人种学是增强老兵体验的计算机对计算机交流的关键

图片来源:美国退伍军人事务部。

退伍军人事务部(VA)正在使用民族志的方法来设计将超过九百万名退伍军人提供给VA服务的应用程序编程接口(API)。API是计算机服务器用于交换信息的通信协议以及我们在线执行的所有电源。在谷歌上预订航班时,API会在谷歌搜索和航空公司之间进行您的选择。当您在线填写政府表格时,API将您的信息发送到原子能机构的数据库。在VA的背景下,API充当安全的前门,可以通过笔记本电脑和移动电话控制和与退伍军人共享和连接到退伍军人;协助他们以更简单,更快,更简化的方式访问VA福利和服务。

API函数作为传输信息的管道,但它们是特殊的管道,因为它们也是如此翻译人们的行为,需求和个人故事进入数据,该数据是可理解的,可用的,可用的复杂信息系统。民族志为API设计提供了一个关键的分析框架,以了解人与事物之间的关系,如何在这些互动中产生意义及其限制(参见Strathern 2018)。

为了更好地解释这一联系,我将使用我作为一部分工作的经验弗吉尼亚州的灯塔团队,VA的API平台,展示VA如何使用民族志来绘制复杂的信息和监管系统,并探讨我们API设计的翻译限制。像黎明Nafus(2018)描述了在算法的情况下,API设计的民族图方法将我们的团队释放到首先了解我们设计的背景和更大的图片,而不是从狭隘的技术问题开始,这些问题会错过这种背景。

仔细看看政府API

政府API是落后的场景技术,使申请及其用户能够将在线请求发送到政府办公室,传输其个人信息,并收到待处理请求的状态通知。他们也是人们请求从一个办公室到下一个办公室的导管,决策者将其决定传达给官僚主义链中的下一个接触点。

与纸质文件同样,API“可以更像是官僚和书桌的其他材料元素,比我们通常思考。对于许多文件类型,它通常不太重要,而不是像桌子和书桌一样重要但他们如何安排自己周围的人(Hull 2012, 134;重点补充道)。换句话说,政府api是一个不可分割的部分数字基础设施。与其他公共基础设施 - 认为管道,道路,有线线路,图书馆等 - 政府API调解人与机构之间的关系。也与其他类型的基础设施一样,API嵌入更大的结构,数字和非数字,例如法规,制度流程,工作流程和数据库治理(Plantin和Punathambekar 2019)。它们也被嵌入在使用情况下,这意味着他们帮助人们和政府机构实现了任务,他们有助于这些复杂系统中的信息流。

与其他基础架构一样,API不纯粹是功能。它们代表了所谓的“现代”政府应该看起来像的理想情况以及它应该如何运作。在VA的背景下,API是通过减少退伍军人获得福利和服务所需的时间和纸张来实现政府的更大努力的一部分,并通过使流程更加透明。类似于其他基础设施项目(Özden-Schilling 2015),VA Lighthouse的努力遵循以人为中心的设计,增强效率,减少浪费和增加信任的市场逻辑。

弗吉尼亚州灯塔:上诉API

我们与在API上工作的设计师密切合作,使退伍军人能够与VA养恤金或VA赔偿福利决定进行数字不同意。传统上,退伍军人只能传真或邮寄他们的决定审查请求,这可以是补充索赔或对VA的退伍军人福利管理的更高级别审查请求。他们导航一个复杂的监管系统,包括两个并行上诉过程。On the one hand, there’s the legacy appeals process for when a veteran disagrees with a decision made before February 19, 2019. On the other hand, there’s a new process established by the Appeals Modernization Act of 2017 (AMA) that applies to decisions made on or after February 19, 2019. AMA was implemented to modernize the way veterans submit a claim for a decision review. AMA aims to cut the time and increase transparency by delineating clear-cut decision review lanes.

符合AMA授权简化决策审查进程,VA设计了上诉API,为退伍军人提供数字渠道,以便在线提交其决定审核索赔。Apeals API可自动执行将新决策审核涉及到VA系统中的一些步骤,它提供了一种数字路径,以跟踪决策点评的状态。与Richard Pope(2019年)术语“政府作为平台”类似地,上诉API与不同的VA系统集成到共享数据,而不是将数据复制到多个数据库中。这种新设计需要了解信息如何从系统流到系统,管理每个系统的数据有效性的规则以及人类解释在验证数据中的作用。

正如文本中所述,更高级别审查过程的视觉表示,详细介绍了处理决策审查的人员和系统之间的多个接触点。
高级审查过程的视觉表示以及在处理决策审查时涉及的人员和系统之间的多个接触点。图片由Valarie Stuart,Ad Hoc,LLC。

我们花了几个月的时间来研究这个背景,为AMA决策审查途径之一:更高级别审查(HLR)。退伍军人可以提交HLR申请a德诺维审查,这意味着在原始决定中使用的相同证据的较高型VA审查人员的第二次审查。退伍军人自索赔决定申请HLR的决定之日起一年,如果索赔日期是或之后,我们会采访资深代表和律师,他们通常代表退伍军人提出分歧索赔;将表格输入到VA的数字系统中的摄入官员;审稿人;和行政人员负责向退伍军人传达决定。我们将这些面试说明与流程手册进行了比较并与“拥有”HLRS的VA办公室参加会议。使用此信息,我们创建了一个工作流程图,映射处理HLRS所涉及的人员,任务和系统。

我们收集的民族志数据显示,HLR过程将退伍军人在服役期间所受的伤害和残疾提取为退伍军人伤残索赔的数据,退伍军人系统可以识别(关于退伍军人经验的民族志参见Wool 2015)。

正如我们从退伍军人代表和律师那里听到的那样,他们的大部分工作都涉及了解退伍军人的军事相关残疾,并协助他们提交索赔并获得证据,例如军事和医疗记录,证实这些索赔。

一旦退伍军人或退伍军人的代表档案索赔,助理助理就在VA的进气系统中确定了索赔。这项工作需要检查日期,以确保HLR符合条件,并将索赔索赔向决定审查人员审查,以便在表格上要求提供非正式会议,并发出决定。退伍军人服务代表随后为退伍军人提供了一个记录授予或拒绝的退伍军人的通知书,如果他们不同意HLR决定,则提供有关其选项的信息。

通过API验证数据

我们设计了Apeals API来自动化某些数据验证任务,但我们很快发现将VA的数据验证逻辑转换为API表单的限制。我们建立了自动检查资格的功能,如验证日期和退伍军人的文件号,这将减少进气中的错误,缓解索赔助理的工作量,最终避免了退伍军人的整个过程。这部分是直截了当的。

当我们试图自动执行涉及人类解释和判断的任务时难以实现,比如确定在遗留上诉过程下是否索赔的残疾是符合AMA进程的资格。

自动化的人类判断可能会适得其反。维吉尼亚·尤班克斯(Virginia Eubanks, 2018)的新作自动化不平等在美国,社会服务的自动化面临着一个非常现实的风险:种族主义、阶级主义和性别歧视等偏见被永久编码,给依赖这些服务的社区带来毁灭性的后果。尽管不完美,人工审查提供了异议、挑战和修改案例的机会。认识到api不能(不应该)代替人类的解释劳动,我们设计了Appeals API来促进规范数据库之间的信息验证。我们还建议对审查过程进行调整,让退伍军人有机会验证退伍军人事务部在程序前端收集的信息,目的是使其更加透明。这项工作正在进行中,并在退伍军人管理局内部进行了广泛的讨论。

人类学家研究大数据和datafication-or生活的许多方面转化为数据称为注意民族志的作用在解密数据“封闭和固定客观证据”(粉色和Lanzeni 2018 2)。民族志强调practice-how数据收集、处理,并使相关的,由谁,和什么end-reveals个人有更多的机会在他们的个人数据的收集和使用,Minna Ruckenstein和Natasha Dow-Schüll(2017)所说的“代理的可能性”。

在上诉API的背景下,民族志方法专注于理解我们的利益相关者的观点、实践和内部流程,并帮助我们理解了我们正在设计的东西的复杂性和细微差别。我们将重点放在理解将API嵌入其中的监管过程上。但在这样做的过程中,我们了解了将退伍军人的声明转换为数据点的人和实践,这些数据点可以很容易地通过退伍军人事务部系统。这种翻译过程和其他任何形式的翻译一样,容易产生真实的误读和误解。我们设计了申诉API,给退伍军人更多的机会来澄清他们的情况。结果是增强和更有效的索赔处理VA雇员和退伍军人。

随着数字技术越来越多地调节人们与政府机构之间的关系,民族志有工具来理解数字技术正在建立的关系类型,以及这些关系工作所需的翻译工作。因此,民族志学家可以在开发软件设计中发挥关键作用,包括让公民在与他们的数据相关的问题上发挥更积极的作用。

参考文献

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