Б) восхитительная музыка;
В) шелест листьев.
9. Человек, духовно близкий Лизе:
А) мать; Б) Эраст; В) повествователь.
10. Эраст женился на богатой вдове, потому что:
А) благосостояние для него было важнее любви;
Б) не мог продолжать отношения с крестьянкой;
В) в армии проиграл свое имение и остался без средств.
11. картины природы в произведении:
А) являются фоном повествования; Б) показывают смену времен года;
В) передают настроение Лизы.
12. Фраза из «Бедной Лизы», ставшая крылатой:
А) «Однако ж, Лиза, лучше кормиться трудами своими и ничего не брать даром»;
Б) «И крестьянки любить умеют»; В) «Смерть за отечество не страшна…».
13. Эпитет «бедная» в названии произведения означает:
А) нищая; Б) обездоленная; В) несчастная.
14. Новаторство Карамзина проявилось:
А) в обличении социального неравенства героев;
Б) в осуждении паразитического образа жизни Эраста;
В) в детальном изображении внутреннего мира героини.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
а
б
а
б
в
б
а
б
а
а
в
б
в
в
Тест с ответами: «Бедная Лиза» Н.М.Карамзин
1.Этот город описывает Н. М. Карамзин в «Бедной Лизе»:
«… великолепная картина, особливо когда светит на неё солнце, когда вечерние лучи его пылают на бесчисленных златых куполах, на бесчисленных крестах, к небу возносящихся!»?
а) Санкт-Петербург
б) Москва +
в) Саратов
г) Астрахань
2. Н.М. Карамзин Эраста:
а) презирает его
б) осуждает предательство по отношению к Лизе
в) понимает его, сочувствует ему+
г) авторское отношение к герою не прослеживается в произведении
3. Что происходит в конце истории любви Лизы и Эраста?
а) Герои поженились.
б) Эраст предложил руку и сердце Лизе, но она отказала в силу неравного социального положения.
в) Эраст женился на богатой невесте, а Лиза вышла замуж за пастуха.
г) Эраст предал любимую, которая не вынесла этого и покончила жизнь самоубийством.+
а) природа является фоном повествования
б) по картинам природы можно судить о времени года
в) природа передаёт настроение Лизы+
г) автор считал, что без пейзажных зарисовок его произведение будет неполным
5. Монастырь, который упоминается в повести Н. М. Карамзина «Бедная Лиза»:
а) Новодевичий монастырь
б) Симонов монастырь+
в) Свято-Данилов монастырь
г) Иоанна-Предтеченский монастырь
6. Эти цветы продавала Лиза:
а) розы
б) нарциссы
в) лютики
г) ландыши+
7. Так звали жениха Лизы:
а) Артур
б) Эразм
в) Эраст +
г) Эрзерум
8. Главная тема произведения:
а) тема любви+
б) тема природы
в) тема предательства
г) тема материнства
9. В этом месте происходят события, о которых рассказывает автор в произведении:
а) в Петербурге и его предместье
б) в Москве и её предместье+
в) в Киеве и его предместье
г) в Воронеже и его предместье
«…довольно зажиточный поселянин, потому что он любил работу, пахал хорошо землю и вёл всегда трезвую жизнь».
а) об отце Лизы+
б) об отце матери Лизы
в) об Эрасте
г) об отце Эраста
11. Какого происхождения был возлюбленный Лизы?
а) купеческого
б) крестьянского
в) дворянского +
г) помещичьего
12. Сколько лет было Лизе, когда произошло их знакомство с Эрастом?
а) 15 лет
б) 20 лет
в) 17 лет +
г) 19 лет
13. Это сделала Лиза после новостей от Эраста:
а) Уехала в другой город
б) Убила его
в) Утопилась+
14. Было ли счастье у Эраста всю остальную часть жизни?
а) Да
б) Нет+
в) Об этом не говорится в повести
15. Из-за чего Эраст отверг Лизу?
а) Он возненавидел её
б) Лиза оскорбила его
в) Ему пришлось жениться на богатой вдове из-за долгов+
Викторина по повести Бедная Лиза — пройти тест онлайн — игра — вопросы с ответами
Тест онлайн
Нашли ошибку? Выделите ошибку и нажмите Ctrl+Enter
Выбрав правильный на ваш взгляд вариант ответа, жмите на кнопку «Проверить». Если хотите сразу увидеть правильные ответы, ищите под вопросами ссылку «Посмотреть правильные ответы»
1.
С чего автор начинает повествование в произведении «Бедная Лиза»?
2.
Какие цветы продавала Лиза, когда увидела Эраста?
3.
Что сказал молодой человек, покупая цветы у Лизы?
4.
Почему Лиза не могла быть женою этого молодого человека?
5.
Куда, как думала Лиза, уехал Эраст?
6.
Что сделала Лиза после новостей от Эраста?
7.
Был ли счастлив Эраст остаток жизни?
8.
Почему Эраст отверг Лизу?
9.
Что стало с матушкой Лизы в конце произведения?
10.
Кем был Эраст?
Новое и Интересное на портале
Тест с ответами: “Бедная Лиза” Н.М.Карамзин
I вариант.
1. В каком году было написано произведение “Бедная Лиза”:
а) 1793
б) 1792 +
в) 1786
2. К какому литературному направлению относится это произведение:
а) Сентиментализм +
б) Классицизм
в) Романтизм
3. Какие признаки сентиментализма присущи произведению “Бедная Лиза”:
а) противопоставление героя и общества, поиск идеалов
б) однозначность образов, единство времени, действия и места
в) неоднозначность образов, чувство как высшая ценность +
4. Кто из героев произведения любил “те предметы, которые трогают сердце и заставляют проливать слезы нежной скорби”:
а) рассказчик +
б) Эраст
в) Лиза
5. Кем был отец Лизы:
а) учителем при местной семинарии
б) сельским врачом
в) зажиточным крестьянином +
6. Какие цветы продавала Лиза в день знакомства с Эрастом:
а) подснежники
б) ландыши +
в) ромашки
7. О ком из героев эти слова: “с изрядным разумом и добрым сердцем, добрым от природы, но слабым и ветреным”:
а) о Лизе
б) об отце Лизы
в) об Эрасте +
8. Как Эраст называл Лизу:
а) “Пастушка” +
б) “Нимфа”
в) “Рукодельница”
9. Почему Эрасту пришлось покинуть Лизу:
а) Эраст переехал с родителями в Петербург
б) мать Лизы запретила им видеться
в) Эраст ушел на войну +
10. Что решил сделать Эраст, чтобы поправить материальное положение после того как проиграл в карты свое состояние:
а) попросить нужную сумму у друзей
б) жениться на богатой вдове +
в) уехать воевать в Европу
11. Что сделала Лиза, узнав об измене Эраста:
а) покончила жизнь самоубийством +
б) ушла в монастырь
в) вышла замуж за нелюбимого
12. К какому сословию принадлежит Эраст:
а) крестьяне
б) дворяне +
в) мещане
13. Сколько лет Лизе, когда она встречает Эраста:
а) 17 +
б) 16
в) 18
14. В каком городе Лиза встречает Эраста:
а) Петербург
б) Киев
в) Москва +
15. Какого цвет глаза у Лизы:
а) голубые +
б) карие
в) зелёные
16. Какие книги читает Эраст:
а) медицинский словарь
б) романы +
в) книги по истории
17. Где живет Лиза:
а) в подвале
б) в каменном доме
в) в хижине +
18. С кем живет Лиза:
а) с отцом и матерью
б) с матерью +
в) с отцом
19. Какие изделия умеет вязать Лиза:
а) сумки
б) ковры
в) чулки +
20. Что происходит с Эрастом на войне? Он:
а) пьянствует
б) играет в карты +
в) служит в штабе
II вариант.
1. Художественное своеобразие сентиментализма, основоположником которого в России был Карамзин, состоит в:
а) изображении внутреннего мира и чувств человека +
б) воспитании внешней красоты человека
в) изучении личностных качеств человека
2. Жанр “Бедной Лизы”:
а) рассказ
б) повесть +
в) очерк
3. “До сего времени, просыпаясь вместе с птичками, ты вместе с ними веселилась утром, и чистая, радостная душа светилась в глазах твоих, подобно как солнце светится в каплях росы небесной…” – пишет Карамзин о Лизе:
а) как о легкомысленной девушке
б) с иронией
в) как о человеке чистом душой +
4. Эраст был:
а) умный
б) ветреный и слабый +
в) добрый от природы
5. Эраста привлекла в Лизе:
а) бедность
б) чистота и аккуратность
в) естественная красота +
6. Что сделал Эраст:
а) ничего не говорил о будущем
б) сказал, что по смерти матери возьмет ее к себе и будет жить с ней неразлучно в деревне, в дремучих лесах +
в) сразу предложил Лизе выйти за него замуж
7. Слова признания в любви к Лизе прозвучали из уст Эраста как:
а) гром небесный +
б) шелест листьев
в) восхитительная музыка
8. “Когда там, в новой жизни, увидимся, я узнаю тебя, нежная Лиза” — это слова:
а) слова Эраста
б) матери
в) повествователя +
9. Картины природы в этом произведении:
а) являются фоном повествования
б) передают настроение Лизы +
в) показывают смену времен года
10. Фраза из произведения, которая стала крылатой:
а) “И крестьянки любить умеют” +
б) “Однако ж, Лиза, лучше кормиться трудами своими и ничего не брать даром”
в) “Смерть за отечество не страшна…”
11.Автор начинает произведение «Бедная Лиза»:
а) С упоминания о бедной девушке и ее матери
б) С рассказа о полевых цветах
в) С описания вида Москвы+
12. Цветы, которые продавала Лиза, когда увидела Эраста?
а) Тюльпаны
б) Ромашки
в) Ландыши+
13. Какие слова произнес молодой человек, покупая цветы у Лизы?
а) «Я думаю, что прекрасные ландыши, сорванные руками прекрасной девушки, стоят рубля.»+
б) «Я думаю, что прекрасней? Девушка или цветы, которые она продает.»
в) «Я думаю, что и рубля мало за цветы из рук такой прекрасной девушки.»
14. Куда, как думала Лиза, уехал Эраст?
а) В другую страну
б) В армию+
в) На курорт
15. В конце повести Лиза:
а) рожает ребёнка и выходит замуж за своего возлюбленного
б) убивает своего возлюбленного
в) кончает жизнь самоубийством+
г) умирает от болезни
16. Выберите, какое изобразительно-выразительное средство использует Н. М. Карамзин, описывая чувства Лизы: «щёки её пылали, как заря в ясный летний вечер»?
а) метафора
б) эпитет
в) олицетворение
г) сравнение+
17. Причина, по которой Лиза не могла выйти замуж за этого молодого человека?
а) Он уезжал в другую страну
б) Он не хотел проводить свадьбу
в) Они были из разных сословий+
18. Определите отношение Н.М. Карамзина к Эрасту?
а) презирает его
б) осуждает предательство по отношению к Лизе
в) понимает его, сочувствует ему+
г) авторское отношение к герою не прослеживается в произведении
19. История любви Лизы и Эраста заканчивается так:
а) Герои поженились.
б) Эраст предложил руку и сердце Лизе, но она отказала в силу неравного социального положения.
в) Эраст женился на богатой невесте, а Лиза вышла замуж за пастуха.
г) Эраст предал любимую, которая не вынесла этого и покончила жизнь самоубийством.+
20. Какова роль природы в произведении:
а) природа является фоном повествования
б) по картинам природы можно судить о времени года
в) природа передаёт настроение Лизы+
г) автор считал, что без пейзажных зарисовок его произведение будет неполным
Тест по повести Н.М.Карамзина «Бедная Лиза»
Тест по повести «Бедная Лиза»
Н.М. Карамзина
1. К какому сословию принадлежит Эраст?
купцы
дворяне
мещане
крестьяне
2. Сколько лет бедной Лизе, когда она встречает Эраста?
16
17
18
19
3. В каком городе Лиза встречает Эраста?
Москва
Петербург
Ярославль
Киев
4. Что продает Лиза, когда впервые встречает Эраста?
розы
тюльпаны
ромашки
ландыши
5. Какого цвет глаза у бедной Лизы?
голубые
серые
карие
зеленые
6. К какому сословию принадлежит Лиза?
дворяне
купцы
мещане
крестьяне
7. На ком женится Эраст в конце повести?
на бедной Лизе
на молодой аристократке
на старой вдове
на французской актрисе
8. Какие книги читает Эраст?
книги по истории
медицинский словарь
романы
книги по философии
9. Где живет бедная Лиза?
в каменном доме
в хижине
в землянке
в подвале
10. С кем живет бедная Лиза?
с отцом и матерью
с отцом
с теткой
с матерью
11. Куда уезжает Эраст на несколько месяцев?
на учебу
на войну
в путешествие
в деревню
12. Какие изделия умеет вязать Лиза?
чулки
ковры
сумки
лапти
13. Что происходит с Эрастом на войне? Он:
попадает в плен
служит в штабе
играет в карты
пьянствует
Правильные ответы на вопросы теста
ответ 1 (дворяне)
ответ 2 (17 лет)
ответ 1 (Москва)
ответ 4 (ландыши)
ответ 1 (голубые)
ответ 4 (крестьяне)
ответ 3 (на старой вдове)
ответ 3 (романы)
ответ 2 (в хижине)
ответ 4 (с матерью)
ответ 2 (на войну)
ответ 1 (чулки)
ответ 3 (играет в карты)
Интервью с Лизой Дельпит о воспитании «чужих детей»
Подписаться на
The Nation Подпишитесь сейчас всего за 2 доллара в месяц!Спасибо за подписку на еженедельную рассылку The Nation .
Спасибо за регистрацию. Чтобы узнать больше о The Nation , ознакомьтесь с нашим последним выпуском.Подписаться на
The Nation Подпишитесь сейчас всего за 2 доллара в месяц!Поддержка прогрессивной журналистики
Nation поддерживает считыватели: чип в размере 10 долларов или более, чтобы помочь нам продолжать писать о важных проблемах.Зарегистрируйтесь в нашем Wine Club сегодня.
Знаете ли вы, что можно поддержать The Nation , выпивая вино?В своем новаторском эссе 1988 года «Бесшумный диалог: сила и педагогика в обучении детей других людей» учитель начальной школы вместе с теоретиком Лиза Дельпит разобрала некоторые элементы прогрессивного образования. Дельпит утверждает, что сознательно неструктурированные стратегии обучения, такие как «весь язык», «открытые классы» и «процесс, а не продукт», ставят бедных небелых детей в еще более невыгодное положение в школе и за ее пределами.Вместо этого она предложила учителям явным образом «расшифровать» белую культуру среднего класса для своих учеников с низким доходом, обучая их стандартному английскому почти так, как если бы это был иностранный язык, например, и вводя математические концепции через проблемы с культурным резонансом для малоимущих. дети, например, вычисление вероятности того, что полиция остановит и обыщет черного мужчину по сравнению с белым мужчиной.
За годы, прошедшие после публикации «Бесшумного диалога» и вдохновленной ею книги «Дети других людей » в 1995 году, движение за реформу школ за соблюдение стандартов и подотчетности стало заметным явлением.Его акцент на устранении разрыва в достижениях за счет развития навыков перекликается со многими обязательствами Дельпит, но она обнаружила, что недовольство движения обеспокоило ее. Многие школы с низкими доходами отменили экскурсии и занятия по искусству, наукам и общественным наукам, например, чтобы сосредоточиться на повышении результатов по математике и чтению по стандартизированным тестам. Теперь Delpit отвечает в новой книге, «Умножение для белых людей»: Повышение ожиданий для детей других людей. (Цитата из заголовка принадлежит афроамериканскому мальчику, который, скучающий и разочарованный трудностью своего математического задания, объявил этот предмет недоступным для таких детей, как он сам.) «Я злюсь, что разговор об обучении наших детей стал таким ограниченным», — пишет Дельпит во введении. «Что случилось с общественным желанием создать характер? Развивать творческие способности? Воспитывать мужество и доброту? »
Здесь, в интервью The Nation , Дельпит обсуждает интеллект детей из бедных семей, как она будет реформировать Teach for America и почему профессора колледжей должны быть так же сосредоточены на сокращении разрыва в успеваемости, как и преподаватели K-12.Интервью было сокращено и отредактировано для ясности.
В своей новой книге вы пишете, что, начиная с «Дети других людей» , некоторые из ваших идей были неверно истолкованы и использовались для аргументации в пользу педагогики типа «сверли и убили». Но если навыки важны, что плохого в учебной программе «базовые навыки»?
Нельзя отделить обучение основным навыкам от требований критического мышления; когда дети задаются вопросом о том, что написано в газетных статьях, даже о том, что написано в учебниках.Одна из вещей, о которых я говорю в Multiplication , — это то, что я однажды посетил некоторых учеников, которые учились в афроцентрической школе. Я спросил их, в чем разница между их школой и обычными государственными школами. Эти ученики средней школы сказали мне, что они не могут просто принять то, что написано в книгах, они могут спорить по любому поводу, если приведут достаточные и ясные аргументы в поддержку своей позиции. Я считаю, что это то, к чему мы должны стремиться, чтобы дети привносили в школу свои мысли, а не только их способность изрыгать факты.
Вы критически относитесь к исследователям, которые уделяют внимание недостаткам, которые дети с низким доходом приносят из дома в класс; например, часто упоминается вывод о том, что дети из бедных семей слышат дома только 3 миллиона слов в год по сравнению с 11 миллионами слов, которые слышат дети белых воротничков. Эти выводы считаются бесспорными. Почему вы считаете это исследование проблематичным?
Несколько лет назад мне довелось быть в комнате с исследователем — очень хорошим исследователем, — который изучал подобные виды работ и пришел к аналогичному выводу.Пока мы были на встрече, я составил список слов, которые, как я знал, знают многие дети афроамериканского происхождения с низким доходом в возрасте 3 и 4 лет — например, «po po» (сленг «полиция»] — но это вряд ли она узнает . Я отдал их ей, и она посмотрела на меня так: это действительно слова ? Тогда меня осенило, что одна из проблем состоит в том, что, если вы не знаете культуру, вы можете не знать, какие слова знают дети. Конечно, это могут быть слова, которые не будут проверяться в школе, но может случиться так, что словарный запас детей больше, чем мы ожидаем.
Это определенно верно, что дети родителей без высшего образования, вероятно, будут иметь меньший словарный запас в школе. Вопрос в том, что нам с этим делать. Многие исследователи, пытаясь избавиться от разрыва в успеваемости, говорят: «Что ж, нам нужно сделать так, чтобы воспитатели дошкольных учреждений и детских садов помогали детям выучить намного больше словарного запаса». Но то, что они продолжали обнаруживать, было то, что позже произошел срыв. Трудно было найти программу, которую можно было бы внедрить в дошкольное учреждение, которая продолжала бы оказывать влияние в четвертом или пятом классе.Дело в том, что нельзя останавливаться в дошкольном учреждении или детском саду, потому что родители с высшим образованием и культурным капиталом не прекращают обучение своих детей дома. Школы должны продолжать интенсивное развитие.
[Некоторые педагоги считают, что дети из неблагополучных семей] не должны ездить на экскурсии и заниматься музыкой, потому что они должны овладеть базовыми навыками. Это сказано без понимания того, что именно через весь этот опыт дети развивают знания и базовую информацию, которые у детей с высшим образованием уже есть.Вы не можете просто сидеть в классе и обучать основным навыкам, полагая, что дети будут развивать богатые знания, которые им нужны, чтобы впоследствии читать сложные тексты.
Мне нравится пример, о котором вы пишете и только что упомянули, о пятилетней девочке, которая, увидев полицейскую машину, проезжающую мимо ее класса, говорит, что не позволит «po po» связываться с ее.
Проблема в том, что его считают не умным, а свидетельством депривации. Его следует рассматривать как интеллект ребенка, который учится в своем окружении, точно так же, как ребенок из семьи с высшим образованием.
Вы критикуете Teach for America, говоря, что слишком много новобранцев программы — белые, что они не остаются в классе достаточно долго, чтобы совершенствовать свои педагогические навыки, и что они слишком часто игнорируют социальные аспекты. контексты, в которых они учат. Как бы вы реформировали TFA?
Существует модель 1970-х годов под названием «Корпус учителей», и нам нужно еще раз взглянуть на нее. У них действительно были учителя, живущие с семьями в сообществе.Возможно, мы не сможем сделать это так глубоко, как они, но у нас, безусловно, могут быть новые учителя, посещающие молитвенные дома, общественные организации и проводящие время в программах послешкольного и дневного ухода, чтобы люди могли глубже понять, кто они » повторное обучение.
В последней части книги вы описываете, почему колледж может быть отчужденным опытом для детей из неблагополучных семей. Что вы посоветуете колледжам, которые хотят увеличить количество выпускников небелых студентов с низким доходом?
Мне бы очень хотелось, чтобы преподаватели университетов проводили время в процессе профессионального развития, пытаясь понять, как разнообразить то, чему они учат, чтобы включить в него другие культуры.Одно из занятий, которое я иногда провожу с аудиторией, — это я прошу их подумать об исследователе, известном писателе и известном математике. Затем я возвращаюсь и прошу их записать известного китайского исследователя, известного африканского математика и далее. В итоге вы получите первый список, состоящий обычно только из белых и мужчин, а во втором списке нет ответов.
Вы часто упоминаете образовательный опыт своей дочери. За десять лет она посетила девять школ в поисках подходящей школы.Есть ли что-то в образовании, которое вы узнали благодаря материнству, чего вы не знали раньше?
Все! Есть нечто совсем другое в попытках самостоятельно переместить любую систему со своим собственным ребенком. Мне повезло с ребенком, который не учился в школе. Она также была ребенком, которому поставили бы диагноз СДВГ. Буквально вчера я разговаривал с учительницей, которая сказала, что у нее трое детей, которые все время выглядели пустыми, когда она разговаривала с ними. Я знала, что мой ребенок так поступит.В младших классах каждый учитель говорил ей: «Земля — Майе!»
Некоторые дети — умные дети, но все, что происходит в их голове, настолько интересно по сравнению с тем, что вы делаете, может показаться, что они полностью потеряли сознание. Это то, что я смог оценить с большей готовностью, когда понял, как работает ум Майи.
Что такое юзабилити-тестирование? Практическое руководство для начинающих
Что такое юзабилити-тестирование?
Юзабилити-тестирование — это метод проектирования, ориентированный на пользователя, при котором вы оцениваете продукт / приложение / веб-сайт, тестируя его на группе людей, ранее не знакомых с ним.
Цель состоит в том, чтобы измерить интуитивность вашего дизайна, пользовательских потоков и контента с пользователями, которые близко представляют ваш целевой рынок.
Проще говоря, юзабилити-тестирование — это поиск группы реальных людей, похожих на потенциальных пользователей вашего приложения или веб-сайта, а затем их тестирование различными способами.
Тесты могут варьироваться от обширных лабораторных испытаний с командой экспертов по удобству использования и пользовательской психологии до удаленных тестов с автоматическими опросами и записанными пользовательскими сеансами.
Разрабатывая и проводя различные тесты, вы можете наблюдать и анализировать поведение человека и то, как он взаимодействует с вашим веб-сайтом или приложением. Это поможет вам определить проблемы, точки преткновения или недостатки, которые вы иначе не заметили бы.
Юзабилити-тестирование поможет вам избавиться от предположений и получить реальные данные о пользовательском опыте вашего приложения, веб-сайта или продукта.
И это не ограничивается установленными продуктами.
Проведение юзабилити-тестирования перед запуском может улучшить адаптацию и удержание с самого начала.
Это бесценный инструмент, который помогает компаниям создавать продукт, который хотят их потенциальные клиенты.
Что такое оценка юзабилити?
Оценка удобства использования — это другое слово для обозначения того же процесса, что и тестирование удобства использования, которое чаще используется для описания процесса тестирования физических продуктов, чем цифровых продуктов.
Для цифровых продуктов обычно используются термины «тестирование удобства использования» и «оценка удобства использования».
Какова цель юзабилити-теста?
Только 53% потребителей считают, что бренды оправдывают их ожидания в отношении пользовательского опыта, но 87% компаний думают, что доставляют товары.
Этот пробел указывает на общую проблему с разработкой новых продуктов или обновлением существующих:
Команда разработчиков не имеет реалистичного представления о пользовательском опыте их продукта.
Поскольку разработчики, дизайнеры и менеджеры по продуктам не могут забыть то, что они знают о продукте, и часто имеют совершенно иной опыт, чем их целевой рынок, они не могут дать объективную оценку тому, что они предлагают.
Вот тут-то и пригодится юзабилити-тестирование.Это ставит ваш продукт перед реальными людьми из вашего целевого рынка. Вы можете из первых рук увидеть, как выглядит их опыт и что они думают о вашем продукте.
UX-тесты выявят потенциальные проблемы с вашим приложением / веб-сайтом и подтвердят или опровергнут ваши существующие предположения и теории. Вы можете быстро решить проблемы в жизненно важных процессах, таких как регистрация, оформление заказа или адаптация.
Конечным результатом является пользовательский опыт, который не только соответствует, но и превосходит ожидания ваших идеальных клиентов.
Преимущества юзабилити-тестирования
Юзабилити-тестирование предлагает не только нематериальные преимущества, такие как «более плавный поток» или новые дизайнерские идеи.
Он напрямую меняет пользовательский опыт.
А улучшение вашего UX может привести к увеличению коэффициента конверсии до 400%. Таким образом, тестирование UX может изменить результаты каждой рекламной акции, кампании и доллара, который вы тратите на привлечение.
И это еще не все.Ниже мы разберем восемь основных преимуществ пользовательского тестирования и их влияние на ваш продукт, приложение или веб-сайт.
1. Получите реальную обратную связь перед запуском продукта
Если вы еще не запустили свой продукт, веб-сайт или приложение, тесты юзабилити могут дать вам ощутимое представление о том, как отреагирует ваш рынок. Предоставляя его реальным пользователям без общедоступной версии, вы можете оптимизировать интерфейс до запуска.
Таким образом, как только вы выпустите его на рынок, вы произведете правильное впечатление и с самого начала построите доверительные и прочные отношения с клиентами.
2. Найдите и устраните узкие места при адаптации
Вы изо всех сил пытаетесь привлечь пользователей бесплатной пробной версии? Большинство клиентов отказываются от подписки, не используя ваш сервис в полной мере?
Юзабилити-тестирование может помочь вам выявить проблемы с вашими учебными пособиями, видео-тренингами и общим процессом адаптации, которые приводят к тому, что меньше пользователей осваивают ваш продукт.
Обнаружение и устранение этих проблем приведет к лучшему удержанию и увеличению прибыли.
3.Выявление проблем пользователей при выполнении задач
Чтобы по-настоящему улучшить свой UX, вы не можете сосредоточиться исключительно на оформлении заказа / регистрации и адаптации. Вы должны протестировать различные потоки задач для всех основных функций вашего приложения или веб-сайта.
Например, с помощью приложения для совместной работы вы хотите, чтобы пользователи могли не только отправлять личные сообщения, но и без проблем создавать группы и присоединяться к ним, обмениваться документами и т. Д.
Обеспечение того, чтобы пользователи могли выполнять все необходимые задачи с минимальным обучением, является неотъемлемой частью их сохранения в течение длительного времени.
4. Получите лучшее представление о своих клиентах и их потребностях
Дизайн, ориентированный на пользователя, стал золотым стандартом для разработки приложений и продуктов в современную эпоху.
Но вы не сможете создать правильное решение, если не понимаете, чего хотят ваши пользователи. Персонажи — это только ошибочные предположения, основанные на предположениях, которые вы делаете о своих пользователях.
Процесс тестирования поможет вашей команде лучше понять ваш целевой рынок и его потребности.
Различия между ожидаемым и реальным поведением пользователей могут выявить ключевые проблемы удобства использования вашего продукта / веб-сайта.
Вы можете обнаружить важные функции, которые ваши пользователи упускают, или обнаружить, что они не используют целые разделы вашего сайта / приложения.
5. Экономьте время на процессе разработки
Понимая, что расставить по приоритетам, вы ставите перед своей командой разработчиков четкие цели. Вы также будете знать множество низкоприоритетных функций, которых следует избегать с первого дня, что сэкономит ваше время на длительных итерациях и тестировании.
Вы можете сразу приступить к разработке функций / возможностей, которые нужны вашим клиентам.
6. Используйте данные для разрешения споров о дизайне и разрыва связей
Проектирование и разработка нового продукта может быть непростым процессом. Поскольку не существует прецедентов, в учебнике нет правильного ответа для решения внутренних споров и проблем, связанных с дизайном.
Реальные данные пользовательских тестов могут помочь вам быстро выйти из тупиковых ситуаций и принять обоснованные решения, которые приведут к созданию лучшего продукта.
7. Получите новые идеи для решения проблем проектирования
Когда ваши настоящие целевые клиенты берут ваш продукт на тест-драйв, они помогают вам находить не только вопиющие проблемы. Их опыт и мнения могут напрямую привести к совершенно новым идеям для решения конкретных проблем.
Например, вы можете сократить время выполнения задачи для процесса обнаружения продукта, начиная с категории. Но в середине теста, поговорив со своими пользователями, вы могли обнаружить, что большинство из них предпочитают поиск.
Таким образом, процесс пользовательского тестирования может помочь вам изменить подход к решению конкретных проблем.
8. Создайте лучший пользовательский опыт
В конечном итоге юзабилити-тестирование поможет вам улучшить работу всех ваших пользователей. От пользователей бесплатной пробной версии до ветеранов, которые уже знакомы с тонкостями вашего сервиса.
А улучшение UX поможет вам удерживать больше пользователей на более длительный срок, повысить лояльность клиентов, улучшить сарафанное радио и многое другое.
Как проводить юзабилити-тестирование?
Когда вы решите провести тест на удобство использования, вы не можете просто выбрать модератора и привлечь участников из своей компании. Люди, которые слишком близки к проекту, не получат качественного набора данных или каких-либо новых идей, на которых можно было бы опираться.
Чтобы получить наилучшие результаты, вам необходимо изучить возможные варианты, выбрать план атаки и найти разнообразную группу участников тестирования, соответствующих вашему целевому рынку.
Вот устойчивый процесс, разбитый на пять этапов.
1. Выберите тип юзабилити-теста
Во-первых, вам нужно определиться с типом и объемом вашего теста. При выборе типа теста необходимо учитывать свой бюджет, временные рамки, объем тестирования и цели.
Вот основные типы юзабилити-тестов:
- Модерируемый лично
- Немодерируемый удаленный
- Партизанское тестирование
- Обнаружение проблем
- Бенчмарк
- Обучаемость
- Отслеживание взгляда
Модерируемые личные тесты требуют большего бюджета, а партизанские и немодерируемые тесты дешево реализовать.
Мы подробно рассмотрим каждый из этих различных типов и методов в разделе ниже.
2. Найдите участников теста
Для достижения наилучших результатов вам необходимо найти группу людей, которые точно представляют вашего идеального целевого клиента.
С удаленными тестами существует множество платформ онлайн-тестирования, где у вас есть доступ к глобальной аудитории и вы можете выбрать своих участников на основе множества факторов.
Для партизанских и других личных испытаний выберите разнообразную группу участников и соберите соответствующие данные (возраст, образование, профессия, использование компьютера / мобильного телефона), чтобы вы могли искать расхождения на основе фона
3.Выбирайте и задавайте правильные вопросы
Чтобы получить качественные данные, вам необходимо задать участникам теста правильные вопросы как до, так и после тестирования.
Чтобы придумать правильное сочетание, вам может потребоваться время для мозгового штурма с вашей командой и любыми потенциальными ранними бета-тестерами. В следующем разделе мы ответим на некоторые общие полезные вопросы.
4. Выберите ключевые показатели, на которых нужно сосредоточиться
Показатель успеха или показатель завершения — это среднее количество людей, которые могут выполнить задачу.Это наиболее распространенный показатель для измерения удобства использования.
Для модерируемых тестов фасилитаторы отметят успешность участников, а с немодерируемыми тестами вы можете позволить им самостоятельно сообщить или проанализировать записи сеанса после тестирования.
Но один лишь показатель успеха не говорит всей картины. Он показывает только то, сколько людей в конечном итоге выполнили задачу, а не то, как было на самом деле работать с пользователем.
Вы также можете сосредоточиться на других показателях, например:
- Количество ошибок: Сколько ошибок или ненужных действий совершил пользователь при выполнении задачи? Ошибки пользователей очень распространены, при этом показатели тестов достигают 0.7 ошибок на пользователя.
- Время задачи: Время задачи или время завершения задачи — это просто измерение того, сколько времени требуется пользователю для завершения задачи. Здесь нет общих тестов, так как он слишком зависит от отдельного приложения / веб-сайта.
- Сложность задачи: Сложность задачи можно измерить с помощью простого опроса после выполнения задачи, такого как SEQ. Средняя оценка сложности задачи SEQ составляет 4,8 из 7.
- Единая метрика удобства использования (SUM): Метрика SUM объединяет коэффициент успешности, время выполнения задачи и рейтинги сложности задачи для расчета общего удобства использования.Средний балл по отраслям составляет около 65%.
- Удовлетворенность после выполнения задачи / Удовлетворенность на уровне задачи: Вы также можете использовать опрос для проверки степени удовлетворенности пользователей после выполнения отдельных задач.
Объединение нескольких показателей, например, с помощью формулы СУММ, даст вам более полное представление об опыте каждого пользователя пробной версии.
5. Оставьте свои предположения позади
Если вы позволите своим предположениям и предубеждениям повлиять на тестирование, вы не найдете наиболее ценных идей и решений.
От вопросов, которые вы задаете, до того, как вы интерпретируете данные, ваша команда должна сохранять непредвзятость на каждом этапе процесса.
Чтобы обеспечить это, выберите разнообразную группу координаторов, включая сотрудников, менее знакомых с конкретным продуктом / процессом, который вы тестируете. Разнообразная группа поможет вам избежать группового мышления и предвзятых выводов.
Типы юзабилити-тестирования
В новом мире больших данных и быстрых сбоев существует множество вариантов тестирования и методов, которые можно использовать для проверки удобства использования вашего веб-сайта или приложения.На этапе планирования легко запутаться или потратить слишком много времени.
Ниже мы выделили семь простых и эффективных подходов, которые может использовать любая компания для тестирования цифрового продукта или услуги:
1. Модерируется лично
Модерируемые личные тесты на удобство использования обычно проводятся в лабораторных условиях, при этом сторонние специалисты лично наблюдают за испытанием и анализируют результаты.
Поскольку тесты проходят прямо на глазах у фасилитаторов, легко контролировать каждый этап процесса и выявлять непредвиденные проблемы или поведение пользователей.
Этот метод больше всего подходит для устоявшихся компаний с большой существующей базой пользователей, где каждая небольшая выгода с точки зрения удобства использования дает значительные преимущества. Он также может подойти для стартапов с большим бюджетом и агрессивными целями роста.
Существует высокий барьер для входа, поскольку тесты такого рода требуют значительных затрат денег и рабочего времени. Даже начало работы может оказаться долгим процессом, поэтому он не подходит для малых и средних предприятий и стартапов на ранних стадиях, которые хотят быстро развиваться.
2. Немодерируемое удаленное тестирование юзабилити
Удаленные тесты на удобство использования не проводятся в определенном физическом месте, а вместо этого используются веб-службы для мониторинга теста и управления вопросами опроса. Поскольку программное обеспечение контролирует тест и записывает действия пользователя, помощники по тестированию не нужны.
Это намного проще сделать в масштабе, и вы можете без проблем запускать несколько разных тестов одновременно. С правильными вопросами и записями сеансов вы можете получить информацию, сопоставимую с гораздо более дорогостоящими лабораторными тестами юзабилити.
Поскольку вы можете легко проводить немодерируемые эксперименты по юзабилити-тестированию с помощью онлайн-инструментов, это отличное место для начала для любой компании, у которой есть приложение, цифровой продукт или веб-сайт.
3. Партизанские испытания
Как вы могли догадаться по названию, партизанское тестирование — это возможность выйти и привлечь случайных людей на улице или в кафе, чтобы они попробовали ваш веб-сайт, приложение или продукт.
Источник изображения: Medium.com/Tradecraft-Traction/У него самый низкий порог входа из всех методов тестирования, но он также дает самые грубые и низкокачественные данные.Поскольку вы выбираете людей наугад, нет гарантии, что они будут соответствовать вашим идеальным клиентам.
Подобные тесты более полезны на этапах подготовки к запуску продукта или если вы пытаетесь привлечь достаточное количество пользователей альфа / бета-версии, чтобы получить обратную связь. Это также может быть полезным параметром для запуска ваших первых тестов на обнаружение проблем.
4. Обнаружение проблем
При обнаружении проблем вы проверяете, могут ли пользователи выполнять определенные задачи, не сталкиваясь с какими-либо проблемами.
Во-первых, вы даете группе тестовых пользователей лист с критическими задачами, которые нужно выполнить на вашем веб-сайте / в приложении.Затем ваши фасилитаторы будут наблюдать за каждым пользователем теста и определять любую возникающую проблему.
При немодерируемых удаленных тестах тестировщики будут самостоятельно сообщать о проблемах, а команда UX может вместо этого анализировать записанные сеансы тестирования.
Поскольку речь идет о том, чтобы позволить тестируемым пользователям свободно исследовать, как ваш продукт / веб-сайт структурирует задачу, обнаружение проблем является отличным начальным тестом для существующих продуктов / веб-сайтов и рабочих прототипов.
Отзывы могут помочь вам быстро разработать новые версии для дальнейшего тестирования.
5. Контрольный показатель
С помощью эталонного теста вы напрямую сравниваете удобство использования двух разных версий вашего приложения / сайта. Обычно цель состоит в том, чтобы найти лучший способ выполнить конкретную задачу.
Например, вы можете протестировать раскрывающееся меню, которое появляется при наведении курсора, по сравнению с расширяемым меню категорий, которое появляется при нажатии. Тестировщики дадут вам представление о том, какие варианты лучше всего подходят для вашей целевой аудитории, прежде чем вы выберете вариант для своего действующего веб-сайта.
Тесты производительностиотлично подходят для тестирования потенциальных решений после того, как вы определили проблемы с вашим UX. Неважно, разрабатываете ли вы прототип или оптимизируете существующее приложение / сайт.
Вы также можете протестировать два разных решения в реальной среде, настроив сплит-тест с помощью инструментов A / B-тестирования.
6. Обучаемость
С помощью тестов на обучаемость вы не ищете конкретных проблем с удобством использования, а скорее проверяете, насколько легко или сложно научиться эффективно выполнять задачи с течением времени.
Обычно одна и та же тестовая группа выполняет одни и те же задачи несколько раз.
Измеряя разницу во времени выполнения задач, вы можете визуализировать кривую обучения в виде графика.
Источник изображения: NNGroup.comВ приведенном выше примере тестовые пользователи сократили время выполнения задачи в среднем примерно на 6 минут с первой до четвертой попытки.
Эти тесты могут помочь вам выявить неэффективные процессы, влияющие на всех ваших пользователей.
Тестирование обучаемости лучше всего подходит для SaaS и потребительских приложений / программного обеспечения, где пользователи регулярно выполняют основной набор задач.
7. Отслеживание взгляда
Айтрекинг — это стандартный подход к тестированию дизайнерских решений для веб-сайтов и приложений.
Он отслеживает, где начинается внимание тестового пользователя и в каком порядке он сосредотачивается на каждом последующем элементе.
Источник изображения: Moz.comОни полезны для разработки целевых страниц и обеспечения того, чтобы высокоприоритетные элементы получали должное внимание.Это понимание делает его ценным инструментом для электронной коммерции и других компаний, работающих с клиентами.
Тепловые картыпохожи, но они отслеживают активность курсора мыши, а не отслеживают глаза напрямую.
Юзабилити-тестирование на ранних этапах
Выше мы рассмотрели, как можно протестировать и улучшить действующий веб-сайт или приложение, которое уже находится в разработке, но вам не нужен рабочий прототип или действующая бета-версия, чтобы начать тестирование.
Ранние тесты юзабилити могут помочь вам создать идеальную структуру приложения / веб-сайта и последовательность действий еще до того, как вы начнете разработку.
Они помогают принимать обоснованные проектные решения и сокращают количество повторений и испытаний на более поздних этапах.
1. Сортировка карт
Источник изображения: ExperienceUX.co.ukС помощью сортировки карточек вы можете найти наиболее логичный способ структурировать свой сайт или приложение перед написанием единственной строки кода или созданием единой веб-страницы.
Во-первых, ваша команда дизайнеров создает карточки, на каждой из которых изображена единственная концепция, имеющая отношение к вашему проекту. Затем вы просите группу тестировщиков отсортировать и классифицировать этот список страниц в дереве категорий.
То, как они структурируют вещи по основным категориям и подкатегориям, поможет вам разработать первичную и вторичную навигацию и структуру.
2. Тестирование деревьев
Древовидное тестирование — это способ проверить эффективность навигации и категоризации веб-сайта или приложения. В некотором смысле это другой подход к сортировке карточек.
Обычно вы просите участников теста найти конкретную информацию в чисто текстовой иерархии. Интернет-магазин может попросить их «найти ноутбуки, подходящие для творческих профессионалов.”
Служба бронирования отелей может попросить их «найти 4-звездочные отели в определенном месте».
Видео ниже объяснит этот процесс более подробно.
Проще говоря, древовидные тесты проверяют, упростит ли ваша запланированная структура контента пользователям поиск нужной информации.
3. Тестирование функциональной значимости
Освоение информационной архитектуры — это не только категоризация. Вам также необходимо знать, каким функциям и контенту уделять приоритетное внимание в вашей навигации.
Это цель тестирования функциональной значимости. По сути, вы просите своих тестовых пользователей выделить 3-5 наиболее важных функций / страниц.
Для газеты это может быть тройка самых популярных категорий новостей. Для веб-сайта приложения SaaS это могут быть цены, функции и примеры использования.
Результаты покажут вам, какие страницы / функции следует выделить в заголовке вашего сайта / приложения.
Вопросы для юзабилити-тестирования
Если вы не задаете правильные вопросы, вы можете оставить самые важные идеи тестовых пользователей на столе.
Вы можете не определить критическое узкое место или недостаточно знать участников, чтобы понять, почему существует несоответствие в способности использовать ваш продукт.
Ниже приведены отборочные вопросы для определения правильного состава тестовых групп:
- Сколько тебе лет?
- Каков ваш самый высокий уровень образования?
- Считаете ли вы, что хорошо разбираетесь в компьютерах и новых технологиях?
- Вы когда-нибудь использовали аналогичный продукт / приложение / веб-сайт?
- Какое устройство вы обычно используете для [похожих задач]?
Их можно использовать для проверки пользователей и сбора точек данных для последующего сравнения на предмет расхождений в результатах тестирования.(Например, вы можете проверить, соответствуют ли участники, которые изо всех сил пытались выполнить задачу, вашим идеальным профилям клиентов.)
После того, как вы выбрали правильный состав участников и заставили их протестировать ваш сайт / приложение, вам нужно задать правильные дополнительные вопросы .
- С трудом справлялись с какой-либо задачей?
- Какую задачу выполнить было труднее всего?
- Что вы думаете о [A], [B] и [C]?
- Какой из этих вариантов был для вас самым легким? Почему?
- Почему вы не использовали функцию [X]?
- Что вы думаете об учебнике / инструкциях?
- Есть ли какие-то функции, которые вы часто используете на [конкуренте], которые вы здесь упустили?
- Вы нашли другой способ выполнить [свою задачу]?
Для более широких уточняющих вопросов вы также можете предложить участникам шкалу от 1 до 5, а не просто «да» или «нет».
- Как бы вы оценили расположение контента?
- Как бы вы оценили оформление заказа?
- Как бы вы оценили общий пользовательский опыт?
Средний балл поможет вам оценить ваше общее впечатление в дополнение к другим показателям удобства использования.
Но не стоит просто копировать и вставлять приведенные выше вопросы и думать, что вы готовы к работе. Ваши вопросы должны зависеть от предмета и объема вашего теста.
Задавайте вопросы, которые отвечают не только на то, смогли ли пользователи выполнить задачу, но и на то, как они ее испытали.Вы также должны спросить, соответствовал ли их опыт ожиданиям.
Если вы вооружены правильными вопросами, даже немодерируемый тест может предоставить вам важные идеи.
Изолируйте потоки для испытаний
Если вы хотите улучшить существующий продукт или у вас есть работающая альфа / бета-версия, вы должны изолировать основные потоки задач для тестирования.
Поток задач — это просто последовательность действий, которые пользователь должен предпринять на вашем сайте / в приложении для выполнения определенной задачи.
Ниже вы можете увидеть визуализацию того, как может выглядеть поток задач для обнаружения элемента с помощью функции поиска.
Источник изображения: CareerFoundry.comВизуализируя идеальный поток клиентов, легко определить, где пользователи делают ошибки или теряются.
И есть явный плюс в том, чтобы не пытаться тестировать все сразу. Сосредоточение внимания на отдельных задачах ускоряет процесс, упрощая администрирование тестов и реализацию возможных решений.
Вы можете быстро устранить узкие места в областях, наиболее важных для привлечения, адаптации и удержания.
Во-первых, давайте более подробно рассмотрим некоторые потоки, которые необходимы для высокопроизводительного магазина электронной коммерции.
Обнаружение продукта
Когда кто-то находит ваш веб-сайт или страницу категории через обычный поиск или другие каналы, легко ли им найти соответствующие страницы продуктов?
Если потенциальный клиент не может быстро найти то, что он ищет, он, скорее всего, покинет ваш сайт и перейдет к конкуренту.
Касса
Если кто-то решил что-то купить, процесс не должен противоречить его ожиданиям или добавлять ненужные сложности.
Каждый дополнительный шаг, добавленный к этому потоку, означает брошенные корзины и потерю продаж.
Тележка для редактирования
Немного менее очевидная задача — это редактирование товаров в существующей корзине покупок. Вы хотите упростить изменение объема продуктов и добавление / удаление текущих элементов.
Потенциальный покупатель может отказаться от корзины, потому что передумал по поводу одного товара и не может его удалить.
Затем давайте рассмотрим некоторые ключевые потоки задач, которые приложение SaaS должно тестировать и улучшать.
Регистрация
Неважно, какую услугу вы предоставляете; вы хотите, чтобы было как можно проще зарегистрироваться в качестве пользователя для вашей службы. Это важная задача, которую нужно проверить. (Сюда также входят пробные и демонстрационные пользователи.)
Учебное пособие / обучение
Если новые пользователи не могут понять, как использовать ваш продукт, не имеет значения, насколько он хорош. Чтобы начать с правильного пути, вы должны проверить, насколько легко понять ваш процесс адаптации и содержание обучающих материалов.
Другие важные задачи
Основные потоки задач, которые нужно проверить, зависят от вашего продукта или услуги.
Для CRM вам нужно проверить способность пользователя создавать и заполнять записи о клиентах, а также могут ли они быстро находить нужную информацию во время звонка. Проверяйте каждую задачу, которая имеет важное значение для решения бизнес-задач вашего пользователя.
После принятия решения о задачах создайте список задач и проведите тестирование, используя один из подходов, описанных выше.
Примеры использования юзабилити-тестирования
Для получения наилучших результатов тестирования юзабилити вы должны адаптировать тесты, чтобы они соответствовали вашему продукту, рынку, платформе и вашим идеальным клиентам.
Если вы управляете магазином электронной коммерции, вам необходимо сосредоточиться на основных потоках задач, таких как обнаружение продукта и проверка, которые будут менее актуальны для приложения SaaS, мобильного приложения потребителя или веб-сайта компании.
Пример тестирования юзабилити: электронная коммерция
Средний показатель отказа от корзины составил 79.17% в 2018 году. Это дает любому владельцу магазина электронной коммерции огромные возможности для улучшения процесса оформления заказа и общего удобства использования.
Сосредоточьтесь на областях ниже, чтобы уменьшить количество брошенных тележек и привлечь больше лояльных клиентов.
- Навигация / обнаружение: Могут ли пользователи без проблем быстро найти продукты, которые они ищут?
- Оформление заказа: Могут ли пользователи быстро завершить оформление заказа без каких-либо непредвиденных действий, затрат или других препятствий?
- Редактирование корзины : Могут ли клиенты видеть все продукты в своей тележке и редактировать объем каждого продукта, а также легко удалять элементы из текущих заказов?
- Повторный заказ товаров: Облегчает ли ваш веб-сайт повторный заказ расходных материалов для повторных заказчиков?
- Рекомендации по продукту: Актуальны ли рекомендации по продукту для каждого пользователя на основе их предыдущей истории покупок?
Сценарии / задачи для тестирования:
Анализируя индивидуальные действия каждого пользователя, организатор тестирования смог быстро создать и протестировать проект решения.
В исходной версии щелчок по изображению продукта открывал полноразмерную версию изображения. Это сбивало с толку большинство пользователей, которые ожидали, что с помощью этого действия смогут редактировать этот конкретный элемент в своем заказе.
В предлагаемом черновике пользователи могли щелкнуть изображение продукта, чтобы открыть страницу меню для конкретного элемента, где у них была возможность отредактировать или удалить заказ.
В итерированной версии приложения ни у одного тестового пользователя не было проблем с редактированием корзины, поэтому показатель успеха был 100%.
Если покупатель не может удалить товары, которые он не хочет покупать, из корзины, он вряд ли завершит оформление заказа. Улучшив общий UX вашей корзины, вы можете снизить процент отказов и продавать больше товаров.
Пример тестирования юзабилити: SaaS
Предполагается, что любое решение SaaS поможет человеку или бизнесу более эффективно выполнять задачу. Но это возможно только в том случае, если пользователь сможет правильно использовать ваше программное обеспечение. И это большое «если».
Для 41% SaaS-компаний 90% пользователей бесплатной пробной версии ничего не значат.Да и по остальным числа выглядят не очень хорошо.
Переход к использованию нового инструмента для решения старой проблемы сложнее, чем думает большинство менеджеров по продукту. Вместо того, чтобы теряться в добавлении дополнительных функций, вы можете использовать тестирование удобства использования для разработки работающего процесса адаптации.
Решение SaaS становится активом только тогда, когда ваши пользователи знают, как его использовать.
- Целевая страница / Процесс регистрации: Понимают ли пользователи, для чего предназначен ваш продукт? Легко ли зарегистрироваться как пользователь / начать использовать свой продукт?
- Onboarding Tutorial / Docs: Может ли средний пользователь научиться эффективно использовать ваш продукт в ходе регулярного процесса адаптации?
- Основные задачи приложения: Способен ли средний пользователь без проблем выполнять важные задачи в вашем приложении?
- Обращение в службу поддержки / получение помощи: Легко ли пользователям получить необходимую помощь?
Вы должны тестировать пользователей разного уровня владения:
- Пользователи, знакомые с решениями SaaS конкурентов.
- Пользователи, которые никогда не использовали подобное решение.
- (для B2B SaaS) пользователей, которые соответствуют профилю покупателей в вашей отрасли.
Интересный пример SaaS — это тематическое исследование редизайна, ориентированного на пользовательское тестирование, с помощью ресурса веб-дизайна SaaS, Icons8 [7] . Они обнаружили, что получают в три раза меньше просмотров страниц и действий, чем один из их конкурентов. Они быстро обнаружили ключевую проблему; они заставляли пользователей переключать внимание между действиями.
Когда пользователь выбирал элемент, он не разворачивал раздел под значком, на который щелкнул пользователь. Вместо этого он открыл новый раздел в правой части экрана.
Расстояние отвлекало и создавало неуклюжие ощущения. Таким образом, расширенный диалог был перемещен прямо под выбранный значок.
За счет сокращения расстояния они смогли ускорить процесс для своих пользователей, упростить его и, в свою очередь, привести к большему количеству действий, просмотров страниц и клиентов.
И это была не единственная проблема юзабилити, которую они обнаружили. Протестировав несколько важных потоков задач, они смогли улучшить общее удобство использования своего приложения во многих областях для пользователей всех уровней технической грамотности.
Пример юзабилити-тестирования: веб-сайт компании
Когда дело доходит до веб-сайта вашей компании, вы можете подумать, что удобство использования не должно быть приоритетом.
Но вы ошибаетесь. 57% интернет-пользователей не порекомендуют компанию, у которой есть мобильный веб-сайт с неудовлетворительным пользовательским интерфейсом.
Ваш веб-сайт часто является шлюзом, через который клиенты узнают больше о вашей компании. Чтобы произвести отличное первое впечатление, нужно серьезно относиться к UX.
Ответьте на следующие вопросы, чтобы получить реальное представление об удобстве использования вашего сайта:
Навигация / Обнаружение: Легко ли найти страницу / информацию, которые обычно ищут пользователи? Выделены ли центральные страницы в основной навигации вверху страницы?
Ясность содержания домашней страницы: Понимает ли средний посетитель веб-сайта, чем занимается ваша компания?
Это может показаться удивительным, но при большом количестве веб-сайтов и целевых страниц большая часть посетителей неправильно оценивает, какие услуги предлагает компания.
В тематическом исследовании 24% впервые посетивших сайт компании неправильно ответили на вопрос [8] : «Как вы думаете, чем занимается эта компания?»
Источник изображения: Usabilityhub.comИ только 26% ответов были точными или довольно близкими к ответу. Большинство тестовых пользователей находились примерно на одном уровне, имея лишь общее представление о том, чем занимается компания.
В следующем тесте они сравнили два варианта заголовка с первым результатом. Они уменьшили количество ответов «не примерно» на 6% и увеличили количество точных ответов на 26%.
Если 30% всех ваших посетителей лучше понимают, чем занимается ваша компания, это может означать 30% -ное увеличение потенциальных клиентов, генерируемых вашим присутствием в Интернете.
И, конечно же, это не единственная часть удобства использования веб-сайта, которую вы можете улучшить с помощью тестирования. Запустив базовый тест на обнаружение проблем, вы сможете обнаружить еще более низко висящие плоды.
Пример тестирования юзабилити: приложение для доставки еды
В среднем с момента последнего открытия вашего приложения мобильным пользователем до его удаления проходит всего 5,8 дней.
Если вы не хотите, чтобы оно было удалено, вам нужно удвоить UX и убедиться, что каждый раз, когда пользователи открывают ваше приложение, они получают от него удовольствие.
Чтобы убедиться в этом, обратите внимание на следующее:
- Страница в App Store: Четко ли пользователи понимают, что делает ваше приложение?
- Загрузка / установка: Легко ли загрузить и установить приложение?
- Основные задачи приложения: Могут ли пользователи выполнять важные задачи? Нужны ли среднему мобильному пользователю инструкции, чтобы использовать ключевые функции вашего приложения?
- Навигация: Сможет ли средний пользователь без проблем найти релевантные страницы / функции?
В этом тематическом исследовании дизайнер намеревался обнаружить и решить наиболее важные проблемы с приложением для доставки еды Caviar.
Путем партизанского тестирования она смогла быстро выявить множество общих проблем, неиспользуемых функций и основных болевых точек.
Одна из основных проблем заключалась в том, что в приложении не было фильтров, которые помогали бы пользователям находить определенные продукты, которые они хотели. Другая проблема заключалась в том, что пользователи не находили и не использовали функцию поиска.
Источник изображения: Medium.com/Tradecraft-Traction/Используя информацию из своего теста на обнаружение проблем, она смогла разработать новый пользовательский интерфейс, обеспечивающий взаимодействие с пользователем, которое лучше соответствовало ожиданиям пользователей.
Пользователи смогли отфильтровать результаты местоположения с большей точностью на 60%, с помощью специальной панели поиска 100% тестовых пользователей использовали эту функцию для поиска определенной еды / места.
9 распространенных ошибок тестирования удобства использования
Процесс тестирования сложен и, независимо от того, используете ли вы лабораторию или нет, может занять сотни рабочих часов и стоить тысячи долларов.
Это большие вложения, поэтому проведите исследование UX, заложите основу и избегайте следующих ошибок, чтобы получить наилучшие результаты.
1. Слишком позднее начало
Одна из самых больших ошибок при тестировании UX — начинать его уже после выпуска продукта.
На данный момент бюджет на проектирование и разработку практически не выделяется, поэтому прогресс обычно идет медленно. Кроме того, даже если вы обнаружите серьезные проблемы, может быть очень сложно внести исправления и изменения с существующей базой пользователей.
Вместо этого начните тестирование как часть начального процесса проектирования. Вы можете использовать реальную обратную связь от ваших целевых клиентов, чтобы создать продукт или веб-сайт / приложение, которое они будут использовать и полюбить с первого дня.
2. Узкая группа тестирования
Чтобы получить максимальную отдачу от тестирования, вам необходимо представить весь спектр потенциальных пользователей. Так что включите разные возрастные группы, разные уровни технической подготовки, разные профессии и многое другое. В общем, постарайтесь собрать как можно более широкую и разнообразную группу участников в рамках вашего целевого рынка.
3. Метрики не указаны
Хотя обнаружение проблем и показатель успешности дадут вам важную начальную информацию, они не являются конечной точкой пользовательского тестирования.
Чтобы получить наилучшие результаты, вы также хотите выделить вопросы, которые нужно задать, и показатели для измерения обучаемости, эффективности и т. Д. Отсутствие указания дополнительных показателей приводит к более узкому набору данных и, в конечном итоге, к более поверхностному пониманию.
4. Использование неправильных вопросов
Если вы просто проверяете точность впечатления целевой страницы у пользователей или фундаментальное удобство использования веб-сайта, ответы на стандартные вопросы помогут вам в большинстве случаев.
Но они не выдержат, если вы тестируете пользовательские потоки задач.При тестировании уникальных возможностей вашего программного обеспечения вы должны выбрать и разработать правильные вопросы для задачи. Незнание того, что нужно задавать своим тестовым группам, может сделать бесполезный в остальном надежный тест.
5. Не совмещать разные методы
У каждого подхода и типа тестирования есть свои плюсы и минусы, а также уникальные области применения. Если вам нужны быстрые исходные данные для создания тестов для дальнейшего тестирования и улучшения, немодерируемые тесты — отличный выбор.
Если вы хотите более глубоко понять, как пользователи взаимодействуют с вашим продуктом, вам может помочь модерируемый тест в лабораторных условиях.Объединение нескольких методов — единственный способ получить полную картину и улучшить свой UX.
6. Спешка процесса
Чем быстрее вы получите ценную информацию о своем UX, тем быстрее вы сможете его улучшить и добиться лучших бизнес-результатов. Так что соблазнительно просто запустить тест как можно быстрее.
Даже с тестами на обнаружение проблем вы должны не торопиться, чтобы выбрать правильную тестовую группу, задачи и вопросы. Спешка процесса может привести к неадекватным наборам данных и плохо обоснованным проектным решениям, что приведет к ухудшению UX для ваших идеальных пользователей.
7. Пытаться слишком много проверить
Когда вы начнете, может быть трудно себя ограничить. Инстинктивно многие проверяют каждый уголок своего веб-сайта / приложения. Реальность такова, что 20% ваших страниц / функций видят не менее 80% трафика и являются основными причинами, по которым пользователи предпочитают вас конкурентам. Поэтому вместо того, чтобы пытаться все протестировать, сосредоточьтесь на основных потоках задач, страницах и функциях.
8. Неправильная интерпретация данных
Поскольку группы тестирования часто довольно малы, легко увлечься опытом отдельного человека, даже если он не является репрезентативным для всего.
Чтобы не зацикливаться на выбросах, визуализируйте результаты в виде графиков и таблиц и подумайте, как ваш небольшой размер выборки влияет на среднее значение.
Например, если вы запускаете тест потока задач, и пять человек тратят более 10 минут на выполнение задачи, они значительно увеличат среднее значение, даже если они представляют собой меньшинство.
Но если вы посмотрите на любую диаграмму распределения, вы увидите, что основной выигрыш в удобстве использования приходится на 30-60 секунд и 1-2 минуты, что составляет 71% ваших пользователей.
Решение их проблем значительно повлияет на ваше удержание, чем сосредоточение внимания на крайностях.
Вы также должны подтвердить, что любые отклоняющиеся результаты (хорошие или плохие) действительно соответствуют вашему целевому рынку, прежде чем выделять больше ресурсов на решение их проблем.
9. Результат не реализован
Некоторые компании проводят тесты UX, но никогда не разрабатывают итерации и не вносят никаких изменений на основе того, что они узнали. Урегулирование среднего уровня — это гарантированный способ замедлить рост вашей компании.
Если у вас уже работает успешная версия вашего продукта, может показаться сложным внедрение динамических изменений, основанных на опыте нескольких человек.
Но не обязательно переключаться сразу. Вы можете протестировать новые проекты в тестах с ограниченным разделением трафика и даже специально исключить лояльных пользователей, которые уже привыкли к вашему старому UX.
Заключение
Юзабилити-тестирование помогает понять, как реальные люди используют ваш продукт на каждом этапе процесса разработки.Но это не просто инструмент, помогающий командам дизайнеров и разработчиков принимать решения. Это позволяет вам создать лучший продукт, который понравится большему количеству людей и будет лучше работать для них. И, в конечном итоге, когда продукт работает лучше, становится легче продвигать, продавать и привлекать пользователей. После того, как они зарегистрировались, лучший UX приводит к более высокому уровню удержания и улучшает вашу прибыль. Для достижения оптимальных результатов адаптируйте процесс к вашему продукту и вашему целевому рынку и избегайте распространенных ошибок, таких как слишком поздно начинать или не выбирать разнообразную группу тестирования, которая охватывает ваши базы.
Часто задаваемые вопросы по юзабилити-тестированию
Какова цель юзабилити-тестирования? Цель юзабилити-тестирования — представить ваш продукт или веб-сайт реальным людям с вашего целевого рынка.
Вы узнаете из первых рук, как пользователи воспринимают то, как выглядит ваш продукт, и что они думают о вашем продукте.
Подробнее в этом руководстве.
Юзабилити-тестирование при веб-тестировании — это метод проектирования, ориентированный на пользователя, при котором вы оцениваете веб-приложение или веб-сайт, тестируя его на группе людей, не знакомых ранее.
Каковы преимущества тестирования удобства использования? Есть много преимуществ тестирования удобства использования.
Некоторые из них получают реальную обратную связь перед запуском вашего продукта, используя данные для решения споров о дизайне, экономии времени на разработке продуктов и, наконец, улучшения пользовательского опыта.
Существуют различные типы юзабилити-тестирования:
1. Модерируемое личное
2. Немодерируемое удаленное юзабилити-тестирование
3.Guerilla Testing
4. Обнаружение проблем
5. Бенчмарк
6. Обучаемость
7. Отслеживание взгляда
Узнайте больше о каждом из них в этом руководстве.
Лучшие практики и политики по снижению вреда для потребителей
Введение
Частный и государственный секторы все чаще обращаются к системам искусственного интеллекта (ИИ) и алгоритмам машинного обучения для автоматизации простых и сложных процессов принятия решений. 1 Массовая оцифровка данных и новые технологии, которые их используют, разрушают большинство секторов экономики, включая транспорт, розничную торговлю, рекламу, энергетику и другие области. ИИ также оказывает влияние на демократию и управление, поскольку развертываются компьютеризированные системы для повышения точности и повышения объективности государственных функций.
Доступность массивных наборов данных позволила легко получать новые идеи с помощью компьютеров. В результате алгоритмы, представляющие собой набор пошаговых инструкций, которым компьютеры следуют для выполнения задачи, стали более сложными и широко распространенными инструментами для автоматического принятия решений. 2 Хотя алгоритмы используются во многих контекстах, мы сосредотачиваемся на компьютерных моделях, которые делают выводы на основе данных о людях, включая их личности, демографические атрибуты, их предпочтения и их вероятное будущее поведение, а также объекты, связанные с ними. 3
«Алгоритмы используют объемы макро- и микроданных, чтобы влиять на решения, влияющие на людей в целом ряде задач, от создания рекомендаций из фильмов до помощи банкам в определении кредитоспособности людей.”
В мире до алгоритмов люди и организации принимали решения о найме, рекламе, вынесении уголовных приговоров и кредитовании. Эти решения часто регулируются федеральными законами, законами штата и местными законами, которые регулируют процессы принятия решений с точки зрения справедливости, прозрачности и беспристрастности. Сегодня некоторые из этих решений полностью принимаются или на них влияют машины, масштаб и статистическая точность которых обещают беспрецедентную эффективность. Алгоритмы используют объемы макро- и микроданных, чтобы влиять на решения, влияющие на людей в целом ряде задач, от создания рекомендаций из фильмов до помощи банкам в определении кредитоспособности людей. 4 В машинном обучении алгоритмы полагаются на несколько наборов данных или обучающих данных, которые определяют правильные выходные данные для некоторых людей или объектов. На основе этих обучающих данных он затем изучает модель, которую можно применить к другим людям или объектам, и делать прогнозы о том, какими должны быть правильные выходные данные для них. 5
Однако, поскольку машины могут по-разному обращаться с людьми и объектами, находящимися в одинаковом положении, исследования начинают выявлять некоторые тревожные примеры, когда реальность алгоритмического принятия решений не оправдывает наших ожиданий.Учитывая это, некоторые алгоритмы рискуют воспроизвести и даже усилить человеческие предубеждения, особенно те, которые затрагивают защищенные группы. 6 Например, автоматическая оценка риска, используемая судьями США для определения пределов освобождения под залог и вынесения приговора, может привести к неверным выводам, что приведет к значительным совокупным последствиям для определенных групп, таким как более длительные сроки тюремного заключения или более высокие сроки освобождения под залог для цветных.
В этом примере решение порождает «предвзятость» — термин, который мы определяем в широком смысле, поскольку он относится к результатам, которые систематически менее благоприятны для отдельных лиц в определенной группе и где нет существенных различий между группами, которые оправдывают такой вред. 7 Предвзятость в алгоритмах может возникать из-за нерепрезентативных или неполных обучающих данных или из-за неверной информации, отражающей историческое неравенство. Если оставить без внимания предвзятые алгоритмы, они могут привести к решениям, которые могут иметь коллективное разрозненное влияние на определенные группы людей даже без намерения программиста проводить различие. Изучение предполагаемых и непредвиденных последствий алгоритмов необходимо и своевременно, особенно потому, что текущая государственная политика может быть недостаточной для выявления, смягчения и устранения последствий для потребителей.
Поскольку алгоритмы используются в самых разных приложениях, мы утверждаем, что операторы и другие заинтересованные стороны должны проявлять усердие в упреждающем устранении факторов, способствующих предвзятости. Выявление и своевременное реагирование на алгоритмическую предвзятость потенциально может предотвратить вредное воздействие на пользователей и тяжелую ответственность перед операторами и создателями алгоритмов, включая компьютерных программистов, правительство и лидеров отрасли. Эти участники составляют аудиторию серии предложений по смягчению последствий, которые будут представлены в этом документе, потому что они либо создают, лицензируют, распространяют, либо им поручено регулировать или законодательно закреплять алгоритмическое принятие решений для уменьшения дискриминационных намерений или последствий.
Наше исследование представляет основу для алгоритмической гигиены , которая определяет некоторые конкретные причины предубеждений и использует передовой опыт для их выявления и смягчения. Мы также представляем набор рекомендаций государственной политики, которые способствуют справедливому и этичному развертыванию технологий искусственного интеллекта и машинного обучения.
Этот документ основан на мнениях 40 лидеров мнений из различных академических дисциплин, секторов промышленности и организаций гражданского общества, которые участвовали в одном из двух круглых столов. 8 Участники круглого стола активно обсуждали концепции, связанные с алгоритмическим дизайном, подотчетностью и справедливостью, а также технические и социальные компромиссы, связанные с различными подходами к обнаружению и смягчению предвзятости.
Наша цель — сопоставить проблемы, с которыми компьютерные программисты и лидеры отрасли сталкиваются при разработке алгоритмов, с проблемами политиков и групп гражданского общества, которые оценивают их последствия. Чтобы сбалансировать инновации искусственного интеллекта и алгоритмов машинного обучения с защитой прав личности, мы представляем набор рекомендаций государственной политики, передовых методов саморегулирования и стратегий, ориентированных на потребителя, — все из которых способствуют справедливому и этичному развертыванию этих технологий. .
Наши рекомендации по государственной политике включают обновление законов о недискриминации и гражданских правах для применения к цифровым технологиям, использование нормативных «песочниц» для стимулирования экспериментов по борьбе с предвзятостью и безопасных гаваней для использования конфиденциальной информации для выявления и смягчения предубеждений. Мы также описываем набор передовых практик саморегулирования, таких как разработка заявления о влиянии предвзятости, инклюзивных принципов проектирования и кросс-функциональных рабочих групп. Наконец, мы предлагаем дополнительные решения, ориентированные на алгоритмическую грамотность среди пользователей и формальные механизмы обратной связи с группами гражданского общества.
В следующем разделе представлены пять примеров алгоритмов, объясняющих причины и источники их предвзятости. Позже в статье мы обсудим компромиссы между справедливостью и точностью в смягчении алгоритмической предвзятости, а затем предложим надежные передовые практики саморегулирования, рекомендации государственной политики и ориентированные на потребителя стратегии для устранения предубеждений в Интернете. В заключение мы подчеркнем важность упреждающего подхода к ответственному и этичному использованию машинного обучения и других автоматизированных инструментов принятия решений.
Примеры алгоритмических предубеждений
Алгоритмическая предвзятость может проявляться по-разному с разной степенью последствий для испытуемой группы. Рассмотрим следующие примеры, которые иллюстрируют как ряд причин, так и следствий, которые либо непреднамеренно применяют различное лечение к группам, либо намеренно оказывают на них разное воздействие.
Смещение в инструментах онлайн-наймаИнтернет-магазин Amazon, в котором 60% сотрудников во всем мире составляют мужчины и где мужчины занимают 74% руководящих должностей в компании, недавно прекратил использование алгоритма найма после обнаружения гендерной предвзятости. 9 Данные, которые инженеры использовали для создания алгоритма, были получены из резюме, отправленных в Amazon за 10-летний период, преимущественно от белых мужчин. Алгоритм был обучен распознавать шаблоны слов в резюме, а не соответствующие наборы навыков, и эти данные сравнивались с преимущественно мужским инженерным отделом компании, чтобы определить, подходит ли кандидат. В результате программа искусственного интеллекта наказывала любое резюме, содержащее слово «женское» в тексте, и понижала рейтинг женщин, посещавших женские колледжи, что приводило к предвзятости по признаку пола. 10
Amazon прекратил использовать алгоритм найма, обнаружив, что он привел к гендерным предубеждениям при приеме на работу. (Кредит: Брайан Снайдер / Рейтер) Предвзятость в словесных ассоциацияхИсследователи Принстонского университета использовали готовое программное обеспечение для машинного обучения искусственного интеллекта, чтобы проанализировать и связать 2,2 миллиона слов. Они обнаружили, что европейские имена воспринимались как более приятные, чем имена афроамериканцев, и что слова «женщина» и «девушка» чаще ассоциировались с искусством, а не с наукой и математикой, которые, скорее всего, были связаны с мужчинами. . 11 При анализе этих словесных ассоциаций в обучающих данных алгоритм машинного обучения учитывал существующие расовые и гендерные предубеждения, проявляемые людьми. Если выученные ассоциации этих алгоритмов использовались как часть алгоритма ранжирования в поисковых системах или для генерации предложений слов как часть инструмента автозаполнения, это могло иметь кумулятивный эффект усиления расовых и гендерных предубеждений.
Смещение в интернет-рекламеЛатанья Суини, исследователь из Гарварда и бывший технический директор Федеральной торговой комиссии (FTC), обнаружила, что поисковые запросы по афроамериканским именам в Интернете с большей вероятностью возвращали этому человеку рекламу из службы, которая ведет записи об арестах, по сравнению с результаты объявления для белых имен. 12 Ее исследование также показало, что такая же дифференцированная трактовка имела место при микротаргетинге кредитных карт с более высокими процентными ставками и других финансовых продуктов, когда компьютер сделал вывод, что испытуемые были афроамериканцами, несмотря на то, что они имели такое же происхождение, как и белые. 13 Во время публичной презентации на слушаниях в Федеральной торговой комиссии по большим данным Суини продемонстрировал, как веб-сайт, посвященный празднованию столетия черного братства, постоянно получал рекламные предложения о покупке «записей об аресте» или получении кредита с высокой процентной ставкой. карточные предложения. 14
Смещение в технологии распознавания лицИсследователь из Массачусетского технологического института Джой Буоламвини обнаружила, что алгоритмы трех коммерчески доступных программных систем распознавания лиц не распознают лица с более темной кожей. 15 Как правило, в большинстве наборов данных для обучения распознаванию лиц более 75 процентов составляют мужчины и более 80 процентов — белые. Когда человек на фотографии был белым мужчиной, программа в 99% случаев точно определяла человека как мужчину.Согласно исследованию Буоламвини, процент ошибок продукта для трех продуктов в целом составлял менее одного процента, но увеличился до более чем 20 процентов в одном продукте и до 34 процентов в двух других при идентификации темнокожих женщин как женщин. 16 В ответ на результаты анализа лица Буоламвини и IBM, и Microsoft взяли на себя обязательство повысить точность своего программного обеспечения для распознавания лиц с более темной кожей.
Предвзятость в алгоритмах уголовного правосудияПризнание возможности и причин предвзятости — первый шаг в любом подходе к смягчению последствий.
Алгоритм COMPAS (Профилирование исправительных правонарушителей для альтернативных санкций), который используется судьями для прогнозирования того, должны ли обвиняемые быть задержаны или освобождены под залог до суда, был признан предвзятым по отношению к афроамериканцам, согласно отчету ProPublica. 17 Алгоритм присваивает оценку риска вероятности совершения обвиняемым правонарушения в будущем, опираясь на объемные данные, доступные в записях об арестах, демографические данные обвиняемого и другие переменные.По сравнению с белыми, у которых была одинаковая вероятность повторного совершения преступления, афроамериканцы с большей вероятностью получали более высокий балл риска, что приводило к более длительным срокам содержания под стражей в ожидании суда. 18 Northpointe, фирма, которая продает результаты алгоритма, предлагает доказательства для опровержения таких утверждений и утверждает, что для оценки справедливости продукта используются неверные метрики — тема, к которой мы вернемся позже в статье.
Хотя эти примеры предвзятости не являются исчерпывающими, они предполагают, что эти проблемы являются эмпирической реальностью, а не просто теоретическими проблемами.Они также иллюстрируют, как эти результаты возникают, и в некоторых случаях без злого умысла со стороны создателей или операторов алгоритма. Признание возможности и причин предвзятости — первый шаг в любом подходе к смягчению последствий. По этому поводу участник круглого стола Рикардо Баеза-Ятс из NTENT заявил, что «[компании] по-прежнему будут иметь проблемы с обсуждением алгоритмической предвзятости, если они не будут ссылаться на саму фактическую предвзятость».
Причины предвзятости
Барокас и Селбст отмечают, что предвзятость может закрасться на всех этапах проекта: «… будь то определение проблемы, которую необходимо решить таким образом, чтобы по-разному воздействовать на классы, неспособность распознать или устранить статистические предубеждения, воспроизвести прошлые предрассудки или рассмотреть недостаточно богатый набор факторов.” 19 Участники круглого стола уделяли особое внимание предвзятости, возникающей из-за недостатков данных, используемых для обучения алгоритмов. «Некорректные данные — большая проблема, — заявила участница круглого стола Люси Вассерман из Google, — особенно для групп, над защитой которых прилагают все усилия». Хотя причин много, мы сосредоточимся на двух из них: исторических человеческих предубеждениях и неполных или нерепрезентативных данных .
Исторические человеческие предубежденияИсторические человеческие предубеждения сформированы широко распространенными и часто глубоко укоренившимися предубеждениями против определенных групп, которые могут привести к их воспроизведению и усилению в компьютерных моделях.В алгоритме COMPAS, если афроамериканцы с большей вероятностью будут арестованы и заключены в тюрьму в США из-за исторического расизма, различий в полицейской практике или других неравенств в системе уголовного правосудия, эти реалии будут отражены в данных обучения и использованы вносить предложения о задержании подсудимого. Если в модель учесть исторические предубеждения, она будет делать те же неправильные суждения, что и люди.
Алгоритм приема на работу Amazon выявил аналогичную траекторию, когда мужчины были эталоном профессиональной «пригодности», в результате чего женщины-кандидаты и их атрибуты были занижены.Эти исторические реалии часто отражаются в разработке и исполнении алгоритмов, и они усугубляются отсутствием разнообразия, которое существует в областях компьютерной науки и науки о данных. 20
Кроме того, человеческие предубеждения могут усиливаться и сохраняться без ведома пользователя. Например, афроамериканцы, которые в первую очередь являются мишенью для опционов на кредитные карты с высокой процентной ставкой, могут обнаружить, что нажимают на этот тип рекламы, не осознавая, что они будут продолжать получать такие хищные предложения в Интернете.В этом и других случаях алгоритм может никогда не накапливать противоречащие фактам рекламные предложения (например, варианты кредита с более низкой процентной ставкой), которые потребитель мог бы иметь право и предпочел. Таким образом, разработчикам алгоритмов и операторам важно следить за такими потенциальными петлями отрицательной обратной связи, которые со временем приводят к тому, что алгоритм становится все более предвзятым.
Неполные или нерепрезентативные данные обученияНедостаточно данных для обучения — еще одна причина алгоритмической ошибки.Если данные, используемые для обучения алгоритма, более репрезентативны для одних групп людей, чем для других, прогнозы модели также могут быть систематически хуже для непредставленных или недостаточно представительных групп. Например, в экспериментах Буоламвини по анализу лиц плохое распознавание лиц с более темной кожей в значительной степени объяснялось их недостаточной статистической репрезентативностью в данных обучения. То есть алгоритм предположительно уловил определенные черты лица, такие как расстояние между глазами, форма бровей и вариации оттенков кожи лица, как способы обнаружения мужских и женских лиц.Однако черты лица, которые были более репрезентативными в данных обучения, не были столь разнообразными и, следовательно, менее надежными для различения цвета лица, что даже приводило к ошибочной идентификации темнокожих женщин как мужчин.
Тернер Ли утверждал, что часто отсутствие разнообразия среди программистов, разрабатывающих обучающую выборку, может приводить к недопредставлению конкретной группы или конкретных физических атрибутов. 21 Выводы Буоламвини были связаны с ее тщательностью в тестировании, выполнении и оценке различных проприетарных программ для анализа лица в различных условиях, исправляя отсутствие разнообразия в их выборках.
И наоборот, алгоритмы со слишком большим объемом данных или избыточным представлением могут склонить решение к конкретному результату. Исследователи из Джорджтаунской школы права обнаружили, что около 117 миллионов взрослых американцев участвуют в сетях распознавания лиц, используемых правоохранительными органами, и что афроамериканцы с большей вероятностью будут выделены в первую очередь из-за того, что их избыточно представлены в базах данных фотографов. 22 Следовательно, лица афроамериканцев имели больше возможностей для ложного сопоставления, что производило искаженный эффект.
Стратегии обнаружения смещения
Понимание различных причин предубеждений — это первый шаг к внедрению эффективной алгоритмической гигиены. Но как операторы алгоритмов могут оценить, действительно ли их результаты предвзяты? Даже когда ошибки в обучающих данных исправлены, результаты все равно могут быть проблематичными, потому что контекст имеет значение на этапе обнаружения смещения.
«Даже когда ошибки в обучающих данных исправлены, результаты все равно могут быть проблематичными, потому что контекст имеет значение на этапе обнаружения смещения.”
Во-первых, все подходы к обнаружению должны начинаться с осторожного обращения с конфиденциальной информацией пользователей, включая данные, идентифицирующие членство человека в группе, защищенной на федеральном уровне (например, раса, пол). В некоторых случаях операторы алгоритмов могут также беспокоиться о принадлежности человека к какой-либо другой группе, если они также подвержены несправедливым результатам. Примером этого могут быть приемные комиссары колледжей, обеспокоенные тем, что алгоритм исключает абитуриентов из малообеспеченных или сельских районов; это люди, которые могут не находиться под защитой государства, но подвержены определенному ущербу (например,г., финансовые затруднения).
В первом случае системная предвзятость в отношении защищаемых классов может привести к коллективным, разрозненным воздействиям , которые могут иметь основу для юридически признанного вреда, такого как отказ в предоставлении кредита, расовое профилирование в Интернете или массовое наблюдение. 23 В последнем случае результаты алгоритма могут давать неравных результатов, или неравные частоты ошибок для разных групп, но они не могут нарушать законодательные запреты, если не было намерения проводить различие.
Эти проблемные результаты должны привести к дальнейшему обсуждению и осознанию того, как алгоритмы работают с конфиденциальной информацией, а также к компромиссам в отношении справедливости и точности моделей.
Алгоритмы и конфиденциальная информацияХотя интуитивно привлекательно думать, что алгоритм может не замечать чувствительные атрибуты, это не всегда так. 24 Критики указали, что алгоритм может классифицировать информацию на основе онлайн-прокси для чувствительных атрибутов, создавая предубеждение против группы даже без принятия решений, непосредственно основанных на членстве в этой группе.Барокас и Селбст определяют онлайн-прокси как «факторы, используемые в процессе оценки алгоритма, которые являются просто заменой для защищенных групп, например, почтовый индекс в качестве прокси для расы или рост и вес в качестве заместителей для пола». 25 Они утверждают, что прокси-серверы, часто связанные с алгоритмами, могут приводить как к ошибкам, так и к дискриминационным результатам, например, в случаях, когда почтовый индекс используется для определения решений о цифровом кредитовании или гонка приводит к разным результатам. 26 Рекламная платформа Facebook содержала прокси-серверы, которые позволяли продавцам жилья микротаргетировать предпочтительных арендаторов и покупателей, щелкая по точкам данных, включая предпочтения по почтовому индексу. 27 Таким образом, возможно, что алгоритм, который полностью игнорирует чувствительный атрибут, может фактически дать тот же результат, что и алгоритм, который использует атрибут дискриминационным образом.
«Хотя интуитивно привлекательно думать, что алгоритм может не замечать чувствительные атрибуты, это не всегда так».
Например, Amazon приняла корпоративное решение исключить определенные районы из своей системы доставки Prime в тот же день. Их решение основывалось на следующих факторах: имел ли конкретный почтовый индекс достаточное количество членов Prime, находился ли рядом со складом и имелось ли достаточное количество людей, желающих доставить по этому почтовому индексу. 28 Хотя эти факторы соответствовали модели рентабельности компании, они привели к исключению бедных, преимущественно афроамериканских районов, преобразовав эти данные в прокси для расовой классификации. Результаты, даже непреднамеренные, дискриминировали расовые и этнические меньшинства, которые не были включены.
Аналогичным образом, алгоритм сопоставления вакансий может не получать поле пола в качестве входных данных, но он может давать разные оценки соответствия для двух резюме, которые отличаются только заменой имени «Мэри» на «Марк», потому что алгоритм обучен проводите эти различия с течением времени.
Существуют также аргументы в пользу того, что ослепление алгоритма к чувствительным атрибутам может вызвать алгоритмическое смещение в некоторых ситуациях. Корбетт-Дэвис и Гоэл в своем исследовании алгоритма COMPAS отмечают, что даже после учета «законных» факторов риска эмпирически установлено, что женщины реже совершают повторные преступления, чем мужчины во многих юрисдикциях. 29 Если алгоритму запрещено сообщать разные баллы оценки риска для двух обвиняемых по уголовным делам, которые различаются только по полу, судьи могут с меньшей вероятностью освободить обвиняемых-женщин, чем обвиняемых-мужчин, с равными фактическими рисками совершения другого преступления до суда.Таким образом, исключение алгоритма из любого типа чувствительного атрибута не может устранить систематическую ошибку.
Хотя участники круглого стола не пришли к соглашению об использовании онлайн-прокси в моделировании, они в основном согласились с тем, что операторы алгоритмов должны быть более прозрачными в обращении с конфиденциальной информацией, особенно если потенциальный прокси-сервер сам по себе может наносить юридический классификационный ущерб. 30 Также обсуждалось, что использование чувствительных атрибутов как часть алгоритма может быть стратегией для обнаружения и, возможно, устранения преднамеренных и непреднамеренных предубеждений.Поскольку в настоящее время это может быть ограничено правилами конфиденциальности, такими как Общие правила защиты данных Европейского Союза (GDPR) или предлагаемое федеральное законодательство США о конфиденциальности, можно привести аргумент в пользу использования нормативных песочниц и безопасных гаваней, чтобы разрешить использование конфиденциальных данных. информация при выявлении и устранении предубеждений, которые будут включены в наши рекомендации по политике.
Обнаружение смещенияПри обнаружении систематической ошибки компьютерные программисты обычно проверяют набор выходных данных, создаваемых алгоритмом, на предмет аномальных результатов.Сравнение результатов для разных групп может быть полезным первым шагом. Это можно сделать даже с помощью моделирования. Участник круглого стола Рич Каруана из Microsoft предложил компаниям рассмотреть возможность моделирования прогнозов (как истинных, так и ложных), прежде чем применять их к реальным сценариям. «Нам почти необходим вторичный процесс сбора данных, потому что иногда модель [выдает] нечто совершенно иное», — поделился он. Например, если средний балл алгоритма подбора вакансий для кандидатов-мужчин выше, чем для женщин, может потребоваться дополнительное исследование и моделирование.
Однако обратная сторона этих подходов состоит в том, что не все неравные результаты несправедливы. Участник круглого стола Солон Барокас из Корнельского университета резюмировал это, сказав: «Возможно, мы обнаружим, что у нас есть очень точная модель, но она все равно дает несопоставимые результаты. Это может быть прискорбно, но справедливо ли это? » Альтернативой учету неравных результатов может быть рассмотрение равенства количества ошибок и того, больше ли ошибок у одной группы людей, чем у другой.По этому поводу Изабель Клуманн из Facebook поделилась, что «у общества есть ожидания. Один из них не заключается в непропорциональном заключении в тюрьму одной группы меньшинства [в результате алгоритма] ».
Как показали дебаты вокруг алгоритма COMPAS, даже частота ошибок не является простой лакмусовой бумажкой для смещенных алгоритмов. Компания Northpointe, разработавшая алгоритм COMPAS, опровергает утверждения о расовой дискриминации. Они утверждают, что среди обвиняемых, которым присвоена одинаковая оценка высокого риска, афроамериканцы и белые обвиняемые имеют почти равные уровни рецидивизма, так что по этому показателю в решении алгоритма нет ошибки. 31 По их мнению, судьи могут рассматривать свой алгоритм без какой-либо ссылки на гонку в решениях об освобождении под залог и освобождении под залог.
Как правило, невозможно иметь одинаковую частоту ошибок между группами для всех разных частот ошибок. 32 ProPublica сосредоточилась на одном уровне ошибок, а Northpointe — на другом. Таким образом, необходимо установить некоторые принципы, для которых частота ошибок должна быть уравновешена в каких ситуациях, чтобы быть справедливыми.
Алгоритм COMPAS, который используется судьями для прогнозирования того, должны ли обвиняемые быть задержаны или освобождены под залог до суда, привлек внимание к заявлениям о потенциальной расовой дискриминации.(Фото: Стивен Лам / Reuters)Однако различение того, как алгоритм работает с конфиденциальной информацией, и потенциальных ошибок может быть проблематичным для операторов алгоритмов, политиков и групп гражданского общества. 33 «Компании потеряют много, если мы не будем проводить различие между ними», — сказала Джули Брилл из Microsoft. По крайней мере, участники круглого стола согласились с тем, что алгоритмы не должны увековечивать историческое неравенство и что необходимо проделать большую работу для решения проблемы онлайн-дискриминации. 34
Компромиссы справедливости и точности
Далее необходимо обсуждение компромиссов и этики. Здесь следует сосредоточить внимание на оценке как социальных представлений о «справедливости», так и возможных социальных издержек. В своем исследовании алгоритма COMPAS Корбетт-Дэвис, Гоэль, Пирсон, Феллер и Хук видят «внутреннее противоречие между минимизацией насильственных преступлений и удовлетворением общих представлений о справедливости». 35 Они пришли к выводу, что оптимизация с точки зрения общественной безопасности приводит к решениям, которые наказывают цветных подсудимых, при этом удовлетворяя определениям правовой и социальной справедливости, и может привести к большему количеству освобождений подсудимых с высоким риском, что отрицательно скажется на общественной безопасности. 36 Более того, негативное воздействие на общественную безопасность может также непропорционально сильно повлиять на афроамериканские и белые районы, что также приведет к издержкам справедливости.
Если цель состоит в том, чтобы избежать усиления неравенства, что же тогда должны делать разработчики и операторы алгоритмов, чтобы смягчить потенциальные предубеждения? Мы утверждаем, что разработчики алгоритмов должны сначала найти способы уменьшить неравенство между группами, не жертвуя общей производительностью модели, особенно когда кажется, что существует компромисс.
Несколько участников круглого стола утверждали, что существуют возможности для повышения справедливости и точности алгоритмов. Для программистов исследование очевидных ошибок в программном обеспечении может выявить, почему модель не была максимальной для общей точности. Устранение этих ошибок может повысить общую точность. Наборы данных, которые могут быть недостаточно репрезентативными для определенных групп, могут потребовать дополнительных обучающих данных для повышения точности принятия решений и уменьшения несправедливых результатов.Эксперименты Буоламвини по распознаванию лиц являются хорошими примерами такого подхода к справедливости и точности.
Участница круглого стола Сара Холланд из Google указала на толерантность к риску, связанную с подобными компромиссами, когда она поделилась, что «повышение риска также связано с поднятием вопросов справедливости». Таким образом, компании и другие операторы алгоритмов должны определить, оправданы ли социальные издержки компромиссов, вовлечены ли заинтересованные стороны в решение с помощью алгоритмов или необходимы ли люди, принимающие решения, для разработки решения.
Этические рамки имеют значение
В основе этих компромиссов в отношении справедливости и точности должно быть обсуждение этических рамок и потенциальных препятствий для задач и систем машинного обучения. В настоящее время предпринимаются несколько текущих и недавних международных и базирующихся в США усилий по разработке стандартов этического управления при использовании ИИ. 37 Ожидается, что в ближайшее время Организация экономического сотрудничества и развития (ОЭСР), состоящая из 35 членов, опубликует свои собственные руководящие принципы этического ИИ. 38 Европейский Союз недавно выпустил «Руководящие принципы этики для надежного ИИ», в которых выделяются семь принципов управления: (1) человеческое вмешательство и надзор, (2) техническая надежность и безопасность, (3) конфиденциальность и управление данными, (4) прозрачность , (5) разнообразие, недискриминация и справедливость, (6) экологическое и социальное благополучие и (7) подотчетность. 39 Этические рамки ЕС отражают явный консенсус в отношении того, что «несправедливо проводить дискриминацию» неэтично. В рамках этих руководящих принципов государства-члены связывают разнообразие и недискриминацию с принципами справедливости, обеспечивая включение и разнообразие на протяжении всего жизненного цикла системы искусственного интеллекта.Их принципы интерпретируют справедливость через призму равного доступа, инклюзивных процессов проектирования и равного обращения.
Тем не менее, даже несмотря на эти правительственные усилия, все еще на удивление сложно определить и измерить справедливость. 40 Хотя не всегда возможно удовлетворить все понятия справедливости одновременно, компании и другие операторы алгоритмов должны знать, что не существует простой метрики для измерения справедливости, которую может применить инженер-программист, особенно при проектировании. алгоритмов и определение соответствующих компромиссов между точностью и справедливостью.Справедливость — это человеческая, а не математическая решимость, основанная на общих этических убеждениях. Таким образом, алгоритмические решения, которые могут иметь серьезные последствия для людей, потребуют участия человека.
Например, хотя расхождения в обучающих данных в алгоритме COMPAS можно исправить, человеческая интерпретация справедливости все еще имеет значение. По этой причине, хотя такой алгоритм, как КОМПАС, может быть полезным инструментом, он не может заменить принятие решений, которое остается на усмотрение человеческого арбитра. 41 Мы считаем, что тщательное тестирование алгоритма может поставить под сомнение различные определения справедливости, что является полезным упражнением для компаний и других операторов алгоритмов.
«Для операторов и разработчиков алгоритмов важно всегда спрашивать себя: оставим ли мы некоторые группы людей хуже в результате конструкции алгоритма или его непредвиденных последствий? “
При принятии решения о создании и выводе алгоритмов на рынок необходимо учитывать этику вероятных результатов, особенно в тех областях, где правительства, гражданское общество или политики видят потенциал нанесения ущерба и где существует риск сохранения существующих предубеждений или принятия защищенных группы, более уязвимые к существующему социальному неравенству.Вот почему для операторов и разработчиков алгоритмов важно всегда спрашивать себя: Оставим ли мы некоторые группы людей в худшем положении в результате конструкции алгоритма или его непредвиденных последствий?
Мы предлагаем, чтобы этот вопрос был одним из многих, которые создатели и операторы алгоритмов должны учитывать при разработке, выполнении и оценке алгоритмов, которые описаны в следующих предложениях по смягчению последствий. Наше первое предложение касается обновления U.S. Законы о недискриминации применимы к цифровому пространству.
Предложения по смягчению последствий
Необходимо обновить законы о недискриминации и других гражданских правах, чтобы интерпретировать и компенсировать разрозненные воздействия в Интернете
Чтобы завоевать доверие политиков, программисты, компании и другие операторы алгоритмов должны соблюдать законы и нормативные акты США, которые в настоящее время запрещают дискриминацию в общественных местах. Исторически сложилось так, что законы и постановления о недискриминации недвусмысленно определяют пороговые значения и параметры для несопоставимого отношения к защищаемым классам.Закон о гражданских правах 1964 года «запрещает дискриминацию по признаку пола, а также расы при приеме на работу, продвижении по службе и увольнении». Закон о справедливом жилищном обеспечении 1968 года запрещает дискриминацию классов, находящихся под федеральной защитой, при продаже, аренде и финансировании жилья, а также в других сделках, связанных с жильем. Принятый в 1974 году Закон о равных возможностях кредита запрещает любому кредитору дискриминировать любого заявителя по кредитным операциям любого типа на основании защищенных характеристик. Хотя эти законы не обязательно смягчают и устраняют другие неявные или неосознанные предубеждения, которые могут быть встроены в алгоритмы, компании и другие операторы должны избегать нарушения этих установленных законом ограничений при разработке алгоритмов, а также смягчать их неявную озабоченность по поводу предотвращения прошлой дискриминации. продолжение.
Участница круглого стола Венди Андерсон из офиса конгрессмена Вэл Демингс заявила: «[Типично] законодатели слышат только тогда, когда происходит что-то плохое. Нам нужно найти способ защитить тех, кто в этом нуждается, не подавляя инноваций ». Конгресс может разъяснить, как эти законы о недискриминации применяются к типам жалоб, недавно обнаруженных в цифровом пространстве, поскольку большинство этих законов были написаны до появления Интернета. 42 Такое законодательное действие может обеспечить более четкие ограничения, которые срабатывают, когда алгоритмы способствуют юридически признанному ущербу.Более того, когда создатели и операторы алгоритмов понимают, что это могут быть более или менее не подлежащие обсуждению факторы, технический дизайн будет более продуманным, отойдя от моделей, которые могут вызывать и усугублять явную дискриминацию, например, рамки дизайна, которые исключают, а не включают определенные входы или не проверяются на предвзятость. 43
Операторы алгоритмов должны разработать отчет о влиянии смещенияПосле того, как идея алгоритма была проверена на соответствие законам о недискриминации, мы предлагаем операторам алгоритмов разработать заявление о влиянии предвзятости, которое мы предлагаем в качестве шаблона вопросов, которые можно гибко применять, чтобы направлять их через проектирование, реализацию и мониторинг. фазы.
В качестве практики саморегулирования заявление о влиянии смещения может помочь исследовать и предотвратить любые потенциальные смещения, которые заложены в алгоритмическом решении или являются его результатом. В качестве передовой практики операторы алгоритмов должны провести мозговой штурм по основному набору исходных предположений о цели алгоритма до его разработки и выполнения. Мы предлагаем, чтобы операторы применяли заявление о влиянии смещения для оценки цели, процесса и производства алгоритма, где это уместно.Участники круглого стола также отметили важность создания кросс-функциональной и междисциплинарной команды для создания и реализации заявления о влиянии предвзятости.
- Институт AI Now Нью-Йоркского университета
Институт AI Now при Нью-Йоркском университете уже представил структуру модели, которую правительственные учреждения могут использовать для создания алгоритмических оценок воздействия (AIA), которые оценивают потенциальные пагубные последствия алгоритма таким же образом, как окружающая среда, конфиденциальность, данные или права человека. заявления о воздействии. 44 Хотя могут быть различия в реализации, учитывая тип прогнозной модели, AIA включает в себя несколько раундов проверки внутренней, внешней и общественной аудиторией. Во-первых, предполагается, что после этого обзора компания с помощью более технических внешних экспертов разработает список потенциального вреда или предвзятости в своей самооценке. Во-вторых, если кажется, что произошла предвзятость, AIA требует, чтобы уведомление было направлено затронутым группам населения, и открывается период комментариев для ответа.В-третьих, процесс AIA рассчитывает на то, что федеральные и другие организации поддержат право пользователей оспаривать алгоритмические решения, которые кажутся несправедливыми.
Хотя процесс AIA поддерживает существенную обратную связь, может отсутствовать как необходимая предусмотрительность, ведущая к решению, так и надзор за положениями алгоритма. Более того, предлагаемое нами заявление о влиянии предвзятости начинается с структуры, которая определяет автоматизированных решений , которые должны быть подвергнуты такой проверке, стимулированию операторов и взаимодействию с заинтересованными сторонами.
- Какие автоматизированные решения?
В случае определения того, какие автоматизированные решения требуют такой проверки, операторы алгоритмов должны начинать с вопросов о том, будет ли возможен отрицательный или непредвиденный результат в результате алгоритма, для кого и серьезность последствий для членов затронутых группа, если не обнаружена и не устранена. Анализ установленных правовых мер защиты в отношении справедливого жилья, занятости, кредита, уголовного правосудия и здравоохранения должен служить отправной точкой для определения того, какие решения следует рассматривать с особой осторожностью при разработке и тестировании любого алгоритма, используемого для прогнозирования результатов или принятия важных решений о приемлемости о доступе к пособию.Это особенно верно, учитывая правовые предписания против использования данных, которые могут иметь разрозненное влияние на защищаемый класс или другой установленный ущерб. Таким образом, мы предлагаем операторам постоянно ставить под сомнение потенциальные правовые, социальные и экономические последствия и потенциальные обязательства, связанные с этим выбором, при определении того, какие решения следует автоматизировать и как автоматизировать их с минимальными рисками.
- Каковы стимулы для пользователей?
Поощрения также должны побуждать организации к активному устранению алгоритмической предвзятости.И наоборот, операторы, которые создают и внедряют алгоритмы, обеспечивающие более справедливые результаты, также должны быть признаны политиками и потребителями, которые будут больше доверять им в их практике. Когда компании применяют эффективную алгоритмическую гигиену до, во время и после внедрения алгоритмического принятия решений, они должны быть вознаграждены и, возможно, публично признаны за передовой опыт.
- Как вовлекаются заинтересованные стороны?
Наконец, последний элемент, инкапсулированный в заявлении о влиянии смещения, должен включать участие заинтересованных сторон, которые могут помочь компьютерным программистам в выборе входных и выходных данных для определенных автоматизированных решений.«Технология успешна, когда пользователи понимают продукт лучше, чем его дизайнеры», — сказал Рич Каруана из Microsoft. Вовлечение пользователей на раннем этапе и на протяжении всего процесса приведет к усовершенствованию алгоритмов, что в конечном итоге приведет к улучшению взаимодействия с пользователем.
Обязанности заинтересованных сторон могут также распространяться на организации гражданского общества, которые могут внести вклад в обсуждение структуры алгоритма. «Компании [должны] привлекать гражданское общество», — поделилась Миранда Боген из Upturn. «В противном случае они пойдут со своими жалобами в прессу и регулирующие органы.«Возможным решением для операторов алгоритмов могло бы стать создание консультативного совета организаций гражданского общества, который, работая вместе с компаниями, может быть полезным при определении объема процедуры и прогнозирования предубеждений на основе их базового опыта.
- Шаблон отчета о влиянии смещения
Эти три основополагающих элемента для заявления о влиянии смещения отражены в дискретном наборе вопросов, на которые операторы должны ответить на этапе проектирования, чтобы отфильтровать потенциальные смещения (таблица 1).В качестве основы саморегулирования компьютерные программисты и другие операторы алгоритмов могут создать инструмент этого типа до разработки и выполнения модели.
Таблица 1. Шаблон вопросов проектирования для отчета о влиянии систематической ошибки| Что будет делать автоматизированное решение? |
| Кто является аудиторией алгоритма и кого он больше всего затронет? |
| Есть ли у нас данные для обучения, чтобы делать правильные прогнозы относительно решения? |
| Достаточно ли разнообразны и надежны обучающие данные? Каков жизненный цикл данных алгоритма? |
| Какие группы нас беспокоят, когда речь идет об ошибках в обучающих данных, разном подходе и влиянии? |
| Как будет обнаруживаться потенциальная систематическая ошибка? |
| Как и когда будет тестироваться алгоритм? Кто будет объектами тестирования? |
| Каким будет порог для измерения и коррекции систематической ошибки в алгоритме, особенно в отношении защищенных групп? |
| Каковы стимулы для операторов? |
| Что мы получим при разработке алгоритма? |
| Каковы потенциально плохие результаты и как мы узнаем об этом? |
| Как открыть (e.g., в коде или намерении) будем ли мы доводить процесс разработки алгоритма до внутренних партнеров, клиентов и заказчиков? |
| Какое вмешательство будет предпринято, если мы предскажем, что могут быть плохие результаты, связанные с разработкой или развертыванием алгоритма? |
| Как вовлекаются другие заинтересованные стороны? |
| Какова обратная связь алгоритма для разработчиков, внутренних партнеров и клиентов? |
| Участвуют ли организации гражданского общества в разработке алгоритма? |
| Было ли учтено разнообразие при проектировании и исполнении? |
| Будет ли алгоритм влиять на культурные группы и по-разному действовать в культурном контексте? |
| Достаточно ли представительна группа разработчиков, чтобы уловить эти нюансы и спрогнозировать применение алгоритма в различных культурных контекстах? Если нет, какие шаги предпринимаются, чтобы сделать эти сценарии более заметными и понятными для дизайнеров? |
| Достаточно ли разнообразны обучающие данные с учетом цели алгоритма? |
| Существуют ли законодательные ограничения, которые компании должны учитывать, чтобы гарантировать, что алгоритм является как законным, так и этичным? |
Разнообразие дизайна
Операторы алгоритмов должны также учитывать роль разнообразия в своих рабочих группах, данные обучения и уровень культурной чувствительности в своих процессах принятия решений.Предварительное использование разнообразия при разработке алгоритмов вызовет и потенциально предотвратит пагубные дискриминационные последствия для определенных защищаемых групп, особенно расовых и этнических меньшинств. Хотя непосредственные последствия предубеждений в этих областях могут быть небольшими, огромное количество цифровых взаимодействий и выводов может составить новую форму систематической предвзятости. Следовательно, операторы алгоритмов не должны сбрасывать со счетов возможность или преобладание предвзятости и должны стремиться к тому, чтобы для разработки алгоритма использовались разнообразные кадры, интеграция инклюзивных пространств в свои продукты или использование «разнообразия в дизайне», когда преднамеренные и прозрачные действия будут быть приняты для обеспечения того, чтобы культурные предубеждения и стереотипы были устранены заблаговременно и надлежащим образом.Добавление инклюзивности в дизайн алгоритма может потенциально проверить культурную инклюзивность и чувствительность алгоритмов для различных групп и помочь компаниям избежать того, что может быть спорным и затруднительным алгоритмическим результатом.
Заявление о влиянии смещения не должно быть исчерпывающим инструментом. Для алгоритмов, ставящих на карту больше, постоянный анализ их выполнения должен быть включен в процесс. Цель здесь состоит в том, чтобы отслеживать разрозненные воздействия модели, граничащие с неэтичным, несправедливым и несправедливым принятием решений.Когда процесс выявления и прогнозирования цели алгоритма будет достигнут, надежная петля обратной связи поможет в обнаружении предвзятости, что приводит к следующей рекомендации, продвигающей регулярные аудиты.
Другие передовые методы саморегулирования
Операторы алгоритмов должны регулярно проверять на предмет систематической ошибки
Формальный и регулярный аудит алгоритмов для проверки смещения — еще одна передовая практика для обнаружения и смягчения смещения. О важности этих аудитов участник круглого стола Джон Клейнберг из Корнельского университета поделился, что «у алгоритма нет другого выбора, кроме как заранее продумать».«Аудиты побуждают анализировать как входные данные, так и выходные решения, и, когда они проводятся сторонним оценщиком, они могут дать представление о поведении алгоритма. Хотя для некоторых аудитов могут потребоваться технические знания, это не всегда так. Программное обеспечение для распознавания лиц, которое ошибочно идентифицирует цветных людей в большей степени, чем белых, — это случай, когда заинтересованное лицо или пользователь может определить предвзятые результаты, ничего не зная о том, как алгоритм принимает решения. «Мы должны ожидать, что компьютеры будут иметь контрольный след», — поделилась участница круглого стола Миранда Боген из Upturn.Разработка регулярного и тщательного аудита данных, собранных для алгоритмической работы, наряду с ответами разработчиков, гражданского общества и других лиц, на которых влияет алгоритм, позволит лучше выявлять и, возможно, предотвращать предубеждения.
«Разработка регулярного и тщательного аудита данных, собранных для алгоритмической работы, наряду с ответами разработчиков, гражданского общества и других лиц, на которых влияет алгоритм, позволит лучше выявить и, возможно, предотвратить предвзятость».
Опыт государственных служащих округа Аллегейни свидетельствует о важности аудита третьей стороной.В 2016 году Департамент социальных служб запустил инструмент поддержки принятия решений — Allegheny Family Screening Tool (AFST), чтобы получить оценку, по которой дети, скорее всего, будут выселены из дома в течение двух лет или будут повторно направлены. окружное управление по защите детей в связи с подозрением в жестоком обращении. Округ взял на себя ответственность за использование инструмента, работал совместно с разработчиком и заказал независимую оценку его прямого и косвенного воздействия на процесс проверки на жестокое обращение, включая точность решений, рабочую нагрузку и последовательность.Должностные лица округа также запросили у экспертов дополнительное независимое исследование, чтобы определить, дискриминирует ли программное обеспечение определенные группы. В 2017 году результаты действительно выявили некоторые статистические диспропорции с более высоким уровнем ошибок по расовым и этническим группам. Белые дети, у которых был самый высокий риск жестокого обращения, с меньшей вероятностью были изгнаны из своих домов по сравнению с афроамериканскими детьми с аналогичными оценками риска. 45 Округ отреагировал на эти выводы в рамках перестройки инструмента, и в ноябре 2018 года была внедрена вторая версия. 46
Facebook недавно завершил аудит гражданских прав, чтобы определить, как он справляется с проблемами и отдельными лицами из защищенных групп. 47 После раскрытия того, как платформа решала различные проблемы, включая подавление избирателей, модерацию контента, конфиденциальность и разнообразие, компания взяла на себя обязательство провести обновленный аудит своей внутренней инфраструктуры для рассмотрения жалоб, связанных с нарушением гражданских прав, и решения проблем разнообразия в дизайн своей продукции по умолчанию. Недавние действия Facebook по запрету белого националистического контента или борьбе с кампаниями по дезинформации являются одними из результатов этих усилий. 48
Операторы алгоритмов должны полагаться на межфункциональные рабочие группы и опытУчастники круглого стола в целом признали идею о том, что организации должны использовать межфункциональные команды. Но движение в этом направлении может быть затруднено в уже разрозненных организациях, несмотря на технические, социальные и, возможно, юридические последствия, связанные с разработкой и исполнением алгоритма. Не все решения потребуют такого анализа между группами, но когда эти решения несут риск реального вреда, их следует использовать.Для снижения предвзятости и управления рисками, связанными с алгоритмом, совместные рабочие группы могут компенсировать слепые пятна, которые часто упускаются в небольших, сегментированных беседах и обзорах. Объединение экспертов из различных отделов, дисциплин и секторов поможет разработать стандарты и стратегии подотчетности для смягчения предубеждений в Интернете, в том числе в инженерном, юридическом, маркетинговом, стратегическом и коммуникационном направлениях.
Межфункциональные рабочие группы — независимо от того, руководят ли они внутренними или внешними экспертами — могут попытаться выявить предвзятость до и во время развертывания модели.Кроме того, партнерство между частным сектором, академическими кругами и организациями гражданского общества также может способствовать большей прозрачности в применении ИИ в различных сценариях, особенно тех, которые влияют на защищенные классы или распространяются в общественных интересах. Кейт Кроуфорд, исследователь ИИ и основатель AI Now Partnership, предположила, что «замкнутые циклы не открыты для алгоритмического аудита, обзора или публичного обсуждения», потому что они обычно усугубляют проблемы, которые они пытаются решить. 49 Далее по этому поводу участница круглого стола Наташа Дуарте из Центра демократии и технологий обратилась к проблеме Аллегени, сказав: «[C] компании должны быть более открытыми при описании ограничений своих технологий, а правительство должно знать, какие вопросы спрашивать в своих оценках », что говорит о важности более тесного сотрудничества в этой области.
Увеличение участия человека в разработке и мониторинге алгоритмовДаже с учетом всех перечисленных выше мер предосторожности все еще существует определенный риск того, что алгоритмы будут принимать необъективные решения.Люди будут продолжать играть роль в выявлении и исправлении предвзятых результатов еще долгое время после того, как алгоритм будет разработан, протестирован и запущен. Хотя больше данных может использоваться для автоматизированного принятия решений, этот процесс должен дополнять, а не полностью заменять человеческое суждение. Участник круглого стола Алекс Пейсахович из Facebook поделился: «Нам не нужно устранять модераторов-людей. Нам нужно нанять больше сотрудников и заставить их сосредоточиться на крайних случаях ». Такое мнение становится все более важным в этой области, поскольку сравнительные преимущества людей и алгоритмов становятся более различимыми, а использование того и другого улучшает результаты для онлайн-пользователей.
Люди будут продолжать играть роль в выявлении и исправлении предвзятых результатов еще долгое время после того, как алгоритм будет разработан, протестирован и запущен. (Фото: Gabrielle Lurie / Reuters)Однако последствия для конфиденциальности возникнут, когда больше людей будут участвовать в управлении алгоритмами, особенно если при создании модели или при проверке предсказаний алгоритма на предмет предвзятости задействована более конфиденциальная информация. Сроки проведения круглых столов, которые также произошли в связи с принятием GDPR в ЕС, говорят о необходимости усиления принципов конфиденциальности потребителей, когда пользователи имеют право выбирать, какими данными они хотят делиться с компаниями.Поскольку в настоящее время в США обсуждается необходимость принятия федерального законодательства о конфиденциальности, доступ к персональным данным и их использование могут стать еще более трудными, что потенциально может сделать алгоритмические модели более предвзятыми. Поскольку ценности создателей и пользователей алгоритмов меняются со временем, люди должны решать конфликты между результатами и заявленными целями. В дополнение к периодическим аудитам участие человека обеспечивает постоянную обратную связь по эффективности усилий по снижению предвзятости.
Другие рекомендации государственной политики
Как указано в документе, политики играют решающую роль в выявлении и смягчении предубеждений, обеспечивая при этом, чтобы технологии продолжали приносить положительные экономические и социальные выгоды.
Конгрессу следует внедрить нормативные «песочницы» и «безопасные гавани», чтобы обуздать онлайн-предубежденияНормативные «песочницы» воспринимаются как одна из стратегий создания временных отсрочек от регулирования, позволяющих технологиям и правилам, связанным с их использованием, развиваться вместе. Эти правила могут применяться к алгоритмической предвзятости и другим областям, где рассматриваемая технология не имеет аналогов, охватываемых существующими правилами. Вместо того, чтобы расширять сферу действия существующих правил или создавать правила в ожидании потенциального вреда, песочница позволяет внедрять инновации как в технологии, так и в ее регулировании.Даже в жестко регулируемой отрасли создание «песочниц», где инновации могут быть протестированы наряду с более легкими правилами касания, может принести пользу.
«Вместо того, чтобы расширять сферу действия существующих правил или создавать правила в ожидании потенциального вреда, песочница позволяет внедрять инновации как в технологии, так и в ее регулировании».
Например, компании финансового сектора, использующие технологии или финтех, показали, как нормативные «песочницы» могут стимулировать инновации в разработке новых продуктов и услуг. 50 Эти компании широко используют алгоритмы для всего, от выявления мошенничества до принятия решения о предоставлении кредита. Некоторые из этих действий повторяют действия обычных банков, и они по-прежнему подпадают под существующие правила, но в песочнице будут разрешены новые способы решения задач. 51 Поскольку «песочницы» дают новаторам большую свободу действий при разработке новых продуктов и услуг, им потребуется активный контроль до тех пор, пока технологии и нормативные требования не станут зрелыми. Министерство финансов США недавно сообщило не только о преимуществах, которые получили страны, внедрившие нормативные песочницы в сфере финансовых технологий, но и рекомендовало U.S. применяют «песочницы» для финансовых технологий, чтобы стимулировать инновации. 52 Учитывая широкую полезность алгоритмов для стимулирования инноваций в различных регулируемых отраслях, участники круглых столов рассмотрели потенциальную полезность расширения регуляторных песочниц на другие области, где алгоритмы могут помочь стимулировать инновации.
Можно также использовать регулирующие безопасные гавани, где регулирующий орган может указать, какие виды деятельности не нарушают существующие правила. 53 Преимущество этого подхода заключается в повышении регуляторной определенности для разработчиков и операторов алгоритмов.Например, раздел 230 Закона о порядочности в коммуникациях снял с веб-сайтов ответственность за действия их пользователей — положение, широко известное благодаря развитию таких интернет-компаний, как Facebook и Google. Позже это исключение сузилось, чтобы исключить торговлю людьми в целях сексуальной эксплуатации с принятием Закона о запрещении торговли людьми в целях сексуальной эксплуатации в Интернете и Закона о борьбе с торговлей людьми в целях сексуальной эксплуатации в Интернете. Применение аналогичного подхода к алгоритмам могло бы освободить их операторов от ответственности в определенных контекстах, сохраняя при этом защиту в других, где вред легче идентифицировать.В соответствии с предыдущим обсуждением использования определенных защищенных атрибутов, можно было бы рассмотреть безопасные гавани в тех случаях, когда сбор конфиденциальной личной информации используется для конкретных целей обнаружения и смягчения предвзятости.
Потребителям нужна более высокая алгоритмическая грамотностьШироко распространенная алгоритмическая грамотность имеет решающее значение для смягчения предвзятости. Учитывая более широкое использование алгоритмов во многих аспектах повседневной жизни, все потенциальные субъекты автоматизированных решений выиграют от знания того, как эти системы функционируют.Подобно тому, как компьютерная грамотность теперь считается жизненно важным навыком в современной экономике, вскоре может потребоваться понимание того, как алгоритмы используют свои данные.
Субъекты автоматизированных решений заслуживают знать, когда на них негативно сказывается предвзятость, и как реагировать, когда это происходит. Отзывы пользователей могут поделиться информацией и предвидеть области, в которых может проявиться предвзятость в существующих и будущих алгоритмах. Со временем создатели алгоритмов могут активно запрашивать обратную связь от широкого круга субъектов данных, а затем предпринимать шаги для просвещения общественности о том, как работают алгоритмы, чтобы помочь в этих усилиях.Государственные агентства, регулирующие предвзятость, также могут работать над повышением алгоритмической грамотности в рамках своей миссии. Как в государственном, так и в частном секторе те, кто больше всего потеряет от необъективного принятия решений, также могут сыграть активную роль в его выявлении.
Заключение
В декабре 2018 года президент Трамп подписал Закон о первом шаге, новый закон об уголовном правосудии, который поощряет использование алгоритмов по всей стране. 54 В частности, система будет использовать алгоритм для первоначального определения того, кто может использовать кредиты заработанного времени — сокращение срока наказания за завершение образовательных, профессиональных или реабилитационных программ — за исключением заключенных, считающихся более подверженными риску.Существует вероятность того, что эти алгоритмы увековечивают расовые и классовые различия, которые уже встроены в систему уголовного правосудия. В результате афроамериканцы и бедняки в целом с большей вероятностью будут отбывать более длительные сроки тюремного заключения.
«Когда алгоритмы разрабатываются ответственно, они могут избежать печальных последствий усиленной системной дискриминации и неэтичных приложений».
Как указано в документе, эти типы алгоритмов должны вызывать беспокойство, если не существует процесса, который включает техническую осмотрительность, справедливость и равенство от разработки до исполнения.То есть, когда алгоритмы разрабатываются ответственно, они могут избежать печальных последствий усиленной системной дискриминации и неэтичных приложений.
Для одних решений лучше всего подходят алгоритмы и другие инструменты искусственного интеллекта, в то время как другие могут потребовать вдумчивого рассмотрения перед проектированием компьютерных моделей. Кроме того, тестирование и проверка определенных алгоритмов также позволит выявить и, в лучшем случае, смягчить дискриминационные результаты. Для операторов алгоритмов, стремящихся снизить риск и осложнения плохих результатов для потребителей, продвижение и использование предложений по смягчению последствий может создать путь к алгоритмической справедливости, даже если равенство никогда не будет полностью реализовано.
Институт Брукингса — некоммерческая организация, занимающаяся независимыми исследованиями и политическими решениями. Его миссия — проводить качественные независимые исследования и на основе этих исследований предоставлять инновационные практические рекомендации для политиков и общественности. Выводы и рекомендации любой публикации Brookings принадлежат исключительно ее авторам и не отражают точку зрения Учреждения, его руководства или других ученых.
Amazon, Facebook, Google, IBM и Microsoft предоставляют общую неограниченную поддержку The Brookings Institution.Пол Резник также является консультантом Facebook, но эта работа является независимой, и его взгляды, выраженные здесь, являются его собственными. На находки, интерпретации и выводы, опубликованные в этой статье, пожертвования не повлияли. Brookings осознает, что ценность, которую он предоставляет, заключается в его абсолютной приверженности качеству, независимости и влиянию. Мероприятия, поддерживаемые его донорами, отражают это обязательство.
Приложение: Список участников круглого стола
| Участник | Организация |
| Венди Андерсон | Офис конгрессмена Вэл Демингс |
| Норберто Андраде | |
| Солон Барокас | Корнельский университет |
| Джини Бартон | Privacy Genie |
| Рикардо Баеза-Йейтс | NTENT |
| Миранда Боген | Восход |
| Джон Брешиа | Бюро лучшего бизнеса |
| Джули Брилл | Майкрософт |
| Рич Каруана | Microsoft Research |
| Эли Коэн | Институт Брукингса |
| Анупам Датта | Карнеги-Меллон |
| Девен Десаи | Технологический институт Джорджии |
| Наташа Дуарте | Центр демократии и технологий |
| Надя Фаваз | |
| Лаура Фрагомени | Walmart Global eCommerce |
| Шарад Гоэль | Стэнфордский университет |
| Скотт Голдер | Корнельский университет |
| Аарон Халфакер | Викимедиа |
| Сара Холланд | |
| Джек Карстен | Институт Брукингса |
| Кришнарам Кентапади | LinkedIn и Стэнфордский университет |
| Джон Кляйнберг | Корнельский университет |
| Изабель Клуманн | |
| Джейк Меткалф | Этическое решение |
| Алексей Пейсахович | |
| Пол Резник | Мичиганский университет |
| Уильям Райнхарт | Американский форум действий |
| Алекс Розенблат | Данные и общество |
| Джейк Шнайдер | Институт Брукингса |
| Jasjeet Sekhon | Калифорнийский университет в Беркли |
| Роб Шерман | |
| Джоанн Стоунье | Mastercard в мире |
| Никол Тернер Ли | Институт Брукингса |
| Люси Вассерман | Jigsaw’s Conversation AI Project / Google |
| Суреш Венкатасубраманиан | Университет штата Юта |
| Джон Верди | Форум о будущем конфиденциальности |
| Хизер Уэст | Mozilla |
| Джейсон Йосинки | Убер |
| Цзиньянь Занг | Гарвардский университет |
| Лейла Зия | Фонд Викимедиа |
Список литературы
Ангвин, Джулия и Терри Пэррис-младший.«Facebook позволяет рекламодателям исключать пользователей по расе». Текст / HTML. ProPublica, 28 октября 2016 г. https://www.propublica.org/article/facebook-lets-advertisers-exclude-users-by-race.
Ангвин, Джулия, Джефф Ларсон, Сурья Матту и Лаура Киршнер. «Машинный уклон». ProPublica, 23 мая 2016 г. Доступно по адресу https://www.propublica.org/article/machine-bias-risk-assessments-in-criminal-sentencing (последнее посещение — 19 апреля 2019 г.).
Барокас, Солон и Эндрю Д. Селбст, «Разрозненное влияние больших данных», Научная статья SSRN (Рочестер, Нью-Йорк: Сеть исследований социальных наук, 2016.Доступно на https://papers.ssrn.com/abstract=2477899.
Бласс, Андреа и Юрий Гуревич. Алгоритмы: поиск абсолютных определений. Бюллетень Европейской ассоциации теоретической информатики 81, 2003 г. https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2017/01/164.pdf (последний доступ 12 апреля 2019 г.).
Бреннан, Тим, Уильям Дитрих и Беата Эрет. «Оценка прогностической достоверности системы оценки рисков и потребностей КОМПАС». Уголовное правосудие и поведение 36 (2009): 21–40.
Чессел, Мэнди. «Этика для больших данных и аналитики». IBM, без даты. Доступно по адресу https://www.ibmbigdatahub.com/sites/default/files/whitepapers_reports_file/TCG%20Study%20Report%20-%20Ethics%20for%20BD%26A.pdf (последнее посещение — 19 апреля 2019 г.).
Ходош, Сара. «Суды используют алгоритмы для определения приговора, но случайные люди получают те же результаты». Popular Science, 18 января 2018 г. Доступно по адресу https://www.popsci.com/recidivism-algorithm-random-bias (последний доступ 15 октября 2018 г.).
Корбетт-Дэвис, Сэм, Эмма Пирсон, Ави Феллер и Шарад Гоэль. «Компьютерная программа, используемая для принятия решений об освобождении под залог и вынесении приговора, была названа предвзятой против чернокожих. На самом деле все не так ясно «. Washington Post (блог), 17 октября 2016 г. Доступно по адресу https://www.washingtonpost.com/news/monkey-cage/wp/2016/10/17/can-an-algorithm-be-racist-our-analysis -is-more-cautious-than-propublicas / (последнее посещение — 19 апреля 2019 г.).
Корбетт-Дэвис, Сэм, Эмма Пирсон, Ави Феллер, Шарад Гоэль и Азиз Хук.«Принятие алгоритмических решений и цена справедливости». ArXiv: 1701.08230 [Cs, Stat], 27 января 2017 г. https://doi.org/10.1145/3097983.309809.
Кортленд, Рэйчел. «Детективы с предвзятостью: исследователи, стремящиеся сделать алгоритмы справедливыми», журнал Nature 558, вып. 7710 (июнь 2018 г.): 357–60. Доступно по адресу https://doi.org/10.1038/d41586-018-05469-3 (последний доступ 19 апреля 2019 г.).
ДеАнджелиус, Стивен Ф. «Искусственный интеллект: как алгоритмы делают системы умными», журнал Wired, сентябрь 2014 г.Доступно по адресу https://www.wired.com//insights/2014/09/artificial-intelligence-algorithms-2/ (последнее посещение — 12 апреля 2019 г.).
Элехальде-Руис, Алексия. «Конец резюме? Наем сотрудников происходит в разгар технологической революции с алгоритмами, чат-ботами ». Чикаго Трибьюн (19 июля 2018 г.). Доступно по адресу http://www.chicagotribune.com/business/ct-biz-artificial-intelligence-hiring-20180719-story.html.
Юбэнкс, Вирджиния. «Модель прогнозирования жестокого обращения с детьми терпит неудачу в бедных семьях», Wired, 15 января 2018 г.Доступно по адресу https://www.wired.com/story/excerpt-from-automating-inequality/ (последнее посещение — 19 апреля 2019 г.).
Слушание FTC № 7: Проблемы конкуренции и защиты потребителей алгоритмов, искусственного интеллекта и прогнозной аналитики, § Федеральная торговая комиссия (2018). https://www.ftc.gov/system/files/documents/public_events/1418693/ftc_hearings_session_7_transcript_day_2_11-14-18.pdf.
Гарбаде, Майкл Дж. «Устранение путаницы: ИИ против машинного обучения против различий в глубоком обучении», Наука о данных, 14 сентября 2018 г.Доступно по адресу https: // todatascience // clearing-the-confusion-ai-vs-machine-learning-vs-deep-learning-sizes-fce69b21d5eb (последнее посещение — 12 апреля 2019 г.).
Griggs v. Duke Power Company, Oyez. Доступно на https://www.oyez.org/case/ 1970/124 (по состоянию на 1 октября 2018 г.).
Герен, Лиза. «Дискриминация по разным последствиям». www.nolo.com. Доступно по адресу https://www.nolo.com/legal-encyclopedia/disparate-impact-discrimination.htm (последний доступ 24 апреля 2019 г.).
Хадхази, Адам.«Предвзятые боты: системы искусственного интеллекта отражают человеческие предрассудки». Принстонский университет, 18 апреля 2017 г. Доступно по адресу https://www.princeton.edu/news/2017/04/18/biased-bots-artificial-intelligence-systems-echo-human-prejudices (последнее посещение — 20 апреля 2019 г. ).
Гамильтон, Изобель Ашер. «Почему совершенно неудивительно, что ИИ для найма персонала Amazon был настроен против женщин». Business Insider, 13 октября 2018 г. Доступно по адресу https://www.businessinsider.com/amazon-ai-biased-against-women-no-surprise-sandra-wachter-2018-10 (последний доступ 20 апреля 2019 г.).
Хардести, Ларри. «Исследование обнаруживает предвзятость по признаку пола и типа кожи в коммерческих системах искусственного интеллекта». MIT News, 11 февраля 2018 г. Доступно по адресу http://news.mit.edu/2018/study-finds-gender-skin-type-bias-artificial-intelligence-systems-0212 (последнее посещение — 19 апреля 2019 г.).
Группа экспертов высокого уровня по искусственному интеллекту. «Рекомендации по этике надежного ИИ (проект)». Европейская комиссия, 18 декабря 2018 г.
Ингольд, Дэвид и Спенсер Сопер. «Amazon не принимает во внимание гонку своих клиентов.Должен ли он? » Bloomberg.com, 21 апреля 2016 г. http://www.bloomberg.com/graphics/2016-amazon-same-day/.
Кирнс, Майкл. «Конфиденциальность данных, машинное обучение и конфиденциальность потребителей». Школа права Университета Пенсильвании, май 2018 г. Доступно по адресу https://www.law.upenn.edu/live/files/7952-kearns-finalpdf (последнее посещение — 12 апреля 2019 г.).
Кляйнберг, Джон, Сендхил Муллайнатан и Маниш Рагхаван, «Неотъемлемые компромиссы в справедливом определении оценок риска». В Трудах инноваций в теоретической информатике (ITCS), 2017.Доступно по адресу https://arxiv.org/pdf/1609.05807.pdf (по состоянию на 19 апреля 2019 г.).
Ларсон, Джефф, Сурья Матту и Джулия Ангвин. «Непредвиденные последствия географического нацеливания». Technology Science, 1 сентября 2015 г. Доступно по адресу https://techscience.org/a/20150
/ (последний доступ 19 апреля 2019 г.).Локлир, Мэллори. «Facebook публикует обновленную информацию о своей проверке соблюдения гражданских прав». Engadget (блог), 18 декабря 2018 г. Доступно по адресу https://www.engadget.com/2018/12/18/facebook-update-civil-rights-audit/ (последнее посещение — 19 апреля 2019 г.).
Лопес, немец. «Разъяснение Закона о первом шаге, законопроекта Конгресса о реформе уголовного правосудия». Vox, 3 декабря 2018 г. Доступно по адресу https://www.vox.com/future-perfect/2018/12/3/18122392/first-step-act-criminal-justice-reform-bill-congress (последнее посещение — апрель. 16, 2019).
Мнучин, Стивен Т. и Крейг С. Филлипс. «Финансовая система, которая создает экономические возможности — небанковские финансы, финтех и инновации». Вашингтон, округ Колумбия: Министерство финансов США, июль 2018 г.Доступно по адресу https://home.treasury.gov/sites/default/files/2018-08/A-Financial-System-that-Creates-Economic-Opportunities—Nonbank-Financials-Fintech-and-Innovation_0.pdf (последний доступ 19 апреля 2019 г.).
Райзман, Диллон, Джейсон Шульц, Кейт Кроуфорд и Мередит Уиттакер. «Алгоритмическая оценка воздействия: практическая основа подотчетности государственного агентства». Нью-Йорк: AI Now, апрель 2018 г.
Ромеи, Андреа и Сальваторе Руджьери. «Анализ данных о дискриминации: многопрофильная библиография.”В Дискриминации и конфиденциальности в информационном обществе, под редакцией Барта Кастерса, Т. Колдерса, Б. Шермера и Т. Зарски, 109–35. Исследования в области прикладной философии, эпистемологии и рациональной этики. Springer, Berlin, Heidelberg, 2013. Доступно по адресу https://doi.org/10.1007/978-3-642-30487-3_6 (последний доступ 19 апреля 2019 г.).
Шац, Брайан. AI в Постановлении Правительства от 2018 г., Pub. L. No. S.B. 3502 (2018). https://www.congress.gov/bill/115th-congress/senate-bill/3502.
Шпилькамп, Матиас.«Нам нужно пролить больше света на алгоритмы, чтобы они помогли уменьшить предвзятость, а не закрепить ее». MIT Technology Review. По состоянию на 20 сентября 2018 г. Доступно по адресу https://www.technologyreview.com/s/607955/inspecting-algorithms-for-bias/ (по состоянию на 19 апреля 2019 г.).
Стек, Лиам. «Facebook объявляет о новой политике запрета контента белых националистов». The New York Times, 28 марта 2019 г., сек. Бизнес. Доступно по адресу https://www.nytimes.com/2019/03/27/business/facebook-white-nationalist-supremacist.html (по состоянию на 19 апреля 2019 г.).
Суини, Латанья и Цзиньян Занг. «Насколько правильными могут быть решения по аналитике больших данных при размещении рекламы?» Презентация Powerpoint, представленная на конференции Федеральной торговой комиссии, Вашингтон, округ Колумбия, «Большие данные: инструмент для включения или исключения». 15 сентября 2014 г. Доступно по адресу https://www.ftc.gov/systems/files/documents/public_events/313371/bigdata-slides-sweeneyzang-9_15_14.pdf (последнее посещение — 12 апреля 2019 г.).
Суини, Латания. «Дискриминация при размещении онлайн-рекламы.”Рочестер, штат Нью-Йорк: Сеть исследований в области социальных наук, 28 января 2013 г. Доступно по адресу https://papers.ssrn.com/abstract=2208240 (последний доступ 12 апреля 2019 г.).
Сиделл, Лора. «Это не я, детка: исследователи обнаружили недостатки в полицейской технологии распознавания лиц». NPR.org, 25 октября 2016 г. Доступно по адресу https://www.npr.org/sections/alltechconsidered/2016/10/25/49
69/it-aint-me-babe-researchers-find-flaws-in-police -facial-распознавание (последний доступ: 19 апреля 2019 г.).«Глобальный проект по этике данных.”Data for Democracy, n.d. https://www.datafordemocracy.org/project/global-data-ethics-project (последний доступ 19 апреля 2019 г.).
Тобин, Ариана. «HUD подает в суд на Facebook за дискриминацию в сфере жилья и заявляет, что алгоритмы компании усугубили проблему». ProPublica (28 марта 2019 г.). Доступно по адресу https://www.propublica.org/article/hud-sues-facebook-housing-discrimination-advertising-algorithms (последний доступ 29 апреля 2019 г.).
Тернер Ли, Никол. «Инклюзия в технологии: как разнообразие приносит пользу всем американцам», § Подкомитет по защите потребителей и торговле, Комитет Палаты представителей США по энергетике и торговле (2019).Также доступно на веб-сайте Брукингса https://www.brookings.edu/testimonies/inclusion-in-tech-how-diversity-benefits-all-americans/ (последнее посещение — 29 апреля 2019 г.).
Тернер Ли, Никол. Обнаружение расовой предвзятости в алгоритмах и машинном обучении. Журнал информации, коммуникации и этики в обществе 2018, Vol. 16 Выпуск 3, стр. 252-260. Доступно по адресу https://doi.org/10.1108/JICES-06-2018-0056/ (последний доступ 29 апреля 2019 г.).
«Понимание предвзятости в алгоритмическом дизайне», Impact.Engineered, 5 сентября 2017 г. Доступно по адресу https://medium.com/impact-engineered/understanding-bias-in-algorithmic-design-db9847103b6e (последний доступ 12 апреля 2019 г.).
Винсент, Джеймс. «Amazon, как сообщается, отказывается от инструмента найма внутреннего ИИ, который был настроен против женщин». The Verge, 10 октября 2018 г. Доступно по адресу https://www.theverge.com/2018/10/10/17958784/ai-recruiting-tool-bias-amazon-report (последний доступ 20 апреля 2019 г.).
Зафар, Мухаммад Билал, Изабель Валера Мартинес, Мануэль Гомес Родригес и Кришна Гуммади.«Ограничения справедливости: механизм справедливой классификации». В материалах 20-й Международной конференции по искусственному интеллекту и статистике (AISTATS). Форт-Лодердейл, Флорида, 2017.
Зарский, Тал. «Понимание дискриминации в оцениваемом обществе». Научная статья ССРН. Рочестер, штат Нью-Йорк: Сеть исследований в области социальных наук, 15 января 2015 г. https://papers.ssrn.com/abstract=2550248.
Пошаговое руководство по созданию MVP (минимально жизнеспособного продукта)
Шел 1999 год, жил молодой парень, который хотел иметь определенную пару обуви.Он пошел в торговый центр недалеко от своего дома, но, к сожалению, не смог найти пару.
Разочарованный, ему в голову пришла идея продавать обувь через Интернет. И вот тут все началось.
Так родилсяMVP.
Вместо того, чтобы проводить обширное и дорогостоящее исследование рынка, он создал базовый веб-сайт. Затем он подошел к обувному магазину, щелкнул фотографии обуви и разместил их на своем сайте. Получив заказ, он купил туфли в магазине и отправил их.
Хотя он терял деньги на каждой продаже, это был отличный способ проверить бизнес-идею.Сделав вывод, что клиенты хотят покупать обувь в Интернете, он начал воплощать свою идею в полноценный бизнес.
Так Ник Суинмурн построил компанию Zappos, которую позже приобрела Amazon за 1,2 миллиарда долларов.
Да, подход, которого придерживался Ник, сегодня мы называем MVP Development.
Что такое MVP (минимально жизнеспособный продукт)?
MVP (минимально жизнеспособный продукт) — это базовая, запускаемая версия продукта, которая поддерживает минимальные, но обязательные функции (которые определяют его ценностное предложение).MVP создается с целью ускорения вывода продукта на рынок, привлечения первых пользователей и обеспечения соответствия продукта рынку с самого начала.
После того, как MVP запущен, ожидается первоначальная обратная связь, на основании которой вы повторяете, чтобы исправить ошибки и представить новые функции, которые предлагают эти ранние последователи.
С подходом MVP:
- Вы можете быстро выйти на рынок — и получить конкурентное преимущество
- Включить раннее тестирование идеи на реальных пользователях — чтобы проверить, можете ли вы эффективно решать их проблемы
- Вы можете эффективно работать над разработкой полноценного продукта — на основе отзывов и предложений пользователей
Что такое процесс разработки MVP?
Minimum Viable Product (MVP) — это именно то, что написано на этикетке: продукт в его наименьшем, наименее функциональном аватаре, который имеет только основы и только те функции, которые демонстрируют ваш продукт.Эрик Райс определяет это следующим образом:
Minimum Viable Product — это та версия нового продукта, которая позволяет команде собрать максимальное количество подтвержденных сведений о клиентах с наименьшими усилиями.
В разработке мобильных приложений MVP — это базовая версия мобильного приложения. MVP — это процесс создания нового продукта с основными функциями и минимально важными функциями, чтобы проверить реакцию целевой аудитории. Затем, после серии итераций, происходит создание реального продукта с полным набором функций и обратной связью от первых пользователей.
P.S.- Он строит срез по одному слою за раз.
MVP помогает в тестировании, проектировании и доставке конечного продукта. MVP-разработка играет важную роль в веб-разработке и дизайне. Некоторые компании сталкиваются с ошибками при попытке запустить минимально жизнеспособный продукт для мобильного приложения или Интернета. Вот почему так важно понять жизненно важный вопрос: как разработать минимально жизнеспособный продукт?
Назначение MVP
Цель создания MVP — быстро запустить продукт, основанный на вашей идее, с небольшим бюджетом.Этот подход позволяет собирать отзывы пользователей об основном продукте и включать их в будущие итерации. С помощью MVP можно найти нужную аудиторию, реализовать идеи на основе опыта и сэкономить время.
Создание MVP подразумевает нахождение правильного баланса между тем, что ваш бизнес предлагает пользователям, и тем, что им действительно нужно. Цель MVP — проверить гипотезу путем минимизации ошибок. MVP помогает собрать максимально качественную обратную связь, ориентируясь на определенные группы или типы пользователей.
Мы уважаем вашу конфиденциальность. Ваша информация в безопасности.
Бизнес-преимущества разработки продукта MVP
Что, если мы обнаружим, что строим то, что никому не нужно? В таком случае какая разница, сделаем ли мы это вовремя и в рамках бюджета? — Эрик Райс
Чтобы выжить в сегодняшнюю эпоху жестокого дарвиновского бизнеса, выпуск продукта быстрее и в рамках бюджета является предпосылкой успешного процесса разработки нового продукта. Ниже приведены преимущества создания MVP:
1.Сосредоточьтесь на создании ядра
Приложение MVP фокусируется на одной идее и не включает в себя никаких других функций. Подход MVP принадлежит идеологии бережливого стартапа: создание правильного продукта с минимальным бюджетом в заданное время. Наличие некоторых высокоприоритетных, но минимальных функций может снизить стоимость MVP. MVP позволяет протестировать приложение с минимальным риском.
2. Возможность раннего тестирования
Хорошо бы с самого начала узнать, будет ли ваша идея работать, не вкладывая весь свой бюджет.
3. Анализ пользователей и сбор отзывов
MVP дает возможность узнать мнение ваших потенциальных пользователей и то, каким они хотят видеть ваш конечный продукт.
4. Разрешает рыночную валидацию
MVP помогает понять, подходит ли ваше приложение для вашего целевого рынка. Он должен хорошо представить ваш бренд пользователям и показать им, насколько ваш проект уникален по сравнению с другими в своей категории.
5. Разработка приложения занимает меньше времени
Меньшее время разработки означает меньшие затраты на разработку приложений.Чем быстрее ваше мобильное приложение будет запущено для пользователей, тем быстрее вы получите обратную связь. Это означает, что вы можете работать над улучшением своего приложения и быстро выпустить обновленную версию.
6. Бюджетный
Это еще одно важное преимущество, так как оно позволяет не тратить сразу все ваши ресурсы на вещи, которые могут не работать. Исследования показывают, что в 2017 году рынок мобильных приложений значительно вырос.
На самом деле загружается очень мало приложений из множества доступных в игровом магазине и магазине iOS из-за проблем в их пользовательском интерфейсе и низкой производительности.Рекомендуется создать MVP, поскольку это простой способ улучшить стратегию разработки мобильных приложений.
Необходимость создания MVP
Основное занятие стартапа — превратить идеи в продукты, измерить реакцию клиентов и затем узнать, следует ли двигаться дальше или упорствовать. — Эрик Райс
При открытии бизнеса или выпуске нового продукта тратили ли вы время на первоначальное одобрение идеи? Если да, то процесс разработки MVP — правильное решение, чтобы с самого начала поработать над своей идеей и быстро протестировать ее перед запуском.
Статистика, подчеркивающая необходимость создания MVP
Эта статистика явно показывает необходимость создания MVP, однако давайте копнем глубже и выясним причины создания минимально жизнеспособного продукта:
- Создание начальной модели: Это дает отправную точку для обсуждения и предлагает четкие визуальные ориентиры.
- Проведение первоначального утверждения идеи: Это включает в себя демонстрацию модели нескольким потенциальным клиентам и ее тестирование на реальных пользователях, чтобы лучше понять проблемы, с которыми вы можете столкнуться в связи с вашим нововведением.
- Подготовка к путешествию: Вы потратили месяцы на улучшение своей идеи программного обеспечения, но на самом деле, чтобы начать создавать свой продукт, вы можете почувствовать, что это большое дело. MVP подготовит вас к этому походу.
При создании мобильного приложения вы должны понимать, что вся идея создания MVP делится на две основные части:
- Бизнес и маркетинг: Первая часть относится к бизнесу и маркетингу; Благодаря MVP вы теперь можете запустить опрос, чтобы найти лучшие маркетинговые подходы и рекламные платформы, которые можно использовать для продвижения вашего продукта.
- Proof of Concept: Вторая часть относится к техническому аспекту. Создав MVP, вы сможете выполнять важные программы и проектировать минимальный набор функций, что, в свою очередь, поможет вам сделать ваше приложение уникальным.
Как создать минимально жизнеспособный продукт?
Запросы типа «Насколько безупречным может быть мой минимально жизнеспособный продукт?» тренд на Quora; Хакернун пишет: «MVP мертв. Да здравствует КРЫСА ». В предложении Google для автозаполнения говорится: «MVP мертв.”
Рейд Хоффман сказал: «Если вас не смущает ваш первый продукт, значит, вы запустили его слишком поздно. ”
И эта цитата Хоффмана позволила основателям стартапов, особенно начинающим предпринимателям, сосредоточиться в основном на «M» и почти игнорировать «V». Результат — продукт ниже среднего, а не отличный.
Например, стартапы создают бесплатный веб-сайт в субдомене почти без контента и называют это стартапом. Когда он не привлекает посетителей, они называют это провалом MVP и ищут решение так называемой проблемы MVP.
Однако настоящая проблема заключается в непонимании этапов, связанных с процессом разработки MVP. Ниже приведены необходимые шаги для создания MVP:
Шаг 1. Начните с исследования рынка
Иногда бывает, что идеи не соответствуют потребностям рынка. Прежде чем инициировать идею и приступить к процессу разработки MVP, убедитесь, что он соответствует потребностям целевых пользователей. Проводите опросы, потому что чем больше у вас информации, тем больше шансов на успех.Кроме того, не забывайте следить за тем, что предлагают ваши конкуренты, и как вы можете выделить свою идею продукта.
«Недостаточно стараться изо всех сил; вы должны знать, что делать, а затем делать все возможное »- У. Эдвардс Деминг
Опрос, проведенный CB Insights, показал, что главной причиной неудач стартапа с долей 42% является «отсутствие потребности рынка». Короче говоря, если ваш продукт не решит проблему, клиенты не пойдут. вместе с ним, чтобы найти решение.
Шаг 2: Придумайте добавленную стоимость
Какую ценность ваш продукт предлагает своим пользователям? Чем это может им помочь? Зачем им покупать ваш продукт? Это важные вопросы, о которых следует помнить, чтобы лучше выразить свою идею.
Вы также должны иметь четкое представление об основных оценках вашего продукта. Как подразумевает MVP, представляя ценность для людей, сначала обрисуйте их и создайте свой MVP на основе этого.
Шаг 3. Составьте карту потока пользователей
Процесс проектирования — важный этап MVP.
Оформите приложение удобным для пользователей способом. Вам нужно взглянуть на приложение с точки зрения пользователей, начиная с открытия приложения и заканчивая финальным процессом, например покупкой или доставкой. Кроме того, поток пользователей является важным аспектом, поскольку он гарантирует, что вы ничего не пропустите, помня о будущем продукте и его удовлетворенности пользователей.
Чтобы определить ваш пользовательский поток, необходимо определить этапы процесса; и для этого вам необходимо объяснить шаги, необходимые для достижения основной цели.Вы должны сосредоточиться на основных задачах, а не на таких функциях, как поиск и покупка продукта, управление и получение заказов. Это цели, которые будут преследовать конечные пользователи при использовании вашего продукта. Когда все эти этапы процедуры четко изложены, пора определить особенности каждого этапа.
Шаг 4. Приоритет функций MVP
На этом этапе MVP перечислите все функции, которые вы хотите включить в свой продукт, прежде чем приступить к созданию MVP. После завершения процесса сборки сверьтесь со списком функций MVP.
Когда у вас есть список функций для каждого этапа MVP, вам нужно расставить приоритеты. Чтобы определить приоритетность функций MVP, задайте себе такие вопросы, как — Чего хотят мои пользователи? Предлагаю ли я им что-нибудь полезное? пр.
Затем классифицируйте все оставшиеся функции MVP на основе приоритета: высокий приоритет, средний приоритет и низкий приоритет. Когда вы упорядочили все функции, вы можете определить их объем для первой версии продукта и перейти к созданию MVP.Если вы хотите увидеть, как будет выглядеть ваш будущий продукт, вы даже можете создать прототип MVP.
Помните: Стив Джобс потерял работу из-за того, что он избегал стадии прототипирования при создании Apple Lisa. Результатом стала катастрофа, так как не удалось достичь благоприятного числа продаж.
Мы уважаем вашу конфиденциальность. Ваша информация в безопасности.
Шаг 5. Запустите MVP
После того, как вы определились с основными функциями и узнали о потребностях рынка, вы можете создать свой MVP.Помните, что MVP не уступает по качеству конечному продукту и по-прежнему должен удовлетворять потребности ваших клиентов. Следовательно, он должен быть простым в использовании, привлекательным и подходящим для ваших пользователей.
Основная причина того, что продукты терпят неудачу, заключается в том, что они не удовлетворяют потребности клиентов лучше, чем другие альтернативы. — Дэн Олсен
Шаг 6. Упражнение «B.M.L.» — построение, измерение, изучение
Все является частью процесса: сначала определите объем работы, а затем переведите продукт на стадию разработки.После завершения разработки продукта его необходимо протестировать. Инженеры по обеспечению качества, которые работают над улучшением качества продукта (даже если продукт не выпущен), проводят первый этап тестирования.
Тщательно просмотрите все после запуска MVP, то есть соберите реакцию вашего клиента на выпуск. По их отзывам вы можете определить приемлемость и конкурентоспособность вашего продукта на рынке.
5 ошибок разработки, которых следует избегать при создании MVP
В сегодняшнем высококонкурентном мире цифровой коммерции, где теория Дарвина «Выживание сильнейшего» идеально подходит, бизнес-лидеры следят за процессом разработки MVP, чтобы проверить ценность своего продукта без постоянной оттока денег или времени.
Однако для создания успешного MVP важно избежать нескольких ошибок разработки, которые могут привести к грандиозному провалу бизнеса.
1. Выбор неправильной проблемы для решения
Прежде чем тратить месяцы усилий на разработку продукта, первым делом нужно определить, стоит ли его создавать.
После того, как вы проанализировали боль, на которой будет построен ваш стартап, задайте себе следующие вопросы:
- Для кого это?
- Какую проблему я должен решить?
- Является ли предложенная мной идея эффективным решением проблемы?
Если вы собираетесь атаковать всех, в конечном итоге вы никого не получите.Сначала найдите двери, затем начните строить ключ. Прекрасно выглядящий ключ бесполезен, если он не может открыть нужную дверь.
После определения правильной целевой аудитории, если ответ на второй вопрос положительный, а на третий — уверенное «Да», то проблема и решение эффективно сопоставлены. Пришло время испытать вашу идею под давлением.
2. Пропуск фазы прототипа
Прототипирование — это разговор, который вы ведете со своими идеями. — Том Вуец
Представьте, что вы строите машину, не обращаясь к визуальной модели.Это ведь невозможно, правда? Так же сложно сразу перейти к процессу разработки без определения требований.
Важной частью разработки продукта является эволюция идеи от уникальной концепции до полностью работающего продукта или услуги. Между идеей и полноценным продуктом находится прототип, который фокусируется на части продукта, «как».
Рассматривайте прототипирование как MVP для создания MVP: не полнофункциональную версию, а версию, которая помогает визуализировать пользовательский опыт минимально жизнеспособного продукта.
Партнер по дизайну Google Ventures Даниэль Бурка говорит:
Идеальный прототип должен быть качества Златовласки. Если качество слишком низкое, люди не поверят, что прототип — настоящий продукт. Если качество слишком высокое, вы будете работать всю ночь и не закончите. Вам нужно качество Златовласки. Не слишком высоко, не слишком низко, но в самый раз.
3. Нацеливание не на тот сегмент личности
Основная причина того, что продукты терпят неудачу, заключается в том, что они не удовлетворяют потребности клиентов лучше, чем другие альтернативы.- Дэн Олсен
Когда вы готовы создать прототип MVP, самое время проверить его с помощью тестирования — получения комментариев и отзывов от целевой аудитории. На этом этапе вы должны помнить, что «все» не являются вашим целевым пользователем. Поэтому не просите отзывов у друзей или родственников до тех пор, пока они не являются вашими потенциальными покупателями, иначе ваш продукт / услуга попадет в кучу неверных отзывов.
Важность обратной связи при создании MVP
Важно понимать, что на самом деле именно конечные пользователи могут сказать, чего не хватает, а что избыточно.Как только вы соберете отзывы пользователей, начните улучшать свой продукт, затем тестируйте, изучите и измерьте качество, а затем снова протестируйте, и процесс продолжается до тех пор, пока он не будет завершен.
Пример: Отзывы потенциальных пользователей после этапа прототипирования помогли Nike понять, что пользователям сложно найти CTA, и, следовательно, требуется более четкое определение. Обратная связь с прототипами помешала им выпустить продукт, с которым пользователям было трудно взаимодействовать.
4. Несоответствующий метод разработки
Есть способ, лучше найди. — Томас А. Эдисон
Переход непосредственно к процессу разработки MVP без предварительного знания правильного метода разработки — одна из основных причин, по которой стартапы отказываются от проекта на середине. И это один из основных факторов статистики — девять из десяти стартапов терпят неудачу.
Как правило, существует два подхода к разработке продукта MVP: Agile и водопад.
По сравнению с Waterfall (традиционный метод), Agile-разработка продукта намного эффективнее из-за его потенциала для реализации проекта в определенные временные рамки, предлагая адаптируемость к изменяющимся обстоятельствам с высококачественными результатами неделя за неделей.
5. Путаница между качественной и количественной обратной связью
[Триангуляция — это] попытка составить карту или более полно объяснить богатство и сложность человеческого поведения, изучая его с нескольких точек зрения.- Коэн и Манион
Качественная и количественная обратная связь — это два способа сбора данных от целевых пользователей. Однако если полагаться на один из них и пренебрегать другим, это может помешать сделать точный вывод.
Оба типа обратной связи играют разную роль, и поэтому очень важно найти их правильный баланс, чтобы прийти к выводу, который может помочь вам внести разумные изменения.
- Качественная обратная связь состоит из выводов, связанных с удобством использования функций продукта / услуги.Он непосредственно оценивает удобство использования системы, помогая разработчикам анализировать конкретные проблемные элементы пользовательского интерфейса.
- Количественная обратная связь представлена в форме показателей, которые определяют, были ли задачи простыми или сложными для выполнения. Он косвенно оценивает удобство использования дизайна. Такая обратная связь может зависеть от производительности пользователя по данной задаче — степени успешности, количества ошибок и т. Д.
| Концерн | Качественный отзыв | Количественная обратная связь |
|---|---|---|
| 1.Ответы на вопросы | Почему? | Сколько и сколько? |
| 2. Голы | И формирующее, и суммативное: Информ проектные решения Выявление проблем с удобством использования и поиск решений для них | В основном суммативное: Оценить удобство использования существующего сайта Отслеживание удобства использования с течением времени Сравнить сайт с конкурентами Вычислительная рентабельность инвестиций |
| 3. Когда используется | В любое время: во время редизайна или когда у вас есть готовый рабочий продукт | Если у вас есть работающий продукт (в начале или в конце цикла проектирования) |
| 4.Исход | Выводы, основанные на впечатлениях, интерпретациях и предшествующих знаниях исследователя. | Статистически значимые результаты, которые могут быть воспроизведены в другом исследовании |
Идеальный подход — объединение качественной обратной связи с количественной обратной связью — триангуляционная обратная связь для сбора данных для общей точной интерпретации с учетом множества различных факторов.
Такой подход увеличивает шансы контролировать угрозы, которые могут привести к отказу продукта.Если оба метода обратной связи придут к единому выводу, разработчик будет уверен в успехе продукта.
Советы по нацеливанию на правильный рынок при создании MVP
Разработка красивого продукта в некрасивом рыночном сегменте просто не имеет смысла. — Дэн Адамс
Вы когда-нибудь представляли, как продать минимально жизнеспособный продукт кондиционера в Антарктиде? У вас точно возникнут проблемы с его продажей. То же правило применяется, когда вы выполняете миссию по созданию MVP — независимо от того, насколько он хорош, он потерпит неудачу, если вы не сможете решить вторую половину уравнения i.е. поиск идеального целевого рынка для вашего MVP.
Большинство стартапов начинают создавать MVP с приятного предположения, что «все» поспешат купить их продукты или подписаться на их услуги. Но вскоре они стали одним из эталонов для различных исследований и исследований, например, это исследование HBR, которое показывает, что 85% из 30 000 запусков новых продуктов потерпели неудачу из-за плохой сегментации рынка.
1. Проанализируйте свою конкуренцию
Важно глубоко погрузиться в исследование конкурентов, чтобы выяснить, с чем вы сталкиваетесь.Практически невозможно создать MVP, которого еще нет на рынке. Может быть, в твоей кошечке есть какие-то уникальные идеи. Но, честно говоря, вы все равно останетесь частью существующей конкурентной индустрии.
Вы должны выяснить, как разместить свой минимально жизнеспособный продукт в своей отрасли, где конкуренты уже делают то, что вы пытаетесь сделать.
Чтобы узнать это, вам нужно будет провести исследование ваших конкурентов. Оцените их сильные и слабые стороны.Определите их целевую аудиторию и то, что они им предлагают. Вы можете идти вперед на том же целевом рынке, который выбрали ваши конкуренты, или вы можете сосредоточиться на группе, которую ваши конкуренты могли упустить из виду.
Для справки посмотрите на изображение выше. У любого стартапа есть четыре основных варианта успешной конкуренции в данной отрасли: лидерство по затратам, дифференциация, ориентация на затраты и ориентация на дифференциацию.
2. Географическое сегментирование клиентской базы
После того, как вы закончите с поиском подходящей клиентской базы для вашего MVP, следующая задача — сосредоточиться на географической сегментации.Это эффективная стратегия, используемая предприятиями для ознакомления с атрибутами местоположения, составляющими конкретный целевой рынок. Анализ местоположения вашей идеальной клиентской базы может по-настоящему изменить правила игры, пока вы находитесь на пути к созданию MVP.
Например, какова цель поиска в Южной Калифорнии, если ваш минимально жизнеспособный продукт — зимняя куртка? Зима здесь колеблется от умеренной до теплой.
Целевые потребители, проживающие в разных географических регионах, имеют разные потребности и культурные особенности, которые могут быть индивидуально ориентированы для лучшего и эффективного маркетинга.Как только вы узнаете географическое положение вашего целевого клиента, вы сможете многое узнать о своем MVP, найдя ответы на ключевые вопросы:
Из рисунка выше видно, что существуют различные факторы, зависящие от географического положения, которые играют жизненно важную роль в успехе вашего MVP и разработки продукта.
3. Найдите мотивацию для покупки
После географической сегментации вашей клиентской базы следующая задача — понять их мотивацию к покупке.Это поможет вам идеально сбалансировать позиционирование вашего MVP.
Самый простой способ добиться этого — запустить опрос. Помня о своем минимально жизнеспособном продукте, задавайте соответствующие вопросы, которые обводят те моменты, которые мы обсуждали выше. Когда вы будете готовы к опросу, вы можете запустить его несколькими способами в зависимости от вашего бюджета.
Измерение успеха после создания MVP
Существует несколько подходов, позволяющих составить реальную картину будущего успеха вашего продукта. Вот наиболее распространенные, эффективные и проверенные способы измерения успеха MVP:
1.Сарафанное радио
Трафик — полезный показатель для прогнозирования успеха. Еще один способ отслеживать успех — опрашивать потенциальных клиентов. Вы можете начать с перечисления проблем, с которыми, по вашему мнению, сталкивается или может столкнуться клиент, и спросить их, что они думают.
2. Помолвка
Он позволяет измерить не только текущую стоимость продукта, но и его будущую стоимость. Вовлеченность помогает улучшить пользовательский опыт на основе обратной связи.
3. Регистрация
Подписки — это реальный способ оценить интерес пользователей, и они могут конвертироваться в доход на основе результатов измерения интереса к вашему продукту.
4. Лучшая оценка клиентов на основе отзывов
Количество загрузок и количество запусков показывают интерес пользователей к вашему приложению. Чем легче ваше приложение, тем больше загрузок оно получит.
5. Процент активных пользователей
Скорость загрузки и запуска — не единственные факторы, определяющие успех MVP. Вам необходимо изучать поведение пользователей и регулярно проверять рейтинги активных пользователей.
6. Стоимость привлечения клиента (CAC)
Вы должны знать, сколько стоит привлечение платежеспособного клиента.Это поможет вам оставаться в курсе того, эффективны ли ваши маркетинговые усилия или требуются ли изменения. CAC = Деньги, потраченные на канал привлечения клиентов / Количество клиентов, привлеченных через этот канал.
7. Количество платящих пользователей
Знайте средний доход на пользователя (ARPU) и следите за продуктами, которые приносят доход. ARPU = Общий доход за день и возраст / Количество активных пользователей
8. Жизненная ценность клиента (CLV)
Показывает, сколько времени пользователь проводит в приложении перед удалением или прекращением его использования.CLV = (Прибыль от пользователя * Продолжительность использования приложения) — Стоимость привлечения.
9. Коэффициент оттока
Показывает уровень или процент людей, которые удалили или прекратили использование вашего приложения. Отток = Количество оттоков в неделю или месяц / Количество пользователей в начале недели или месяца.
Примеры минимально жизнеспособных продуктов
Вот несколько известных компаний, которые успешно запустили MVP. Далее мы покажем, на чем фокусируются стартапы, когда речь идет о разработке ключевого набора функций MVP.
Когда был запущен Facebook, MVP был сделан только для того, чтобы объединить всех учащихся школ и колледжей с помощью обмена сообщениями. Идея заключалась в том, чтобы просто объединить друзей через социальную платформу и организовать встречи. Facebook на заре своего существования был построен на базовой модели MVP, содержащей необходимую функциональность для достижения своей цели.
Это приложение было запущено для тестирования среди пользователей и собрало много отзывов. Это привело к тому, что приложение стало чрезвычайно популярным в Интернете, в настоящее время его насчитывается более 1.3 миллиарда активных пользователей.
Твиттер
Широко популярная платформа социальных сетей Twitter использует уникальный подход. После того, как Apple выпустила iTunes, платформа для подкастинга Odeo пережила тяжелые времена, и они были вынуждены организовывать хакатоны, пытаясь понять, что делать дальше. Во время одного из своих хакатонов им пришла в голову идея создать платформу на основе SMS.
Первоначально он назывался «twttr» и предназначался только для внутреннего использования. Однако сотрудники тратили несколько долларов на SMS для публикации на платформе, чтобы протестировать ее среди пользователей.Наконец, Twitter был выпущен для публики в 2006 году, год спустя он стал хитом. Twitter увеличил свою пользовательскую базу и стал вторым по популярности сайтом социальной сети после Facebook.
Амазонка
Amazon начал продавать книги в Интернете, бросая вызов Барнсу и Ноблс, которые в основном застряли в эпохе «кирпичей и минометов». Первоначально он был разработан в 1994 году, чтобы сосредоточиться на книгах по низкой цене, с простым веб-дизайном, основанным на минимально жизнеспособном продукте, — это все, что им нужно для развития и утверждения своей организации на розничном рынке.
Groupon
Используя старую концепцию ваучеров и скидок, с идеей обмена и общения, Groupon достигла новых высот. Первоначально Groupon возникла с помощью WordPress, где обычные PDF-файлы рассылались по электронной почте пользователям, которые уже были подписаны. Итак, тестирование с помощью MVP оказалось успешным. После этого Groupon создала свою систему ваучеров и серверную часть, что привело к большому успеху.
Dropbox
Перед запуском Dropbox соучредитель и генеральный директор Дрю Хьюстон знал, что существует множество стартапов в области облачных хранилищ.Поэтому он решил создать эффективный MVP на основе видео, объясняющего, как использовать приложение. Видео сыграло решающую роль в привлечении нужной аудитории, поскольку получило большое количество просмотров и комментариев. Dropbox даже получил 70 тысяч адресов электронной почты от потенциальных пользователей за один день, что дало компании зеленый свет на запуск продукта.
Вышеупомянутые примеры MVP могут вдохновить стартапы и предпринимателей начать с MVP, чтобы сделать свой путь успешным.
4 совета по переходу от минимально жизнеспособного продукта к полномасштабному продукту
Вы знаете ту старую историю о самолете, летящем из Калифорнии на Гавайи, который в 99% случаев отклоняется от курса — но постоянно корректируется? То же самое и с успешными стартапами, за исключением того, что они могут начать свой путь на Аляску. — Эван Уильямс
Это одна и та же история, которая повторяется снова и снова. Изначально у команды возникает идея запустить стартап. Затем они вкладывают некоторое время и деньги в процесс разработки MVP, обсуждая, какие функции следует включить, а какие исключить при создании MVP.Наконец, MVP запускается на рынок, и если все пойдет по плану, у стартапа появится стабильный и зрелый продукт.
Так что же плохого в этой сказочной истории успеха? На самом деле более 90% из них терпят неудачу.
Итак, почему многие стартапы все еще терпят неудачу?
Потому что они не понимают, что MVP — это не просто продукт, над которым работают 2-3 месяца, а затем запускают. Даже после запуска MVP процесс требует значительных усилий.После того, как вы закончите запуск MVP, список текущих задач станет длинным.
1. Сбор отзывов
До запуска вашего MVP вы построили MVP, основанный на функциях, которые вы считали важными с точки зрения пользователей. Но как только ваш MVP попадает на рынок, у вас есть лучший совет, которому можно следовать — направление, показанное потенциальными клиентами, использующими ваш MVP.
Ваша задача — собрать «реальные данные» после вывода вашего MVP на рынок и выяснить, почему потенциальные клиенты купили ваш продукт или почему нет.
Отслеживая метрики или поведение пользователей, критически важных для роста движка, вы можете измерять и извлекать уроки из взаимодействия с пользователем и на основании этого решать, какие функции следует улучшить, добавить или удалить.
2. Подготовка к масштабированию
В мире стартапов, похоже, существует соглашение о том, что для создания MVP можно избежать важного аспекта технической масштабируемости. Все стартапы беспокоятся о том, чтобы проверить свои предположения, подтвердить их на рынке и получить огромную поддержку.Фактор масштабируемости становится проблемой на более позднем этапе.
К сожалению, эта слепая вера привела к серьезным неудачам стартапов. Стартап по оказанию услуг на дому TaskBob, который собрал около 5,7 млн долларов в 2014 году, был закрыт в 2017 году, так как не смог масштабироваться и приносить прибыль.
Всегда будьте готовы и оптимистичны, всегда есть шанс, что ваш MVP быстро наверстает упущенное и заявки начнутся.
Например, Dropbox решила вообще не запускать какой-либо продукт в качестве MVP.Скорее, они придумали простое видео с объяснением того, что делает продукт.
Видео действительно сработало и помогло им за ночь увеличить количество подписчиков на бета-тестирование с 5000 до 75000. Но настоящий вопрос в том, были ли они готовы развлечь такое огромное количество пользователей.
Раджив Эранки, руководитель отдела разработки серверов Dropbox, объяснил в презентации на конференции RAMP, что команда Dropbox использовала Python практически для всего.
Это означает, что вся платформа «могла получить доступ к 40 миллионам пользователей без необходимости писать тысячи строк кода на C.”
3. Уточняйте цену
Во время разработки MVP или даже после запуска MVP стартапы в основном предпочитают отложить «коэффициент ценообразования», потому что они думают, что их продукт еще не готов. Они спорят с определением MVP относительно того, как можно взимать плату за «минимальный» продукт.
Но дело в том, что даже если продукт все еще находится на стадии MVP, но вы обратились к основным болевым точкам клиентов и следовали процессу развития клиентов, вы готовы отправиться на путь успеха.Минимально жизнеспособный продукт не является синонимом полусырого или неполноценного продукта.
Buffer, например, определил эту выигрышную стратегию. Во-первых, они проанализировали спрос на свой продукт с помощью базовой MVP (целевой страницы) среди потенциальных клиентов.
Как только их целевая страница начала набирать трафик, они мгновенно добавили еще одну страницу, на которой были указаны тарифные планы, в их процесс регистрации. В результате они проанализировали спрос на продукт, а также нашли оптимальный подход к монетизации.
4. Не уклоняйтесь от маркетинга
Как уже говорилось, MVP — это не конечный продукт, а пакет на ранней стадии разработки продукта. Однако, как только ваш MVP будет запущен на рынок, вы должны быть готовы со своей маркетинговой стратегией, чтобы мир узнал, что ваш продукт наконец-то появился.
Лучше начинать с продвижения вашего продукта, как только вы запустите свой MVP. Однако есть разница между маркетингом вашего MVP и маркетингом вашего конечного продукта.
Mint, приложение для личных финансов, является истинным примером того, как они использовали идеальную маркетинговую среду прямо на этапе запуска MVP, чтобы засвидетельствовать свет успеха в будущем.
Маркетинговый план Аарона Патцера, основателя приложения Mint, гласил: «Все, что мы можем делать, в основном, дешево или бесплатно». Каналом, который они выбрали для продвижения своего продукта, был контент-маркетинг. Они начали с блога о личных финансах, чтобы привлечь внимание Mint.
В конце концов, всего за два года с момента запуска приложение достигло отметки в 1 000 000 пользователей.
Просто разместив форму подписки по электронной почте в конце каждой статьи, стартап получил около 20 000–30 000 писем от потенциальных клиентов всего за 9 месяцев, в то время как их приложение все еще находилось в стадии разработки.
Заключение
Теперь вы готовы отправиться в свой первый путь разработки MVP. Помните, что он не обязательно должен быть идеальным! Просто следуйте описанным шагам и стратегиям, чтобы создать MVP для вашего продукта.
Обратите внимание, что MVP — это подход, который позволяет вам многое узнать о своих пользователях с помощью рабочего продукта, не тратя драгоценное время и средства.Все, что вам нужно, — это спланировать свою бизнес-гипотезу, определить основные функции MVP, знать свою целевую аудиторию и сотрудничать с подходящей компанией-разработчиком MVP.
Google использует этот научно доказанный метод для найма сотрудников.
Google создает инновационные продукты, с которыми немногие могут соперничать. Теперь технический гигант проявляет творческий подход и переосмысливает способы поиска лучших талантов.
В июньском подкасте Google Partners руководитель отдела кадров и старший рекрутер Лиза Стерн Хейнс говорит, что компания использует «структурированное собеседование» для определения того, кого нанимают.
«Это просто означает, что мы используем одни и те же методы собеседования для оценки кандидатов, претендующих на ту же работу», — говорит она.
В отличие от типичного собеседования, где вопросы меняются в зависимости от кандидата, резюме, интервьюера и других факторов, Google заранее определяет, какие вопросы будут заданы каждому кандидату. Затем компания предлагает соответствующую критерии оценки.
«Итак, прежде чем мы зададим какие-либо вопросы, мы можем предвидеть, какой, по нашему мнению, будет выглядеть хороший, посредственный или плохой ответ», — говорит Хейнс.«Это делает оценку кандидатов намного проще и более последовательной».
Это также позволяет персоналу отдела кадров и менеджерам определять, кто будет успешным на выбранной должности. И у компании есть исследования, подтверждающие эти утверждения.
«Внешнее исследование показало Google, что структурированные интервью позволяют лучше прогнозировать будущую эффективность кандидата на работе по сравнению с неструктурированными интервью», — говорит старший рекрутер. По словам Хейнса, внутренние исследования в компании также показали, что результаты структурированного собеседования являются очень предсказуемыми показателями будущих результатов работы их сотрудников.
Итак, какие вопросы задаются? Прежде чем приступить к разработке вопросов для собеседования, руководители Google думают о двух ключевых компонентах: какие атрибуты он ищет от людей, которые присоединяются к компании, и затем для этой конкретной роли.
Но так было не всегда, признает Хейнс, отмечая при этом, что с течением времени это определенно был процесс проб и ошибок.
«Мы усвоили этот урок на собственном горьком опыте после многих лет, когда мы задавали головоломные вопросы вроде« сколько мячей для гольфа можно уместить в школьный автобус? »», — говорит она.«Головоломки, которые мы задавали кандидатам, в буквальном смысле не имели никакого отношения к работе».
Один из ее любимых вопросов, который она часто слышит, — «что бы вы сделали, если бы у вас был слон?»
«Отличный разговор на коктейльной вечеринке, но неудивительно, что такие вопросы не могут сильно повлиять на будущую производительность на работе», — говорит она в подкасте.
В настоящее время их вопросы делятся на две категории: поведенческие и гипотетические.
Поведенческие вопросы касаются вашего прошлого опыта и обычно начинаются с чего-то вроде «расскажи мне о времени».
«Предпосылка подобных вопросов заключается в том, что прошлый опыт кандидата будет отличным индикатором их потенциальной будущей работы», — объясняет Хейнс.
К гипотетическим вопросам немного сложнее подготовиться, говорит рекрутер. «Они более ситуативны по своей природе, поэтому вы не можете полагаться на прошлый опыт работы, чтобы ответить на них.«
» Эти вопросы обычно начинаются со слов «представьте, что вы столкнулись с X-ситуацией». Как бы вы подумали о Y? »
Для того, чтобы получить хорошие оценки по этим вопросам, кандидаты должны уметь думать на своих ногах и продумывать свои мыслительные процессы относительно того, как они будут решать эту проблему.
« кандидаты не обязательно стремятся к правильному ответу, который ищут интервьюеры, — говорит Хейнс, — но интервьюерам действительно любопытно узнать, что они думают.»
Видео Ричарда Вашингтона
Нравится эта история? Нравится CNBC Make It на Facebook.
См. Также:
A top Microsoft HR exec говорит, что вам следует подавать заявку на вакансии в этих 2 отраслях
Почему IBM хочет нанимать сотрудников, у которых нет четырехлетнего высшего образования
3 причины, по которым миллениалы хотят работать в Google и Amazon так плохо
Изучение истории питания: практический подход для семейных врачей
1.Целевая группа по профилактическим услугам США. Руководство по клиническим профилактическим услугам: отчет Целевой группы США по профилактическим услугам. 2-е изд. Балтимор: Уильямс и Уилкинс, 1996 ….
2. Гланц К., Цираки С, Олбрайт CL, Фернандес Дж. Практика оценки питания и консультирования: отношение и интересы врачей первичной медико-санитарной помощи. J Gen Intern Med . 1995; 10: 89–92.
3. Левин Б.С., Вигрен М.М., Чепмен Д.С., Кернер Дж. Ф., Бергман Р.Л., Ривлин Р.С.Национальное исследование отношения и практики врачей первичной медико-санитарной помощи в отношении питания: стратегии расширения использования лечебного питания в медицинской практике. Ам Дж. Клин Нутр . 1993; 57: 115–9.
4. Брюер Р.А., Шмидт RE, Дэвис Х. Консультации по питанию: должны ли врачи направлять своих пациентов? Am J Prev Med . 1994; 10: 308–11.
5. Результаты исследования первичной коронарной профилактики в клинике липидных исследований.I. Снижение заболеваемости ишемической болезнью сердца. ЯМА . 1984; 251: 351–64.
6. Исследовательская группа по изучению интервенций множественных факторов риска. Изменения факторов риска и результаты смертности. Испытание вмешательства с множественными факторами риска. ЯМА . 1997. 277: 582–94.
7. Краусс Р.М., Декельбаум Р.Дж., Эрнст Н, Фишер Э, Ховард Б.В., Кнопп Р.Х., и другие. Диетические рекомендации для здоровых взрослых американцев.Заявление для медицинских работников от Комитета по питанию Американской кардиологической ассоциации. Тираж . 1996; 94: 1795–800.
8. Ху ФБ, Штампфер MJ, Мэнсон Дж. Э., Римм E, Колдиц Г.А., Роснер Б.А., и другие. Потребление пищевых жиров и риск ишемической болезни сердца у женщин. N Engl J Med . 1997; 337: 1491–9.
9. Резюме второго отчета Группы экспертов Национальной образовательной программы по холестерину (NCEP) по обнаружению, оценке и лечению повышенного холестерина в крови у взрослых (Группа лечения взрослых II). ЯМА . 1993; 269: 3015–23.
10. Министерство здравоохранения и социальных служб США, Служба общественного здравоохранения. Здоровые люди 2000: национальные цели укрепления здоровья и профилактики заболеваний. Вашингтон, округ Колумбия: Правительственная типография, 1991; Публикация HHS № 91-50212.
11. Ежедневное потребление жиров и общего количества пищи-энергии — Третье национальное обследование здоровья и питания, фаза 1, 1988–91 MMWR Morb Mortal Wkly Rep . 1994. 43 (7): 116–7.
12. Чарльтон Р., Моррисон Дж., Унгер Л.Д. Алкогольная и витаминная недостаточность. В: Моррисон Дж., Харк Л., ред. Лечебное питание и болезни. Кембридж, Массачусетс: Blackwell Science, 1996: 219–26.
13. Стункард А, Берковиц Р., Вадден Т, Танрикут С, Рейсс Э., Молодой Л. Компульсивное переедание и синдром ночного переедания. Int J Obes Relat Metab Disord . 1996; 20: 1–6.
14. Hunninghake DB, Миллер В.Т., LaRosa JC, Киносян Б, Якобсон Т, Коричневый V, и другие.Длительное лечение гиперхолестеринемии пищевыми волокнами. Am J Med . 1994; 97: 504–8.
15. Римм EB, Аскерио А, Джованнуччи Э, Шпигельман Д, Штампфер MJ, Виллетт WC. Потребление овощей, фруктов и зерновых волокон и риск ишемической болезни сердца среди мужчин. ЯМА . 1996. 275: 447–51.
16. Консультативный комитет Американского онкологического общества 1996 г. по диете, питанию и профилактике рака.Рекомендации по диете, питанию и профилактике рака: снижение риска рака с помощью здорового питания и физической активности. CA Cancer J Clin . 1996. 46 (6): 325–41.
17. Грэм И.М., Дейли Л. Е., Refsum HM, Робинсон К, Brattstrom LE, Ueland PM, и другие. Гомоцистеин плазмы как фактор риска сосудистых заболеваний. Европейский проект согласованных действий. ЯМА . 1997; 277: 1775–81.
18. Давиглус М.Л., Stamler J, Оренсия А.Дж., Дайер А.Р., Лю К, Гренландия P, и другие. Потребление рыбы и 30-летний риск инфаркта миокарда со смертельным исходом. N Engl J Med . 1997; 336: 1046–53.
19. Сисковик Д.С., Рагхунатан TE, Король I, Вайнманн С, Виклунд КГ, Олбрайт Дж. и другие. Потребление с пищей и уровни длинноцепочечных n-3 полиненасыщенных жирных кислот в клеточных мембранах и риск первичной остановки сердца. ЯМА . 1995; 274: 1363–7.
20. Чинг ПЛ, Willett WC, Римм ЭБ, Колдиц Г.А., Гортмейкер С.Л., Штампфер MJ. Уровень активности и риск избыточной массы тела у мужчин-медиков. Am J Public Health . 1996. 86: 25–30.
21. Дитц WH младший, Gortmaker SL. Мы своих детей откармливаем от телевизора? Ожирение и просмотр телевидения у детей и подростков. Педиатрия . 1985; 75: 807–12.
22. Кучмарски Р.Ю., Флегал КМ, Кэмпбелл С.М., Джонсон CL. Растущая распространенность избыточного веса среди взрослого населения США. Национальные обследования здоровья и питания, 1960–1991 гг. JAMA . 1994; 272: 205–11.
23. Из Центров по контролю и профилактике заболеваний. Обновление: распространенность избыточной массы тела среди детей, подростков и взрослых — США, 1988–1994 гг. ЯМА . 1997; 277: 1111.
24.Гиддинг СС, Бао В, Шринивасан SR, Беренсон Г.С. Влияние вековых тенденций ожирения на факторы риска коронарных заболеваний у детей: исследование сердца Богалуса. J Педиатр . 1995; 127: 868–74.
25. Марвик К. Данные NHANES III о здоровье актуальны для стареющей нации. ЯМА . 1997. 277: 100–2.
26. Группа разработки консенсуса NIH по оптимальному потреблению кальция. Оптимальное потребление кальция. Конференция NIH Consensus. ЯМА .1994; 272: 1942–8.
27. Постоянный комитет по научной оценке рекомендуемых рационов, пищевых продуктов и питания, Институт медицины, ред. Рекомендуемая диета: кальций, фосфор, магний, витамин D и фтор. Вашингтон, округ Колумбия: National Academy Press, 1997.
28. Dennison BA, Rockwell HL, Бейкер С.Л. Чрезмерное потребление фруктового сока детьми дошкольного возраста связано с низким ростом и ожирением. Педиатрия .1997; 99: 15–22 [Опубликованная ошибка появляется в Pediatrics . 1997; 100: 733]
29. Министерство здравоохранения, образования и социального обеспечения США, Служба общественного здравоохранения, Управление по борьбе с алкоголем, наркоманией и психическим здоровьем. Национальный институт злоупотребления алкоголем и алкоголизма, изд. Здоровье алкоголя и мир исследований. Вашингтон, округ Колумбия. Получено 25 августа 1998 г. из Интернета: http://www.niaaa.nih.gov.
30. Питание и ваше здоровье: диетические рекомендации для американцев.4-е изд. Вашингтон, округ Колумбия: Департамент сельского хозяйства США, Департамент здравоохранения и социальных служб, 1995 г .; бюллетень для дома и сада нет. 232.
Использование того, что мы уже знаем, для принятия мер
Abstract
В этом документе представлен обзор научных данных, указывающих на критически необходимые шаги по сокращению расового неравенства в отношении здоровья. Во-первых, в нем утверждается, что необходимо развивать сообщества возможностей, чтобы свести к минимуму некоторые негативные последствия системного расизма. Это сообщества, которые предоставляют ресурсы для развития детей младшего возраста, реализуют политику по сокращению детской бедности, предоставляют взрослым возможности для работы и поддержки доходов, а также обеспечивают здоровые жилищные условия и условия проживания в районе.Во-вторых, системе здравоохранения необходимы новые акценты на обеспечении доступа к высококачественной медицинской помощи для всех, усилении профилактических подходов к здравоохранению, удовлетворении социальных потребностей пациентов в рамках оказания медицинской помощи и диверсификации медицинских кадров для более точного отражения демографического состава населения. популяция пациентов. Наконец, необходимы новые исследования для определения оптимальных стратегий для формирования политической воли и поддержки для устранения социального неравенства в отношении здоровья. Это будет включать инициативы по повышению уровня осведомленности о повсеместном распространении несправедливости в отношении здоровья, формированию сочувствия и поддержки для устранения неравенства, расширению возможностей отдельных лиц и сообществ для активного участия в усилиях по вмешательству и реализации крупномасштабных усилий по сокращению расовых предрассудков, идеологий и стереотипы в более широкой культуре, лежащие в основе политических предпочтений, порождающих и поддерживающих неравенство.
Ключевые слова: раса, расизм, этническая принадлежность, неравенство, неравенство, вмешательства
1. Введение
Большое расовое и этническое (в интересах экономии мы используем термин «расовый» для описания обоих) неравенство в отношении здоровья в США подчеркивают необходимость возобновления усилий по их эффективному сокращению и устранению. Исторически стигматизированные расовые группы, чернокожие (или афроамериканцы), коренные американцы (или американские индейцы и коренные жители Аляски), коренные гавайцы и другие жители тихоокеанских островов, имеют худшее здоровье, чем у белых [1], и, несмотря на прогресс в сокращении неравенства с течением времени расовый разрыв в состоянии здоровья сохраняется.Например, преимущество белых над чернокожими в ожидаемой продолжительности жизни при рождении снизилось с 8,3 года в 1950 году до 3,7 лет в 2016 году [2], и хотя у нас нет данных о продолжительности жизни коренных американцев за 1950 год, у американских индейцев в настоящее время ожидаемая продолжительность жизни ниже, чем у африканцев. Американцы [3]. На состояние здоровья выходцев из Азии и латиноамериканцев (или латиноамериканцев) влияет высокая доля иммигрантов в этих группах населения. Иммигранты всех расовых групп, как правило, имеют более низкий уровень смертности, чем их сверстники по рождению, но их преимущество в отношении здоровья снижается с увеличением продолжительности пребывания в США.S. Например, в одном национальном исследовании у мексиканских американцев среднего возраста, родившихся в США, и мексиканских иммигрантов, проживающих в США 20 или более лет, профиль здоровья не отличался от профиля здоровья афроамериканцев, в то время как профиль здоровья недавних иммигрантов был похожи на белые [4]. Важно отметить, что отчасти сокращение разрыва между черными и белыми в состоянии здоровья с течением времени может быть результатом изменений в составе чернокожего населения. Чернокожие иммигранты составляют все большую долю чернокожего населения, а миграция чернокожих из Африки с 2000 года опережает миграцию из Карибского бассейна, причем африканские иммигранты испытывают меньшее ухудшение здоровья, чем их карибские коллеги, при увеличении продолжительности пребывания в США.С. [5].
Текущие данные о здоровье детей дают основания для беспокойства по поводу возможного увеличения расового неравенства в отношении физического и психического здоровья в будущем. Например, недавнее исследование показывает, что чернокожие и латиноамериканские дети более склонны к ожирению, чем их белые сверстники в возрасте 2 лет, и эти различия сохраняются во взрослой жизни [6]. То есть две трети чернокожих и выходцев из Латинской Америки в возрасте от 2 до 19 лет, по прогнозам, будут страдать ожирением к 35 годам, по сравнению со средним показателем по стране 57% [6].Ожирение является фактором риска для нескольких хронических состояний, и эти данные предполагают, что в будущем, вероятно, будут различия по множеству основных причин смерти. Национальные данные о тенденциях самоубийств среди детей начальной школы также вызывают озабоченность. Недавнее исследование показало, что в период с 1993 по 2012 год среди детей в возрасте от 5 до 11 лет общий уровень самоубийств для этой возрастной группы был стабильным, скрывая тот факт, что, хотя этот показатель снизился для белых и был стабильным для латиноамериканцев и других расовых групп, он оставался стабильным. почти вдвое у черных [7].
В этой статье представлен обзор имеющихся научных данных, указывающих на три области, требующие вмешательства для уменьшения и, в конечном итоге, устранения расового неравенства в отношении здоровья. Во-первых, необходимы комплексные усилия для создания и поддержания возможностей, способствующих укреплению здоровья и его детерминант на уровне местного сообщества. Во-вторых, поставщики медицинских услуг и учреждения должны уделять больше внимания профилактике, устранять социальные факторы риска и потребности пациентов и обеспечивать получение каждым клиентом надлежащей высококачественной помощи.В-третьих, необходимы новые крупные инвестиции для информирования общественности и политиков о характере и масштабах расового неравенства в отношении здоровья, а также для повышения индивидуального и общественного потенциала и формирования у населения сочувствия и политической воли для эффективного решения этих проблем.
2. Стратегия номер один: создание сообществ возможностей
Снижение несправедливости в отношении здоровья требует демонтажа систем, которые порождают и поддерживают неравенство в широком спектре социальных институтов, которые являются движущими силами несправедливости в отношении здоровья.Все это социальное неравенство вызвано расизмом. Расизм — это организованная социальная система, в которой доминирующая расовая группа, основанная на иерархии человеческих ценностей, классифицирует и ранжирует людей по социальным группам, называемым «расами», и использует свою силу для обесценивания, лишения власти и дифференцированного распределения социальных ресурсов и возможностей. группам, определяемым как низшие [8,9]. Как структурированная система, расизм взаимодействует с другими социальными институтами, такими как политические, правовые и экономические институты, формируя ценности, политику и практику внутри этих институтов и меняя их форму.Создавая неравный доступ к ресурсам и возможностям, расизм является фундаментальной причиной расового неравенства в отношении здоровья [10,11].
Рескин подчеркнул, что расизм создал набор динамических, взаимозависимых компонентов или подсистем, которые усиливают друг друга и создают и поддерживают взаимную причинность расового неравенства в различных секторах общества [12]. Более того, процессы, создающие это неравенство, динамичны и взаимосвязаны, так что расовое неравенство в любой данной социальной сфере является продуктом расистской политики и процессов во многих сферах и подсистемах [12].Таким образом, структурный или институциональный расизм (мы используем эти термины как синонимы) существует внутри, усиливается и поддерживается множеством социальных систем, включая рынок жилья, систему образования, рынок труда, систему уголовного правосудия, кредитные рынки, экономику и т. Д. система здравоохранения. Суть в том, что система расизма привела к ограниченному доступу стигматизированных групп ко многим возможностям, которые способствуют социально-экономическим достижениям, качеству жизни и здоровью.Чтобы нейтрализовать эти негативные эффекты и построить более здоровые и справедливые сообщества, мы призываем к инвестициям в создание «сообществ возможностей». Мы используем этот термин для описания трансформации местных сообществ (которые исторически находились в невыгодном положении из-за расизма и связанного с ним систематического недофинансирования) в места, которые предоставляют возможности в сфере образования, на рынках труда, рынках жилья, кредитных рынках, в здравоохранении и во всем остальном. другие области, которые способствуют благополучию. Мы рассматриваем лежащее в основе существующее неравенство как продукт расизма, а создание сообществ возможностей — как систематическую, всеобъемлющую и скоординированную национальную инициативу по искоренению расизма, который встроен в политику, процедуры и повседневную деятельность многих социальных институтов.Улучшение здоровья обездоленных групп и сокращение пробелов в здоровье требует изменения систем для улучшения условий, определяющих здоровье в домах, школах, районах, на рабочих местах, молитвенных домах и в других социальных контекстах. Учитывая многогранный и системный характер расизма, конкретные инициативы, описанные ниже, взаимосвязаны и должны дополнять друг друга для нейтрализации неблагоприятных последствий расизма.
2.1. Инициативы по развитию детей младшего возраста
Неравенство в отношении здоровья начинается в раннем возрасте, и для их эффективного сокращения необходимо инвестировать в меры вмешательства в отношении детей младшего возраста.Исследования показывают, что раннее начало может иметь огромное положительное влияние на здоровье и социальные детерминанты здоровья на протяжении всей жизни. Программа дошкольного образования Перри представляла собой двухлетнюю школьную программу вмешательства в раннем детстве, в которой афроамериканцы в возрасте от 3 до 4 лет из проекта государственного жилищного строительства в Ипсиланти, штат Мичиган, были рандомизированы для получения вмешательства или для включения в контрольную группу [13] . Это вмешательство состояло из утренних занятий в школе и дневных посещений учителем на дому. В возрасте 10 лет дети, получившие вмешательство, не имели более высоких показателей IQ, чем дети из контрольной группы, но у них были более высокие результаты тестов достижений, что свидетельствует о большей мотивации к обучению [14].В возрасте 40 лет группа вмешательства имела более высокий доход, окончание средней школы, колледж, медицинское страхование и владение домом, а также более низкий уровень преступности, внебрачные роды и социальную помощь по сравнению с контрольной группой [13]. В возрасте 40 лет у группы вмешательства также было лучшее общее состояние здоровья и меньше рискованного поведения (вождение без ремня безопасности, курение, незаконное употребление седативных средств, марихуана, ЛСД, кокаин, героин), хотя не было различий в медицинских условиях [13] .
Проект Abecedarian, расположенный в Чапел-Хилл, Северная Каролина, представляет собой еще одну программу вмешательства в раннем детстве. Она началась в 1972 году и рандомизировала младенцев из бедных семей (в основном афроамериканцев) в группу раннего детства, которая предоставляла услуги от рождения до 5 лет. Программа обеспечивала безопасную и благоприятную среду с когнитивной и социальной стимуляцией (языковое развитие, эмоциональное регулирование и когнитивное развитие). навыки), доступ к педиатрической помощи, хорошее питание, уход и игры под присмотром в течение 8 часов в день.К 21 году у лиц в группе вмешательства было меньше симптомов депрессии, меньше употреблялось марихуаны, они вели более активный образ жизни и имели значительные образовательные и профессиональные преимущества по сравнению с контрольной группой [15,16]. К середине 30-х годов у детей, подвергшихся вмешательству, был более низкий уровень множественных факторов риска сердечно-сосудистых и метаболических заболеваний, причем эффекты были более сильными для мужчин, чем для девочек [17]. Например, у мужчин в группе лечения систолическое артериальное давление составляло 126 миллиметров ртутного столба (мм рт. Ст.) По сравнению с 143 мм рт. Ст. В контрольной группе.Точно так же ни один из мужчин в экспериментальной группе, по сравнению с каждым четвертым в контрольной группе, не соответствовал критериям метаболического синдрома. Исследование также показало, что как мужчины, так и женщины в группе лечения имели значительно более низкие баллы по шкале риска Фрамингема для ишемической болезни сердца. Экономический анализ показывает, что программы для детей младшего возраста приносят обществу чистую прибыль от 3 до 17 долларов на каждый вложенный доллар [18].
Качество программ развития детей младшего возраста значительно различается, но имеющиеся научные данные показывают, что значительный положительный эффект от этих программ очевиден только для тех, которые имеют высокое качество [19].Более того, для достижения максимального воздействия на общество необходимо проводить эффективные вмешательства в дородовой период и в первые три года жизни, максимально расширяя доступ к детям и семьям, которые находятся в наиболее неблагоприятном положении [19].
2.2. Снижение детской бедности
Сообщества возможностей также должны использовать политические рычаги для повышения устойчивости детей посредством политики, направленной на сокращение детской бедности. Бедность неравномерно распределяется между расовыми группами в Соединенных Штатах.В 2017 году 33% детей американских индейцев, 33% детей афроамериканцев, 26% детей латиноамериканского происхождения, 11% детей азиатских и тихоокеанских островов и 11% белых детей жили в семьях за чертой бедности [20]. Исследования показывают, что дети, которые растут в бедности, подвергаются значительно более высокому риску снижения социально-экономического статуса в долгосрочной перспективе. В среднем взрослые, выросшие в бедных семьях, меньше учатся в школе, имеют более низкий доход и с большей вероятностью будут бедными в зрелом возрасте по сравнению со взрослыми, не происходящими из бедных семей [21].Для сравнения: в США высокий уровень детской бедности по сравнению с другими богатыми странами. Важно отметить, что другие страны гораздо лучше справляются с задачей сокращения детской бедности, чем это подтверждают данные США из Международного чрезвычайного детского фонда Организации Объединенных Наций (ЮНИСЕФ) [22]. Это показывает, например, что уровень детской бедности в Австралии до налогов и трансфертов составлял 28%, но был снижен до 12% после уплаты налогов и трансфертов. Точно так же детская бедность в Канаде сократилась с 25% до налогов и трансфертов до 13% после налогов и трансфертов.В отличие от этого, в США уровень детской бедности снизился с 24% до вычета налогов и трансфертов до 23% после них. Это показывает, что в экономике некоторых из наших сверстников уровень детской бедности такой же, как в США, но эти общества разработали политику, направленную на заметное сокращение детской бедности. Налоги и трансферты — это политические предпочтения, отражающие ценности общества (такие как увеличение семейного дохода или обеспечение дополнительного дохода, питания или жилья), и эти поразительные международные сравнения иллюстрируют возможности, существующие в США.S. для реализации политики по улучшению экономического благосостояния детей Америки.
В более общем плане, другие исследования показывают, что в штатах, в которых проводилась более щедрая политика в поддержку благополучия уязвимых групп населения, было лучше здоровье. Например, исследование, в котором анализировались перекрестные данные для всех 50 штатов за 10-летний период, показало, что штаты США с более высокими расходами на образование, большими государственными расходами, менее регрессивными налогами и более щедрой политикой социального обеспечения (как это отражено в Временном пособии) нуждающимся семьям (TANF) и правилам программы Medicaid) имели лучшее здоровье, что измерялось более низким уровнем смертности, причем влияние на общую смертность было сильнее, чем на младенческую смертность [23].Исследование показало, что увеличение расходов на государственное образование на каждые 100 долларов приводит к снижению на два случая смерти на 100 000 населения, а изменение прогрессивности налогообложения на одно стандартное отклонение приводит к уменьшению на 6 смертей на 100 000 населения. Для сравнения: рост курения и ожирения на один процент был связан с увеличением одной и двух смертей на 100 000 населения, соответственно. В будущих исследованиях необходимо лучше понять конкретные аспекты систем социального обеспечения, которые имеют значение для здоровья.
2.3. Повышение доходов и возможностей трудоустройства среди молодежи и взрослых
Сообщества возможностей также должны гарантировать, что каждый имеет доступ к возможностям трудоустройства, которые обеспечивают адекватный доход для поддержания здоровья. Исследования показывают, что социальная политика, обеспечивающая семьям дополнительный доход, может привести к улучшению здоровья. Например, налоговый кредит на заработанный доход (EITC) — это программа государственных денежных переводов, которая предоставляет денежное вознаграждение через налоговую систему работающим семьям с низким доходом в США.S. Исследование, в котором использовались изменения федерального EITC с течением времени и наличие EITC штатов, показало, что доход от EITC снизил уровень низкой массы тела при рождении и увеличил средний вес при рождении, причем ассоциации были больше для чернокожих, чем для белых [24]. Низкая масса тела при рождении является основной причиной смертности новорожденных и связана с повышенным риском проблем со здоровьем в младенчестве, детстве и зрелости. Другое исследование проанализировало изменения в состоянии EITC как естественный эксперимент и обнаружило, что государственные EITC увеличивают вес при рождении и сокращают курение матери [25].
Аналогичным образом недавнее исследование показало, что повышение минимальной заработной платы было связано с улучшением исходов родов [26]. В этом исследовании использовался квазиэкспериментальный план исследования разницы в разнице, чтобы изучить влияние минимальной заработной платы на уровне штата для каждого из 50 штатов по месяцам с 1980 по 2011 год. Было обнаружено, что увеличение минимальной заработной платы в долларах выше федерального минимума было связано со снижением низкой массы тела при рождении на 1-2% и снижением послеродовой смертности на 4%. По оценкам исследователей, если бы все штаты в 2014 году повысили минимальную заработную плату на один доллар, то за год было бы на 2790 меньше рождений с низкой массой тела и на 518 меньше постнеонатальных смертей.Дополнительный доход также связан с улучшением здоровья пожилых людей. Программа социального обеспечения — это программа пенсии по старости, которая обеспечивает пожилым людям дополнительный доход. Исследования показывают, что как первоначальная реализация программы, так и последующее увеличение размера пособий были связаны со снижением смертности пожилых людей [27].
Некоторые ограниченные исследования также показывают, что дополнительный доход расовым меньшинствам может привести к улучшению здоровья и уменьшению, по крайней мере, некоторых расовых различий в состоянии здоровья.Исследование Грейт-Смоки-Маунтин в Северной Каролине было естественным экспериментом, в ходе которого оценивалось влияние дополнительного дохода на здоровье молодежи американских индейцев в возрасте от 9 до 13 лет на исходном уровне [28]. В ходе этого лонгитюдного исследования домохозяйства коренных американцев получили дополнительный доход за счет открытия казино. Исследование выявило снижение показателей девиантного и агрессивного поведения среди подростков, семьи которых получали дополнительный доход, при этом уровень психических симптомов у тех, кто получал денежные надбавки в течение четырех лет, был аналогичен таковому у подростков, которые никогда не были бедными [28].Более того, этот более низкий риск психических расстройств в подростковом возрасте, когда молодые люди жили дома, сохранялся в молодом возрасте, когда большинство из них обосновалось в собственном месте жительства [29]. Важно отметить, что анализ подгрупп показал, что этот эффект присутствовал только для тех в самой молодой когорте (в возрасте 12 лет, когда начали принимать добавки), которые имели самый продолжительный период воздействия дополнительного дохода, без эффекта дохода, очевидного в двух старших когортах, которым было 14 лет. и возраст 16 на момент первоначального дополнения.Другой анализ показал, что дополнительный доход, полученный подростками, был связан с повышением уровня образования и сокращением числа мелких уголовных правонарушений среди молодежи коренных американцев и устранением различий между американскими индейцами и белыми по обоим этим результатам [30]. Эти эффекты были обусловлены улучшением положения тех подростков, которые были бедными на момент введения надбавок к доходу.
Политика в области гражданских прав является примером крупномасштабной экономической инициативы, которая привела к улучшению здоровья чернокожих и уменьшению неравенства в отношении здоровья между черными и белыми.Исследования показывают, что политика в области гражданских прав и ее применение в сфере образования и занятости уменьшили расовое неравенство [31]. Например, политика в области гражданских прав привела к увеличению занятости и заработной платы, что привело к сокращению экономического разрыва между чернокожими и белыми, при этом темнокожие женщины получали больше, чем чернокожие мужчины [32]. Одно исследование документально подтвердило, что в течение 1965–1974 годов темнокожие женщины имели больший прирост продолжительности жизни, чем чернокожие мужчины и белые мужчины и женщины, причем прирост ожидаемой продолжительности жизни чернокожих женщин в этот период был в три раза больше, чем в предыдущее десятилетие [32]. .Другое исследование показало, что в период с 1968 по 1978 год как у чернокожих мужчин, так и у женщин в возрасте от 35 до 74 лет абсолютное и относительное снижение смертности было больше, чем у их белых коллег, причем снижение смертности было больше у чернокожих женщин, чем у чернокожих мужчин [33]. Другие данные показывают, что темнокожие женщины, родившиеся между 1967 и 1969 годами, имели лучшее состояние здоровья во взрослом возрасте и с меньшей вероятностью рожали младенцев с низкой массой тела и младенцев с низкими показателями APGAR, чем те, кто родился между 1961 и 1963 годами [34]. Политика гражданских прав и их применение в сфере здравоохранения также привели к улучшению здоровья чернокожих [31].Например, десегрегация южных больниц позволила от 5 000 до 7 000 дополнительных чернокожих младенцев выжить в младенчестве в период с 1965 по 1975 год [35]. Таким образом, с середины 1960-х до середины 1970-х годов было время, когда здоровье афроамериканцев улучшалось быстрее, чем здоровье белых, так что разрыв в состоянии здоровья между черными и белыми сокращался. В то же время неспособность обеспечить соблюдение политики гражданских прав в жилищной сфере в значительной степени способствовала сохранению расового разрыва в экономическом статусе [31].Тщательный эмпирический анализ показывает, что прекращение расовой сегрегации по месту жительства полностью устранит расовые различия среди молодых людей, в доходах, образовании и безработице и сократит разрыв в материнстве-одиночке на две трети [36].
Исследования также показывают, что улучшение экономического благосостояния взрослых вызывает волновые эффекты, в том числе улучшение семейных отношений. В исследовании Грейт-Смоки-Маунтин исследователи пришли к выводу, что основной движущей силой наблюдаемого воздействия на здоровье дополнительного дохода было улучшение воспитания детей [30].Улучшение экономических условий также может снизить преобладание домохозяйств с одним родителем. Исследования по призыву на военную службу показывают, что это положительно влияет на формирование семьи и ее стабильность. Призыв на военную службу является примером политики, ведущей к повышению социально-экономического статуса (СЭП). Военные — это более расово-слепая среда, чем общество в целом, и военная служба обеспечила чернокожим мужчинам, находящимся в неблагоприятном положении, более высокий уровень образования, более высокие заработки и большую профессиональную мобильность, чем их гражданские сверстники [37].Военные пособия включают ресурсы, поддерживающие содержание семьи: семейное жилье, детские сады и центры деятельности школьного возраста. Эта экономическая мобильность, вероятно, окажет положительное влияние на здоровье взрослых в семьях военнослужащих и приведет к более высоким академическим достижениям и лучшему здоровью их детей. Исследования показывают, что действительная военная служба способствует браку, а не сожительству, увеличивает вероятность первого брака и ведет к большей стабильности брака, и все эти эффекты были сильнее для чернокожих, чем для белых [37,38,39].Эти данные предполагают, что стабильные экономические ресурсы и траектории возможностей и надежд для чернокожих мужчин с низким доходом могут сократить и потенциально даже устранить расовые различия в браке.
Такие инициативы могут значительно снизить негативное влияние структуры домохозяйства на развитие и благополучие детей. Исследования показывают, что воспитание в семье с одним родителем отрицательно сказывается на многих результатах. Например, дети, выросшие в неполных семьях, хуже учатся в школе и с меньшей вероятностью закончат среднюю школу [40].Они также с большей вероятностью станут сексуально активными в более молодом возрасте, будут употреблять запрещенные наркотики и заниматься незаконной деятельностью [41]. Исследования показывают, что родительский надзор и поддержка являются ключевым механизмом, который связывает неполные домохозяйства с более низкими результатами в подростковом и юношеском возрасте [42,43], а более низкий уровень родительского контроля позволяет прогнозировать различные неблагоприятные исходы, включая прогулы в школе, употребление психоактивных веществ. употребление, торговля наркотиками, антиобщественное поведение, сексуальная активность и агрессивное поведение [44,45].
2.4. Улучшение микрорайона и жилищных условий
Учитывая, что практически каждый ресурс, способствующий укреплению здоровья, связан с местом проживания в США, ключом к улучшению здоровья и сокращению неравенства является улучшение качества соседства и жилищной среды в Соединенных Штатах. Есть несколько примеров, которые показывают, что преобразование района возможно и связано с улучшением здоровья. Жилищная интервенция в Йонкерсе заключалась в уменьшении концентрации государственного жилья в масштабах всего города [46].В рамках этой инициативы половина жителей государственного жилья была отобрана посредством лотереи для переезда в более качественное жилье. Двумя годами позже, по сравнению с теми жителями, которые остались, те, кто переехал, сообщили о лучшем здоровье (общее состояние здоровья и более низкий уровень злоупотребления психоактивными веществами), более высоком уровне жизни в районе (более низкий уровень беспорядков и насилия в районе и более высокий уровень удовлетворенности общественным транспортом, местами для отдыха и медицинское обслуживание) и улучшенные экономические результаты (более высокий уровень занятости и более низкий уровень использования социальных пособий).
Проект «Здоровые дома в округе Сиэтл-Кинг» — это мероприятие, направленное на улучшение жилищных условий семей с низкими доходами. В этой программе были задействованы аутрич-работники для работы с жителями района, чтобы разработать план вмешательства, который был адаптирован для повышения безопасности и качества их домов, а также для снижения триггеров астмы [47]. Рандомизированное контролируемое исследование (РКИ) с участием этих домохозяйств с низким доходом, в которых присутствовали дети, страдающие астмой, показало, что программа эффективна в уменьшении симптомов астмы и обращении за неотложной медицинской помощью среди детей, а также в улучшении качества жизни среди взрослых, которые заботился о них [48].
Детская зона Гарлема (HCZ) — еще один пример комплексных усилий по восстановлению района, направленных на устранение нескольких взаимосвязанных социальных детерминант, влияющих на условия жизни и здоровье детей и их семей, включая качественное раннее образование, внеклассные программы, доступ к услуги здравоохранения, инициативы по предотвращению насилия и множество других факторов на уровне сообществ [49]. Строгая оценка HCZ показала, что он устранил расовые различия в успеваемости и был успешным в улучшении жилищных условий и исходов детской астмы [50,51].Основываясь на успехе этой программы, HCZ стал моделью для Инициативы администрации Обамы «Обещание соседства», федеральной программы, которая обеспечила поддержку для развития 20 аналогичных «перспективных районов» в Соединенных Штатах.
Во время правления администрации Клинтона в 1990-х годах федеральное министерство жилищного строительства и городского развития (HUD) выдвинуло три основные инициативы, направленные на улучшение экономических возможностей и качества жизни в неблагополучных сообществах [52].Первый, «Переезд к возможностям» (MTO), был посвящен переселению в жилую застройку. Его цель заключалась в том, чтобы помочь бедным семьям переехать из государственного жилья с высоким уровнем бедности в районы с более низким уровнем бедности. Вторая, Jobs-Plus, была направлена на увеличение занятости за счет предоставления услуг и стимулов для работы. Конкретно эта программа была направлена на насыщение государственного жилья высококачественными услугами по трудоустройству и финансовыми стимулами на основе арендной платы. Третья инициатива, «Мосты к работе», была направлена на то, чтобы связать жителей центра города с доступными рабочими местами в пригородах.В частности, он был направлен на то, чтобы помочь жителям бедных центральных районов города найти работу в пригородных районах, где есть много возможностей для трудоустройства.
Оценка этих программ HUD показала, что бедные семьи и семьи меньшинств отреагируют и воспользуются реальными возможностями [52]. Более того, эти меры могут повысить доход, повысить безопасность и улучшить физическое и психическое здоровье. Однако программы, которые будут эффективными в долгосрочной перспективе, должны преодолевать все основные препятствия, с которыми сталкиваются бедные люди и сообщества: жилье, безопасность, здоровье, занятость и образование.Например, людям нужна помощь не только в поиске работы, но и в сохранении работы. Это означает, что необходимо также решить вопросы удержания, продвижения по службе, затрат на дорогу и уход за детьми. Кроме того, значимые изменения требуют постоянных усилий с течением времени. Была проведена тщательная оценка воздействия программы MTO на здоровье. Одно исследование показало, что через 10–15 лет после того, как бедные семьи из государственного жилья были рандомизированы для переезда в менее бедные районы, у тех, кто переехал, были более низкие уровни ожирения, тяжелого ожирения и риска диабета [53].
Исследования также показывают, что выгоды от перемещения бедных жителей из районов с высоким уровнем бедности в жилые районы с низким уровнем бедности могут сочетаться с отрицательными последствиями. Например, как в проекте Yonkers Housing Intervention [54], так и в проекте «Переход к возможностям» [55], неблагоприятные образовательные и поведенческие результаты наблюдались среди подростков, которые были старше на момент первоначального переезда. Это подчеркивает важность раннего вмешательства и / или необходимость установления минимальных пороговых значений воздействия новой среды, прежде чем положительные эффекты станут очевидными.Исследования также показывают, что перемещение бедных жителей из их района нарушило их социальные сети. Например, во время жилищного вмешательства в Йонкерсе, по сравнению с бедными жителями, которые не переезжали, у переселенцев были более слабые социальные связи в их новых кварталах и меньшие сети друзей из соседних районов [56].
Таким образом, хотя исследования жилищных интервенций предоставляют высококачественные научные доказательства влияния окружающей среды на здоровье, наблюдаемые непреднамеренные негативные эффекты предполагают, что перемещение бедных людей из их нынешних районов проживания может быть неоптимальным политическим подходом.Вместо этого следует сделать упор на улучшение условий жизни в нынешних жилых районах бедных жителей. Целенаправленно построенные сообщества, основанные на своих первоначальных усилиях в районе Ист-Лейк в Атланте, разработали модель, которая стремится преобразовать существующие районы, одновременно решая все проблемы, с которыми сталкиваются обездоленные сообщества [57]. Эта модель рассматривает географическую концентрацию бедности как критически важный вопрос, требующий решения, и подчеркивает необходимость всеобъемлющих, ориентированных на места решений, которые работают в традиционных сферах образования, жилья, общественной безопасности, возможностей трудоустройства, ухода за детьми и питания.Развернутые комплексные и интегративные стратегии включают независимую образовательную систему от колыбели до колледжа, которая обеспечивает высококачественные программы развития детей младшего возраста, которые привлекают семьи со средним доходом, но также гарантируют, что учащиеся с низким доходом начинают школу раньше, чем их класс. Еще один ключевой аспект модели — качественное жилье со смешанным доходом, которое снижает концентрацию бедности в районе, обеспечивая при этом доступность для домохозяйств с низкими доходами. Другие важные общественные услуги включают поддержку трудоустройства посредством ряда инициатив по развитию трудовых ресурсов, возможностей для отдыха и других социальных услуг.Через десять лет после внедрения этой модели в Ист-Лейк-Атланта преступность снизилась на 73%, а количество насильственных преступлений — на 90% [57]. Точно так же занятость среди жителей с низкими доходами увеличилась с 13% до 70%, а начальная школа превратилась из одной из худших среди государственных школ Атланты в одну из лучших в штате, несмотря на то, что 74% учащихся имеют квалификацию. бесплатно и по сниженной цене на обед. Специально созданная модель тиражируется в нескольких сообществах по всей территории США.S.
3. Стратегия номер два: сделать медицинское обслуживание более эффективным. по профилактике [58]. Таким образом, новый акцент на профилактике может иметь огромное влияние на улучшение общего состояния здоровья и сокращение несправедливости в отношении здоровья. Существует несколько стратегий, которые позволят американской системе здравоохранения оказывать большее влияние на улучшение здоровья всех и сокращение неравенства в области здравоохранения.К ним относятся обеспечение доступа к медицинской помощи для всех, уделение большего внимания первичной помощи, а не специализированной помощи, устранение неравенства в получении высококачественной помощи, более эффективное устранение социальных факторов риска и потребностей пациентов, а также диверсификация медицинских кадров.
3.1. Обеспечение доступа к медицинской помощи для всех
Предоставление доступа к комплексным профилактическим обследованиям и лечению может сыграть роль в сокращении и устранении по крайней мере некоторого расового неравенства в отношении здоровья. Инициатива по колоректальному раку (CRC) в штате Делавэр показывает, что согласованные усилия могут привести к поразительным изменениям за относительно короткое время [59].Программа началась в 2002 году и предусматривала возмещение стоимости колоноскопии любому незастрахованному жителю Делавэра с семейным доходом до 250% от уровня бедности. В 2004 году была добавлена программа лечения, которая покрывала расходы на лечение рака в течение двух лет для всех незастрахованных жителей, которым был поставлен новый диагноз, если доход их семьи составлял до 650% от уровня бедности. В том же году была добавлена система навигатора медсестер для облегчения доступа к обследованию и лечению, а также были предприняты особые усилия для чернокожих жителей.К 2009 году количество скрининговых обследований с помощью колоноскопии увеличилось на 54% для черных и на 29% для белых, и расовый разрыв в скрининге был устранен. Точно так же снижение заболеваемости CRC среди афроамериканцев на 34% и снижение на 26% среди белых привело к выравниванию показателей заболеваемости. К 2009 году разрыв в уровне смертности был практически ликвидирован: смертность чернокожих снизилась на 42%, а среди белых — на 13%. Более того, программа дала экономию средств. Ежегодный счет на программу скрининга и лечения составлял 7 миллионов долларов, но годовая экономия от снижения заболеваемости CRC составила 8 долларов.5 миллионов.
Необходимы инициативы, обеспечивающие доступ к медицинскому обслуживанию для всех. Исследования показали, что реализация Закона о доступном медицинском обслуживании (ACA) увеличила страховое покрытие для 20 миллионов американцев, сократила разрыв между белыми и небелыми для всех расовых групп в США и полностью устранила это неравенство для американцев азиатского происхождения, коренных гавайцев и других жителей Тихоокеанского региона. Островитяне, но не для других расовых групп [60]. Требуются усилия, чтобы обеспечить доступ к медицинской помощи миллионам американцев, которые все еще не имеют страховки.В 2017 году с такой инициативой выступил сенатор Берни Сандерс. Он называется Законом о программе Medicare для всех и направлен на обеспечение всеобщего права на достойное медицинское обслуживание для всех жителей США. Недавний анализ затрат на эту программу показал, что, хотя она увеличит спрос на медицинские услуги примерно на 12%, реализация программы может обеспечить экономию затрат примерно на 19%, что снизит общие расходы на здравоохранение примерно на 9,6% [ 61].
3.2. Акцент на первичную помощь
Большая часть медицинских услуг в США.С. ориентирован на лечение болезни после того, как она возникла. Исследования показывают, что больший упор на первичную медико-санитарную помощь, ориентированную на человека (вместо помощи, направленной на лечение заболеваний), позволит лучше удовлетворить потребности пациентов в медицинской помощи и уменьшить неравенство в отношении здоровья [62]. Доступ к первичной медико-санитарной помощи связан с меньшим социальным неравенством в отношении здоровья и, вероятно, является определяющим фактором неожиданно хороших профилей здоровья в таких странах, как Куба и Коста-Рика [63]. Старфилд и его коллеги проанализировали данные о вкладе первичной медико-санитарной помощи в здоровье [63].Они документально подтвердили, что по множеству показателей состояния здоровья здоровье лучше в местах с более высоким соотношением врачей первичного звена к населению, чем в других регионах, даже с учетом демографических факторов, SES и поведения в отношении здоровья. Кроме того, на индивидуальном уровне люди, для которых основным источником медицинской помощи является поставщик первичной медико-санитарной помощи, а не специалист, также являются более здоровыми. Как уже отмечалось, несправедливость в отношении здоровья меньше в районах с большей концентрацией поставщиков первичной медико-санитарной помощи.Этому, по-видимому, способствуют несколько аспектов первичной медико-санитарной помощи: первичная медико-санитарная помощь увеличивает доступ к уязвимым группам населения, делает упор на профилактику и раннее ведение болезней, поощряет высококачественную помощь, более адекватную помощь и сокращает ненужную специализированную помощь [63]. Более того, исследования показывают, что больший упор на первичную медико-санитарную помощь также связан с более низкими общими затратами на медицинские услуги [63].
3.3. Устранение неравенства в получении высококачественной помощи
В отчете Национальной медицинской академии (NAM; ранее — Институт медицины) за 2003 год сделан вывод о том, что практически каждый тип терапевтического вмешательства в США.S., начиная с высокотехнологичных процедур и заканчивая простейшими формами диагностических и лечебных вмешательств, чернокожие и другие меньшинства получают меньше процедур и менее качественную медицинскую помощь, чем белые [64]. Поразительно, что эти различия сохранялись даже после учета статистической корректировки различий в медицинском страховании, SES, стадии и серьезности заболевания, сопутствующем заболевании и типе медицинского учреждения. Более поздние исследования подтверждают сохранение расового неравенства в отношении качества и интенсивности медицинской помощи [65,66].Например, среди взрослых кандидатов на трансплантацию почки в США впервые, которые были добавлены в список ожидания трансплантации почки от умершего донора в период с 1995 по 2014 год, неравенство в получении трансплантации почки от живого донора (LDKT) увеличилось с 1995–1999 по 2010 год. –2014 [67]. В 1995 году совокупная частота ЛДКТ через 2 года после появления в листе ожидания составила 7,0% среди белых пациентов, 3,4% среди чернокожих пациентов, 6,8% среди испаноязычных пациентов и 5,1% среди азиатских пациентов.В 2014 году совокупная частота LDKT составляла 11,4% среди белых пациентов, 2,9% среди чернокожих пациентов, 5,9% среди испаноязычных пациентов и 5,6% среди азиатских пациентов. С 1995–1999 по 2010–2014 годы расовые различия в получении LDKT увеличились ( p <0,001 для всех статистических условий взаимодействия в скорректированных моделях, сравнивающих белых пациентов с чернокожими, испаноязычными и азиатскими пациентами). Другой пример касается материнской смертности. Расовые различия в госпитальной материнской смертности снизились в период с 2006 по 2015 год, но значительные различия сохраняются [68].В 2006 году уровень смертности в больницах был на 248 процентов выше среди чернокожих женщин, на 50 процентов выше среди испаноязычных женщин и на 69 процентов выше среди женщин из Азиатско-Тихоокеанского региона, чем среди белых женщин. В 2015 году показатель для чернокожих был на 193 процента выше, а показатель для латиноамериканцев был на 31 процент выше, чем показатель для белых.
NAM пришло к выводу, что неявная предвзятость со стороны поставщиков медицинских услуг была вероятной причиной этих наблюдаемых закономерностей [64]. Исследования показывают, что эти неявные предубеждения являются нормальными, естественными, тонкими и часто подсознательными [69].Более того, они универсальны, они есть у всех людей, даже у самого благонамеренного человека, способного скрывать глубоко укоренившиеся предубеждения. Эти предубеждения естественным образом развиваются в результате повседневного социального взаимодействия и воздействия культуры (СМИ и т. Д.). Важно отметить, что они направляют наши ожидания и социальное взаимодействие с другими и могут стать вредными, когда предположения и обобщения о группе влияют на наше взаимодействие с отдельным человеком. Исследования также показывают, что быстрые и бессознательные эмоциональные и нервные реакции на чернокожих возникают у большинства американцев в течение 100 миллисекунд, то есть примерно за одну треть времени, которое требуется нам, чтобы моргнуть глазами (от 300 до 400 миллисекунд) [70].
Анализ данных большой добровольной и нерепрезентативной выборки лиц, прошедших Тест неявной ассоциации (IAT), широко используемый тест для оценки наличия неявной систематической ошибки, показал, что около 70 процентов врачей имеют неявное предпочтение. для белых по сравнению с черными, аналогично модели, наблюдаемой для других специалистов и населения в целом [71]. Исследования показывают, что более высокие показатели неявной предвзятости среди врачей связаны с необъективными рекомендациями по лечению при уходе за чернокожими пациентами [66], хотя картина не является однородной [72].Это подчеркивает важность исследований для лучшего понимания условий, при которых эти искажения наиболее вероятны.
Неявные предубеждения могут влиять не только на принятие медицинских решений, но и на качество общения и невербальное поведение [66]. Одно исследование показало, что чернокожие пациенты хуже оценивают качество медицинской встречи (с точки зрения теплоты, дружелюбия, работы в команде и удовлетворенности) с врачами, которые были враждебно настроенными расистами (с низким уровнем явной предвзятости и высоким уровнем неявной предвзятости), чем с теми, кто был высокий или низкий уровень как явной, так и скрытой расовой предвзятости [73].Другое исследование поставщиков медицинских услуг, которые работают в клиниках социальной защиты в крупном мегаполисе, показало, что неявная предвзятость поставщика была связана с более низким качеством общения с пациентом и более низкой оценкой пациентом качества медицинского обращения, включая невербальное поведение поставщика [74]. Например, более неявная предвзятость была связана с менее ориентированным на пациента диалогом, меньшим положительным влиянием на пациента, меньшим восприятием уважения со стороны клинициста, меньшей симпатией пациента к клиницисту и меньшим доверием и уверенностью в клиницисте
Необходимы исследования для определения оптимальных стратегий повышения осведомленности медицинских работников о скрытой, неосознанной дискриминации и предоставления им стратегий, позволяющих свести к минимуму ее возникновение.Одно британское исследование показало, что фармакологическое вмешательство может уменьшить скрытую предвзятость. В этом рандомизированном двойном слепом плацебо-контролируемом исследовании с параллельными группами оценивалось влияние однократной пероральной дозы пропранолола (40 мг) на 36 белых [75]. Пропранолол — это бета-блокатор, который снижает эмоциональную обусловленность и реакцию миндалины на визуальные эмоциональные стимулы (например, мимику). Исследование показало, что по сравнению с плацебо пропранолол устраняет неявную предвзятость и снижает частоту сердечных сокращений, но не влияет на явную предвзятость (измеренную с помощью термометра: теплота по отношению к черным, белым, гомосексуалистам, мусульманам, христианам, наркоманам).Хотя фармакологические вмешательства предоставляют доказательства того, что фундаментальные биологические процессы присутствуют с возникновением неявной предвзятости, они не являются долгосрочными практическими решениями для эффективного устранения неявной предвзятости при обращении за медицинской помощью.
Появляются доказательства того, что существует широкий спектр социально-психологических вмешательств, которые могут снизить скрытую предвзятость среди поставщиков услуг [76]. Одно исследование, проведенное среди студентов университетов, показало, что взрослые люди, не являющиеся чернокожими, могут быть заинтересованы в повышении их осведомленности о расовой предвзятости, их опасениях по поводу последствий такой предвзятости и их готовности реализовывать стратегии по снижению такой предвзятости [77].Эти исследователи рассматривали неявные предубеждения как глубоко укоренившиеся привычки, которые можно заменить изучением нескольких новых стратегий уменьшения предрассудков, включая замену стереотипов, контр-стереотипное отображение, индивидуацию, перспективное восприятие и усиление межрасовых контактов. Исследование показало, что эти стратегии снижали предвзятость участников и что этот эффект оставался очевидным спустя три месяца. Необходимы дальнейшие исследования, чтобы оценить, в какой степени эти изменения в скрытых предрассудках связаны с фактическим сокращением дискриминационного поведения и в какой степени эти программы могут быть эффективно реализованы в широком масштабе среди поставщиков медицинских услуг.
Хотя неявная предвзятость, вероятно, является наиболее распространенной формой предвзятости среди поставщиков медицинских услуг, явная предвзятость также сохраняется в обществе, и необходимы усилия, чтобы свести ее к минимуму. В связи с этим растет озабоченность по поводу необходимости решения проблемы структурной компетентности среди поставщиков медицинских услуг [78,79]. Термин структурная компетентность относится к повышению осведомленности поставщиков о том, каким образом расизм укоренился в нашей культуре и институтах и формирует не только поведение на индивидуальном уровне, но и способы, которыми политика и процедуры в медицинских и других социальных учреждениях имеют инициировали и поддерживали расовое неравенство.Соответственно, эффективное устранение неявной предвзятости требует выявления и устранения ее институционального наследия и социальных последствий. Это потребует изменений не только в индивидуальном поведении поставщиков, но и в политике во многих сферах здравоохранения и других социальных учреждений.
3.4. Учет факторов социального риска и потребностей пациентов
Еще одна стратегия, направленная на улучшение здоровья при оказании медицинской помощи, заключается в активном участии больниц и других поставщиков медицинских услуг в подключении пациентов к поддерживающим социальным службам, которые помогут им улучшить свое здоровье.Медицинское юридическое партнерство (MLP) — это программа, разработанная педиатрическим отделением Бостонского медицинского центра более трех десятилетий назад и направленная на социальные детерминанты здоровья [80]. MLP позволила поставщикам первичной медико-санитарной помощи направлять пациентов к новой категории специалистов: к поверенным на местах. Программа основана на идее, что большинство людей с низкими доходами сталкиваются с юридическими проблемами, которые влияют на их качество жизни и лечение болезней. Например, все лекарства от астмы в мире не позволят ребенку, страдающему астмой, дышать без симптомов, если не будут устранены основные плохие жилищные условия, которые в первую очередь вызывают астму.Добавление юристов в медицинскую команду облегчает проверку семей и оказание им помощи в решении проблем, которые могут повлиять на эффективное лечение и ведение болезней. Рассматриваемые факторы стресса включают проблемы в области жилья, иммиграции, поддержки доходов, питания, доступа к образованию, инвалидности и семейного права. Программа MLP сейчас представлена в сотнях медицинских учреждений в США.
Health Leads (HL) — еще одна инновационная программа, по которой студенты-волонтеры размещаются в залах ожидания больничных клиник или медицинских центров [81].Они оценивают потребности пациентов в еде, жилье, отоплении и других социальных вопросах. Затем они «заполняют» рецепт на продовольственную помощь, трудоустройство или улучшение жилищных условий, связывая пациентов с местными ресурсами посредством личных встреч или телефонных звонков. Исследование 1059 малообеспеченных семей в педиатрической клинике показало, что наиболее распространенными потребностями семей являются занятость (25%), жилье (14%), уход за детьми (13%), медицинское страхование (11%) и продовольственная помощь. (10%). В течение шести месяцев после контакта со службой HL половина семей получила помощь по крайней мере от одного общественного ресурса [81].В настоящее время HL находится в нескольких залах ожидания больничных клиник и медицинских центров по всей территории США
Программа «Партнерство медсестер и семьи» (NFP) — это инновационная программа для детей младшего возраста, направленная на удовлетворение медицинских и социальных потребностей матерей и их младенцев в рамках системы здравоохранения. система ухода [82]. В NFP медсестры посещают на дому малообеспеченных матерей, впервые рожающих. Посещения начинаются во время беременности и продолжаются после рождения ребенка. Посещения позволяют всесторонне взглянуть на жизнь матери и стремиться улучшить здоровье матери и ребенка, а также рассмотреть возможности будущей жизни и экономической самодостаточности для матерей и дать им возможность обеспечить воспитание и компетентный уход за детьми [82,83].Уход, предоставляемый в рамках трех РКИ (одно в северной части штата Нью-Йорк с преимущественно белыми женщинами, одно в Мемфисе, штат Теннесси, с преимущественно афро-американскими женщинами и одно в Колорадо с преимущественно латиноамериканскими женщинами), документально подтвердило, что программа имеет положительный эффект как для родителей, так и для ребенка [18 ]. Матери в контрольной группе получали традиционную дородовую помощь, поэтому NFP задокументировали влияние дополнительных услуг, предоставляемых программой. Для матерей NFP привел к снижению курения во время беременности, меньшему количеству последующих беременностей, увеличению участия в рабочей силе, сокращению использования программ государственной помощи и снижению уровня жестокого обращения с детьми и отсутствия заботы о них.Среди детей программа привела к сокращению детских травм, употребления психоактивных веществ и преступности среди несовершеннолетних [82,84]. Оценка трех испытаний NFP показала, что программа экономит 18 054 долларов на каждую обслуживаемую семью [85].
Программа «Старение на месте, улучшение жизни пожилых людей» (CAPABLE) использует межпрофессиональную команду (эрготерапевт, дипломированная медсестра и разнорабочий), чтобы помочь малообеспеченным пожилым людям с ограниченными возможностями по уходу за собой достичь функциональных целей они устанавливают [86].Демонстрационный проект, проведенный в 2012–2015 годах, показал, что 75 процентов участников улучшили свою повседневную деятельность за пятимесячный период. В РКИ программы улучшилось состояние 79% участников [87]. Наблюдалось значительное улучшение повседневной активности (ADL) и самостоятельной повседневной жизни (IADL), а также уменьшение депрессивных симптомов. Программа стоила менее 3000 долларов на участника и обеспечила 10-кратную окупаемость инвестиций за счет сокращения использования медицинских услуг.
Больницы часто являются крупнейшим работодателем во многих сообществах. Системы здравоохранения и другие поставщики медицинских услуг могут эффективно использовать ресурсы местных сообществ и укреплять окружающие их сообщества, предоставляя профессиональную подготовку и возможности трудоустройства (например, в качестве общественных медицинских работников или медицинских помощников) в сфере ухода health для жителей сообщества с ограниченным уровнем образования это ограничивает их экономические перспективы. Такие инициативы могут помочь улучшить экономическую безопасность, стабильность и здоровье людей в сообществах с низкими доходами, одновременно удовлетворяя растущие потребности в медицинских работниках.
Еще одной многообещающей стратегией является интеграция местных медицинских работников (CHW) в систему оказания медицинской помощи. МСР — это медицинские работники, которые прошли формальную, но ограниченную подготовку и работают над улучшением здоровья населения за пределами медицинских учреждений. Исследования, проведенные за последние 25 лет, показали, что эти работники могут улучшить здоровье населения в странах с низким, средним и высоким уровнем доходов [88]. Обзоры исследований в США показывают, что вмешательства CHW оказались эффективными в улучшении контроля высокого кровяного давления и снижении риска сердечно-сосудистых заболеваний, усилении контроля над диабетом, борьбе с ВИЧ-инфекцией и повышении посещаемости скрининговых тестов на рак [88].Партнерство между Национальными институтами здравоохранения (NIH) и Исследовательским институтом результатов, ориентированных на пациента (PCORI), профинансировало два прагматических испытательных испытания моделей оказания помощи, объединяющих местных медицинских работников в бригады первичной медико-санитарной помощи, чтобы уменьшить неравенство в контроле артериальной гипертензии среди расовых меньшинств и сельского населения. [89]. Эти исследования также направлены на выяснение и устранение препятствий на пути внедрения этих моделей оказания помощи в клиниках, обслуживающих пациентов из недостаточно обслуживаемых сообществ.
Группа NAM подчеркнула огромный потенциал рутинного скрининга всех пациентов на социальные детерминанты здоровья как части всестороннего удовлетворения потребностей пациентов [90].Он рекомендовал социальные и поведенческие факторы, которые следует фиксировать в электронной медицинской карте (EMR). Помимо расы / этнической принадлежности и образования, он требует включения кратких показателей следующих факторов: финансовое напряжение, стресс, депрессия, физическая активность, употребление табака, употребление алкоголя, социальные связи, насилие со стороны интимного партнера, текущий адрес проживания и медианный доход по переписи населения (с геокодированием). Комитет Национальных академий наук, инженерии и медицины в настоящее время изучает возможность интеграции услуг, направленных на социальные нужды и социальные детерминанты здоровья, в оказание медицинской помощи для достижения лучших результатов в отношении здоровья и решения основных проблем, стоящих перед Соединенным Королевством.С. Система здравоохранения, включая неравенство в здравоохранении [91]. Комитет даст рекомендации о том, как: (1) расширить услуги по уходу за социальными потребностями; (2) лучше координировать роли поставщиков услуг по уходу за социальными потребностями в межпрофессиональных группах по уходу на всех уровнях клинических и общинных медицинских учреждений; и (3) оптимизировать эффективность социальных услуг для улучшения здоровья и медицинского обслуживания. Рекомендации могут касаться таких областей, как интеграция услуг, обучение и надзор, набор и удержание рабочей силы, повышение качества, исследования и распространение, а также государственная и институциональная политика в области оказания и финансирования здравоохранения.
3.5. Диверсификация кадров здравоохранения
Значительные исследования показывают, что развитие кадров здравоохранения, отражающих расовое разнообразие обслуживаемого населения, отвечает наилучшим интересам эффективности всей системы здравоохранения [92,93]. Это исследование показывает, что недопредставленные меньшинства (URM) с большей вероятностью будут работать с недостаточно обслуживаемыми группами населения, при этом URM из самых высоких слоев SES работают в недостаточно обслуживаемых районах с большей частотой, чем белые врачи из самых низких слоев SES [93].Исследования также показывают, что расовое согласие между пациентом и врачом было связано с лучшим общением между пациентом и врачом и общими результатами в отношении здоровья, а также с более высоким уровнем удовлетворенности пациентов уходом и соблюдением рекомендаций поставщика [92,93]. Таким образом, по мере того, как население США становится все более разнообразным, а нынешние популяции URM становятся большинством населения США менее чем за 25 лет, обеспечение растущего разнообразия поставщиков медицинских услуг отвечает наилучшим интересам национального здравоохранения.
За последние 50 лет был реализован широкий спектр позитивных действий, направленных на повышение участия и успеха женщин и меньшинств в образовании и профессиональной деятельности. Недооценивается тот факт, что позитивные действия были намного эффективнее для женщин, чем для меньшинств. Например, число женщин, окончивших медицинский вуз (большинство из них белые), увеличилось с 6,9% (n = 524) в 1965–1966 годах до 46,3% (n = 8724) в 2015–16 годах [94]. Напротив, количество выпускников чернокожих, латиноамериканцев и коренных американцев было намного меньше.В 1968/69 учебном году из 9863 студентов первого курса медицинских школ в США 266 (2,7%) были чернокожими, трое (0,0%) — коренные американцы, 20 (0,2%) — американцы мексиканского происхождения и 3 (0,0%). ) были материковым пуэрториканцем [95]. В 2015 году азиаты составляли 19,8% (3701), афроамериканцы — 5,7% (n = 10610), а латиноамериканцы — 4,6% (n = 854) выпускников медицинских школ [96]. Только 20 (0,1%) американских индейцев или коренных жителей Аляски и 5 коренных жителей Гавайских островов и других островов Тихого океана окончили медицинскую школу в 2015 году.Среди выпускников УРМ в 2015 году большинство составляли женщины. Женщины составляли 65% чернокожих выпускников, 53% выпускников латиноамериканского происхождения, 75% выпускников коренных американцев и 60% выпускников коренных жителей Гавайев и других островов Тихого океана [96]. Поразительно, но отчет Американской ассоциации медицинских колледжей (AAMC) показал, что в 2014 году на первом году обучения в медицинской школе было на 27 мужчин меньше афроамериканцев, чем в 1978 году [97]. В середине 1960-х годов 2,9% всех практикующих врачей в США были черными, а в 2012 году — 3.8% всех практикующих врачей были чернокожими (5,2% были латиноамериканцами) [98]. Эти данные подчеркивают, что недостаточно просто открыть двери возможностей. Каждый, независимо от социальной группы и происхождения, должен иметь возможность пройти через эти двери.
Хотя законодательство, в том числе Закон об исследованиях и образовании меньшинств и неравенстве в отношении здоровья от 2000 года и Закон о доступном медицинском обслуживании, содержит положения и санкционированное финансирование для поощрения разнообразия кадров в медицинских профессиях, многие из созданных программ находятся под угрозой отмены. с сокращением финансирования или изменениями в разрешении на финансирование [99].Федеральное финансирование должно быть увеличено для поддержки набора и удержания студентов и преподавателей из среды URM и специалистов здравоохранения, особенно врачей, из различных расовых и социальных слоев, для практики в городских и сельских районах с недостаточным медицинским обслуживанием. Это финансирование может быть направлено через NIH, Индийскую службу здравоохранения, Центры по контролю за заболеваниями, Управление здравоохранения меньшинств и Управление служб здравоохранения и ресурсов (Гранты на обучение специалистов в области здравоохранения по Разделам VII и VIII, Национальные службы здравоохранения, Центры передового опыта). , повторное разрешение Программы возможностей карьерного роста в области здравоохранения (HCOP), программы стипендий для студентов из малообеспеченных семей, Программы разнообразия медсестер и грантов для поддержки местных медицинских работников).Эти программы должны включать, но не ограничиваться, программы стипендий и погашения ссуд, а также институциональные ресурсы для увеличения разнообразия. Программы должны включать информационно-пропагандистскую деятельность, наставничество и наставничество на всех уровнях образования, включая начальную, среднюю школу и колледж, чтобы побудить учащихся URM сделать карьеру в области науки и здравоохранения. Федеральное законодательство и законодательство штата должны поддерживать учет расы, дохода семьи и статуса выпускника колледжа в первом поколении при приеме в высшие учебные заведения.
4. Стратегия № 3: Повышение осведомленности о неравенствах и формирование политической воли к их устранению
Есть три взаимосвязанных коммуникативных задачи: нам необходимо повысить осведомленность о неравенствах, заручиться политической поддержкой и усилить сочувствие для решения проблем социального неравенства в отношении здоровья.
4.1. Повышение осведомленности о существовании расового неравенства
Нам необходимо повысить уровень осведомленности о проблеме расового неравенства в отношении здоровья. Данные предыдущих национальных опросов показывают, что большинство взрослых американцев не знали о разрывах в состоянии здоровья между афроамериканцами и белыми [100].В более общем плане американцы заметно переоценивают прогресс, достигнутый на пути к расовому экономическому равенству [101]. Недавнее исследование показало, что степень текущего расового равенства (например, в доходах, богатстве и заработной плате) была завышена примерно на 25% и была наиболее выражена среди белых с высоким доходом и была тесно связана с верой в справедливый мир [101]. Исследования также показывают, что американцы от природы не думают о здоровье с точки зрения социальных факторов. Например, по национальным данным, 84% американцев считают, что их здоровье в значительной степени находится под их контролем и за которое они должны нести личную ответственность, а большая часть американцев.S. Public рассматривает поведение в отношении здоровья и доступ к медицинской помощи как очень сильные детерминанты здоровья [102]. Гораздо меньше людей считают, что социальные и экономические детерминанты оказывают сильное влияние на здоровье, при этом пожилые, небелые, либеральные люди и люди с низким уровнем СЭС с большей вероятностью будут рассматривать социальные и экономические факторы как важные.
Повествовательные подходы необходимы для контекстуализации социальных детерминант здоровья и помощи группам, находящимся в благоприятном положении, предвидеть суровые реалии неблагополучных условий и сочувствовать им.Эффективное общение также необходимо, чтобы сбалансировать внимание к личной ответственности за здоровье с одновременным вниманием к социальной ответственности, которая направлена на устранение препятствий и создание возможностей, которые гарантируют, что каждый имеет доступ к возможностям быть здоровым. Существующие исследования эффективных стратегий повышения осведомленности о расовом неравенстве в отношении здоровья с помощью средств массовой информации ограничены, и в нашем нынешнем понимании существуют значительные пробелы [100]. Нам необходимо более систематическое и постоянное внимание к определению оптимальных коммуникационных стратегий для эффективного информирования о предотвратимом бремени болезней, инвалидности и преждевременной смерти, вызванных неравенством в отношении здоровья, и их социальными и экономическими издержками на местном и национальном уровнях.
Задача повышения уровня осведомленности заметно возросла в последние годы, потому что США и, по крайней мере, некоторые другие западные страны перешли в то, что некоторые наблюдатели назвали «постфактум» и «постправдивым» миром [103]. Ключевые характеристики этой новой эры включают в себя наглое пренебрежение фактами, вызванное неприятием экспертов, и недоверие к тому, что представляется как факт, особенно если это неудобно. Фактом считается то, что человек считает правдой. В этом контексте любой может придумывать противоположные (и даже вводящие в заблуждение) факты.В этой среде возмутительные заявления и поведение становятся нормой, и по многим социальным вопросам большие слои населения кажутся «заблудшей толпой», а не «информированной общественностью». Необходимы исследования, чтобы определить, как в нынешней среде, которая является антиэлитарной, анти-авторитетной и мало доверяющей социальным институтам, могут быть установлены заслуживающие доверия голоса, которые все будут воспринимать как авторитетные, даже если существуют разные точки зрения на то, как лучше всего действовать. эффективно решить основную проблему.
4.2. Создание политической поддержки для решения проблемы неравенства
Исследование общественного мнения в США за последние четыре десятилетия показало, что уровень поддержки государственного вмешательства в помощь чернокожим был низким и со временем снижается [104]. Более того, американцы больше поддерживают политику, ориентированную на доходы или классы, чем политику расовой принадлежности. Например, по национальным данным, 70% белых поддержали бы предоставление предприятиям и отраслям специальных налоговых льгот для размещения «в районах с бедным и высоким уровнем безработицы», но только 43% белых поддержали бы такие инициативы в «преимущественно черных районах» [104].
Коммуникационное исследование показывает, что многие американцы рассматривают расовое неравенство через фальсификации, которые блокируют их готовность поддерживать эффективные действия. Исследование Frameworks Institute [105] задокументировало, как американцы думают о расовом неравенстве. Эти доминирующие рамки включают в себя то, что американское общество добилось значительного прогресса в области расы в последние десятилетия, потому что изменения в законах и политике устранили дискриминацию и расизм, которые характеризовали американское общество в прошлом.Есть остаточный расизм, но он есть только на индивидуальном уровне, и он так же распространен как среди меньшинств, так и среди белых. Соответственно, дискриминация не играет никакой роли в расовом неравенстве, и любые различия в социальных последствиях между белыми и небелыми связаны с неспособностью черных жить в соответствии с основными американскими ценностями, такими как те, которые связаны с личной ответственностью, самостоятельностью и усилиями. Важно отметить, что эти доминирующие рамки и культурные повествования о расе активируются, когда упоминаются расовые различия.Национальный опрос, проведенный осенью 2018 года, показал, что эти убеждения поддерживает значительная часть американцев [106]. Сорок два процента взрослых (45% белых, 43% латиноамериканцев и 24% чернокожих) указали, что чернокожие будут работать так же хорошо, как и белые, если будут работать усерднее. Существует также значительная партийная поляризация этих убеждений: 72% республиканцев по сравнению с 23% демократов, сообщающих, что социальное неравенство происходит из-за того, что чернокожие недостаточно стараются.
Исследование Frameworks Institute также выявило подходы, которые могут оказаться успешными в обеспечении поддержки для решения проблемы расового неравенства.Основываясь на тестировании множества рамок, которые можно было бы использовать для разговора о неравенстве, исследователи пришли к выводу, что многие широко используемые стратегии построения рамок не работают, потому что доминирующее расовое построение блокирует эту альтернативную точку зрения. Эти неэффективные подходы включали представление разнообразия как сильной стороны, аргументируя, что неравенство меньшинств было канарейками в угольной шахте (индикаторы раннего предупреждения), или рассматривая расовое неравенство как отражение привилегий белых или как структурно обусловленное [105]. Фреймворки, которые, как было определено, могут оказаться успешными в создании поддержки для устранения неравенства, включали те, которые приуменьшали акцент на расовом неравенстве, но концентрировались на широко разделяемых американских ценностях (таких как изобретательность и расширение возможностей для всех) и которые связывали сообщества в смысле общей судьбы.Были определены конкретные рамки, в том числе подчеркивание возможностей для всех, выделение эффективных решений и инноваций, выделение взаимозависимости всех сообществ, акцент на предотвращении проблем сообщества до того, как они возникнут, и подчеркивание справедливости (не между отдельными людьми, а) между местами, имеющими потенциал для достижения успеха. Эти выводы подчеркивают необходимость создания научной базы, которая будет направлять нас в разработке оптимальных способов определения основных принципов справедливости и определения конкретных рамок, которые были бы наиболее эффективными в формировании политической воли и повышении способности исторически неблагополучных групп эффективно решать проблемы. расовое неравенство и несправедливость в отношении здоровья.
4.3. Повышение общественного сочувствия
Соответственно, необходимы исследования, чтобы определить, как рассказать историю о проблемах обездоленных таким образом, чтобы усилить сочувствие и эмоционально установить связь с общественностью. Эмпатия рассматривается как имеющая два компонента: (а) когнитивная эмпатия, которая относится к способности принимать точку зрения другого, и (б) аффективная эмпатия, которая представляет собой способность испытывать эмоции других [107]. В своей книге 1899 года о филадельфийских неграх У.Э. Дюбуа описал отсутствие сочувствия Америки к расовому неравенству в отношении здоровья как «своеобразное отношение», которое было «самой сложной социальной проблемой в вопросе здоровья негров» [108]. Он пояснил, что «в истории цивилизованных народов было… немного других случаев, когда к человеческим страданиям относились с таким особенным безразличием» [108] с.163.
Большое количество исследований подтверждает наличие расового разрыва в эмпатии, когда индивиды эмпатически реагируют на членов своей собственной группы, но не на членов чужой расовой группы [109].Некоторые из наиболее убедительных доказательств получены в исследованиях, в которых оценивается эмпатическая реакция в мозговой деятельности при рассмотрении страданий людей одной расы по сравнению со страданиями представителей другой расы. В недавнем обзоре документально подтверждается, что расовая предвзятость внутригрупповой эмпатии последовательно документировалась в исследованиях изображений мозга в Европе, Африке, Азии и США [110]. Это исследование показывает, что существует более сильная эмпатическая нейронная реакция на боль той же расы по сравнению с людьми другой расы, с использованием различных стимулов, и эта расовая предвзятость в нейронных реакциях более последовательна, чем самооценки эмпатии.Это исследование также документально подтвердило, что расовая внутригрупповая предвзятость более выражена среди лиц с более выраженными неявными расовыми предубеждениями, представителей культур, которые более коллективистичны, чем индивидуалистичны по своему акценту, и когда люди подвергаются суровым условиям жизни [110]. Кроме того, экспериментальное введение окситоцина увеличивает эмпатическую активность мозга у людей той же расы, но не у людей другой расы.
Исследование, измеряющее активность мозга на ЭЭГ не чернокожих, показало, как проявление меньшего сочувствия к представителям чужих расовых групп, по-видимому, глубоко укоренилось в мозге [111].Было обнаружено, что вид грустного человека из своей расовой группы вызывает такую же активность мозга, как и самочувствие. Напротив, просмотр человека другой расы (чужой группы) не вызвал соответствующей мозговой активности. В соответствии с более обширной литературой, чем более предвзято относился человек, тем меньше было очевидно активности (ощущения дистресса) при просмотре чужого члена группы. Не было различий по конкретной внешней группе (белые, черные, южноазиатские, восточноазиатские). Таким образом, люди с меньшей вероятностью будут «улавливать и соответствовать» эмоциям членов внешней группы и, следовательно, с меньшей вероятностью будут мотивированы действовать для удовлетворения своих потребностей.
Исследования также показывают, что недостаток сочувствия развивается в раннем возрасте [112]. Например, в исследовании, проведенном в основном с участием белых детей в возрасте 5, 7 и 10 лет, они оценивали боль, которую, по их мнению, испытывали целевые чернокожие и белые дети после укола иглой. Во всех сценариях действие причинения боли было идентичным, изменялась только цель боли. Исследование показало, что в возрасте 5 лет не было расовой предвзятости. Однако в возрасте 7 лет дети демонстрировали слабую предвзятость (чернокожие чувствуют меньше боли). черный ребенок меньше белого.Это подчеркивает необходимость начинать тренировать эмпатию очень рано.
Исследования также выявили условия, при которых сокращается расовый разрыв в эмпатической активности мозга [110]. К ним относятся случаи, когда индивидуумов инструктируют сосредоточиться на страданиях человека (индивидуации), а не на его / ее расовой принадлежности, когда люди находятся в одной команде с членами чужой расовой группы, и среди людей, которые испытали большее межрасовое взаимодействие в своей социализация. Необходимы крупные инвестиции в исследования, чтобы определить, как лучше всего закрыть пробел в эмпатии в реальных условиях и оперативно довести до масштабов вмешательства, которые доказали свою эффективность.
Соответственно, исследования показывают, что эмоции имеют большое влияние на принятие решений в целом и на отношения и политику, связанные с расой, в частности. Таким образом, отсутствие положительных эмоций у стигматизированных групп может формировать социальную политику, которая может повлиять на их социально-экономические возможности и здоровье. Это отсутствие положительных эмоций было идентифицировано как важный компонент тонких расовых предрассудков [113], и исследования показывают, что отсутствие положительного влияния на чужую группу является сильным предиктором дискриминационного поведения и политических предпочтений.Метаанализ показал, что эмоциональные предрассудки в два раза сильнее предсказывают дискриминационное поведение, чем расовые убеждения и стереотипы [114]. Исследование, проведенное в Германии, Нидерландах, Франции и Великобритании, показало, что отсутствие положительных эмоций (измеряемое двумя пунктами, отражающими отсутствие чувства симпатии и восхищения по отношению к чужой группе) было сильным предиктором оппозиции политике в отношении чужих групп [ 113]. Аналогичным образом, исследования в США показали, что тот же показатель отсутствия положительных эмоций у чернокожих был самым сильным предиктором сопротивления белых позитивным действиям в сфере занятости и активной роли правительства в сокращении расового неравенства [115].Другое исследование показывает, что расовые предрассудки были движущей силой противодействия закону президента Обамы о реформе здравоохранения, при этом расовые различия в отношении к здравоохранению были на 20 процентных пунктов больше в эпоху Обамы, чем в начале 1990-х годов, когда американцы рассматривали предложение президента Клинтона. план [116].
4.4. Повышение индивидуального и общественного потенциала
Для формирования политической воли требуются целенаправленные и четкие инициативы по охвату и укреплению потенциала местных жителей и различных общественных институтов (семей, кварталов, школ, церквей, предприятий и добровольных агентств), чтобы они имели возможность активно действовать. занимается решением общественных проблем.Исследования показали, что люди, наиболее осведомленные о социальных факторах, часто наименее политически активны [102]. Важно отметить, что потребности сообщества могут быть удовлетворены более эффективно, если местные институты и заинтересованные стороны могут быть привлечены в качестве проводников изменений для поиска решений местных проблем. Вмешательства на уровне сообществ могут рассматривать сообщество как объект изменений с целью создания более здорового сообщества посредством изменений в политике сообщества, окружающей среде, учреждениях и услугах [117,118].
Важно отметить, что следует уделять внимание обеспечению того, чтобы как жители общины, так и учреждения получали необходимые знания и технические навыки для максимального увеличения потенциального воздействия вмешательств. Например, в исследовании «Грейт-Смоки-Маунтинс» предоставление дополнительного дохода было связано с увеличением подросткового ожирения среди семей с низким доходом, но не имело никакого эффекта среди семей с высоким доходом [30]. Эти данные свидетельствуют о том, что семьи с низким доходом могли бы извлечь пользу из информации для потребителей, которая позволила бы сделать выбор в пользу более здорового питания, что могло бы максимизировать воздействие на здоровье увеличения расходов на продукты питания.Меры, нацеленные на чернокожих и белых родителей с низким доходом, чтобы они начали фонд высшего образования для своих детей в Head Start, также иллюстрируют необходимость расширения возможностей потребителей с помощью информации [119]. В этом проекте родительский депозит в размере 25 долларов будет обеспечивать 1000 долларов на счете ребенка, а любые дополнительные депозиты родителя будут соответствовать доллару за доллар. Однако только 62% чернокожих родителей и 67% белых родителей приняли участие в программе. Оценка показала, что эти родители имели низкий уровень финансовой грамотности, отрицательный опыт общения с финансовыми учреждениями и более серьезные финансовые ограничения домашних хозяйств, чем это было признано разработчиками программы [119].Таким образом, успешное вмешательство требует адекватной осведомленности и полномочий со стороны целевой группы.
Также необходимы усилия, которые будут способствовать лечению психических расстройств и способствовать психологическому благополучию. Исследования показывают, например, что психические расстройства в большей степени приводят к инвалидности, чем многие распространенные хронические состояния, такие как диабет, артрит, сердечно-сосудистые заболевания и рак [120]. Хорошее психическое здоровье — это больше, чем отсутствие болезней. Таким образом, помимо предоставления доступа к лечению психических расстройств, следует также уделять внимание общественным инициативам по продвижению позитивных психологических ресурсов, таких как оптимизм, цель в жизни, личное мастерство и позитивные отношения с другими.Существуют примеры комплексных мероприятий по охране психического здоровья на индивидуальном и общинном уровне, которые улучшили доступ к широкому спектру услуг в области психического здоровья и наркозависимости в сообществах, которые исторически получали недостаточное обслуживание [121, 122].
Повышение индивидуального и общественного потенциала также требует повышенного внимания к формированию расовой гордости как явной стратегии смягчения некоторых негативных последствий обесценивания стигматизированных групп, глубоко укоренившихся в широко распространенной негативной идеологии маргинализованных расовых групп, которая является частью общества. большая культура.Небольшое, но растущее количество исследований показывает, что такие инициативы могут улучшить здоровье. Исследование с участием мужчин-афроамериканцев и латиноамериканцев от 16 до 18 лет, освобожденных из тюрьмы, произвольно распределяло их либо на стандартный одиночный сеанс тюремного заключения с планированием выписки, либо на восьмиместную 30-часовую образовательную программу, которая начиналась в тюрьме, но продолжалась после релиз. На этих занятиях обсуждались вопросы наркотиков, сексуальных отношений и снижения факторов риска, но также было уделено время укреплению расовой гордости.Исследование показало, что через год после освобождения те, кто получил комплексное вмешательство, провели меньше дней в тюрьме, с большей вероятностью посещали школу и нашли работу, а также имели меньшие шансы злоупотребления психоактивными веществами [123]. Последующий анализ показал, что существует обратная связь между расовой гордостью и злоупотреблением психоактивными веществами, насилием, рецидивизмом и положительная связь с образованием и работой после освобождения из тюрьмы [124]. Точно так же рандомизированное контролируемое исследование с участием афроамериканских девочек в возрасте от 14 до 18 лет включило в четыре 4-часовых занятия расширение прав и возможностей женщин, расовую гордость и солидарность с чернокожим сообществом.Исследование показало, что вмешательство улучшило поведение и навыки профилактики ВИЧ, такие как более частое использование презервативов через 6 месяцев и 12 месяцев после вмешательства [125,126]. В более общем плане, растущее количество исследований показывает, что меры по утверждению ценностей, которые усиливают чувство собственного достоинства стигматизированных членов расовой группы, связаны с улучшением успеваемости, здоровья и поведения в отношении здоровья [127].
4.5. Преодоление расизма
Ранее указывалось, что развитие сообществ возможностей требует устранения негативных последствий институционального расизма.Для формирования политической воли и поддержки в долгосрочной перспективе также потребуются усилия по искоренению культурного расизма — идеологии неполноценности некоторых расовых групп, которая пронизывает нормы, ценности, символы, язык и предположения более широкой культуры и формирует отношения. , ценности, стереотипы и поведение многих людей в обществе [9]. Это необходимый шаг для уменьшения предрассудков и прекращения дискриминации на общественном уровне. Это может быть особенно сложной задачей в нынешней политической среде, в которой расовые взгляды и ценности, которые, возможно, были глубоко укоренившимися и бездействующими, теперь всплыли на поверхность и процветали, двигая политику и политику [128,129,130], и где наблюдается повышенная значимость. и освещение случаев расовых предрассудков и дискриминации.
Появляется все больше свидетельств того, что расовые предрассудки и негодование являются одними из важнейших детерминант привлекательности Дональда Трампа для значительной части взрослых американцев [128,129,130]. Одно исследование показало, что после поправки на широкий спектр других факторов белые, которые полностью согласны с утверждением, что они боятся людей других рас, в десять раз чаще голосовали за Трампа по сравнению с теми, кто не соглашался [128]. Точно так же, напоминая белым американцам, получившим высокие баллы по показателю расовой идентификации, что белые станут меньшинством в США.Популяции С. в 2042 г. побудили их больше беспокоиться о снижении власти белых в США и сообщить об усилении поддержки кандидата Дональда Трампа и антииммигрантской политики [131]. Другое исследование, в котором использовались два национальных опроса, оценило относительный вклад опасений по поводу экономического благополучия по сравнению с расовыми установками и сексизмом в поддержку кандидатуры Дональда Трампа и пробел в образовании в поддержку его [129]. Среди белых Трамп имел четыре балла поддержки избирателей по сравнению с Хилари Клинтон среди выпускников колледжей и почти 40% среди тех, кто не имел высшего образования.Анализ показал, что отрицание расизма и враждебного сексизма, а не экономические трудности, были ключевыми факторами поддержки Трампа, особенно среди белых с низким уровнем образования. Например, в одном из опросов, когда респонденты перешли от высокого уровня признания расизма к его отрицанию, поддержка Трампа увеличилась на 60 пунктов. Точно так же переход от несексистских взглядов к сексистским был связан с увеличением поддержки Трампа на 20 процентных пунктов [129].Эти ассоциации были очевидны после постоянства множества факторов, которые предсказывают поведение при голосовании. Кроме того, отрицание расизма более четко предсказывало поведение избирателей в 2016 году, чем в 2012 году, и предсказывало, что некоторые избиратели, проголосовавшие за Обаму в 2012 году, станут сторонниками Трампа в 2016 году. Экспериментальное исследование также показало, что простое выставление белых сторонников Трампа изображению черного ( против белого человека) в контексте поиска их поддержки политики жилищной помощи, привело к тому, что они стали меньше поддерживать программы жилищной помощи, злиться на то, что некоторые люди получают помощь от правительства, и с большей вероятностью обвиняли людей, получающих помощь, за свои обстоятельства [132].
В то же время появляются новые доказательства того, что относительно простые меры могут уменьшить предрассудки и дискриминацию. Недавнее тщательное исследование задокументировало, что предубеждения (в данном случае против трансгендеров) можно уменьшить с помощью 10-минутного неконфронтационного разговора [133]. В этом исследовании в интервенционной группе 56 агитаторов ходили от двери к двери, призывая 501 избирателя принять точку зрения трансгендера, используя сценарий, в котором избиратель говорил большую часть времени.Задача агитаторов заключалась в том, чтобы позволить избирателям вспомнить времена, когда к ним относились негативно, чтобы они поняли точку зрения и сочувствовали проблемам, с которыми сталкивается трансгендер. Избиратели контрольной группы беседовали с пропагандистом об утилизации. Исследование показало, что это вмешательство привело к значительному снижению предубеждений в отношении трансгендеров и увеличению поддержки закона, защищающего трансгендеров от дискриминации. Важно отметить, что эти изменения коснулись избирателей-демократов и республиканцев, а беседы были эффективными как с трансгендерами, так и с нетранссгендерами.Более того, через три месяца после вмешательства эффекты все еще были очевидны. Необходимы дальнейшие исследования, чтобы воспроизвести эту стратегию с расовыми чужаками. Важно отметить, что сценарий вмешательства возник в результате систематического тестирования относительной убедительности более 13 000 бесед с целью агитации, что подчеркивает важную работу, которая необходима для тестирования альтернативных коммуникативных стратегий [134].
Точно так же рандомизированное контрольное исследование в Японии показало, что можно заставить японских студентов университетов усилить сочувствие к стигматизированной чужой группе (японцы-бразильцы, проживающие в Японии, потерявшие работу из-за экономического спада) [135].В этом исследовании группа вмешательства прочитала эмоциональное эссе, которое было разработано, чтобы помочь участникам почувствовать гнев по поводу проблем, с которыми бразильцы японского происхождения сталкиваются в Японии, и почувствовать грусть из-за своих страданий. Контрольная группа прочитала объективное эссе, в котором содержалась фактическая информация о миграции японцев бразильского происхождения в Бразилию. Обе группы либо написали письмо члену чужой группы иммигрантов, либо об экологической проблеме, с которой столкнулась Япония. Исследование показало, что эмоциональное эссе усилило чувство гнева по поводу проблем, с которыми сталкиваются бразильцы японского происхождения, и печаль по поводу их страданий.Исследование также показало, что у людей, которые читали эмоциональное эссе и писали письмо, возрастание эмпатии было намного больше, чем при любой другой комбинации условий. Спустя неделю уровень эмпатии все еще был повышен. Это говорит о том, что установление эмоциональной связи наряду с перспективой требует усиления эмпатии.
Исследования также необходимы для определения оптимальных мер по уменьшению расовых предрассудков и идеологий на уровне общества. Исследование, проведенное в Руанде, показало, что продолжавшееся год экспериментальное вмешательство с использованием радио-мыльной оперы, включающей культурные песни и традиции, было успешным в обеспечении скромного сокращения племенных предрассудков и конфликтов [136].