Польові A/B-тести державних комунікацій і сервісів

Автор: Український психологічний ХАБ · Опубліковано: 22 жовтня 2026 р. · Редакційна політика

Польовий A/B-тест державної комунікації або послуги — це контрольований експеримент у реальних умовах роботи установи, у якому порівнюють щонайменше два варіанти повідомлення, інтерфейсу чи елемента сервісу, розподіляючи одиниці дослідження між варіантами за заздалегідь визначеною випадковою процедурою. Його головна мета — встановити, чи спричиняє конкретна зміна вимірювану різницю у діях людей, якості взаємодії або суспільному результаті. Поняття A/B означає порівняння варіантів A і B; у складніших дослідженнях варіантів може бути більше.

У публічному управлінні прикладами є два законні й однаково доступні способи пояснення вимог до заяви, різні зрозумілі формулювання нагадування, альтернативна послідовність кроків на сайті або два способи повідомити про право на послугу. Вимірюють не лише натискання кнопки: важливі фактичне завершення звернення, правильність документів, своєчасність виплати, повторні звернення, скарги, витрати людини й держави, доступність та розподіл результатів між групами. OECD BASIC і праця Varazzani та колег про вибір експериментального методу пояснюють, чому дизайн оцінювання потрібно обирати відповідно до питання, контексту та можливості достовірного порівняння.

Для чого державним установам польові A/B-тести

Впровадження повідомлення на всіх користувачів одночасно дозволяє зафіксувати зміни до і після запуску, але залишає відкритим питання про їхню причину. У цей самий час могли змінитися законодавство, сезонний попит, доступність прийому, робота електронного сервісу чи економічні обставини. Випадкове призначення двох допустимих варіантів створює зіставні групи, що дає змогу оцінити причинний вплив саме відмінності між ними, якщо виконано умови експерименту.

Установі це потрібно для конкретного управлінського рішення: чи варто замінити складне повідомлення зрозумілим, чи сприяє нове нагадування вчасному поданню заяви, чи полегшує змінена форма доступ до послуги і які наслідки отримують люди з різними потребами. OECD (2019) наголошує на зв’язку між суворою перевіркою, можливістю масштабувати результати та відповідальним використанням експериментів у державній політиці.

Польовий тест має визначені межі. Він оцінює конкретне порівняння в конкретному середовищі. Позитивний результат коротшого листа не доводить ефективності всіх коротких листів, усіх державних сервісів або всієї поведінкової політики. Результат також не доводить психологічного механізму автоматично: змінена версія могла вплинути через зрозумілість, увагу, довіру, час прочитання чи іншу причину.

Що саме можна змінювати в експерименті

Державні повідомлення

Предметом тестування можуть бути тема електронного листа, перше речення, структура інструкції, порядок пояснення права на послугу, конкретизація наступного кроку, мова прикладів або розміщення контактів допомоги. Кожен варіант повинен залишатися правдивим, юридично коректним та однаково повним щодо прав і обов’язків. Повідомлення не повинно вигадувати санкцій, термінів чи статистики.

Форми, навігація та цифрові сервіси

Можна порівняти порядок полів, наявність попереднього списку документів, підказки для виправлення помилки, розміщення кнопки повернення або пояснення етапів розгляду. Інтерфейсні показники — відкриття сторінки, натискання, час на кроці — корисні для діагностики. Остаточний висновок про покращення державної послуги потребує оцінювання результату, що має значення для користувача: успішно поданої заяви, коректного рішення та скорочення зайвих витрат часу.

Робочі процедури установи

У межах чинних правил можливо тестувати два способи пояснити наступні кроки під час прийому, послідовність нагадувань або способи скерування до консультації. Коли працівники обслуговують багато людей, а спосіб роботи поширюється на всіх клієнтів працівника, випадковий розподіл окремих відвідувачів може бути технічно ненадійним. Тоді одиницею рандомізації обирають працівника, підрозділ або установу та аналізують залежність результатів усередині груп.

Як відрізняється A/B-тест від суміжних методів

Звичайне порівняння двох версій сторінки без випадкового призначення відвідувачів може відображати відмінності аудиторії. Порівняння до і після запуску залежить від часових змін. Опитування про зрозумілість допомагає виявити проблеми тексту, але оцінка «подобається більше» ще не свідчить про успішне завершення адміністративної дії. Лабораторний експеримент дозволяє ізолювати механізми, проте не відтворює всіх умов справжньої установи.

Рандомізований польовий A/B-тест відрізняється тим, що вивчає реально виконувану дію та використовує випадкове призначення. Для ситуацій, де рандомізація неприйнятна або неможлива, існують квазіекспериментальні підходи: перервані часові ряди, різниця різниць, регресійний розрив. Вибір між ними має спиратися на питання, припущення і доступні дані, а не на престиж назви методу. Цю позицію систематизовано в методології OECD «Seven routes to experimentation in policymaking».

Розгорнуту методику формування показників і причинного висновку пояснює матеріал «Оцінювання поведінкових суспільних втручань». Польовий A/B-тест є одним із можливих дизайнів такого оцінювання, а не окремою універсальною системою державного управління.

Перед експериментом: діагностика проблеми й теорія зміни

Спершу формулюють точну проблему: хто має виконати яку дію, на якому етапі, за яких умов та з якими наслідками. Наприклад, частина людей із правом на послугу не завершує заяву. Причини можуть лежати в незрозумілій вимозі, відсутності документа, складності електронної ідентифікації, транспортних витратах, цифровому розриві, законодавчому обмеженні чи нестачі часу. Дослідник повинен розрізнити бар’єри, які змінює текст або форма, та бар’єри, що потребують організаційного, фінансового або нормативного рішення.

Теорія зміни задає перевірюваний ланцюг: конкретна правомірна зміна сервісу → доступ до нової інформації чи зменшення зусиль → можливе полегшення дії → визначений результат. Кожне припущення треба перевіряти окремо. Якщо люди не мають технічної можливості подати заяву, новий заклик до дії без усунення перешкоди може збільшити розчарування та кількість марних звернень.

Перед рандомізацією доцільні короткі інтерв’ю, спостереження, перевірка зрозумілості тексту та аудит процесу. Вони допомагають вибрати гіпотезу, але не замінюють вимірювання ефекту. Для побудови правомірного сервісного втручання корисна також українська стаття «Проєктування поведінкових втручань у державних послугах».

Протокол A/B-тесту: від гіпотези до рішення

Гіпотеза й критерій успіху

Гіпотеза має вказувати, що саме зміниться та який показник буде головним. Формулювання «версія B краща» недостатнє. Конкретніше: «скорочена й точніша інструкція B підвищить частку повністю та правильно поданих заяв протягом 30 днів порівняно з чинною інструкцією A». Окремо визначають прийнятну мінімальну практичну різницю, витрати, можливі небажані наслідки та умови зупинення.

Популяція, набір та одиниця рандомізації

Визначають, кого саме охоплює тест: усіх осіб, яким належить повідомлення, тільки користувачів вебсторінки, конкретні громади чи всі звернення до установи. Популяція учасників експерименту може істотно відрізнятися від людей, яким потрібна послуга. Особливо важливо зазначити тих, хто не користується інтернетом, має мовні або функціональні бар’єри, потребує сторонньої допомоги чи не може дістатися установи.

Рандомізацію проводять на рівні людини, домогосподарства, звернення, установи або часових блоків залежно від того, як поширюється втручання. Якщо одна особа подає кілька заяв, випадкове призначення кожної заяви незалежно може спричинити змішування варіантів. Якщо співробітник опановує новий сценарій і використовує його з усіма, потрібне групове призначення. Метод призначення, насіння генератора, фіксацію груп і контроль випадкового розподілу описують заздалегідь.

Контрольний варіант і рівність прав

Варіант A зазвичай відповідає чинній правомірній практиці. Варіант B змінює одну або кілька чітко описаних деталей. Учасники обох груп повинні мати рівні законні права на послугу, однакові матеріальні умови її отримання та доступ до необхідної інформації. Недопустимо приховувати від частини людей життєво важливі відомості, змінювати їхні права або підміняти законну процедуру експериментом.

Передреєстрація й план аналізу

До початку збору підсумкових результатів фіксують первинний показник, часовий горизонт, правила включення, спосіб порівняння груп, заплановані підгрупи, оцінку потрібного обсягу вибірки, порядок роботи з пропущеними даними та правило рішення. Передреєстрація допомагає відрізнити первинну перевірку гіпотези від додаткового пошуку закономірностей після перегляду результатів. Оновлений стандарт CONSORT 2025 вимагає прозорого звітування про протокол, результати, шкоду та відхилення від плану.

Впровадження та контроль виконання

Зберігають точні тексти A і B, дату запуску, правила призначення, кількість відправлених і доставлених повідомлень, технічні помилки, версії інтерфейсу, зміни законодавства або процесів у період тесту. Потрібно зафіксувати, чи справді учасники отримали призначений варіант. Зміна системи авторизації посеред експерименту здатна порушити тлумачення навіть правильної рандомізації.

Які показники вимірювати

Первинний результат

Обирають один або обмежену кількість головних показників, що відображають суспільну цінність, а не лише зручні для збору цифрові події. Для повідомлення про право на допомогу — частка людей, які успішно скористалися правом; для форми — частка коректно завершених звернень; для нагадування — своєчасне здійснення потрібної законної дії. Точний знаменник принциповий: «частка серед тих, хто відкрив повідомлення» відповідає на інше питання, ніж «частка серед усіх, кому призначили повідомлення».

Додаткові та захисні показники

Слід вимірювати кількість повторних спроб, помилки, скарги, навантаження на працівників, тривалість процедури, витрати установи, рівність доступу, помилкові відмови та відкладені результати. Кліки, відкриття листів і час на сторінці можуть пояснювати хід взаємодії, проте зазвичай є проміжними показниками. Якщо зростання конверсії супроводжується збільшенням неправильно поданих заяв, «успіх» інтерфейсу потребує переоцінки.

Розподіл між групами

Середній ефект може приховувати погіршення для людей із повільним інтернетом, старших відвідувачів, осіб з інвалідністю, мешканців віддалених громад або людей із обмеженим доступом до документів. Підгруповий аналіз необхідно планувати з урахуванням достатності даних та правових підстав обробки. Невизначені результати для малої групи не дозволяють робити висновок, що їй не було завдано шкоди.

Як обчислюють та інтерпретують ефект

Приклад є умовним навчальним розрахунком. Якщо в групі A правильно завершили звернення 400 із 2000 осіб (20%), а в групі B — 460 із 2000 (23%), оцінена абсолютна різниця становить 3 відсоткові пункти, а відносна — 15% порівняно з рівнем A. Показник 15% не означає збільшення на 15 відсоткових пунктів. Це лише точкова оцінка: для доказового висновку потрібні довірчий інтервал, аналіз випадкової похибки, планова статистична потужність та перевірка виконання протоколу.

У державному секторі практична значущість визначається також вартістю втручання, числом охоплених людей, небажаними наслідками, адміністративною спроможністю та справедливістю розподілу. Висока статистична значущість для великої вибірки може супроводжувати мізерну зміну в реальному житті, а невеликий експеримент може залишити корисний, але невизначений результат. Оцінка «ефекту призначення» за всіма рандомізованими учасниками часто ближча до рішення, яке державі доведеться ухвалити щодо масового надсилання повідомлення, ніж оцінка лише серед тих, хто його відкрив.

Статистична потужність і множинні порівняння

Потрібний обсяг вибірки визначають за базовою частотою результату, мінімальним важливим ефектом, імовірністю помилок та особливостями дизайну. Коли рандомізують установи чи громади, спостереження всередині однієї групи залежні, тож кількість користувачів не дорівнює кількості незалежних одиниць. Десятки додаткових показників і підгруп збільшують ризик хибнопозитивних знахідок; у звіті зазначають первинні та пошукові результати окремо.

Втрачені дані, змішування і спільний вплив

Надсилання не гарантує доставлення; доставлення не гарантує читання. Якщо невдалі доставки або вихід учасників із дослідження систематично різняться між групами, потрібен аналіз ризику зміщення. Повідомлення можуть пересилати одне одному; працівники можуть переносити прийоми з однієї версії на іншу. Таке поширення впливу між групами називають інтерференцією або переливом ефекту. Воно може послаблювати контраст або змінювати сам предмет оцінювання.

Що відомо з реальних досліджень

Від академічних експериментів до масових державних програм

У дослідженні DellaVigna і Linos (2022) в Econometrica проаналізовано 126 рандомізованих випробувань двох великих американських підрозділів поведінкової політики, що охопили понад 23 мільйони людей. Середній ефект у вибірці державних програм становив приблизно 1,4 відсоткового пункту, тоді як у порівнюваній добірці опублікованих академічних досліджень — 8,7 пункту. Це порівняння різних сукупностей досліджень, а не доказ того, що кожна програма під час масштабування втрачає визначену частку ефекту. Автори пов’язують розрив із характеристиками втручань, потужністю досліджень та вибірковістю публікацій.

Метааналіз Mertens та колег показав відмінності між категоріями змін архітектури вибору та виявив публікаційне зміщення на користь позитивних результатів. Подальша наукова дискусія щодо корекції такого зміщення підкреслила чутливість узагальненої оцінки до методології. Для практики державного A/B-тестування висновок конкретний: слід публікувати і нульові результати, використовувати результати локальних експериментів і не переносити середню величину з метааналізу на нову установу без перевірки.

Податкові повідомлення й нагадування

У дослідженні шведських податкових платежів автори поєднали адміністративні дані та польовий експеримент із листами-нагадуваннями. Ефективність м’якого повідомлення залежала від контексту застосування процедур примусового стягнення, а соціально-нормативні формулювання давали додатковий невеликий ефект. Висновок про одну комунікаційну форму слід пов’язувати з чинними правилами, правдивістю повідомлення та реальною здатністю адресата виконати законну вимогу. Цей досвід не є підставою автоматично відтворювати іноземні податкові процедури в Україні.

Доступ до соціальних програм

Польовий експеримент за участю близько 23 тисяч платників податків у Китаї порівнював інформаційне втручання зі способами зменшення витрат, пов’язаних із зверненням за податковим поверненням. Дослідники повідомили про збільшення звернень на 2,19 відсоткового пункту від втручання, що підвищувало обізнаність, тоді як результати спроб зменшення окремих витрат були обмеженими або небажаними. Це приклад того, як різні компоненти адміністративної перешкоди потрібно вимірювати окремо, а не приписувати результат загальній «мотивації» громадян.

Чому позитивний результат може не повторитися

Ефект залежить від базової зрозумілості сервісу, звичного способу комунікації, довіри до відправника, законних строків, ресурсів людини, сезонності та якості інфраструктури. Після розгортання можуть змінитися цільова аудиторія, навантаження на операторів, частота повідомлень або поведінка працівників. Нове повідомлення здатне розв’язати проблему в одному підрозділі й нічого не змінити там, де основна перешкода — відсутність доступного запису чи тривале очікування.

Для масштабування доцільно описати умови початкового експерименту, перевірити ефекти на відмінних установах, провести оцінювання витрат і підготувати моніторинг після запуску. OECD рекомендує враховувати перенесення результатів і перетворювати дослідницькі висновки на практичні управлінські рішення. Якщо умови істотно змінилися, нове незалежне випробування може бути доцільнішим за автоматичне поширення старого варіанта.

Етика: коли тестування допустиме

Публічна влада має підвищений обов’язок захищати людину, оскільки взаємодія з нею іноді є необхідною для реалізації прав і виконання обов’язків. Етична оцінка охоплює мету тесту, законну підставу, баланс ризиків, доступність альтернатив, рівність ставлення, можливість оскаржити рішення, прозорість та незалежний нагляд. OECD BASIC прямо розглядає правомірність експериментів, згоду, конфіденційність, справедливість та обов’язок мінімізувати шкоду.

Автономія та інформованість

Тестування різного розташування підказки або форми викладу правдивої інформації може мати інший етичний статус, ніж приховане психологічне таргетування чи навмисне викликання страху. Громадяни повинні отримувати достовірні відомості, зберігати можливість вільного вибору там, де вона передбачена законом, та мати зрозумілий спосіб звернутися по допомогу. Обсяг інформування і необхідність окремої згоди визначають відповідно до виду дослідження та чинних правових норм, а не загальною формулою «A/B-тест згоди не потребує».

Конфіденційність і захист даних

Для оцінювання слід збирати мінімально необхідні дані, визначати мету, підставу обробки, доступ працівників, строки зберігання та спосіб знеособлення результатів. В Україні ключовим нормативним джерелом є Закон «Про захист персональних даних», який регулює підстави й умови обробки даних та права суб’єкта даних. Статистична звітність в агрегованому вигляді сама по собі не звільняє установу від оцінки законності попереднього збирання і використання індивідуальних відомостей.

Рівність, уразливість та запобіжники

Установа не може залишити учасників контрольної групи без обов’язкової послуги або приховати від них важливу правову інформацію. Особливо обережно оцінюють вплив на людей із інвалідністю, літніх користувачів, дітей, осіб у кризовому становищі й людей, залежних від адміністративного рішення. План експерименту має передбачати канали скарг, швидке виправлення шкідливого варіанта та фіксацію несподіваних наслідків.

Український правовий та інституційний контекст

Державний орган має діяти в межах повноважень і відповідних процедур. Закон «Про адміністративну процедуру» закріплює принципи законності, пропорційності, відкритості, безсторонності та участі особи у визначених законом адміністративних провадженнях. Закон «Про особливості надання публічних (електронних публічних) послуг» визначає правову рамку відповідних способів надання послуг. Закон «Про доступ до публічної інформації» важливий для прозорості, з урахуванням передбачених законом обмежень доступу до окремої інформації.

Ці акти слугують рамкою правової перевірки конкретного задуму; вони не утворюють загального дозволу на будь-який експеримент. До запуску органу потрібна компетентна юридична оцінка конкретної процедури, способу інформування, обробки персональних даних, порядку закупівлі або залучення виконавця та правил збереження доказів. Для тестування критично важливих медичних повідомлень, процедур соціального захисту чи адміністративних рішень може знадобитися окрема профільна експертиза та додаткові запобіжники.

Практичний приклад проєктування: повідомлення про державну послугу

Уявімо громаду, де люди часто починають електронну заяву, але не завершують її через незрозумілий перелік документів. Наведений сценарій є методичним прикладом, а не повідомленням про проведене українське дослідження.

Варіант A — чинне юридично правильне повідомлення. Варіант B зберігає ті самі правові вимоги, але показує перелік документів перед початком заяви, пояснює порядок дій простими реченнями й надає доступний контакт допомоги. Осіб, які відповідають однаковим критеріям, призначають до A або B випадково. Головний показник — частка правильно завершених звернень протягом визначеного строку серед всіх призначених осіб. Додатково вимірюють помилки, кількість звернень по допомогу, скарги, повторні спроби та витрати працівників.

Перед запуском перевіряють точність юридичних формулювань, доступність для програм читання з екрана, можливість офлайн-обслуговування та безпечність аналітики. Якщо результат B кращий, установа оцінює довірчий інтервал, наслідки для різних груп, операційні витрати, надійність вимірювання та роботу сервісу в інших підрозділах. Якщо результату немає, аналізують доставлення повідомлень, причини відмови, навантаження і саму гіпотезу. Нульовий результат є корисним знанням, якщо експеримент був інформативним.

Як ухвалювати рішення після тесту

Рішення ґрунтується на сукупності доказів. Потрібно визначити, чи надійно оцінено причинний ефект; чи є він практично важливим; чи зберігається якість та законність послуги; чи не зростають витрати, помилки й скарги; чи рівномірно розподіляється користь; чи спроможна установа впровадити зміну на постійній основі. Варіант, який дає більше натискань, але менше правильно завершених справ, не є кращою державною послугою.

Після впровадження потрібні контроль якості, моніторинг непередбачених наслідків, періодичні перевірки доступності й можливість скасувати рішення, якщо контекст або результати змінилися. Публічний звіт про тест повинен описувати мету, дизайн, популяцію, різницю між варіантами, головні результати, невизначеність, обмеження, етичний нагляд і конфлікти інтересів. Для звітування корисний CONSORT 2025, з урахуванням відповідних додаткових настанов для групових або соціальних втручань.

Поширені запитання

Чи можна проводити A/B-тести в державних установах України?

Правова допустимість залежить від того, що саме змінюють, чи відповідає це повноваженням органу, які дані використовують та чи дотримано права громадян. Зміна зрозумілості правомірного повідомлення і зміна доступу до передбаченої законом послуги — різні за наслідками дії. Кожний проєкт потребує перевірки за конкретними нормами.

Чи достатньо порівняти кліки на двох кнопках?

Для перевірки помітності кнопки це може бути корисним проміжним показником. Для висновку про якість послуги потрібно оцінити завершення законної дії, точність, витрати часу, доступність і ризики, які можуть залишатися поза статистикою натискань.

Чи має A/B-тест обов’язково охоплювати великі вибірки?

Розмір визначається базовою частотою події, мінімально важливим ефектом і способом випадкового призначення. Невеликий тест може дослідити реалізацію або виявити очевидну проблему, але мати надто широку невизначеність для рішення про масштабування.

Чи означає статистично значущий результат, що версію B слід впровадити?

Рішення залежить також від величини ефекту, його точності, витрат, рівності доступу, правових вимог і небажаних наслідків. Значущість сама по собі не відповідає на питання про суспільну користь.

Чи можна вважати негативний або нульовий результат провалом?

Нульовий результат від добре спроєктованого й достатньо інформативного тесту уточнює знання про програму та допомагає уникнути неефективних витрат. Негативний ефект особливо важливий для швидкого виявлення шкоди. В обох випадках слід чесно повідомляти оцінку й невизначеність.

Чим польовий тест відрізняється від пілотної програми?

Пілот перевіряє можливість практичного запуску і якість процесу. Польовий A/B-тест із належною рандомізацією додає визначене причинне порівняння. В одній програмі пілотування й експериментальне оцінювання можуть поєднуватися.

Пов’язані статті

Для розуміння загальної системи дивіться «Поведінкова державна політика», для побудови втручання — «Проєктування поведінкових втручань у державних послугах», а для оцінювання причинного ефекту й суспільного результату — «Оцінювання поведінкових суспільних втручань». Етичні критерії детальніше розглядає матеріал «Прозорість підштовхувань у державних рішеннях».

Джерела

Andersson, H., Engström, P., Nordblom, K., & Wanander, S. (2023). Nudges and threats: soft versus hard incentives for tax compliance. Economic Policy, 38(116), 771–819. https://doi.org/10.1093/epolic/eiad017

DellaVigna, S., & Linos, E. (2022). RCTs to Scale: Comprehensive Evidence from Two Nudge Units. Econometrica, 90(1), 81–116. https://www.hks.harvard.edu/publications/rcts-scale-comprehensive-evidence-two-nudge-units

Hopewell, S., et al. (2025). CONSORT 2025 statement: updated guideline for reporting randomised trials. BMJ, 389, e081123. https://doi.org/10.1136/bmj-2024-081123

Hummel, D., & Maedche, A. (2019). How effective is nudging? A quantitative review on the effect sizes and limits of empirical nudging studies. Journal of Behavioral and Experimental Economics, 80, 47–58. https://doi.org/10.1016/j.socec.2019.03.005

Mertens, S., Herberz, M., Hahnel, U. J. J., & Brosch, T. (2022). The effectiveness of nudging: A meta-analysis of choice architecture interventions across behavioral domains. Proceedings of the National Academy of Sciences, 119(1), e2107346118. https://doi.org/10.1073/pnas.2107346118

OECD. (2017). Behavioural Insights and Public Policy: Lessons from Around the World. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/9789264270480-en

OECD. (2019). Delivering Better Policies Through Behavioural Insights: New Approaches. OECD Publishing. https://www.oecd.org/en/publications/delivering-better-policies-through-behavioural-insights_6c9291e2-en.html

OECD. (2019). Tools and Ethics for Applied Behavioural Insights: The BASIC Toolkit. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/9ea76a8f-en

Varazzani, C., Tuomaila, H., Emmerling, T., Brusoni, S., & Fontanesi, L. (2023). Seven routes to experimentation in policymaking: A guide to applied behavioural science methods. OECD Working Papers on Public Governance, 64. https://doi.org/10.1787/918b6a04-en

Wei, W., Chen, X., & Ni, X. (2026). Awareness, costs, and take-up of social benefits: evidence from a field experiment in China. Journal of Public Administration Research and Theory, 36(4), 578–597. https://doi.org/10.1093/jopart/muag013

Верховна Рада України. (2010). Закон України «Про захист персональних даних» № 2297-VI. https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/2297-17

Верховна Рада України. (2011). Закон України «Про доступ до публічної інформації» № 2939-VI. https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/2939-17

Верховна Рада України. (2021). Закон України «Про особливості надання публічних (електронних публічних) послуг» № 1689-IX. https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/1689-20

Верховна Рада України. (2022). Закон України «Про адміністративну процедуру» № 2073-IX. https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/2073-20