みなさんこんにちは！ 博士の翻訳に注目してください。 Philip Hodgson（ @bpusability on Twitter）。 彼は実験心理学の理学士、修士、博士号を取得しています。 彼の背後には、ユーザビリティ、ユーザーエクスペリエンス、ヒューマンファクター、実験心理学の研究者、コンサルタント、トレーナーとして20年以上の経験があります。 彼の仕事は、北米、ヨーロッパ、アジアの市場の消費、通信、製造、パッケージング、公共安全、ウェブ、医療分野の製品およびシステム設計に影響を与えました。
「証拠力」の概念は、すべての研究分野で重要な役割を果たしますが、ユーザーインタラクションの研究の文脈で議論されることはほとんどありません。 UX研究およびグループ研究手法でこれが意味することは、提供するデータの強さによってわかります。
誰かがかつて言った：「使いやすさについての質問はありません。」 私だったと思う。 これは最善の声明ではなかったと認めます。 「人間の紛争の分野では決してない」や「人にとって小さな一歩」といった言葉の隣にはありませんが、それでも理にかなっており、UX研究者にとって有用な経験則につながります。
説明させてください。
数年前、大企業で働いてユーザビリティテストを準備しているときに、プロジェクトマネージャーから電話があり、ユーザビリティに関する質問のリストを送信するように頼まれました。
「使いやすさについての質問はありません」と私は答えた。
「どういう意味ですか？」と彼は尋ねました、「どうして質問がないのですか？」 人々が新しいデザインを気に入っているかどうかをどのように理解しますか？」
「そして、私は彼らが彼を好きかどうかを理解しようとはしていません」と私は不平を言った。 「彼らがそれを使用できるかどうかを把握しようとしています。 質問ではなく、タスクのリストがあります。」
悪いデータと良いデータ
「あなたはどう思いますか」などの明確な質問を追加する要求は、UXスタディでは、一部の利害関係者がユーザビリティテストの目的を理解していないことを示唆するだけでなく、各テスト参加者の回答の莫大な価値を信じていることも示唆しています。 これは、彼らが良いデータと悪いデータの概念を認識していないことを示しており、その結果、ユーザーが言ったすべてが有用であると信じています。
しかし、これはそうではありません。
強いデータと弱いデータがあります。 これは、新薬の開発、新しい惑星の発見、犯罪の解決、または新しいソフトウェアインターフェイスの評価など、科学研究のあらゆる分野に当てはまります。
UX調査は、人々の行動を直接観察するものです。 これは彼らの意見の集まりではありません。 これは、 データとして意見が役に立たないためです。 あなたのデザインが好きな10人ごとに、それを嫌う10人と、一般的に気にしない別の10人がいます。 意見は証拠ではありません。
逆に、行動は証拠です。 だからこそ、刑事は、単に誰かの言葉をとるよりも、犯罪の時に誰かの手をつかむ可能性が高いのです。 したがって、 「人々の言うことではなく、人々が何をしているかに注意を払う」というアドバイスがしばしば繰り返されます 。 このアドバイスはUXの決まり文句になりつつありますが、これにより、たとえば証拠の力など、重要なことについて議論を始めることができます。 一部のデータは強力な証拠によってバックアップされ、一部は比較的強力で、一部は脆弱であることをお勧めします。 製品開発の中心にある弱い証拠を望んでいる人はいません。
UX研究の証拠
証拠は、主張と議論を補強するために使用するものです。 これは、特定の設計パラメーター、製品機能、設計の次の反復を完了する必要があるとき、やるべきことの決定、および新しい製品、サービス、またはサイトの立ち上げを決定するときの信頼性をもたらします。 証拠は、開発チームに提供するものであり、意見の相違や紛争の際に表に出すものです。 私たちは、良いデータに基づいた証拠で議論を支持します。 データは調査の一部です。 「データ！ データ！ データ！”シャウトドシャーロックホームズ。 「粘土なしではレンガを作ることはできません。」
UX研究は「最初の方法」（「ユーザビリティテストが必要」、「コンテキスト調査を行いたい」、「カードの並べ替えを修正します」）の原則に基づいて行われている活動のように思えるかもしれませんが、 研究の質問は 、「最初のデータ」の原則に基づいています。「この問題に関する信頼できる説得力のある証拠を提供するには、どのような種類のデータを収集する必要がありますか？」 そして、この方法が続きます。
強力な証拠とは何ですか？
信頼できるデータから強力な証拠が得られます。
ユーザビリティテストでは、信頼できるデータは仕事の完了と効果の指標のようなものですが、審美的な魅力や個人的な好みではありません。
信頼できるデータとは、前回と同じ方法で再度実行されたが、他の回答者が参加した研究の結果からのデータです。
方法に関係なく、研究データは信頼でき、信頼できるものでなければなりません。 それ以外の場合は、単に破棄されます。
UXの研究では、強力なデータは、タスクの完了、ユーザーの監視（客観的および独立的 ）、およびユーザーが「手で」公然と捕まったときに得られます。 データは自信のレベルとともに強くなり、研究の継続が結論に対する自信のレベルを変える可能性が低いことを保証します。
以下は、証拠レベルに基づいた方法の簡単な分類です。 本質的に、これはメソッドが提供するデータのタイプの体系です。 各方法は十分に考え抜かれたものと想定されます。 これは完全なリストではありませんが、UXの研究者がユーザー指向のデザインを作成するプロセスで通常適用する主な方法のリストが含まれています。
強力なUX証拠の例
強力なUXプルーフには、必然的に、タスクを実行するターゲットユーザー、または開発中の概念または調査中の問題に関連するアクティビティに関与するユーザーが含まれます。 ここにあります：
- コンテキスト調査 （フィールドエスノグラフィック調査、またはユーザーが作業を実行または目標を達成している間にユーザーの行動を記録する場合のその他のオプション）
- ユーザーが製品インターフェースでタスクを完了する、 ユーザビリティテストの形成と要約
- Web /検索分析または自動収集された製品使用データのあらゆるタイプ
- A / Bまたは多変量テスト
- 制御された実験
- タスク分析
- メタ分析と査読済みの記事に基づいた二次行動研究、および使用した方法を完全に説明した以前のUXレポート
比較的強力なUXプルーフの例
このカテゴリを定義するには、データは、少なくともユーザーまたは専門家によるタスクの遂行、または実際の行動に関する自己報告を含む調査の結果に基づいている必要があります。 これらのメソッドは、多くの場合、「強い」カテゴリのメソッドの先駆者です。 通常、提供するデータの一貫性と精度が低いため、これらはこのカテゴリに分類されます。
弱いUX証拠の例
弱いデータまたは誤ったデータに基づいた決定は、これらの決定が設計、マーケティング、または不適切な製品クレームにつながる場合、企業に数百万ドルの費用がかかる可能性があります。
明らかな疑問が生じます。 なぜ調査を実施し、その結果は悪いデータですか？
理由はありません。
これらの方法からのデータは、UX研究では必要ありません。 単純な仮定よりもわずかに優れています。 そのような方法または慈善事業にプロジェクト予算を費やすことを選択できる場合は、後者を選択します。
- あらゆるタイプの疑似使用可能性テスト。たとえば、最も好きなデザインについて人々にインタビューしたり、初期データ収集のためにインタビューに大きく依存するテスト
- 大声でコメントアウトするモデレートされていないテスト。ユーザーは、タスクを実行する回答者ではなく、専門家であると考えることができます。
- エキスパートによるユーザビリティ評価。 これは「タイヤを蹴る」と同じです
- グループフォーカス （ 開始しないでください ）
- 世論調査 （あなたは反対する権利を持っていますが、2016年の米国選挙中に眠った場合のみ）
- 直感、当局への訴えまたは個人的な経験
- 友人、同僚、家族、あなたの上司、マネージャー、会社の経営者の意見
研究または報告書で証拠の強度を測定する方法
以下の質問をすることから始めます。
- この声明を信じる必要があるのはなぜですか？
- この証拠はどれほど良いですか？
- これらの調査結果を当てにできますか？
これらの質問にはトリックはありません。調査の結果を提示した人は誰でも回答できるはずです。
調査中に、次のことを自問してください。
- 働く人を見たり（プロトタイプでタスクを実行したり）、彼らの発言を聞いたり（デザインについて意見を共有したり）ますか？
- インタビューを受けた人々は、将来何ができるかを考えていますか、それとも過去に起こった出来事に依存していますか？
少し前に、 研究方法を評価するためのチェックリストを作成しました。 あなたが研究に良い揺れを与えたいなら、あなたはそこに多くの興味深いものを見つけるでしょう。
この記事の最初に、経験則を約束しました。 ここにある。 カスタムリサーチの力を評価する際のマントラとして使用します。
行動は強力なデータです。 意見は弱いデータです。