Управление проектом

В работе над проектом использовалась методология Agile в формате Scrum, что позволило гибко реагировать на изменения и форс-мажорные ситуации. Например, отказ от массового опроса потребовал оперативного перехода к нарративным интервью. Планирование велось спринтами с использованием дорожной карты в Miro и канбан-доски в Google Sheets. Для командной коммуникации использовались Telegram и Zoom.

Исследование

Исследование носило качественный характер. Было проведено 22 полуструктурированных интервью: 12 с иногородними студентами и 10 с адаптерами. Черновая расшифровка интервью выполнялась с помощью платформы Диктовка.рф и бота VoxBrief. Для анализа транскриптов применялся тематический анализ: были выделены повторяющиеся ситуации и сгруппированы в кластеры проблем. Нейросети Gemini, ChatGPT и DeepSeek использовались для предварительной группировки тем, после чего все результаты были вручную верифицированы.

Работа с контентом

На основе 22 интервью было выделено 10 кластеров проблем, которые были учтены при наполнении платформы. Наиболее содержательные кластеры легли в основу тематических модулей раздела «Истории». Пользователь знакомится с материалом через микронарративы — самостоятельные цитаты, описывающие конкретные жизненные ситуации. При этом внутри каждого тематического кластера цитаты выстроены по логике этапов адаптации: растерянность → поиск решений → стабильность. Такой подход сочетает нелинейность цифрового сторителлинга с целостным представлением пути студента.

Технологии

Для прототипирования использовалась Figma, для сборки — Tilda Publishing. Интерактивная карта и форма сбора данных были реализованы с помощью Supabase, MapLibre и JavaScript. Адаптивная вёрстка была настроена в первую очередь под мобильные устройства, поскольку именно мобильный сценарий является основным для предполагаемой аудитории.

На первом этапе были проанализированы референсы — PinePoint, Cities and Memory, «Запойник» и ITMO Map. На основе этого сформулировали гипотезы о структуре платформы, разработали информационную архитектуру и 7 пользовательских сценариев. Изначально тема «внутренняя академическая миграция» оказалась слишком широкой, поэтому после консультаций с преподавателями из DH-центра её сузили до адаптации иногородних студентов ИТМО.

Мы нашли контакты клуба «Адаптер Университета ИТМО», Департамента молодёжной политики, ЦУИМ и МПСЦ, презентовали проект и договорились о сотрудничестве. Адаптеры стали заказчиком и помогли сформулировать требования к трём разделам платформы. Часть подразделений сначала отнеслась к идее скептически, опасаясь «плодить сущности», поэтому мы показали, что платформа не дублирует существующие сервисы, а дополняет их, и предложили формат интеграции через адаптеров.

Сначала был проведён пилотный опрос среди 52 респондентов для отбора информантов. Затем мы провели 12 нарративных интервью со студентами и 10 экспертных интервью с адаптерами, после чего транскрибировали материалы и выделили 10 тематических кластеров проблем. Когда ЦУИМ отказался проводить массовый опрос, посчитав его недостаточно прикладным, мы переключились на углублённые интервью с двух точек зрения. В результате получили менее репрезентативные, но более подробные данные.

Мы актуализировали «Памятку первака» от адаптеров: проверили ссылки, обновили правила заселения, контакты медпунктов и убрали неработающие предложения. Параллельно разработали редполитику и разбили интервью на короткие фрагменты, сгруппировав их по кластерам проблем. Поскольку в исходной памятке оказалось около 40% устаревшей информации, мы провели фактчекинг через официальные источники и консультации с адаптерами.

Мы рассмотрели несколько сред разработки — Figma + Tilda, Framer и Webflow, — и выбрали связку Figma → Tilda. Затем создали визуальную айдентику, собрали три раздела, интегрировали карту через Supabase и MapLibre, а также настроили адаптивную вёрстку. Framer нестабильно работал на территории РФ, поэтому его использование могло создать риски для разработки и дальнейшей доступности проекта, и мы перенесли макеты в Tilda.

Прототип показали фокус-группе из 5 адаптеров и 3 студентов. На основе обратной связи внесли правки: уточнили структуру некоторых блоков, усилили навигацию и скорректировали отдельные формулировки. Этот этап помог проверить понятность сценариев и сделать интерфейс более удобным для целевой аудитории.

В финале мы составили README, инструкции по модерации и фактчекингу, подготовили экспорт материалов из Tilda и передали права доступа для дальнейшей работы над проектом. Также провели презентацию на Ярмарке Гильдий, чтобы привлечь продолжателей и обозначить возможности развития платформы.

Многие первокурсники сначала пытаются дружить со всеми, но затем осознанно сужают круг до 2–4 близких людей. Адаптеры считают это нормой.

Проблема не в отсутствии информации, а в её формате. Текстовые гайды игнорируются, а скриншоты со стрелками и короткие видео работают. Адаптеры давно перешли на визуальные объяснения.

За последние 1–2 года интерес к внеучебной деятельности (клубы, волонтёрство) резко упал. Студенты сосредоточены на учёбе, а не на социализации через активности.

Ценность адаптера — не в новых ответах, а в переформулировке официальной информации понятным языком. Университет говорит формально, адаптер — по-человечески.

Студенты боятся не сложности материала, а отсутствия понятного алгоритма: «когда откроется выборность», «что делать, если не заселили», «кому писать при переносе экзамена». Понятная дорожная карта снижает тревогу.

Выводы

Рекомендации для будущих исследований

Перспективы развития проекта

Гильдия «Культурный Код» — студенты и выпускники магистратуры ИТМО «Цифровые методы в гуманитарных исследованиях».