Помимо предложенного вознаграждения, Harvard Catalyst использовал программу Profiles, действующую по тому же принципу, что и FDA Profiles, для поиска исследователей, которые, согласно информации с их профиля, могли бы предложить свои идеи. Система Profiles отбирает публикации преподавателей Гарвардской медицинской школы, размещенные в базе PubMed, и формирует базу данных профессиональной компетенции на основе классификации научных работ. Темы исследований, предложенные в ходе эксперимента, сопоставлялись с классификацией системы Profiles для облегчения поиска. Как отмечали организаторы эксперимента, целью этих действий было выйти за рамки сложившегося научного сообщества, занимающегося изучением диабета, и найти ученых, чья работа была посвящена темам, представленным в новых исследовательских гипотезах, но не обязательно касающихся диабета
[654].
В результате алгоритм соответствия обнаружил более 1000 ученых, потенциально обладающих необходимыми знаниями для формирования исследовательских предложений по этим новым гипотезам. Некоторые из них были признанными специалистами по исследованию диабета, но большинство не имели к нему отношения. Центр Harvard Catalyst направил выявленным ученым информацию о гранте. На этом этапе в эксперимент был введен элемент контроля: из группы исследователей случайным образом была отобрана половина, которой предложили в качестве подходящих кандидатов для сотрудничества представителей другой половины группы. Как и в секторе государственного управления, подобный адресный охват не характерен для исследований в области биомедицины.
В результате на финансирование претендовала 31 команда с руководителями из числа сотрудников Гарвардского университета, 23 из которых были обнаружены при помощи программы Profiles, и у 14 из них не было существенного опыта в изучении диабета 1-го типа. В итоге финансирование получили 7 заявок, среди которых 5 руководителей исследовательских групп не имели опыта изучения диабета 1-го типа.
Пока что преждевременно говорить о влиянии этого эксперимента на успех борьбы с диабетом. Обычно от момента начала медицинских исследований до внедрения их результатов проходит от 15 до 30 лет. Тем не менее эксперимент принес ряд важных результатов:
Основной вывод эксперимента центра Harvard Catalyst заключался в том, что все этапы доселе узкого и интегрированного инновационного процесса – от формулирования гипотез до выбора идеи для разработки – можно разбить на этапы и сделать более открытыми для влияния извне. Благодаря нестандартной организации доступа к участию в эксперименте центр Harvard Catalyst достиг своей цели и смог обнаружить действительно перспективные идеи и участников для устоявшихся областей исследований
[655].
Полевой эксперимент демонстрирует, что нет таких причин, по которым административная процедура экспертизы медицинских изделий не может проводиться на основании тех же принципов, что и процесс тестирования самого оборудования. Подобные методы откроют путь исследованиям в областях:
• выявления компетенций и поиска экспертов;
• определения критериев и формулирования приглашения к участию;
• создания стимулов для участия;
• развития готовности институтов использовать новые методы.
Стоит помнить, что эмпирическое исследование не является конечной целью. Это лишь средство для принятия более эффективных решений об инвестициях в новые технологии, понимания их влияния, повышения качества экспертизы – то есть всего, что делает государственное управление умным.
Программа исследований для умного государственного управления: определение состава участников
Программа FDA Profiles функционирует на основе собственных алгоритмов для поиска потенциальных экспертов внутри и вне Управления по контролю качества пищевых продуктов и медикаментов. Подход к поиску данных, практикуемый FDA Profiles, основан на изучении научных публикаций, информации о выделенных грантах и биографических сведений. В этом заключается серьезное различие между FDA Profiles и, например, сетями профессиональных контактов, состоящими из членов аккредитованных организаций.
Какой подход к отбору экспертов более эффективен для привлечения готовых к сотрудничеству и квалифицированных участников?
Нет гарантии того, что «правильные» эксперты будут отобраны в результате целенаправленного поиска по формальным документам о квалификации. Суть проблемы можно сформулировать как парадокс: мы не знаем заранее, кого именно и чего именно мы не знаем. Привлекательность инструмента краудсорсинга и модели открытых инноваций в том, что эти механизмы позволяют находить неожиданных участников. В ходе своего эксперимента центр Harvard Catalyst осуществлял широкий поиск, и в результате были выявлены 1000 потенциальных кандидатов, многие из которых не имели опыта исследований диабета. Однако существует надежда, что целенаправленный краудсорсинг сделает обнаружение «правильных» кандидатов более гарантированным и регулярным. По этой причине органы власти, как в США, так и в других странах, начали изучать возможности применения экспертных сетей для расширения информированности граждан о государственном управлении.
Эмпирические исследования могут дать ответы на такие важные вопросы, как, например:
• Как экспертные системы определяют, кто какими знаниями обладает?
• Как платформа направляет запросы на участие и подбирает кандидатов, наиболее подходящих для предложенных возможностей?
• Кто включается в работу с большей готовностью и с большей отдачей: те кандидаты, которых выявила программа Profiles, или те, кого ведомство находит через LinkedIn?
• Насколько полезны эти технологии для определения экспертов в разных областях? Иными словами: может быть, не так сложно найти специалистов, работающих с коронарными стентами, но как эффективнее всего найти специалиста по материаловедению, фактически занятого в другой профессиональной области и при этом способного поделиться подходящими знаниями?
• Являются ли эти технологии более полезными для формирования экспертных рабочих групп, для получения знаний о приборах следующего поколения или для других видов управленческой деятельности в государственном секторе?
• В какую форму следует облекать приглашение к участию?
Ответ на последний вопрос также может стать предметом проб и ошибок из-за множества разнообразных лексических средств описания проблемы. Например, можно сравнить эффективность приглашения к участию, в котором акцент сделан на экстренности проблемы, с приглашением, которое апеллирует к интересам и профессиональной компетенции кандидатов.
Тестирование взаимодействия экспертов
По мере перехода от широкого краудсорсинга к умному краудсорсингу важно помнить, что выявление экспертов, способных помочь в решении проблемы, – это лишь одна часть уравнения. Сколь бы правильным ни был процесс отбора, группа экспертов сможет показать результат только при продуктивном взаимодействии.
