DMN Design Management Report #049
大規模なデータセットをステークホルダーに理解させるには
Kai Wong UX Designer
定性調査に量的な深みを加えるための2つのテクニック
大規模なデータセットを扱うことで、
このような大規模なデータセットでは、
探索的データ分析
「絵の最大の価値は、思いもよらなかったものに気づかされるとき
John Tukey
探索的データ分析は、John Tukeyが提唱し、
ユーザーテストを計画し、
それではステークホルダーはどうでしょうか。彼らは、
私は定性的な側面から、
結果として、具体的なユーザビリティの問題に取りかかる前に、
そこで私は、
Binning（ビニング）。
私は、多くのユーザーリサーチのプレゼンテーションにおいて、
もちろん、
完璧なプロトタイプは存在しません。納期を守るために、
そこで活躍するのが、重症度スケールとヒューリスティック評価で
各ユーザビリティの問題をその深刻度によって分類できるため、
ビニングとは、
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ユーザビリティに関する問題の深刻度を分類することで、
ユーザーは、
定性調査に定量的な側面を追加する方法の1つに、
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https://uxmastery.com/how-
Reframerのようなツールを使う場合の問題点として、先に
- タスクベースのタグ（タスク1、タスク2、など）
- ステータスベースのタグ（成功、挫折、失敗）
- ユーザーベースのタグ（必要、欲しい、提案、引用）など
こうすることで、
Reframerはタグやテーマをもとにシンプルな棒グラフを自
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https://uxdesign.cc/reframer-
このポイントは、データの傾向や関係性を強調することで、
よく「ユーザーはこの機能を気に入っている」
例えば、特定のタスクに対するユーザーの反応を提示することで、
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あるいは、もっと複雑なもの、例えば、
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https://uxmastery.com/how-
これらの手法を用いることで、「私たちはどうなっているのか」
ユーザーとの関係はどうなっているのか？
私たちは時に、ユーザーリサーチのプレゼンテーションを、
これらの方法はかなりの時間を要しますが、
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「ユーザーにとってどうなのか？あまり良くない。」
「なぜ、そんなにうまくいかないのか？それは、
「どんな問題に遭遇しているのか？」そこで、
これは、現在のプレゼンテーションに役立つだけでなく、
このような行動をとることで、
Kai Wongは、UXデザイナー、著者、
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