Сортировка карточек выступать в качестве инструмента для интервью или средства сбора данных. По нашему опыту, лучше всего она пригодна для сбора качественных данных. Если вы пойдете по пути количественных оценок, стремитесь придерживаться базовых принципов научного метода и непредвзято относиться к возможным результатам.

Известна масса способов как сортировки карточек, так и анализа результатов. С качественной точки зрения, вы должны узнавать новое и формировать идеи по ходу этих тестов, когда пользователи открыто рассуждают, рассказывают о вопросах и неудачах. Задавая дополнительные вопросы, можно глубже проникнуть в специфику и разобраться в возможностях организации и предметизации содержимого.

С количественной точки зрения, есть очевидные метрики, которые нужно получить:

• Процент случаев, когда пользователи кладут две карточки вместе. Сильная связь между элементами указывает на их близость в схемах мышления пользователей.

• Процент случаев, когда конкретную карточку помещают в одну и ту же категорию. Это хорошо действует в закрытых сортировках. Для открытых сортировок может потребоваться нормализовать обозначения категорий (например, Human Resources = HR = Admin/HR).

Эти метрики можно представить визуально на диаграмме степени близости, которая покажет кластеры и связи между кластерами. Можно ввести данные в программу статистического анализа и автоматически создать графическое представление. Однако такие автоматически генерируемые визуализации часто оказываются сложными и трудными для восприятия. Обычно они лучше подходят для выявления шаблонов, чем передачи результатов.

Подготовившись представить результаты исследований своим клиентам, можете вручную создать более простую модель. Такие диаграммы, сгенерированные вручную, дают возможность сосредоточиться на отдельных важных результатах сортировки карточек.

Разумное применение модели степени близости может вдохновить процедуру мозгового штурма и полезно для представления результатов исследований и обоснования стратегических решений. Однако следите, чтобы качественное исследование не было заслонено количественным анализом. Если проведено лишь пять тестов пользователей, то полученные цифры могут не быть статистически значимыми. Поэтому, хотя при сортировке карточек образуются очень привлекательные наборы данных, мы считаем, что их главная польза - в качественном понимании, которому они способствуют.


Информационная архитектура



Новости за месяц

  • Декабрь
    2019
  • Пн
  • Вт
  • Ср
  • Чт
  • Пт
  • Сб
  • Вс
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14
  • 15
  • 16
  • 17
  • 18
  • 19
  • 20
  • 21
  • 22
  • 23
  • 24
  • 25
  • 26
  • 27
  • 28
  • 29
  • 30
  • 31