卡片分類:一種強(qiáng)大而簡(jiǎn)單的研究方法

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卡片分類法是一種簡(jiǎn)單卻強(qiáng)大的用戶體驗(yàn)研究方法,它不僅可以用于評(píng)估和構(gòu)建網(wǎng)站導(dǎo)航結(jié)構(gòu),還能以多種創(chuàng)新方式揭示用戶的心智模型。通過這篇文章,您將深入了解卡片分類的傳統(tǒng)及非傳統(tǒng)應(yīng)用,學(xué)習(xí)如何有效運(yùn)用這一方法來(lái)優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)。

雖然我的分析思維大腦很樂意用卡片分類法解決所有問題,但它并不是萬(wàn)能的方法,就像所有其他用戶體驗(yàn)研究方法一樣。那么,它有什么用呢?

卡片分類的基礎(chǔ)知識(shí)

一、什么是卡片分類?

卡片分類傳統(tǒng)上用于評(píng)估信息架構(gòu)。通常,這種方法最常用于構(gòu)建網(wǎng)站導(dǎo)航和結(jié)構(gòu),就像Jakob Nielsen在其 1995 年的研究中所描述的那樣。然而,這種看似簡(jiǎn)單的方法可以以比已知的更多方式使用。IBM 設(shè)計(jì)研究人員還將其用于其他一些非傳統(tǒng)方法:講故事、多層次結(jié)構(gòu)和優(yōu)先級(jí)排序。在建立傳統(tǒng)卡片分類的基礎(chǔ)知識(shí)后,我將討論這些方法。IBM 設(shè)計(jì)研究人員還使用了一些其他非傳統(tǒng)方法:講故事、多層次結(jié)構(gòu)和優(yōu)先級(jí)排序。在建立傳統(tǒng)卡片分類的基礎(chǔ)之后,我將會(huì)討論這些方法。

研究人員在每張卡片上寫下一個(gè)概念(傳統(tǒng)上,這些卡片是索引卡,但現(xiàn)在也有數(shù)字格式)。為了準(zhǔn)備每次測(cè)試,研究人員應(yīng)確??ㄆ捻樞蚴请S機(jī)的,以防止分類偏差。測(cè)試開始時(shí),參與者將卡片分類到對(duì)他/她來(lái)說最有意義的類別中。

通常,卡片分類結(jié)果最終會(huì)形成兩級(jí)層次結(jié)構(gòu):類別及其子組件。理想情況下,卡片分類應(yīng)該在大約15 個(gè)測(cè)試會(huì)話中進(jìn)行,正如Jakob Nielsen所指出的那樣。

注意:60 多張卡片太多了。盡量控制在 40 張或以下,以免參與者不知所措。IBM 研究人員發(fā)現(xiàn),一旦卡片數(shù)量超過 40 張,參與者的參與度往往會(huì)在最后有所下降。一位使用了 59 張卡片的研究人員發(fā)現(xiàn),在對(duì)大約 40 張卡片進(jìn)行分類后,對(duì)卡片進(jìn)行分類的能力顯著下降。

二、傳統(tǒng)卡片分類有三種類型

開放式、封閉式和混合式。有兩種測(cè)試促進(jìn)方法:有主持或無(wú)主持,在傳統(tǒng)卡片分類類型之后進(jìn)行討論。

1. 開放式卡片分類

意味著參與者可以創(chuàng)建自己的類別,或添加缺失的概念。在與 IBM 的一些研究人員討論后,大家一致認(rèn)為這種方法非常適合生成性和探索性工作。它更靈活,可以更準(zhǔn)確地描繪用戶的心理模型。它可以允許新術(shù)語(yǔ)進(jìn)入項(xiàng)目,并擴(kuò)展團(tuán)隊(duì)對(duì)用戶及其與概念的關(guān)系的理解。參與者添加的這些新卡片可以包含在未來(lái)的會(huì)議中或被排除在外,這取決于研究人員希望如何構(gòu)建研究。

(1)優(yōu)點(diǎn)

更準(zhǔn)確地描繪用戶的心理模型

更加靈活

適合項(xiàng)目的生成階段

(2)缺點(diǎn)

控制較少

答案多種多樣,可能無(wú)法得出明顯的模式

不利于項(xiàng)目評(píng)估階段

2. 封閉式卡片分類

意味著參與者只能使用提供給她的卡片。IBM 的其他研究人員也同意這種方法更適合更具評(píng)估性的方法,因?yàn)樾g(shù)語(yǔ)或概念已經(jīng)得到很好的確立。這種方法更有可能產(chǎn)生清晰的模式,并表明哪些概念與哪些類別最相關(guān)。

(1)優(yōu)點(diǎn)

更有可能在結(jié)果中看到分組模式

更加可控

適合項(xiàng)目評(píng)估階段

(2)缺點(diǎn)

靈活性較低

可能無(wú)法準(zhǔn)確描繪用戶的心智模型

不利于項(xiàng)目的生成階段

3. 混合卡片分類。

傳統(tǒng)的混合方法以封閉式卡片分類開始,但允許參與者創(chuàng)建卡片組中可能缺少的類別。

IBM 研究人員討論了封閉式和開放式方法的優(yōu)點(diǎn),封閉式卡片分類最大的問題是我們?nèi)匀挥锌赡芘懦嚓P(guān)概念。我們從不假設(shè)我們知道一切,當(dāng)與技術(shù)含量高的用戶交談時(shí),這一點(diǎn)尤為突出。我們提出了一種經(jīng)過修改的混合選項(xiàng):在封閉式卡片分類結(jié)束時(shí),讓參與者有機(jī)會(huì)提出缺失的術(shù)語(yǔ)或類別。

討論中出現(xiàn)的另一種混合方法是將一些卡片指定為與其他卡片分開的“類別”卡片。這些卡片可以放在單獨(dú)的牌堆中,也可以與其他卡片分開放置。

4. 測(cè)試結(jié)果的簡(jiǎn)化與復(fù)雜性

卡片分類的結(jié)果是跨會(huì)話的首要模式的總結(jié)。然而,這個(gè)結(jié)果只捕捉到了會(huì)話的一小部分:參與者在放置卡片時(shí)也會(huì)發(fā)表評(píng)論。從卡片分類中全面了解情況的關(guān)鍵還在于記錄參與者在放置卡片時(shí)的評(píng)論,或討論卡片的放置位置。

IBM 研究人員發(fā)現(xiàn),參與者偶爾會(huì)難以對(duì)一個(gè)概念進(jìn)行分類,因?yàn)榭ㄆ赡軐儆诙鄠€(gè)類別。這種將卡片僅放在一個(gè)類別中的限制有時(shí)會(huì)限制對(duì)概念可能重疊之處的理解。因此,我們建議提供機(jī)會(huì)讓參與者披露哪些概念可以歸入多個(gè)類別,并討論他們最終如何定義該概念的理由。與無(wú)主持測(cè)試相比,有主持測(cè)試具有很大的優(yōu)勢(shì)。(稍后會(huì)詳細(xì)介紹)。

最終分析提煉出模式,并將心智模型簡(jiǎn)化為對(duì)卡片最常屬于哪個(gè)類別的一個(gè)粗略估計(jì)。它消除了每個(gè)人的方法、心智模型和決策過程的復(fù)雜性。IBM 研究人員討論的將復(fù)雜性重新添加到卡片分類中的方式是添加剪輯和引文來(lái)幫助說明為什么值得注意的概念屬于或不屬于同一類別。能夠理解卡片為什么屬于某些類別是關(guān)鍵。

5. 有主持與無(wú)主持的促進(jìn)

本文主要關(guān)注有主持的測(cè)試會(huì)議,即研究人員和記錄員在場(chǎng)(親自或遠(yuǎn)程)并記錄評(píng)論和用戶行為。當(dāng)參與者爭(zhēng)論將某些卡片放在哪里或更改卡片位置時(shí),研究人員可以引發(fā)討論,討論為什么某張卡片可能屬于多個(gè)類別或?yàn)槭裁纯ㄆ瑧?yīng)該更改類別。有主持的會(huì)議的優(yōu)點(diǎn)是這些時(shí)刻會(huì)被討論、闡述和記錄。缺點(diǎn)是它對(duì)國(guó)際參與者不太方便,而且更耗時(shí),因?yàn)樾枰芯咳藛T、記錄員和參與者都出席測(cè)試會(huì)議。

由于各種在線工具的出現(xiàn),無(wú)主持測(cè)試會(huì)議越來(lái)越受歡迎。其明顯優(yōu)勢(shì)在于測(cè)試會(huì)議可以異步、同時(shí)進(jìn)行,并且完全不受主持。在線工具(末尾有一個(gè)簡(jiǎn)短的列表)允許研究人員在必要和適當(dāng)?shù)臅r(shí)候提供提示,以指導(dǎo)參與者完成活動(dòng)。這些工具可以對(duì)最終結(jié)果、關(guān)聯(lián)卡片分組和統(tǒng)計(jì)模式進(jìn)行出色的分析。無(wú)主持會(huì)議的優(yōu)勢(shì)在于,一旦研究人員設(shè)置好測(cè)試,他/她就可以離開,在測(cè)試運(yùn)行時(shí)處理其他事情。此外,使用這些工具進(jìn)行分析和關(guān)聯(lián)比手動(dòng)操作要簡(jiǎn)單得多。缺點(diǎn)是,無(wú)法深入了解參與者選擇一個(gè)類別而不是另一個(gè)類別的原因,或者無(wú)法捕捉參與者想要將卡片放入多個(gè)類別的那一刻。

雖然我已經(jīng)詳細(xì)描述了卡片分類的傳統(tǒng)用途(開放式、封閉式和混合式),但 IBM 研究人員還以其他一些非傳統(tǒng)方式使用卡片分類的基礎(chǔ)知識(shí):講故事、多層次結(jié)構(gòu)和優(yōu)先排序。

三、非傳統(tǒng)方式使用卡片分類

1. 講故事

IBM 研究人員曾使用卡片分類的概念來(lái)提示參與者講述一個(gè)故事。研究人員準(zhǔn)備了一副寫有概念的卡片,并鼓勵(lì)參與者在描述一個(gè)過程時(shí)瀏覽這副卡片。這副卡片除了參與者自己的角色外,還可能包含一些帶有箭頭的連接卡片。

例如,如果研究人員試圖了解購(gòu)買過程,則可能涉及以下角色:

  • 請(qǐng)求者
  • 經(jīng)理
  • 采購(gòu)專家
  • 財(cái)務(wù)辦公室
  • 導(dǎo)演
  • CEO

該套牌還將包括一系列步驟,例如(盡管順序隨機(jī)):

  • 詢問預(yù)算限制
  • 了解市場(chǎng)上的產(chǎn)品
  • 排除太貴的產(chǎn)品
  • 比較產(chǎn)品
  • 試用產(chǎn)品的免費(fèi)版本
  • 建立比較指標(biāo)
  • 評(píng)估產(chǎn)品
  • 推薦購(gòu)買產(chǎn)品
  • 向經(jīng)理提交提案
  • 獲得批準(zhǔn)
  • 向財(cái)務(wù)辦公室提交提案
  • 獲得批準(zhǔn)
  • 向主任提交提案
  • 獲得批準(zhǔn)
  • 提交采購(gòu)訂單
  • 訂購(gòu)產(chǎn)品
  • 收到產(chǎn)品

這種方法類似于開放式卡片分類方法,但重點(diǎn)不在于信息架構(gòu)概念,而是解決角色的參與和一些有關(guān)步驟的基本假設(shè)。使用這種方法的 IBM 研究人員留下了一些開放的卡片,假設(shè)流程中可能存在尚不為人所知的步驟或角色。

2. 多層次結(jié)構(gòu)

這種方法與講故事的方法相關(guān),但它試圖評(píng)估層次概念如何相互關(guān)聯(lián)的心理模型。使用這種方法,研究人員要求參與者思考概念相對(duì)于其他概念的層次。

例如,如果試圖評(píng)估參與者如何看待自己的家鄉(xiāng)與國(guó)家的關(guān)系,參與者可能會(huì)看到以下卡片(盡管順序隨機(jī)):

  • 街道
  • 鄰里
  • 學(xué)區(qū)
  • 投票區(qū)
  • 城市區(qū)域(北部、中部、南部、東部、西部等)
  • 城市
  • 州區(qū)域(北部地區(qū)、沿海地區(qū)、沙漠等)
  • 狀態(tài)
  • 國(guó)家地區(qū)(中西部、東南部、東海岸等)
  • 國(guó)家

3. 優(yōu)先級(jí)

IBM 團(tuán)隊(duì)使用卡片分類的另一種方法是通過評(píng)估參與者的心理模型來(lái)確定哪些概念重要性高或使用率高,從而確定優(yōu)先順序。使用這種方法,研究人員要求參與者考慮哪些概念對(duì)參與者最重要或參與者經(jīng)常使用哪些概念。

例如,研究人員設(shè)置了帶有列的會(huì)話,以對(duì)汽車儀表板功能的重要性進(jìn)行排序(非常重要、中等重要、不重要)。參與者可能會(huì)看到以下卡片:

  • 速度
  • 氣量計(jì)
  • 轉(zhuǎn)速
  • 旅途中的里程
  • 汽車行駛總里程
  • 時(shí)間
  • 室外溫度
  • 檔位 (1, 2, 3, 4, 5, R, N, D, P)
  • 剩余里程
  • 電池狀態(tài)
  • 發(fā)動(dòng)機(jī)熱量(熱、冷)
  • 駐車制動(dòng)
  • 需要維護(hù)
  • 安全帶
  • 開門

在另一項(xiàng)研究中,研究人員設(shè)置了帶有列的會(huì)話,以對(duì)烤箱功能的使用頻率進(jìn)行排序(總是使用、經(jīng)常使用、有時(shí)使用、很少使用、從不使用)。參與者可能會(huì)看到以下卡片:

  • 計(jì)時(shí)器
  • 炙烤
  • 干凈的
  • 溫暖的
  • 扇子
  • 烤箱燈

四、工具建議

正如我之前提到的,有一些很棒的卡片分類工具可以進(jìn)行出色的分析。

  • Optimal Workshop——我最喜歡的卡片分類工具。
  • 可用性工具
  • uzCardSort(開源工具,僅在 Mozilla 上運(yùn)行)
  • xSort(僅限 Mac)
  • 可用性測(cè)試
  • 簡(jiǎn)單卡片排序
  • UXSort
  • UXtweak的卡片分類工具(應(yīng) UXtweak 的要求添加)

翻譯:蔣昌盛

原作者:cary-anne olsen-landis

原文鏈接:https://medium.com/design-ibm/card-sorting-a-powerful-simple-research-method-9d1566be9b62

本文由 @蔣昌盛 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)作者許可,禁止轉(zhuǎn)載

題圖來(lái)自Unsplash,基于CC0協(xié)議

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