Як перевірятимемо гіпотези

QA має перевірити auth, multi-tenancy, приватність, сценарії від персональної оцінки до результату, backend contracts і керований rollback.

Докази: CI, build, інтеграційні тести, браузерний E2E, негативні security cases і відтворювані журнали.

Спочатку synthetic/тестові сценарії; для реальних спостережень — інформована згода, мінімізація даних, цільове обмеження доступу та погоджений протокол.

Потрібно оцінити ризик виявлення особи, упереджень за групами й психологічної шкоди від неправильних порад. Агрегація сама собою не доводить анонімність.

Baseline: статичні правила або прості моделі ризику. Candidate: пояснюваний гібридний risk-to-action шар із явною невизначеністю.

Метрики: calibration/Brier, selective risk, sensitivity до пропусків, false alert rate, detection delay і decision utility. Вибір метрик фіксується до експерименту.

Feasibility та usability: завершеність щоденного маршруту, повторне використання, пояснюваність, право відмовитися від дії, доступність й оцінка користувачами.

Це буде перша емпірична основа. До її збору немає підстав заявляти підвищення retention, зниження вигорання чи ROI.

Фіксувати протоколи, датасетні обмеження, негативні результати та конфігурації моделей; планувати зовнішню реплікацію після достатньої якості даних.

За доречності використовувати TRIPOD+AI для prediction-моделей та специфічні клінічні AI reporting-guidelines; вони не замінюють етичного погодження.

Go: технічна надійність, відповідність приватності, прийнятні дані й попередньо погоджена користь за обраними метриками. No-go: небезпечна помилкова впевненість, порушення доступу або відсутність evidence.

Негативний результат — корисний дослідницький outcome, який визначає зміну або припинення відповідного напряму.