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.
Inga kommentarer:
Skicka en kommentar