बर्लिन में स्वास्थ्य सेवा के लिए अनुसंधान के सिद्धांत लागू करना

बर्लिन में अब एक छोटा, लेकिन मैत्रीपूर्ण और बढ़ता हुआ रिसर्चऑप्स समुदाय है, और साथ में हम यह भी काम कर रहे हैं कि हम अपनी नौकरियों में कुछ सोच कैसे लागू करें। पिछले हफ्ते, Anja और ऐनी, स्मार्ट हेलिओस, एक बर्लिन हेल्थकेयर स्टार्टअप, ने इस वर्ष सीखे गए कुछ पाठों को समुदाय के साथ साझा करने के लिए एक खुली घटना पर रखा। मैंने अपने नोट्स को उन हिस्सों पर साझा किया है जो मुझे लगा था कि नीचे के बाकी समुदाय के लिए सबसे दिलचस्प हो सकता है - आनंद लें!

कई UX बुक क्लब, और IxDA मीटअप्स में जाने के बाद, और विशेष रूप से बर्लिन में इस साल की शुरुआत में #WhatisResearchOps कार्यशाला चलाने के बाद, एक बात जो हमने महसूस की, वह यह थी कि अभ्यास के एक समुदाय की आवश्यकता थी जहां लोग बात कर सकें वे कैसे अनुसंधान करते हैं, और इसका उपयोग अपने संबंधित संगठनों में करते हैं।

इतना शोध करने के लिए, इतना कम समय

मई में हमारी कार्यशालाओं में एक और सामान्य विषय यह था कि संगठनों के भीतर उपयोगकर्ता अनुसंधान करने में अब अधिक रुचि है, जबकि अन्य कर्मचारियों की तुलना में काम पर रखे गए पूर्णकालिक शोधकर्ताओं का अनुपात अभी भी तुलनात्मक रूप से कम है।

परिणामस्वरूप, क्योंकि एक एकल शोधकर्ता केवल अनुसंधान की एक सीमित मात्रा में ही कर सकता है, एक संगठन में क्षमता का निर्माण करने के लिए गुणवत्ता के अनुरूप स्तर पर अनुसंधान करने में बहुत रुचि है, और एक व्यक्ति से परे इस पैमाने पर।

इससे अक्सर प्रक्रिया, और टूलींग और प्रशिक्षण के बारे में चर्चा होती है। पिछले हफ्ते, स्मार्ट हेलियोस में अच्छे लोगों ने पहले खुले सत्र में यह दिखाने के लिए दौड़ लगाई कि वे अपने स्वयं के अनुसंधान प्रयासों का समर्थन करने के लिए एयरटेब का उपयोग कैसे कर रहे हैं, और निष्कर्ष और अंतर्दृष्टि को संगठन में उपयोग करना आसान बनाते हैं।

मैंने कुछ हाइलाइट्स साझा किए हैं जिन्होंने कुछ विश्लेषण के साथ मेरा ध्यान आकर्षित किया है।

आप मुफ्त में कितनी दूर ले जा सकते हैं

शाम से एक प्रमुख उपाय यह है कि यदि 30 लोगों की कंपनी में 3 पूर्णकालिक शोधकर्ताओं की एक टीम अपने शोध को प्रबंधित करने के लिए एयरटेबल के मुफ्त संस्करण का उपयोग कर रही है, तो टूलींग एक व्यावहारिक, दोहराए जाने योग्य अनुसंधान कार्य बनाने में बाधा नहीं है। । वास्तव में, अगर कोई एक चीज थी, तो ऐसा लगता है कि आप अनुसंधान के लिए लोगों के समय का आवंटन कैसे करते हैं, और संगठन में निष्कर्षों की समझ बनाने के लिए।

बाद में, बात करने के बाद, हमने यह देखने के लिए एक त्वरित पोल किया कि कोई और कौन पोलारिस एयरटेबल टेम्प्लेट का उपयोग कर रहा था, जिसे पहले वेबवेयर द्वारा जारी किया गया था। समूह का लगभग एक तिहाई इसे संरचना निष्कर्षों के लिए उपयोग कर रहा था, फिर इसे उनके संदर्भ में बदल रहा था।

लगभग हर मामले में, वे कुछ प्रकार के अनुसंधान भंडार स्थापित करने की प्रक्रिया में काफी जल्दी थे। साथ ही जिन कंपनियों में उन्होंने काम किया, उनके पास रिकॉर्डिंग और प्राथमिक अनुसंधान को पहले से ही सुरक्षित रखने के तरीके थे - निष्कर्षों को सुलभ और पुन: प्रयोज्य बनाना मुख्य चुनौती थी।

अंतर्दृष्टि से स्रोत सामग्री को अलग करना

यूरोप में काम करने के बारे में एक विचार, खासकर यदि आप वहां काम नहीं करते हैं, तो यह है कि दुनिया के अन्य हिस्सों की तुलना में गोपनीयता पर अधिक कानूनी जोर है।

उसी तरह जिस तरह से अमेरिका में मुक्त भाषण को एक मौलिक अधिकार माना जा सकता है, और अमेरिकी बिल ऑफ राइट्स में निहित है, पहले संशोधन के तहत, गोपनीयता को स्पष्ट रूप से यहां भी मौलिक अधिकार के रूप में उल्लेख किया गया है, इसी तरह एक मूलभूत दस्तावेज के तहत, यूरोपीय सम्मेलन मानवाधिकारों पर, अनुच्छेद 8 के रूप में। एक बार जब आप इसे समझ लेते हैं, और 20 वीं शताब्दी में जो घटनाएं इसके निर्माण की ओर ले जाती हैं, तो यह समझना आसान है कि जीडीपीआर यहां पर इतनी बड़ी चीज क्यों है।

स्वास्थ्य सेवा जैसे क्षेत्र में यह दोगुना है, रोगी की गोपनीयता के लिए अपनी आवश्यकताओं के साथ, इसलिए यह देखना वास्तव में उपयोगी है कि स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में संवेदनशील जानकारी के साथ काम करने वाली कंपनी शोध करने, और निष्कर्षों को आंतरिक रूप से साझा करने के लिए कैसे जाती है।

वास्तविक दुनिया में यह कैसे प्रकट होता है?

यदि आप किसी संगठन के पार स्केलिंग अनुसंधान के बारे में पढ़ते हैं, तो आप यहां पोलारिस से इस स्क्रीनशॉट में आ सकते हैं, जहां आपको साक्षात्कार की एक तस्वीर दिखाई देती है, खोज योग्य, शोध की एक सूची में।

इस मामले में, आपके पास अनुसंधान प्रतिभागी का सिर धुंधला हो गया है, और वीडियो में वॉटरमार्क के आधार पर वीडियो को YouTube पर संभवतः एक निजी प्लेलिस्ट के रूप में होस्ट किया गया है। स्रोत डेटा (साक्षात्कार स्निपेट) विश्लेषण (निष्कर्षों और टिप्पणियों) के साथ मिश्रित है:

यह रिसर्चऑप्स और रिसर्च रिपॉजिटरी में एक तनाव को सामान्य रूप से सामने लाता है - आप इसे रिसर्च से इनसाइट्स को टटोलना आसान बनाते हैं, जिसे आप एविडेंस बेस्ड डिज़ाइन कह सकते हैं, उसी तरह से इस्तेमाल कर सकते हैं और इसी तरह से मेकर्स कैसे बना सकते हैं साक्ष्य आधारित नीति हो सकती है)।

साथ ही, आपको गोपनीयता की भी रक्षा करने की आवश्यकता है, जिस पर आप शोध कर रहे हैं, और आपके पास एक साक्षात्कार में एकत्रित की जाने वाली चीजों के बारे में सूचित सहमति की डिग्री है।

एक तेजी से सामान्य पैटर्न अंतर्दृष्टि और स्रोत सामग्री को अलग से संग्रहीत करना है। एयरटेबल में किसी व्यक्ति के बारे में पहचान योग्य जानकारी संग्रहीत करने के बजाय, आप उनसे महत्वपूर्ण जानकारी और प्रमुख उद्धरण संग्रहीत करते हैं, फिर अधिक लॉक डाउन स्थान का हवाला देते हुए एक हैश। यह एक दस्तावेज हो सकता है जिसमें साक्षात्कार किए गए व्यक्ति का विवरण शामिल है, या यह शेयरपॉइंट जैसी किसी चीज़ पर एक फ़ोल्डर के लिए एक संकेतक हो सकता है, जहां स्रोत साक्षात्कार हो सकता है।

यह आपको निष्कर्षों को खोज योग्य और सुलभ बनाने की अनुमति देता है, और उन्हें उत्पाद या सेवा के डिजाइन के फैसले को अधिक व्यापक रूप से, बिना, अच्छी तरह से सूचित करने देता है ... जिस तरह से कानूनी रूप से संरक्षित, मौलिक मानवाधिकारों से समझौता करता है।

अभी तक यह सब करने का एक सही तरीका नहीं है, और शायद कभी भी ऐसा नहीं होगा। मैं इसे साझा करता हूं, क्योंकि यह एक सामान्य पहेली है, और चर्चा के लायक है।

शोध प्रक्रिया कैसे बदलती है

मुझे लगता है कि स्मार्ट हेलिओस द्वारा साझा की गई प्रक्रिया को कवर करने के लायक है - इस प्रक्रिया को मोटे तौर पर वर्णित किया गया था:

  • साक्षात्कार (एक व्यक्ति जाता है, एक व्यक्ति अवलोकन रिकॉर्ड करता है)
  • साक्षात्कार डिब्रीड (शोध मित्र के साथ)
  • एक व्यक्ति रेपो (यानी एयरटेबल आदि) में टिप्पणियों और अंतर्दृष्टि का दस्तावेजीकरण करता है।
  • दूसरा व्यक्ति पूर्वाग्रह और सटीकता के लिए उनकी समीक्षा करता है
  • प्रतिक्रिया के लिए, बाकी टीम के साथ अंतर्दृष्टि साझा करें
  • स्पष्टता और भविष्य की याद के लिए भंडार में अंतर्दृष्टि अद्यतन करें

यह वैसे भी सामान्य अच्छे अनुसंधान प्रथाओं से एक कट्टरपंथी प्रस्थान नहीं है - स्रोत सामग्री से अनुसंधान के प्रमुख परमाणु सोने को निकालने के लिए अनुसंधान कर रहे लोगों पर सबसे बड़ा अंतर निर्भर है, और रास्ते में विभिन्न जांचों में मदद करने के लिए निर्माण करना पक्षपात के लिए खाता।

यदि आप दस्तावेज कर रहे हैं कि ये कहां से आते हैं, और कम से कम इस बिंदु पर आने वाले पूर्वाग्रह को स्वीकार कर सकते हैं, तो यह व्यक्तिगत जानकारी और मूल स्रोत सामग्री पर विशेषाधिकार प्राप्त निर्णय पर भरोसा करने के लिए सूचित निर्णय लेने के प्रलोभन को कम करता है। यह याद रखने में भी मदद करता है कि सिर्फ इसलिए कि किसी डेटाबेस में कुछ डाला गया है, यह स्वतः ही इसका उद्देश्य सत्य नहीं है।

अनुसंधान को विघटित करना, फिर पैटर्न खोजने के लिए अंतर्दृष्टि का प्रतिनिधित्व करना

आप सोच सकते हैं कि एक बार जब आपके पास विघटित टिप्पणियों और अंतर्दृष्टि का एक गुच्छा होता है, तो आपको उपयोगी पैटर्न देखने के लिए कुछ जटिल विश्लेषण की आवश्यकता हो सकती है।

ऐसा प्रतीत नहीं होता है - केवल शोधकर्ता द्वारा अंतर्दृष्टि को समूहित करना इस बात को उजागर करने के लिए पर्याप्त था कि किसी एक व्यक्ति पर प्रमुख धारणाएं कहां निर्भर कर रही थीं, और यह सुनिश्चित करने के लिए और अधिक शोध की आवश्यकता हो सकती है कि उसमें फिसलन नहीं हो रही है, और इसी तरह।

यह ध्यान देने योग्य है कि अनुसंधान से संबंधित हर चीज हमेशा इस तरह कैप्चर करने के लायक नहीं होती है - लक्ष्य उन अंतर्दृष्टिओं का बढ़ता आधार है जिन पर आप भरोसा कर सकते हैं, जो बासी नहीं जाएंगे, या एक विशिष्ट उत्पाद से बंधे होंगे, या इससे भी बदतर हो सकते हैं। एक उत्पाद की एक विशिष्ट रिलीज।

दोहरी ट्रैक अनुसंधान और ResearchOps

जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, प्रयोज्य परीक्षणों और गहन, मूलभूत अनुसंधान जैसे सामरिक अनुसंधान गतिविधियों के निष्कर्षों को आप कैसे संग्रहीत और साझा कर सकते हैं, इसमें अंतर है।

पहली तरह का शोध वास्तव में आपके उत्पाद के बारे में है, न कि उन लोगों के बारे में जो आप मदद कर रहे हैं, और शैल्फ जीवन सीधे इस बात से जुड़ा है कि आप अपने उत्पाद को कितनी बार बदलते हैं। यदि अगली रिलीज़ पूरी तरह से एक फीचर को हटा देती है तो यह परिणाम इतने समय के लिए सावधानीपूर्वक वर्गीकृत करने के लायक नहीं हो सकता है।

दूसरा प्रकार, गहरा पाया जाने वाला शोध वास्तव में उन लोगों के बारे में है जिनके बारे में आप शोध कर रहे हैं, न कि आपका उत्पाद, और प्रत्येक रिलीज़ के साथ आपके द्वारा किए गए बदलावों के लिए ऐसा नहीं है, इसलिए यह लंबे समय तक चलना चाहिए। ट्रेडऑफ़ यह है कि ज्यादातर समय, यह भी कम स्पष्ट है कि इन निष्कर्षों से कुछ मूल्य का एहसास करने के लिए आगे क्या करना है।

क्या यह वास्तव में स्पष्ट कटौती है?

नहीं। आस - पास भी नहीं।

शुक्र है, एम्मा बोल्टन की रिसर्च फ़नल से लेकर, तेज़ और धीमी रिसर्च पर सैम लेडनर के पोस्ट तक, और विल माइडलटन के तीन तरह के शोधों के बारे में सोचने में हमारी मदद करने के लिए विभिन्न मॉडल हैं।

#WhatIsResearchOps वर्कशॉप चलाने के बाद से, रिसर्चऑप्स के संदर्भ में इस बारे में बात करने में मदद करने के लिए वहाँ एक मोटा ढांचा भी है।

हम जैसे-जैसे सीखते जाते हैं

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