ResearchOps'ta Sıralama: Sekiz Fonksiyondan Hangisi Önce Gelir

ResearchOps yazıları genellikle aynı sekiz fonksiyonu sayıyor, ardından bütüncül bir sistem kurmayı öneriyor. İki kişilik bir araştırma ekibinde bu tavsiyenin karşılığı yok; sekiz başlığın hepsine aynı anda dokunacak kimse yok. Asıl soru hangisinin önce geldiği ve bu sıralama ekip büyüklüğüne göre pek değişmiyor.

Sekiz fonksiyon, iki kişilik ekip

Kate Towsey'in yaygınlaşan çerçevesinde araştırma operasyonları şu başlıklara ayrılıyor: katılımcı bulma ve yönetimi, bilgi yönetimi, ekibe dahil etme ve destek, araç ve tedarikçi yönetimi, etik ve gizlilik, bütçe ve metrikler, program yönetimi, yetkinlik gelişimi.

Liste doğru, sorun listede değil. Sorun, listenin çoğu metinde bir yol haritası gibi sunulması. Sekiz başlık bir kurumun olgun halini tarif ediyor, kurulum sırasını değil. Bunu şehir altyapısına benzeten anlatım da aynı yerde tıkanıyor (metafor kulağa geldiği kadar yol göstermiyor, çünkü şehir kurulurken de kimse sekiz sistemi aynı hafta döşemiyor).

Üç kişiyi geçmeyen ekiplerde gerçekte olan şu: biri araştırmayı yürütüyor, operasyon işleri araştırma aralarına sıkışıyor. Böyle bir yerde "bütüncül sistem" tavsiyesi, hiçbir başlığı bitirmeden hepsine yarım dokunmakla sonuçlanıyor.

Katılımcı erişimi neden ilk sırada

Sekiz başlık arasında biri diğerlerinden farklı davranıyor: katılımcı erişiminin getirisi birikiyor. Onay kaydı, iletişim geçmişi, hangi katılımcının hangi çalışmada yer aldığı, kimin tekrar tekrar çağrıldığı. Bunlar bir kez düzgün tutulduğunda sonraki her çalışmanın kurulum süresini kısaltıyor.

Diğer başlıkların çoğu böyle davranmıyor. Bütçe takibi, çalışma sayısıyla doğru orantılı iş çıkarır; iyi kurulmuş olması sizi bir sonraki çalışmada beklemekten kurtarmaz. Katılımcı tarafı ise kurtarır, çünkü her çalışmanın en uzun beklemesi orada yaşanıyor.

Somut hale getirmenin yolu da burada: kaç kişiyle görüşüldüğünü değil, çalışma brifinginin yazıldığı andan ilk oturumun yapıldığı ana kadar geçen süreyi ölçün. Bu süre iki haftanın üzerindeyse ekip araştırmayı planlarken değil, katılımcı beklerken vakit kaybediyor demektir.

Depo kurulduktan sonra ölüyor

Araştırma deposu, ResearchOps tavsiyelerinin en popüler maddesi ve en sık terk edileni. Terk edilme nedeni araç seçimi değil. Depo, arayan biri olduğu sürece değer üretiyor; aramak da kimsenin görev tanımında yazmıyor.

Buna bir de taksonominin bakımsız kalması ekleniyor. Etiket şeması ilk on çalışmada tutarlı gider, sonra herkes kendi etiketini açar, altı ay sonra aynı bulguyu üç farklı isim altında bulursunuz. İndeksi bozulmuş bir tablo gibi: küçükken fark edilmiyor, satır sayısı büyüdükçe her sorgu baştan sona taramaya dönüyor. Fark şu ki bir veritabanında bunu sorgu süresi haber verir, depoda kimse haber vermez, insanlar sadece aramayı bırakır.

Depo, yürütülen çalışma sayısı belli bir eşiği geçtikten sonra anlam kazanıyor (bu eşiği çoğu ekibin sandığından yüksek buluyorum). O eşiğe varmadan önce, çalışma başına tek sayfalık bir özet ve ortak bir klasör, pahalı bir depo aracından daha çok okunuyor.

Yapay zekâ nerede iş görüyor

Araştırma operasyonlarında yapay zekâ tartışması iki ayrı işi tek başlık altında topladığı için karışıyor. Döküm çıkarma, konuşmacı ayırma, uzun oturumlarda ilgili bölüme atlama; bu tarafta kazanç gerçek ve ölçülebilir. Sentez tarafı aynı yerde değil.

Sentezde temel sorun, modelin özet üretirken hangi verinin ağır bastığını söylememesi. Beş görüşmeden çıkan bir örüntüyle, tek katılımcının güçlü ifadesinden çıkan bir cümle aynı güvenle yazılıyor. Ekip bu çıktıyı depoya bulgu olarak koyduğunda, kaynağı artık kimse geri izlemiyor. Araştırmanın karar süreçlerindeki tek dayanağı izlenebilirlik olduğu için, kazandığınız zamanın bedelini burada ödüyorsunuz.

Kullanışlı sınır şu: modelin çıktısı bir araştırmacının okuyup onayladığı ara ürün olarak kalsın, doğrudan paydaşa giden çıktı olmasın. Bu ayrımı süreçte yazılı tutmayan ekiplerde ayrım birkaç ay içinde kendiliğinden kayboluyor.

Yönetimden destek isterken hangi sayı işe yarar

ResearchOps yatırımı için üst yönetime gidilirken genelde çıktı sayıları sunuluyor: kaç çalışma, kaç katılımcı, kaç rapor. Bu sayılar araştırma ekibinin meşgul olduğunu gösteriyor, işe yaradığını değil.

Daha ikna edici olanı bekleme süresi. Bir ürün ekibi soru sorduğunda cevabın kaç gün sonra geldiğini ölçün ve bu süreyi operasyon yatırımından önce ve sonra karşılaştırın. Karar hızıyla doğrudan ilişkili tek sayı bu ve azaldığı gösterilebiliyorsa geri kalan tartışma kısalıyor. Gösterilemiyorsa, yapılan yatırım muhtemelen katılımcı erişimine değil, başka bir başlığa gitmiştir.