Изображение: Shutterstock / Sutthiphong Chandaeng
Представьте себе ситуацию, когда в аэропорту поставили дорогущую автоматическую систему проверки паспортов, а народ всё равно идёт к живому человеку. Ну просто потому что «так спокойнее». И вы не можете понять причины неприятия новой, системы, как и, зачем вообще вы выбросили на ветер огромное количество времени, сил и денег?
Вот на этот вопрос и попытались найти ответ норвежские ученые, которые нашли способ понять заранее причины популярности или неприятия новой технологии.
Содержание:
Почему люди боятся новых технологий
Исследователь Саранг Шейх из NTNU (Норвежского института науки и технологий) вместе с коллегами разработал инструмент, который способен предсказать, что вот эту штуку люди использовать будут, а вот за эту — поблагодарят и пойдут мимо. Суть идеи проста – далеко не всё дело в самой технологии. Важно, как человек себя ощущает рядом с ней, насколько она ему понятна, и нет ли рядом с устройством толпы, которая пугает больше чем сама непонятная новинка.
METICOS Project является амбициозным проектом по автоматизации трансграничного контроля в Европе. После его внедрения, путешественники, туристы и мигранты внезапно стали отказываться от автоматического прохождения границы, и стали выбирать традиционные стойки с живыми людьми.
В итоге оказалось, что все сканеры лиц, отпечатков, автоматические ворота — всё красиво, безопасно, дорого и совершенно не нужно. А люди такие: «Эмм… А можно просто с паспортом к девушке в будке?»
Причины провала новой системы
Выяснилось, что пользователи не роботы (кто бы мог подумать), и принимают решения по-разному. Молодой технофанат без чемодана конечно же рванёт в автоматическую зону. А вот пожилая пара с рюкзаками и котом в переноске — скорее всего нет. А если ещё сканер завис или не сработал с первого раза — всё, в следующий раз они обязательно пройдут мимо.
Плюс, никто не отменял фактор «всё зависит от настроения». Даже самый классный интерфейс можно возненавидеть, если ты спешишь, голоден или просто хочешь, чтобы тобой занялся человек с глазами, а не алгоритм.
Умельцы из NTNU не успокоились на достигнутом, и в поисках ответов начали копать соцсети. Оказалось, что жалобы в интернете (любимое занятие многих) реально помогают понять, почему технологии «не заходят». Если людям не нравится, они напишут. Подробно. С эмоциями. И даже с фотографиями терминалов, которые «опять не работают».
Всё это исследователи скрестили с машинным обучением. И, как бы странно это ни звучало, у них получилось. Модель научилась с высокой точностью предсказывать, будут ли люди использовать новую технологию или выберут уже проверенное, «по старинке».
Как у нас в России?
А теперь давайте попытаемся представить, как этот инструмент можно использовать у нас. Между нами, это очень даже возможно, и нужно. Россия — страна, где технологии внедряются быстро (вспомним распознавание лиц в метро или голосовое управление у «Сбера»), но реакция у людей бывает… скажем так, разнообразной.
Поставим такой инструмент, скажем, перед массовым внедрением цифровых пропусков, касс без кассиров или «умных» урн в парках. Запускаем модель, и смотрим на результаты. Если прогноз говорит, что пользователи «будут клясть на чем свет стоит», значит, можно либо отложить, либо тестировать новинку на фокус-группах, либо хотя бы потратиться на нормальную человеческую поддержку при внедрении. Новые инвесторы старой закалки: кто скупает российские ИТ-активы Платформы захватывают экономику Курс на импортозамещение через призму фармы
По идее, ученые сделали большое дело. Они дали в руки разработчикам и властям предиктивный механизм. Не угадайку, а именно инструмент, основанный на использовании больших данных. А мы с вами можем извлечь простой урок: технологии — это не про то, насколько они крутые, а про то, насколько они понятны и нужны людям прямо сейчас.
И если модель говорит: «народ не поймёт», то, может, и не стоит тратить миллионы. Или стоит — но хотя бы сначала подумать, как объяснить и упростить. Если мы хотим поиграть в цифровую революцию, нам стоит начать с простой человеческой логики.
Источник: ScienceDirect