少し直感に反するように聞こえますが、他の方法で直接または「主導的」な質問をしないで見つけたり、取り込んだりする予定の多くの情報が実際に失われるのではないかと思います。
面接を実施するという従来の知識と教義は、それは良い考えではないと言いますが、これは、これらのタイプの質問をする一般的な目的は、法廷やマーケティング調査では特定の応答を試みて引き出すことであるからです特に適切である。
ただし、ユーザーインタビューのコンテキストでは、人々が幸せまたは不幸になる理由、ニーズ、要望は何かを見つけようとすると、自由回答式の質問をしないと、最終的に何を伝えるのかではなく、何を伝えているのかを見つけてしまうことになります。あなたは知りたがっている?
私の質問は、「バランスのとれた主要な質問」、つまり、「このボタンをクリックするとタスクを完了するのが難しいですか?」次に、「このボタンをクリックしてタスクを完了するのは簡単ですか?」 「タスクを完了するためにこのボタンをクリックする難しさは何ですか?」と尋ねるのと同じかそれ以上です。
これらの種類の質問をユーザーインタビューの状況に含めて、単純な質問をするよりも良い洞察を得るべきですか?
クリスチャンが指摘した理由により、閉じた質問をすることは最適ではありません-彼らは結果を歪めます。機能固有のフィードバックを得ることは調査に適しているかもしれないので、エイドリアンもポイントを持っていると思います。
焦点を維持するために、ディスカッションを管理することがインタビュアーの仕事です。以下の引用に基づいて、これは部分的にあなたが達成したかった/達成したかったことだと思います。これは、自由回答形式のフォローアップ質問で行うことができます。または、確かに、時々閉じた質問があります-以下を参照してください。
一般に悪い習慣と見なされているという理由だけで、主要な質問を回避することは逆効果です。
先導的な質問をする適切な場所は、得られた知識を確認することだと思います。
インタビュー中にXを観察しました。これに基づいて、仮説Yを導出しました。
尋ねる
「あなたはXを言った/やりました。Yは本当ですか?」
たとえば、私が理解しているように、状況依存照会(CI)を進めるための推奨される方法は問題ありません。
ただし、ユーザーインタビューのコンテキストでは、人々が幸せまたは不幸になる理由、ニーズ、要望は何かを見つけようとすると、自由回答式の質問をしないと、最終的に何を伝えるのかではなく、何を伝えているのかを見つけてしまうことになります。あなたは知りたがっている?
これはほとんどインタビューに当てはまると思います。インタビューはそれだけをキャプチャすることができます。そのため、CIのように、基盤となるユーザーのニーズと要望を捉えるための民族誌学的手法を含む、より高度な方法論があります。
適切な質問をするだけでなく、CIが導入するコンテキスト、パートナーシップ、解釈、焦点の原則が必要です。これは、インタビューが役に立たないことを意味するのではありません。
コンテキスト-実際のコンテキストでユーザーを観察する
パートナーシップ-共通の理解に到達するために、マスター-見習い関係を確立する
解釈-偏見や推定なしにマスターを観察する
フォーカス-批判的に考え、自分の仮説に疑問を投げかけます。解決しようとしている問題に集中する
H. Beyer、K。Holtzblatt、Contextual Design:Defining Customer-Centered Systems、Elsevier Science、Saint Louis、1997、497 p。
あなたが主導的な質問をするとき、あなたはあなたが " prime "ユーザーが特定の方向であなたに答えるために偏っているので、反応に偏りがありますです。 「このボタンをクリックしてタスクを完了するのは難しいですか?」ユーザーがこのボタンをクリックすることは事実上より困難であると言う可能性が高くなります。
先導的な質問をしないことのポイントは、ユーザーが肯定的または否定的に答える方向を確認することです。主導的な質問をすると、プライミングした方向に向かってユーザーがより多く答える可能性が高まります。
2つの「バランスの取れた」質問をする意味はないと思います。ユーザーが1つではなく2つ質問するのに時間を浪費していて(回答率が低く)、バイアスが生じているためです。
Lazar、J.、Feng、J。およびHochheiser(2010)「インタビューとフォーカスグループ」、Human -- Computer Interactionのリサーチメソッド、pp。177 -- 212、Wiley。
意味のある応答を得るために役立つ可能性がある1つのアプローチは、「良い」または「悪い」のレベルは同じであるがバランスが異なる2つのオプションの間のスライドスケールに応答を配置するようユーザーに依頼することです、次に変更またはアイデアが広く良いか悪いかを彼らに尋ねます。
これを説明する最良の方法は、調査でどのように行うかを示し、インタビューで機能する同様のアプローチを提案することです。
これがインタビューではなく調査だった場合、次のように表示できます:
Q1:現在のバージョンと比較して、このバリエーションをどのように見つけましたか? (丸1つ)
Q2:この変更は、広く肯定的であるか、広く否定的であると考えますか(1つの答えを丸で囲んでください)?
Q1のスケールのどちらの端もそれ自体は正でも負でもありませんが、変化からの影響を識別し、それが達成しようとしていた目標と一致しているかどうかを判断できます。次に、Q2を使用して、これがこの回答者のニーズと一致するかどうかを確認できます。つまり、目標と一致しているかどうか、および目標が正しいかどうかをテストできます。
これをインタビューに適用
複数の質問のいくつかの注意深い言い回しを使用すると、インタビューで同様の手法を使用できます-たとえば:
Q1.0:このコントロールによって特定の詳細を細かく制御できることが重要ですか、それともすぐに使用できることが重要ですか?
Q1.1:現在のアプローチはその範囲にどのように当てはまると思いますか?
Q1.2:この提案された変更は、その範囲にどこに該当すると思いますか?
Q1.3: Q1からQ3への回答を踏まえて、変化はおおむね肯定的であるか、それとも否定的であると思いますか?
これらは必ずしも4つの個別の質問として提示する必要はありません。多くの場合、Q1への詳細な応答により、残りの質問に対する回答が得られます。 Q1に対して簡潔な回答が得られた場合は、他のユーザーをフォローして、より多くの情報を引き出すことができます。質問へのそのアプローチは、面接対象者が当面の質問を超えて話す傾向が少ない場合に役立つことがよくあります。
Q1.1は、ユーザーに好みを明確にするように要求し、回答者をグループ化するために使用できます。
Q1.2はその回答者のベースラインを設定します。
Q1.3は、そのベースラインとの違いを決定します。
Q1.4は、Q2とQ3の違いに基づいて「良い/悪い」応答を受け取ります。
私は以前にこの種の質問を見てきました。
これがQuantitativeとQualitativeの研究の違いです。
ユーザーの満足度などの高レベルの情報は、主に意見に基づいています。オピニオンベースのデータに信頼性を持たせるには、大量に収集する必要があります-小さなサンプルには独自のバイアスがあり、結果が歪む可能性がありますが、大きなサンプルではバイアスが平滑化されます。潜在的なバイアスを完全に根絶することはできませんが(地域、文化、言語など)、サンプルが大きいほど、誤った結果や異常な結果が生成される可能性が低くなります。
一方、結果がそれほど意見に基づいていない、より決定的な調査(たとえば、使いやすさなど)に必要な詳細データの収集は、大規模に行うことは非常に困難で、時間と費用がかかります。
これが、インタビュー中にユーザーの意見について質問することを避ける傾向がある理由です-彼らは単にその規模で尋ねる価値はありません。