Sammanfattning seminarium 1

Idag har vi diskuterat våran målgrupp,  vilken linje vi ska undersöka, och hur vi ska utföra och utforma intervjuer.

Vi kom fram till att vi vill intervjua pensionärer, både eftersom det borde vara lättare att få data från dem (mer benägna att medverka i intervjuer och svara utförligt då mindre stressade) och eftersom de är en av de grupper som borde stöta på fler problem på grund av deras ålder.

Linjen vi valde var t-bana slussen till t-centralen. Anledningen är att det är en av de viktigare transportsträckorna/transportsätten, samt att den är relevant för flera av oss i gruppen.

När det gäller utförandet av intervjuerna kom vi fram till en del grejer. Vi bör antagligen utföra intervjuer vid olika tillfällen under utvecklingens gång så att vi kan få feedback på det vi gjort. Det bör dock tas i beaktning att tiden intervjun utförs kan ha inverkan på resultatet. Vi kom också fram till att 2-3 personer är lämpligast antal personer som utför intervjun. Om man är ensam känner man sig kanske inte så säker och tas kanske inte på så stort allvar, men om man är för många blir det kanske istället skrämmande/jobbigt för de som ska intervjuas.

Vi avslutade med att diskutera State-of-the-art-analysis, som vi kommer genomföra till nästa gång. State of the art analysis handlar om att analysera hur den nuvarande situationen ser ut inom området. Genom att undersöka hur systemen ser ut idag kan vi få inspiration till vårt projekt, dvs se vad som kan förbättras och vad som redan fungerar bra.

Reflektion inför första seminariet

Människa-datorinteraktion handlar om mycket mer än bara design. Medan designen av produkten är slutmålet, så är det något som nästan sker automatiskt om man först gör rigorösa studier. Det är viktigt att man väljer passande datainsamlingsmetoder då vilka metoder som ger mest informativ data beror helt på projektets behov. Jag känner att triangulering i princip är en nödvändig metod i nästan alla projekt, då det oftast är lätt att tillämpa och kan ge mycket. Om man till exempel använder sig av flera fokusgrupper så får man då reda på vad det är som gäller generellt och vad som är unikt för en specifik grupp.

Då vi redan vet att vi ska använda oss av intervjuer för att samla data så kan vi fokusera på hur vi ska göra dem så bra som möjligt. Kanske den viktigaste aspekten är hur strukturerad intervjun ska vara. En helt ostrukturerad intervju kan ge mycket kvalitativ data, men om man intervjuar flera personer kan datan bli väldigt spridd vilket leder till en svår analys. Om man istället vill ha en enkel analys kan man skapa en väldigt strukturerad intervju utan någon sondering. Detta skulle leda till en metod som liknar enkäter. Då får man oftast en stor mängd kvantitativ data där man kan applicera numeriska metoder såsom medelvärde och normalfördelning. Jag tycker inte heller om den här idén då man tappar alla fördelarna från sin intervju, just att man enkelt kan ställa följdfrågor där personen man intervjuar kan öppna upp mer och svara fritt. För att komma upp med själva frågorna kan det vara bra att skapa en persona. Då skriver vi ner vad vi förväntar oss av personerna från vår fokusgrupp och vad som kännetecknar dem för att kunna se just vad de kan ha för problem med den nuvarande designen.

Seminarium 1 - Lucia Edwards

Kapitlen berör hur man hanterar insamling av data, hur det ska analyseras och presenteras och sedan vilka krav som ställs och hur man samlar data för att uppfylla dessa krav. Det mest relevanta i det stadiet som vi är i just nu är nog insamlingen av data. Att bestämma vilken typ av datainsamling vi ska göra och bestämma vilken vår målgrupp är behövs innan vi kan börja komma på idéer till projektet. Då vi kommer att vara ute bland resenärer som inte kommer kunna stå och bli intervjuade av oss hur länge som helst tror jag att structured och semi-structured intervjuer kommer att vara aktuella. Jag har själv varit med om att SL har delat ut questionnaires under resans gång och jag tyckte att det fungerade smidigt så även detta skulle nog fungera för oss. Ofta skickar projektgrupper ut questionnaires via sociala medier exempelvis Facebook men då vi alla har liknande vänner skulle gruppen inte vara så representativ av befolkningen. Innan vi bestämmer oss för att gå ut och börja datainsamlingen är det viktigt att vi har klara mål.

Boken tog upp pilot studies som kan göras innan datainsamlingen på en testgrupp för att upptäcka eventuella brister i tekniken som används, möjligtvis att man kan prova en enkät eller något liknande på någon annan grupp först.

Då vi är flera i gruppen som ska samla in data kommer vi få en viss triangulation då det kommer att vara olika personer som utför datainsamlingen. Vid questionnaires spelar det inte så stor roll men om vi gör intervjuer kommer vi få investigator triangulation.

Vad gäller analysen av data är det viktigt att det behandlas på ett opartiskt sätt och att ingen drar förhastade slutsatser. Då vi är flera i gruppen tror jag att det blir enklare att hålla oss opartiska då vi kan ifrågasätta varandra.

Fråga till seminariet: vilka typer av data gathering ska vi göra? Kommer vi göra flera insamlingar under projektets gång?

Notes inför första seminariet, Isak Peterson, isakp@kth.se

När vi nu inleder detta arbete är det av större vikt att bestämma hur vi skall samla in information, än vad det är att vänta på någon sorts snilleblixt som mirakulöst ger oss nästa stora marknadsfenomen. Jag har funderat lite på hur vi bör utforma våran datainsamling.

Då vi skall samla in data i en ganska hektisk miljö, lokaltrafiken, bör vi lägga mycket tyngd på att inte vara för ”besvärliga”. Etnografiska tekniker kan därför vara en aning svåra att implementera, då i alla fall jag skulle bli obekväm om jag blev tillfrågad om det var okej att ett gäng studenter betraktar mig med anteckningsblock i högsta hugg under min resa i kollektivtrafiken. Även intervjuer för att få fram kvalitativ data kan visa sig besvärliga, då en människa ofta är på väg någonstans i kollektivtrafiken. Så länge man inte får tillåtelse att följa med den intervjuade hem på en kopp kaffe för att fortsätta intervjun, det vill säga. Vi funderade i och för sig på att rikta in oss på pensionärer som fokusgrupp, vilket i så fall möjligtvis skulle underlätta kvalitativa intervjuer av denna art, då pensionärer, helt enligt min åsikt, ter sig vara sällskapliga och gärna svarar på några frågor.

 Vi bör även tänka på triangulationen, som skulle kunna sammanfattas som att man på något sätt breddar sin datainsamling på något vis, så att man minskar risken att vi missar viktig information. Detta skulle vi kunna göra exempelvis genom att dela upp oss i mindre grupper där några exempelvis samlar in kvantitativ information från exempelvis utdelning av questionnaires och några andra försöker hålla korta kvalitativa intervjuer.

Fråga till seminariet:

Är kvantitativa eller kvalitativa intervjuer bäst lämpat för våran datainsamling? Bör vi utföra båda?

Sem1 - Jacob Sörme

Att samla in data

Planering är viktigt. Mål, syfte. Dessa ger vilken typ av intervjuer man bör göra. Med triangulation menas att arbetet genomsyras av diversitet och mångfald, inom alla tänkbara faktorer.

Studiens natur

 Pilotstudie är en liten förstudie som görs för tesning innan den riktiga studien, detta rekomenderas. En intervju kan ses som en konversation med syfte. Ibland svarar den frågade med de svar som låter bäst eller som verkar uppfylla intervjuarens förväntningar eller förhoppningar, svar som intervjuaren vill höra. Detta kan inte undvikas, det är viktigt att välja metoder med omsorg för att undvika detta i högsta grad.

Frågor, studier och formulär 

Färdiga och fasta frågor kan endast användas då man vet svaren i förväg. Annars är öppnare frågor bättre. Intervjuer behöver inte alltid ske mellan fyra ögon. De kan ske i grupper, med skype etc. Frågeformular kan användas då en större mängd ska intervjuas, från olika platser i världen t.ex. Likert-skalor är bra för mer statistiskt mäta attityder, uppfattningar mm. Man kan samla mycket data genom att bara observera användare t.ex. Ibland är det svårt att uttrycka sina tankar i ord. Man kan observera direkt eller indirekt. Man kan behöva tillstånd för att genomföra studie.

Analys & Teori 

En kvantitativ analys är en analys som fokuserar på att returnera data och information i form av siffror och fakta. Medelvärde, median etc. En kvalitativ ananlys innehåller inte data representerad numeriskt. Den innehåller citat, bilder etc. Aktivitetsteorin modellerar aktiviteter hierarkiskt. Framhäver sociala kontexten för en aktivitet. Aktivitet, motiv – Handling, mål – Operation, förutsättningar. Grundad-Teorin används vid ananlys av kvalitativ data. Ifrågasätta data. Analysera ordval från den som blivit intervjuad. Denna teori uppmuntrar studiernas skapare att använda sin egna kunskap.

Martin Wass, inför Seminarium 1

Datainsamling

Jag har bland lärt mig om begreppet triangulering, att angripa ett problem från flera perspektiv samt förberedande inför datainsamling. Information om olika urval såsom stratifierat urval ur smågrupper och skillnaden mellan slumpmässigt och icke slumpmässigt urval kan komma till nytta för vår framtida datainsamling.

Intervjuer

Boken gav mig mer perspektiv på typer av intervjuer, t.ex. fokusgrupper och skillnaden på strukturerade och ostrukturerade intervjuformer. Boken har även bra tips på förberedande arbete inför intervjuer samt beskrivning för hur manus för en intervju bör byggas upp.

Frågeformulär

Det viktigaste jag fick ut ur enkätdelen av kapitlet var att vid behov anpassa enkäten efter målgruppen och att ordningen på frågorna kan påverka resultatet. Jag har även fått en inblick i hur Likertskalor kan variera och hur utformandet kan påverka resultatet.

Fältstudier

Här lärde jag mig om passiva och aktiva fältstudier och begreppet etnografi. Etnografiska studier är studier utan något bakomliggande ramverk där observatören tar sig an en aktiv roll.
Tänka högt-tekniken går ut på att den som blir observerad konstant säger vad den tänker i olika situationer för att observatören ska få en bättre bild av situationen.
Indirekt observation är ett sätt att göra en fältstudie utifrån insamlad data. Detta kan vara t.ex. dagboksblad eller olika aktivitetsloggar, det kan göras med webbverktyg såsom Google analytics.

Analys, tolkning och presentation

Kvalitativ och kvantitativ

Kvantitativ data är sådant som kan uttryckas i siffror medan kvalitativ data istället är sådant som citat, bilder och beskrivningar.
Kvantitativ analys handlar om att analysera siffror med medelvärde, medianer, procent och grafer för att dra slutsatser.
Kvalitativ analys handlar istället om vad kvalitativa data indikerar. Ur kvalitativ data ska sedan slutsatser dras för att generalisera det som samlats in.

Teoretiska ramverk

Grundad teori är ett begrepp som beskriver hur en teori byggs upp av datainsamling snarare än litteratur. Detta var ett intressant alternativ till vad jag är van vid.

Behov

Analys av behov behövs för att förstå målgruppen så bra som möjligt. Behov handlar om vad vi vill åstadkomma och vad vi kan åstadkomma och varierar mycket beroende på målgrupp.

Uppgiftsbeskrivning

Uppgiftsbeskrivningar beskriver vad produkten ska användas till samt vilka behov detta medför. Detta kommer vara en viktig del i vår design tillsammans med uppgiftsanalys, en analys av ett redan existerande system och hur bra den uppfyller sin uppgift. En uppgiftsanalys bryter upp en uppgift i mindre små deluppgifter.

Seminarium 1 Tobias Edwards

Tobias Edwards                                            tedwards@kth.se

Av de nämnda data recording metoderna tycker jag att interviewer skulle underlätta förståelsen av vad målgruppen vill ha, då questionnaires och observationer kan feltolkas av användare och utvecklare, respektive. Nackdelar med interviewer är att de kan ta lång tid att genomföra ordentligt, vilket användaren kanske inte har tid för. Därför kan det vara bra att tillämpa triangulation, t.ex. genom att variera vilken datainsamlingsmetod man använder beroende tiden: på morgonen måste de flesta skynda sig, vi tillämpar en questionnaire; under lunchtiden finns det tid för intreviewer etc. Alternativt variera questionnairena så att under lunchen ha med rating scales så att få bättre förståelse över sin målgrupper.
Genom att fältstudierna anpassar sig efter etnografiska principer kan man förstå varför en grupp personer beter sig på ett särskilt sätt. Etnografisk data är sådan att forskaren studerar personer utifrån deras perspektiv och att forskaren försöker sätta in sig i situationen utan att ha dragit slutsatser i förväg.
I kontrollerade  miljöer, t.ex. laboratorium, är undersökningen mer inriktat på vad användaren gör, till skillnad från ute i fältet där hur användaren interagerar med omvärlden; människor och saker, spelar roll. I fältet tycker jag att man bör undvika datainsamlingsmetoder som potentiellt kan förstöra det man är ut efter, t.ex.think-aloud technique, då jag tror att den kan tillfälligt förändra hur en person tänker, eller att det blir väldigt svårt för personen att ordagrant uttrycka vad de tänker.

Det går att analysera data bl.a. genom kvantitativ analys och kvalitativ analys. Den förstnämnda handlar om att omvandla data till siffror och sedan applicera metoder såsom medelvärde, median och procent för att kunna dra slutsatser. Två metoder för kvalitativ analys är recurring patterns, som handlar om att se mönster i användningen, och categorizing data som handlar om att kategorisera data så att det blir lättare att se var problemen finns. Jag tror dock att dessa två metoder kan vara svåra att tillämpa eftersom det i slutet handlar om en tolkning av utvecklaren som kan bli fel. Vi kan också tillämpa grounded theory som handlar om en kvalitativ analys som bygger på insamlad data och inte på förutbestämd teori. En fördel som jag ser med denna metod är att forskaren letar inte efter något specifikt och därmed riskerar inte att ignorera data som är viktig men inte håller med en förutbestämd teori.

Två viktiga begrepp är task description och task analysis, som tillsammans beskriver vad som ska göras, varför det ska göras och hur det ska göras. Dessa är viktiga i ett projekt för att kunna hålla sig till deadlines och möta användarens behov.  

Inför seminarium 1 Ludvig

En av de saker som intresserar mig mest är triangulation. Själva konceptet finns till för att få en mer klar bild av det som undersöks, vilket jag tror är viktigt. Tänk dig att du ser på bilder från en vanlig övervakningskamera som sitter i ett rum. Det ger en bild av rummet, men om du samtidigt har en till övervakningskamera på andra sidan rummet riktad mot den första kan du få en mycket klarare bild av rummet, du kan se vad som pågår under/bakom den första kameran och möjligtvis utrymmen som är skymda av diverse objekt utifrån den första kamerans vinkel. Detta är ett mycket simpelt exempel, men jag tycker att det visar väldigt bra på vikten av triangulation, om du inte  hade den andra kameran kan du trots filmning 24/7 missa händelser som sker i rummet. På samma sätt kan du utan ordentlig triangulation missa viktiga aspekter av ett område du studerar. Triangulationen är ingen garanti (tänk ett mindre rum inuti rummet, väggarna skulle hindra insyn fastän kamerorna har olika synvinklar) men fler perspektiv ger ändå en klarare bild. Det är även intressant att triangulation kan ske på olika sätt, bland annat genom olika undersökningsmetoder som intervjuer och frågeformulär, eller analysera data utifrån olika teorier.

I övrigt tyckte jag även att hela kapitel 10 var mycket intressant då det handlade om kontakt med kunder och metoder för att använda data för att anpassa sitt program efter omständigheterna, bland annat med hjälp av uttrycken Task description och Task analysis. Task analysis som innebär att man ser till hur personer löser problem/använder program och därefter uttrycka hur designen för ens program bör se ut. Task description som handlar mycket om interaktionen med någon som beställt en produkt av dig. Ännu intressantare finner jag Non-functional requirements, som betyder allmänna aspekter av programmet som hur lätt det är att utöka det (maintainabillity) eftersom vi har hållit på med sådant mycket inom INDAn. I allmänhet har dessa saker även gemensamt att de väldigt direkt handlar om viktiga aspekter av arbetslivet, vilket så vitt jag förstått också är varför vi läser kursen. Kapitel 10 kändes därför högst relevant. Däremot är jag högst osäker på om (och vill därför diskutera) hur meriterande kunskap om att utforma och utföra undersökningar är som t.ex. mjukvaru utvecklare. Det känns definitivt som bra kunskaper att ha, men vilken vikt har dessa kunskaper?

Kapitel 7, 8, 10 Ludvig

Data recording

Är insamlandet av data. Det finns många olika sätt att göra detta på, bland annat frågeformulär och intervjuer. Den andra viktiga aspekten av detta är på vilket sätt man sparar denna data, som t.ex. anteckningar eller genom att spela in en intervju. 

Interviews

Intervjuer är en av de vanligaste formerna av data insamlande. Består traditionellt av en längre session (upp till över en timme) där en person svarar på frågor som en annan ställer. Det finns olika sorters intervjuer där det som skiljer mestadels är frågornas natur, men det finns också t.ex. gruppintervjuer där flera personer intervjuas samtidigt. Vanliga sätt att samla data vid intervjuer är att anteckna eller att göra en ljudinspelning.

Questionnaires

Frågeformulär är också ett vanligt sätt att samla in data på. Frågeformulär har fördelen att de kan nå ut till många människor lätt. Det är visserligen många som inte svarar på utskickade frågeformulär, men det brukar ändå gå att få ordentliga data från formulär. Det finns både pappers-formulär och digitala formulär. En fördel med digitala formulär är att data-insamlingen är lätt att framställa automatiskt. 

Observation

Observation kan till exempel innebära att man som observatör följer med en person på en dag på jobbet. Viktiga saker att tänka på vid observation är att inte påverka den som observeras, samt att man på ett effektivt sätt kan observera och samla in data samtidigt. Därför föredras inspelning över anteckningar, men det fungerar ändå att anteckna. Det finns olika sorters observationer, både sådana i den observerades vanliga miljö och sådana i laboratorium miljö. Det finns också varierande grad av medverkande hos observatören i olika undersökningar.

Triangulation

Triangulation handlar om att undersöka någonting utifrån olika vinklar. Det finns olika sorters triangulation, t.ex. att man undersöker någonting med hjälp av olika metoder eller att olika personer undersöker samma sak.

Rating scales

Är någonting man använder för frågor i frågeformulär så att de tillfrågade får chansen att specifikt uttrycka hur de känner för en fråga. Boken beskriver två stycken ”rating scales”. En där man kryssar i en av flera boxar där den längst till vänster uttrycker en extrem åsikt åt ena hållet och varje steg åt höger går en bit åt det andra hållet tills man kommer till den andra extremiteten. Den andra innebär istället att man endast beskriver de två extrema åsikterna och att den tillfrågade får märka ut var på skalan de anser att deras åsikt ligger.

Ethnographic data

Handlar om att förstå bakomliggande orsaker till varför viss data ser ut som det gör. Till exempel om det finns regler eller normer på en arbetsplats som påverkar de anställdas beteende.

Think-aloud technique

Innebär att en person får tänka högt medan de blir observerade. Detta kan vara bra för att få en djupare förståelse för hur användare av en tjänst tänker, men kräver en hel del av den som blir observerad.

Indirect observation

Vid indirekt observation är den som observerar inte närvarande vid data insamlingen. Exempel är dagböcker eller data-loggar.

Controlled environment

Innebär att man utför en observation i laboratorium, alltså i en omgivning utformad för observation. Det behöver dock inte nödvändigtvis betyda ett rum eller en byggnad gjort för det ändamålet, det finns också portabla laboratorium som tillåter observation i kontrollerad miljö samtidigt som den som ska observeras kan känna sig säker.

Qualitative analysis

Innebär att man istället för som i kvantitativ analys (ser till siffror) ser till de egenskaper någonting/några besitter. I kvantitativ analys skulle man kanske säga att medellängden hos en population är 150cm medan en kvalitativ analys skulle säga att populationen är kort.

Recurring patterns

Handlar om att se till återkommande företeelser, t.ex. att människor av en viss ålder föredrar en viss hemsida. Det är mycket viktigt att man undersöker dessa noga då det i detta fall inte nödvändigtvis är så att valet av hemsida beror främst på åldern, det kanske beror på att äldre människor i allmänhet ser sämre etc. 

Categorization data

Innebär att sortera den data som samlas in genom undersökningen och bestämt vanligtvis av undersökningens natur och vad målet med undersökningen är. Sorteringen är en mycket viktig del då en bra sortering underlättar analyserandet av datan, och kanske även resultatet. 

Quantitative analysis

Till skillnad från kvalitativ analys ser man på saker och ting i termer av siffror. Välanvända begrepp är medelvärde och procent.

Presenting findings

Handlar om att redovisa det man kommit fram till genom sin undersökning. Boken nämner främst tre stycken olika sätt att presentera sitt resultat på, som dock vanligtvis inte används enskilt utan i kombination. Ett sätt använder förutbestämd syntax för att modellera resultaten, ett annat är att berätta en historia för att gestalta sina resultat, och det sista är att skriva en sammanfattande rapport om resultatet.

Grounded theory

En teori som appliceras på kvalitativ data. Inte någon förutbestämd teori utan istället en som byggs upp helt runt den data som erhålles i undersökningen. De som utför undersökningen kan även använda sig av sin egna teoretiska kunskap de redan har, men måste då vara försiktiga för att inte skada undersökningens objektivitet.

Empirical data

Data grundad på riktiga upplevelser.

Task description

En beskrivning av det som skall uppnås. Finns till för att kunder ska kunna specifiera vad de förväntar sig av en produkt och liknande. Kan utformas på olika sätt (boken beskriver tre), bland annat genom att måla upp ett scenario, som kan (men måste inte) vara bland annat en beskrivning av en situation där någon skulle vilja använda produkten.

Task analysis

Används för att undersöka en, ofta redan existerande, situation. Man analyserar alltså den rådande situationen för att försöka få en förståelse för vad som behövs/vad folk vill ha. Man ser till hur människor i rådande omständigheter löser problem eller använder program, så att man kan utforma nya program/uppdatera existerande program för att åtgärda problem etc.

Non-functional requirements

Till skillnad från funktionella krav, som handlar om mer specifika funktioner som någon vill ha ut av ett program, handlar icke-funktionella krav om hur man vill att programmet ska fungera i allmänhet. Till exempel användbarheten, säkerheten eller hur lätt det är att lägga till nya funktioner till programmet. Alltså egenskaper som beskriver programmet snarare än direkta funktioner som programmet har.

Context of use

Beskriver hur/när/varför/etc programmet förväntas användas. Väldigt viktigt eftersom det är dessa förväntningar som i stort sett bestämmer hur man i slutändan väljer att utforma programmet. Man vill ju skapa ett program som passar användarna.

Use cases

Ett av de tre sätt att utföra en ”Task description”  som boken beskriver. Är i stort sett ett scenario utformat utifrån användarens perspektiv. Fokus ligger alltså på hur användaren upplever situationer och faktiskt använder program. 

Välkommen - Post 1 - Test

Hej och välkommen till vår fina blogg.

Bloggarna på denna blogg är:

Lars Petterson: larpe@kth.se
Toby Edwards: tedwards@kth.se
Martin Wass: mwass@kth.se
Jacob Sörme: sorme@kth.se
Isak Peterson: isakp@kth.se
Ludvig Persson: luper@kth.se
Lucia Edwards: luciae@kth.se

/ MDI Grupp E1