Кстати, дорогие читатели, которые давно читают проект Цифрового геноцида может быть есть потребности и задачи, которые хотелось бы решить благодаря автору

Консультация по UX-проблеме: с меня поиск типовых и нетиповых решений относительно проблемы, которая возникла в вашем проекте и формирование рекомендаций для вашего продукта, сервиса или стартапа. В качестве образа результата будет презентация, отчет или другая форма участия консалтера в проектировании

Карьерная консультация или менторство: если вам нравится как я мыслю, как решаю проблемы и какие у меня есть способы помочь вам в работе UX-исследователя - советы начинающим, помощь продолжающим, решение проблем для команды. Финансовая компенсация зависит от грейда

Курсы UX и HCI - сходить и послушать курс по исследованиям опыта пользователя с опорой на современные зарубежные пособия по хуман факторс, когнитивной психологии и тд

Исследование на заказ - провести исследование и выполнить

Кто я такой?
Виталий Болатаев, руководитель исследований экосистемы Лукоморье, - руководитель UXR (экосистема «Лукоморье», РТК ИТ); (ранее UX исследователь в Mail.ru, Сбер (ДомКлик), X5 Group (Лаборатория инноваций), Газпром Медиа (Yappy); доцент Высшей школы программной инженерии МФТИ;
В прошлом научный сотрудник в секторе социальной эпистемологии РАН, НИУ-ВШЭ, Финансовый университет;
Автор телеграм-канала «Цифровой геноцид» — блога про UX-исследованиях и истории технологии;
член Human Factors and Ergonomics Society (HFES);

Выберите что представляет наибольший интерес из списка внизу, а если уже есть конкретный вопрос - велком в @lilalogos

К 1986 году вполне серьезно обсуждалась государственная система дизайна СССР в новом формате - если раньше речь шла о всесоюзном органе и филиалах по республикам, то теперь предполагалось создать систему, которая ориентировалась на министерства как на заказчиков и производителей, а организация занимала независимое положение, каскадируя решения на академии и союзы дизайнеров.

Причина лежала в том числе в саботаже союзных сестер-республик - ну не хотела солнечная грузия или украина внедрять инновации дизайна или выполнять заказ на производство из центра. Проект так и остался, кажется, просто бумагой - но, показательно, что копируют вольно или невольно техническую эстетику ГДР, где органы технической эстетики были централизированны и имели свои отделения в каждом министерстве - собственно, типа отдела качества (а ГДР, конечно, копировала это из периода Рейха)

Картинка из ТЭ 1986 номер 4

Это, пожалуй, первая статья про ЭВМ для персонального использования: КОРИНЕВСКИЙ А. В. ЭВМ в домашнем хозяйстве — № 6 за 1984 год "Техническая эстетика"
Что я бы выделил здесь наиболее важное?

Людей, кто обладал опытом работы с ЭВМ было не так уж много - Кориневский это кандидат медицинских наук, автор работ и статей по использованию ЭВМ для нейрофизиологических исследований

Очень показательно, что в статье не идет речь в первую очередь о персональных компьютерах - это тонкая тема, советская промышленность не могла удовлетворить такой спрос - в первую очередь речь шла об использовании компьютеров для встроенных в бытовую технику (холодильники, стиралки и тд и тп). Я так понимаю, что "микроЭВМ в стиралке" это микроконтроллеры в бытовой технике, и именно их, кстати, вполне себе использовали в советской массовой промышленности

Странные интерфейсы: ноготочки 💅

На International Consumer Electronics Show показали накладные электронные ногти которые меняют цвет в любой по желанию при помощи использования гаджета

https://ipolish.fashion/

Волшебство происходит благодаря запатентованным электрофоретическим нанополимерам, встроенным в акриловые накладные ногти. Перезаряжаемый аппликатор подает кратковременный электрический заряд, который электрохимически изменяет цвет ногтя, управляемый через приложения для iOS или Android. Представьте себе электронные чернила, но для ваших кончиков пальцев. Компания потратила более десяти лет на разработку этой технологии, получив 23 патента с момента своего основания в 2023 году.

Это похоже на принцип электронных чернил (E-Ink -использующая микрокапсулы с заряженными пигментами (черными и белыми), которые перемещаются под действием электрического поля для создания изображения ), но адаптировано для тонкого слоя в ногтях (бистабильный дисплей, сохраняющий состояние без питания).

При этом патента в свободном доступе нет. Сама технология красоты - beaty interfaces - это тема из области human factors и UX, существует несколько институтов и книг на тему о которых писал https://xn--r1a.website/gulagdigital/1924 Есть даже отдельная монография у Springer на тему.

Кстати, вопрос - чем занимался фаундер до ноготочков? Ах да, разрабатывал ткани и гаджеты для военных https://www.fohrman.org/troy

Вариативность человеческой операционной системы в принятии решений и решении проблем — это особенность, а не ошибка. Сегодня отрывок МИТ из книги Herbert L. Roitblat “Algorithms Are Not Enough: Creating General Artificial Intelligence” (сам автор кстати - настоящий Principal Data Scientist at Mimecast, не инфоцыган)

Задачи с инсайтом (задачи на озарение?) обычно нельзя решить пошаговой процедурой, например, алгоритмом, или, если и возможно, то процесс крайне утомительный. Вместо этого задачи инсайтов характеризуются своего рода перестройкой подхода решающего к задаче. В задачах на пути решателю присваивается представление, включающее начальное состояние, целевое состояние и набор инструментов или операторов, которые можно применить для прохождения по представлению. В задачах на озарение решающему не даётся ни одного из этого.

Задачи на озарение обычно формулируются так, что их можно представить несколькими способами. Архимеда ставила в тупик мысль об измерении объёма короны линейкой или подобным инструментом. Людей, решающих задачу с носками, ставила в тупик мысль о вероятностной оценке. То, как вы думаете о проблеме, то есть как вы её репрезентируете, может быть критически важным для решения.

Интересные задачи на озарение обычно требуют использования относительно редкой репрезентации.

Хотя наш разум не может сравниться с алгоритмами в том, что нас легко убедить (см. социальные сети), алгоритмы не соперники нашему разуму, потому что мы причудливы, иррациональны, непоследовательны, движим нелогичными вещами и обычно переоцениваем эмоции. Но не всегда. А ещё есть вопрос наших различных воспоминаний и нашей разной восприимчивости к контексту.

Я не знаю, не слишком ли наш интеллект для алгоритмов, но то, как работает наш разум, слишком сложный, запутанный, иррациональный и непоследовательный.
https://thereader.mitpress.mit.edu/ai-insight-problems-quirks-human-intelligence/

Мой комментарий: я, кстати, думаю, что эмулировать такие озарения можно - оптимизации есть такие для нейронок, но там есть нюансы из серии научим нейронку быть маккиавелистом

Исследования смогут проводить только российские компании?

Взяли экспертный комментарий у ComNews, но, рискну дать без купюр, который не вошел - так сказать для узкого круга читателей личного СМИ. С 1 мар­та 2026 г. в РФ всту­пит в си­лу за­кон, ко­торый бу­дет ре­гули­ровать дея­тель­ность инос­тран­ных ис­сле­дова­тель­ских ор­га­низа­ций
https://www.comnews.ru/content/243394/2026-01-23/2026-w04/1008/issledovaniya-smogut-provodit-tolko-rossiyskie-kompanii

Рискну сделать осторожное предположение, что практики бизнес-разведки и промышленной разведки сосредоточены в большей степени на открытости данных, которые можно собрать кабинетно в рамках так называемых desk-ризерчей. По мере цифровизации предприятий промышленности, инфраструктуры и городов данные будут становится более открытыми - а значит более доступными для исследователей разного профиля, в том числе для специфических think-tankов с фокусом на исследования уязвимости. Представляется, что остановить этот процесс будет невозможно, а персональные данные россиян представляют гораздо более меньший интерес - в том числе и потому, что сложившиеся практики сбора данных населения выглядят устаревшими. Например, ВЦИОМ до сих пор использует лонгитюдные исследования формата телефонных опросов - и хотя это важный и все еще живой формат интервьюирования - сам по себе он, вероятно, не всегда бывает актуальным для целей западных аналитических центров.

В общем, следует обратить внимание на цифровую безопасность и кибербезопасность, а также продумать форматы работы с открытыми данными, если мы хотим обезопасить государство от нежелательных исследований, которые противоречат национальным интересам.

Есть несколько примеров как это может работать и работают - я приведу пару из них.

Первая - это так называемый Йельский отчет, когда в 1951 году группа профессоров и аспирантов Йеля, сидя в кабинетах, по советским газетам и статистике точно посчитала, сколько дальних бомбардировщиков СССР реально может построить: речь шла об использовании только общедоступных советских материалов: официальные публикации ЦСУ СССР (статистика производства стали, алюминия, авиабензина, двигателей и тд.), научные журналы, газеты, отчёты о съездах, речи партийных лидеров. Этот кейс рассекречен и до сих пор опубликован на сайте ЦРУ как один из крайне успешных случаев предсказания состояния производства

Второй кейс еще более показателен: журналист-фрилансер Говард Морланд написал статью для американского журнала The Progressive под названием «The H-Bomb Secret: To Know How Is to Ask Why». В ней он описывал, как устроена водородная бомба , при этом у него не было профильного образования, а все данные он собрал из открытых источников

На фоне этих кейсов, вероятно, становится очевидным, что барьеры исследования общественного мнения не могут быть серебряной пулей, которая сделает непрозрачным исследование страны - при должном желании, конечно.

Поисковик по статьям HCI и UX

Подсмотрел как некоторые аспиранты и постдоки берут API гуглсхолар и используют для поиска исключительно по списку журналов по своей отрасли - чтобы не мучатся с условным ResearchRabbitom для быстрых задач

Гуглсхолар свой апи не дал(отказали вежливо по почте!), использовал Crossref по списку в 230 журналов и сборников конференций HCI и UX - на сайте можно посмотреть - просил ЛЛМ собрать из верхних квартилей списков научных журналов, типа scimagojr с рейтингами научными

Запрос очищается, отправляется в API Crossref -смотрит вначале по узкому запросу, потом по синонимам, потом смотрит попал ли журнал в список 300 верхнеуровневых журналов

Есть скоринг и проверка на дубликаты

https://hci-ux-search.vercel.app/

Вроде опубликовалось и работает

Cognitive engineering vs cognitive system engineering

Рубрика “я у мамы дурачок”: оказывается есть устойчивая и большая разница между понятиями “когнитивной инженерии” и “когнитивной системной инженерии” - речь идет о большой и сознательной разнице между понятиями, которую заложили отцы-основатели еще в 80ые

Термин «инженерия когнитивных систем» был введён в статье 1983 года Холлнагеля и Вудса.
Хотя термин «когнитивная инженерия» уже был введён Доном Норманом, Холлнагель и Вудс намеренно использовали новую терминологию. Они были недовольны рамками термина «когнитивная инженерия», который, по их мнению, слишком акцентировал внимание на улучшении взаимодействия между человеком и компьютером путём применения когнитивной науки. Вместо этого Холлнагель и Вудс хотели подчеркнуть сдвиг фокуса с взаимодействия человек-компьютер на совместные когнитивные системы как единицу анализа.

Вот как сам вспоминал об этом отец-основатель Вудс, когда критиковал Нормана:

Это было время великого возбуждения и энергии, поскольку мы чувствовали, что назревает что-то новое как на практике, так и в науке. Что именно возникнет и выдержит испытание временем, не было ясно никому из нас. Это было также очень одинокое время, поскольку эти проблемы выходили за рамки стандартных дисциплин, бросая вызов как традиционным границам, так и общепринятой мудрости. Казалось, что идёт борьба за легитимность с крайне неопределённым исходом. Одним из признаков этого была сложность с публикацией работ в традиционных изданиях. Многие разработки, концепции, техники и результаты начала 1980-х появились в печати только через 5–10 лет и часто в менее заметных изданиях — по крайней мере, для экспериментальной психологии, организационных факторах или инженерии. Я вошёл в эту среду осенью 1979 года после завершения PhD по когнитивной психологии, где сосредоточился на человеческом восприятии и внимании.

Параллельно взорвался интерес к технологиям ИИ, в частности к новым попыткам создания экспертных систем. Экспертные системы обещали механизировать рассуждения, так что организациям и дизайнерам оставалось только собрать релевантные правила от текущих человеческих экспертов как своего рода «топливо» для новых двигателей вывода. Knowledge engineering был популярным термином для обозначения усилий по сбору набора правил для новых машинных экспертных систем. Достижения в ИИ также подогревали популярный миф, что эти машинные эксперты возьмут на себя когнитивные задачи, ранее выполняемые людьми, и сделают их быстрее, лучше и дешевле

Но рабочие места демонстрировали сложности когнитивной работы, невидимые для вычислительного анализа экспертизы. Меня поразила пропасть между крайне спартанскими лабораторными условиями, изученными в аспирантуре, и богатой комбинацией факторов в условиях пульта управления. Входя в комнату, полную инженеров, ответственных за разработку новых визуализаций состояния безопасности электростанции, они сказали мне: «Ах, вот наш новый когнитивный психолог, не могли бы вы объяснить, почему операторы принимали плохие решения и как мы можем использовать компьютеры, чтобы помочь им делать лучше в следующий раз». Я был в шоке — и не впервые в 1980 году — я должен был связать когнитивную психологию с сложной средой, где вещи могли пойти критически не так

Я участвовал в дебатах о влиянии технологий, автоматизирующих рассуждения, одновременно наблюдая, как системы людей и различных видов артефактов справляются с аномалиями в конкретных реальных ситуациях с реальными последствиями для любых сбоев. Этот контраст ясно показал, что прежние понятия, такие как список Фиттса — противопоставляющий то, что люди могут делать лучше, и то, что лучше делают машины, — совершенно нерелевантны для научных или инженерных вызовов. Вместо этого в 1981 году Эрик Холлнагель и я заявили, что единицей анализа является совместная когнитивная система, чтобы сосредоточить внимание на том, как когнитивная работа включает взаимодействие и координацию между множеством ролей как человека, так и машины (Hollnagel and Woods 1983). Эд Хатчинс позже подчеркнул то же самое, используя термин распределённое познание (Hutchins 1991, 1995). Для нас с Холлнагелем исходная основная идея CSE заключалась в том, что базовой единицей анализа является совместная когнитивная система — то, как множественные роли человека и машины взаимодействуют и координируют, чтобы отвечать изменяющимся требованиям ситуаций, с которыми они сталкиваются, пытаясь достичь множественных и конфликтующих целей. Мы отказались от языка машин, компенсирующих человеческие ограничения (в конце концов, очевидно, что все агенты — человеческие или машинные, или их комбинации — имеют конечные ресурсы и поэтому ограничения).

ЗЫ: я специально дал с контекстом описания истории - для многих история Вудса звучит знакомо, не так ли?

Причем хоть бы кто тратил такие усилия на чтение профессиональной литературы, анализа домена и, например, на конкурентную разведку - но это не так интересно как стикеры нарезать разноцветные

Классное выступление дизайн-лида Anthropic про то, почему старый дизайн-процесс с дискавери, CJM, USM и тд больше не работает.

Если коротко — то пока один дизайнер сидит на брейншторме раскладывает карточки, другой уже собрал прототип с помощью вайбкода.

Советую глянуть, полезное видео чтобы не остаться на обочине профессии к концу года

В поисках русских корней

Существует одно понятие, которое самими западными авторами в дискурсе исследований и которое традиционно связано с именем ... а вот и скажу попозже

Речь идет главным образом о целой большой теме - дезинформации, мизинформации и других устойчивых практиках влияния на пользователей с точки зрения того, чтобы передавать им ложную информацию для эффективного достижения своих целей. И хотя тема традиционно была про медиа - вот, пожалуйста, целый лауреат премии sigchi - The Special Interest Group on Computer–Human Interaction (SIGCHI) за академический вклад, знакомьтесь, Кейт Старбёрд, в прошлом баскетболистка и профессор в университете Вашингтона Human Centered Design & Engineering (HCDE)

https://faculty.washington.edu/kstarbi/publications.html

Основной ее тезис такой: стратегическая дезинформация (пропаганда, манипуляции) работает не в одиночку, а через сети участников: оплачиваемые операторы + идеологические союзники + ничего не подозревающие пользователи, которые ретвитят/делятся. Идея заключается в том, что бороться надо не с агентами вражеских разведок, а с теми, кто ретвитит новости. Слухи возникают в информационных пустотах кризисов — они заполняют пробелы, когда официальной информации мало или она запаздывает, поэтому реальной борьбой оказывается быстрое создание официальной информации. Все это вообще часть отдельной большой темы - Crisis Informatics - изучение использования информации и технологий на этапах подготовки, смягчения последствий, реагирования и восстановления после стихийных бедствий и других чрезвычайных ситуаций.

Ну, естественно, критиковала Трампа, говорила, что правые республиканцы создают фейки, что выборы не украли, за что получила повестку в конгресс давать показания https://www.theguardian.com/us-news/2024/jan/01/misinformation-trends-2024-election-right-wing

Это все к чему, и немного возвращаясь к началу: традиционным автором и изобретателем идеи дезинформации как организованной работы в историческом англоязычном дискурсе считали Сталина - это, конечно, миф, но имеющий под собой почву в виде советизма, которым обозначали отделы НКВД. Сталин как важная фигура в истории русского UX

Гифка из хорошей обзорной работы, в которой собраны ключевые принципы и проблемы проектирования взаимодействия Gaze + Pinch в расширенной реальности (XR), особенно актуального после выхода Apple Vision Pro.

Gaze + Pinch - парадигма, при которой:

1) взгляд (gaze) отвечает за выбор / указание объекта
2) щипок пальцами (pinch — касание большого и указательного пальца) подтверждает выбор и запускает действие / манипуляцию

Это подталкивает к некоторым неочевидным принципам работы подобного рода взаимодействий на иллюстрации

Division of labor (разделение труда) - глаза выбирают, руки выполняют основную манипуляцию
Minimalistic timing: Взгляд важен только в момент первого касания пальцев
Flexible gesture: Один и тот же набор жестов (pinch-tap, pinch-drag, две руки и т.д.) работает как на один объект, так и на несколько
Infallible eyes: глаза не промахиваются и на них не работает закон Фиттса и некоторые выводы о расположении объектов из него
Multimodal by design (мультимодальность как основа)
Взгляд-щипок должен мирно сосуществовать с прямым касанием объектов в ближней зоне (direct manipulation).