偏りは誰にでもある前提で、自分と違うユーザーから考え、慣れたプロセスも疑う。
目次
偏りがある前提で始める
偏りは誰にでもある初期状態として扱う
- 例：Google Photos が黒人ユーザーを誤分類した（§4.1）
- 偏ったデータ、作り手の構成、テスト欠落が重なった
- 作る側の構成を利用者に近づけるのも対処になる
自分と違うユーザーから考える
自分と違う人、とくに製品で害を受けうる人に目を向ける
- 誰が使っているかを統計で把握する
- 有害な機能を「作らない」と判断できるのも力のうち
多数派優先をやめる
周縁を後回しにせず、最初からインクルーシブに設計する
- 課題の多いユーザー向けの設計は、みんなに良い
- 層どうしのトレードオフは見つけにくく戻せない
- だからユーザーや専門家と一緒に作る
確立したプロセスも疑う
不公正は意図よりも、方針を実装する段階で生まれる
- 例：過去の低評価は、異動先での評価を予測しなかった
- 慣れた尺度が本当に予測に効くかを確かめる
- 評価者の偏りが入っていないかを確かめる
関連
- チームでうまく仕事をするには — ユーザーを第一にする、正しいことをする
- テスト — 壊れてほしくないもの（アクセシビリティを含む）はすべてテストする