分類学

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タクソノミとは、情報システム内に階層的な関係を作り出すために用いられる分類の仕組みのことで、情報アーキテクチャとは、このようなタクソノミとそれに対応するコンテンツを組織化したものである。

製品・情報の階層を机上で確認し、対象者を代表するサンプルを使って分類・グループ分けを行い、エンドユーザーの語彙を検証することで、分類スキームを評価しています。

タクソノミープロジェクトでは、オープン/クローズドなカードソーティング、オンライン/オフラインの手法、ステークホルダーによるワークショップなどを組み合わせて、情報収集や調査結果の普及に努めることが多いようです。

IAとタクソノミーの作成をサポートする方法論は以下の通りです。

カードソート

カードソートとは、Webサイトのコンテンツエリアなどの項目をグループ化し、名前を付けてもらう手法です。この方法は、物理的なカードまたはカードソートソフトウェアを使用して実行することができます。通常、ユーザーは1回のセッションで約50の項目をグループ化し、分類することができ、信頼性があります。

オープンカードの仕分け

オープンカードソーティングでは、参加者にカードを渡し、カードを分類し、グループの名前を定義します。その一例を以下に示します。

オープンカード選別

イラストのように、リンゴやクリームなど様々な食品を与え、ユーザーに 一団 を作成します。この例のユーザーは、乳製品を一緒に、野菜を一緒にグループ化することにしました。彼らは このようにグループ化するだけでなく、そのグループに名前を付けることができる機能です。

クローズド・カード・ソート

クローズド・カード・ソートも同様ですが、この場合は 参加者にコンテンツグループ名を伝える を作成し、それらのあらかじめ定義されたグループに項目を整理するように依頼します。これを図にすると次のようになります。

クローズドカードソーティング

この例では、ユーザーに「Fruit」「Vegetables」「Dairy」のグループが与えられ、これらのカテゴリー内のアイテムをグループ化するよう求められています。

私たちの経験では、コンテンツの大半の項目を含み、グループ分けと命名を厳密にテストするために、より広い規模と範囲でオープンカード分類を実行する方がよいでしょう。

オープンカードのソートは、まず全体の階層やグループ分け、カテゴリー名を決めるために使われる傾向があります。

クローズド・カード・ソートは、その後、次のように使用できます。 第1ステージに含まれない可能性のある残りのコンテンツ項目を分類する。.

定性的カードソート

カードソーティングやツリーテストを行うための定性調査では、少人数で60分程度のマンツーマンのセッションを行います。以下のような場合に使用されることが多いようです。 ユーザーがなぜそのようにコンテンツをグループ化し、名前を付けたのかを理解する。.

調査の実施

質的なカードソーティングで、創造する ユーザーがグループ化し、整理するための物理的なカードを会期中に開催します。が行われる予定です。 最大50 アイテムがあり、ユーザーには十分な時間が与えられています。 一時間までに、です。 グループアイテムを作成し、グループ名を付ける.

これはすべて、ユーザーエクスペリエンスコンサルタントの監視の下で行われます。コンサルタントは、参加者が何をしているのか、なぜそのようなグループ分けをしているのか、そのグループ名の根拠はどこから来ているのかを説明するように促します。これは、次のように呼ばれています。 「音に出して考えるプロトコル であり、UXの調査手法では一般的なものです。

カードソーティンググラフィック

通常、私たちは 1対1の定性的なカードソートセッションを8~10回実施 分析に必要なデータを十分に収集するためと は、推奨される階層を提供します。

階層は通常、以下のように表示されます。 メインコンテンツグループ と、その下に位置する次のレベルの項目です。次のような感じでしょうか。

コンテンツグループ

という可能性があります。 ナビゲーションの複数の解決策 その場合、両方のバージョンを提供し、どちらを使うべきかを提案します。

定量的カードソート

量的カードソーティングとツリーテストは、パネルから募集した多数の回答者を使用します。回答者には オンラインカードソート演習 オプティマルソート.回答数が多いことから、調査結果の信頼度は高い。

定量的カードソートは定性的カードソートに非常によく似ていますが 物理的なカードを作成する代わりに、オンラインソフトウェアでコンテンツアイテムを提供する。.その結果、あるユーザーがなぜそのようにコンテンツをグループ化し、名前を付けたのかを知ることはできません。その代わりに、私たちは、調査結果の信頼性を導き出すために、多数の回答に頼っているのです。

調査の実施

私たちは通常、オンライン・カード・ソートを パネルから募集した500名の回答者 - オプティマルソート は、統合されたパネルを持っているので、このステップは技術的に簡単です。500人のサンプルは、分析を実施するための非常に堅牢なデータセットとなります。しかし、予算の都合上、より少数のパネルでオンラインカードソートを実施することも可能です。

お客様によっては、自社で顧客パネルを運営されており、それをカードソートの定量調査に利用するよう依頼されることがあります。これはプロジェクトにとって大きなコスト削減となり、弊社はこれを喜んでお引き受けしています。私たちが使用するカードソートソフトウェアは、パネルにEメールで送信できるリンクを作成するだけで、回答は通常の方法で収集されます。.

パネルで重要視しているのは 回収スピードとノルマの達成.統合型パネルを使用したほとんどのプロジェクトでは、調査開始後5~10日以内に500人の完了ノルマを達成することができました。

OPTIMAL SORT。

オンライン・カードソート・プロジェクトに使用しているソフトウェアは、オプティマルソートです。

回答者は、画面左のリストからドラッグ&ドロップで約50項目のサブセットを右のグループに整理し、グループ化するよう求められます。その際、グループ名を付けていただきますが、その方法にご同意いただければ、項目名を変更することも可能です。

以下は、Optimal sortで表示される典型的なユーザーの画面です。

オプティマルソート

調査結果の分析

オンライン・カードソートで得られたデータをもとに、調査結果の分析を行います。これには、以下のものが含まれます。 デンドログラム と るいじせいけい を適宜選択し、以下のように図示した。

デンドログラム
デンドグラム


るいじぎょうれつ類似性マトリクス

この分析により、グループ間の関連性を確認することができます。

ガイディング REISSの原則 (反復性、排他性、包含性、サブセット、類似性)を適用すると、いくつかのメイングループを作成するグループ化を進化させることができます。クロスリファレンスやマージの機会は、ペアリングの関係で示されます(例では、これらは緑のブロックで強調されています)。

類似行列reiss

最適なマージ方法を用いてグループ分けを行います。

下の図は、4つの大きなグループに対して、個々のペアリングに基づき、全面的または部分的に同意する参加者の割合を示しています。参加者全員が、各大グループで少なくとも2枚をグループ分けしています。参加者全員が4つの大きなグループの一部に同意しており、50%以上の個人の組み合わせが一致している。

デンドログラムの例

調査結果の報告

オンラインカードソート分析の結果、1つまたは複数のグループ化モデルが提案されます。これらは顧客中心の分類法の基礎となり、第二段階として定性的なカードソートを実施することで検証されることが多いです。質的なセッションでは、量的なリサーチでユーザーが特定の方法でコンテンツをグループ化し、名前を付けた理由を調査することができます。この2つの方法によって、最終的に堅牢な分類法を作成するためのチェックとバランスが可能になります。

ツリーテスト

ツリーテストは、逆カードソートとも呼ばれ、開発中のウェブサイトやアプリの分類法と情報アーキテクチャを評価するものです。オープンカードソーティングで初期分類を決定した後に使用される傾向があります。この分類法は、階層や構造に変換され、ツリーテストによって評価されます。

カードを使うのではなく、回答者に様々な情報を提供する。 ブラウズタスク 実社会で使用するものと同じようにと聞かれます。 ナビゲーションを操作する (情報アーキテクチャ)のみで、ビジュアルデザインやナビゲーションの補助はありません -。 ローフィデリティプロトタイプ.回答者は、ナビゲーション内のラベルをクリックして、タスクを完了します。

次の図は、その過程を示しています。

ツリーのテスト例

IAを分離することで、ナビゲーションや構造内の項目のネーミングやグループ化など、その効果を厳密に評価することができます。

CASE STUDY

あるイギリスの大企業から、ナビゲーションと階層構造には変更を加えていないものの、デザインの変更を行ったWebサイトのタクソノミーを見直すよう依頼がありました。新しいデザインは、長年にわたって計画外の変更によって新しい項目が追加された元の階層を利用していました。私たちは、オンラインとオフラインでカードの分類、関係者のワークショップ、納品セッションを実施し、新しい顧客中心のナビゲーションコンテナの作成を支援しました。

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