Transcription
1. Introduction: Quel est le secret pour
comprendre les utilisateurs et créer des informations à
valeur ajoutée pour vous aider à leur
proposer de meilleurs
produits et services ? C'est la question à
laquelle nous allons
essayer de répondre dans ce cours. Quand je demande à des personnes que je connais
très douées pour analyser des données
qualitatives, quoi
elles sont si douées pour cela. Je reçois souvent une réponse
dans une boîte noire Ils font quelque chose qui constamment
de précieux résultats, mais il leur est difficile de
prendre ce que c'est. Et presque personne ne
semble être en mesure d'
expliquer réellement le processus qui les
amène à partir de données brutes, informations
significatives.
Après quelques discussions, la conclusion est généralement
que l'analyse est un métier. Il faut le pratiquer pour être bon dans ce domaine. Ce n'est pas quelque chose
que vous pouvez facilement écrire ou
expliquer à quelqu'un. Cela permet à
chacun d'avoir une petite partie de sa propre méthodologie et de ses propres
façons de faire les choses. Mais je pense que nous
pouvons faire mieux que cela. Je m'appelle Jacob Magno. Bienvenue dans ce cours, analyse
qualitative de
huit stratégies pour l'UX, les services
et les professionnels. Je suis designer de services, chercheur en
design, animateur de
podcast et conférencier sur l'automatisation et la conception. La seule chose que
j'ai toujours aimée design, c'est de faire des recherches, de
sortir, de parler
à de vrais utilisateurs et d'essayer de capter leurs sentiments
et leurs pensées sur un sujet. Ensuite, pour revenir en arrière,
analyser et
comprendre les solutions que nous
pouvons créer qui feront réellement la
différence pour ces personnes. Si nous pouvons comprendre
les besoins des gens, eh bien, nous pouvons utiliser
cette compréhension pour créer un service ou
un produit de qualité qui
les a réellement aidés et à améliorer
leur expérience. La plupart des stratégies que je vais présenter dans
ce cours sont basées sur les travaux de Joan Americans
et Brenda Gladstone et sur
leur document de recherche, intitulé « Analyse de la
valeur ajoutée », qui consiste à utiliser
davantage de données qualitatives. . D'autres stratégies
sont basées principalement sur ma propre expérience
en tant que concepteur de services, ainsi que sur des discussions avec des collègues et
des experts sur le sujet. Avant d'entrer dans
les stratégies, je voudrais vous parler
du projet de classe et parler un peu des principes fondamentaux de
l'analyse
qualitative.
2. Projet du cours: Dans ce cours, nous allons passer en revue huit stratégies que
vous pouvez utiliser pour obtenir des informations
plus approfondies que ce qui est évident lorsque vous triez
simplement des données ou les étiquetez. Ce cours s'adresse aux praticiens
avancés et est conçu pour entamer
une conversation. La meilleure façon pour moi d'
intérioriser ce que j'entends et lis est de discuter puis de
résumer mes conclusions. Par conséquent, le projet de classe
pour ce cours est basé sur une ou deux
questions de discussion par stratégie. Ces questions visent
à encourager la conversation fonctionneront mieux si
vous collaborez avec quelqu'un pour en discuter. Si cela n'est pas
possible,
vous pouvez bien entendu également réfléchir vous-même
aux questions. Après avoir
exploré ou réfléchi à ces questions, veuillez en rédiger
un bref résumé. Il n'est pas nécessaire que ce soit
beaucoup, quelques mots. Vous pouvez les publier dans la section des
projets pour susciter encore plus de discussions et obtenir commentaires
sur ce sujet. Je ferai absolument de
mon mieux pour commenter tous les projets de cours
et essayer de donner mon avis. J'ai vraiment
hâte de le faire. Si vous avez
des questions ou des idées ou vous n'êtes pas d'accord avec
l'un des concepts présentés, veuillez me contacter et j'
essaierai de donner mon point de vue
sur vos questions.
3. Données qualitatives : un apprêt: La recherche
qualitative est issue sciences
sociales et comportementales et s'est étendue à disciplines
plus commerciales telles que l'expérience utilisateur et
les services au cours des
deux dernières décennies. La raison de cette
propagation est simplement qu'il est très difficile
et très risqué développer de nouveaux produits et
services sans bien comprendre ce dont
les gens ont réellement besoin. Si vous ajoutez à cela
le fait que les gens ne sont généralement pas très
doués pour articuler les moyens. Eh bien, vous
avez besoin d'une analyse
qualitative des données
dans ces domaines. Qu'est-ce donc exactement qu'une propriété de données
qualitatives ? Eh bien, si nous allons sur Wikipedia, nous pouvons voir qu'une propriété
qualitative est une propriété
observée et qui ne peut généralement pas être mesurée
avec un résultat numérique. En revanche, si nous pouvons
mesurer quelque chose, il s'agira probablement de points de données
quantitatifs. Euh, les données quantitatives
pourraient indiquer que le nombre de chiens de compagnie en Suède en
2022 était d'environ 880 000. Alors que les données qualitatives d'un entretien avec moi sur les chiens en Suède pourraient
ressembler à ceci. Le participant a été surpris qu'il y ait autant de chiens de
compagnie en Suède. Il aurait deviné
que ce serait environ la moitié de ce chiffre. Nous avons donc un sujet similaire, différents types de données et des
perspectives radicalement différentes. Si nous généralisons, nous pouvons dire
que les données quantitatives
nous indiquent ce qui se passe et les données
qualitatives peuvent nous dire pourquoi. Nous savons maintenant ce que sont les données
qualitatives
et comment elles sont liées aux
mesures quantitatives. Parlons d'abord de la manière dont
nous avons accès à de
bonnes données
qualitatives. Les méthodes de collecte de données
qualitatives vont des entretiens aux
groupes de discussion et aux observations. Ces méthodes de collecte de données sont souvent assez
simples. Bien sûr, vous
bénéficierez certainement de la pratique
et de l'entraînement, mais il est relativement
facile de les décomposer en étapes
distinctes et d'expliquer
ensuite à un nul comment procéder,
une chose après le autre, il est
beaucoup plus difficile de décrire comment
passer de ces données à claires, claires et
exploitables qui nous
aideront à comprendre
ce
qui motive et des informations claires, claires et
exploitables qui nous
aideront à comprendre
ce
qui motive et motive les gens. Quelques méthodes de base. Notre récurrence lorsque
les gens essayaient de gérer l'analyse
des observations. Le clustering, par exemple, est l'un de mes favoris. C'est une méthode répandue, c'est la méthode que j'
utilise comme base pour
toutes mes analyses, le regroupement. Sa forme la plus basique consiste simplement prendre quelque chose
que vous avez entendu ou observé, puis vous regroupez cela avec des résultats
similaires. Ensuite, vous passez en revue
toutes vos données jusqu'à ce que des modèles apparaissent
et que vous ayez en quelque sorte terminé. Il s'agit pour moi d'une activité très
gratifiante et, à ma connaissance
et à mon expérience, c'est le meilleur moyen de donner un sens
à de grandes quantités de données d'
observation. Le clustering est un
excellent point de départ. Mais si nous le faisons simplement sans réfléchir de manière
plus systématique et
approfondie, si nous nous contentons d'étiqueter
et de trier nos données, nous risquons de créer des informations qui n'apportent rien de
nouveau et qui ne le sont pas exploitable ou
n'ajoutent tout simplement pas beaucoup de valeur. Nous pouvons faire beaucoup mieux
en
employant consciemment des stratégies visant à
élargir notre perspective. Examinez les problèmes sous un nouvel angle pendant que nous regroupons nos données. L'analyse de données qualitatives
est un métier et vous vous améliorerez avec plus de pratique. En outre, plus vous lisez et
apprenez sur divers sujets, plus
vous serez en mesure d'
analyser
des données qualitatives de manière exhaustive . Tu en sauras juste plus. Parfois, les différentes étapes de l'analyse
qualitative peuvent prendre du temps, ce qui
peut être stressant. Si vous êtes soumis à des contraintes de
temps date limite
d'
un produit ou si vous avez une partie prenante hospitalisée, il peut être tentant de
prendre des raccourcis lorsque effectuez des tâches
telles que le transfert de
données des relevés de notes
vers un regrouper l'espace ou revoir les vidéos
de vos explorations. Mais chaque fois que vous
lisez, discutez, travaillez sur la séparation, rassemblez vos observations. il sera facile et rapide créer une analyse à valeur ajoutée. Il est essentiel de bien maîtriser les bases pour appliquer les concepts
présentés dans ce cours. Si vous débutez dans le
domaine du design ou si vous souhaitez vous rafraîchir
sur le clustering, vous pouvez consulter mon autre
cours, la conception de services, un guide pratique sur la création de
valeur grâce à l'interaction utilisateur. Il s'agit d'un cours pour débutants destiné à
quelqu'un qui n'a pas encore
pratiqué le langage des services, mais qui souhaite s'y
intéresser et mieux le comprendre. Ou tu veux juste
voir comment je fais les choses. Vous apprendrez les
principes fondamentaux du clustering ainsi que de la planification, conception d'un
projet de recherche et comment collecter des données qualitatives
en premier lieu. La prochaine étape est la première stratégie.
4. Stratégie 1 : Travailler ensemble: La première stratégie
n'est pas si compliquée, mais elle mérite d'être réitérée. Pour moi, c'est la chose la plus
importante que je fais pour
améliorer mes recherches. Et cela consiste à travailler ensemble sur l'analyse avec d'autres personnes. de travailler sur ce type est toujours
préférable de travailler sur ce type de
problèmes en groupe. Et je recommande de trouver un groupe diversifié que vous
respectez et avec lequel vous souhaitez travailler. Cela présente plusieurs avantages. Tout d'abord, elle apporte de nouvelles
perspectives et de nouveaux défis. Tout
biais individuel qui pourrait être présent si vous
travailliez seul sur ce point. Si vous n'avez personne pour
remettre en question et vérifier votre travail, il peut être facile de
négliger les problèmes liés à vos découvertes et de passer à
côté de points de vue précieux. Le deuxième
avantage vraiment significatif est qu'il permet de passer de pensée
individuelle à
la pensée de groupe. Si vous commencez par intérioriser le matériel, en
ne faisant que des groupes initiaux et tirant des conclusions
jusqu'à ce que vous
ayez l'impression d'avoir progressé le
plus loin possible par vous-même. Ensuite, si vous vous rendez dans votre groupe et que
vous présentez ce que vous avez
trouvé, vous
inciterez les autres personnes à renforcer votre
compréhension. Je vous garantis que
les allers-retours entre ces États
approfondiront votre analyse. Pour que cela fonctionne, vous devrez établir confiance au sein du groupe
et vous assurer que vous êtes prêt à remettre en question vos propres conclusions en
fonction de celles de vos pairs. Si, par exemple, vous investissez beaucoup d'
émotions dans vos découvertes ou conclusions et
que vous vous
mettez sur la défensive, cela pourrait être une période
très difficile pour vous. Si cela se produit, la
meilleure façon de le gérer est faire preuve d'ouverture et de transparence
avec les membres de votre groupe. Ensuite, dites-leur simplement que c'est
ce que vous ressentez. Il y a peut-être juste un angle
que vous devez explorer avant pouvoir proposer une idée ou
quelque chose comme ça. Comme dans la plupart des domaines, le travail d'équipe est une compétence
qui s'améliore avec la pratique et qui
vaut la peine d'être pratiquée. Pour la première partie
du projet de classe. Réfléchissez à la
façon dont le fait de travailler avec d'autres personnes a changé les résultats de
notre projet. Il n'est pas nécessaire
qu'il s'
agisse de conception de services, ni de recherche. Mais comment le fait de
travailler avec d'autres
personnes plutôt que
de travailler seul a-t-il changé le résultat du travail que vous avez accompli ? En résumé, travaillez avec des personnes, puis répétez rapidement. Vous devriez prendre le temps
de travailler seule sur les données, mais assurez-vous de donner la priorité à lecture de vos
résultats avec d'autres personnes. Après quelques tours, vous trouverez
de bonnes choses.
5. Stratégie 2 : Qu'est-ce que cela signifie-t-il pour moi ?: La deuxième stratégie est, je pense qu'elle a été pour moi au
moins la plus controversée. J'appelle celui-ci. Qu'est-ce que cela signifie pour moi ? Lorsque nous sommes
assis avec nos données, réfléchir à ce que
les participants
ont répondu et à ce qu'ils ont fait. Je veux que vous réfléchissiez à
ces trois questions. Comment est-ce que je
réagis en tant que designer face à la situation ? Quels sont les œufs que j'ai
dans ce qui se passe ? Et de quel côté est mon bras ? Les réponses à
ces questions peuvent aller de vous, en tant que designer, simple fait de faire cela pour de l'argent, sorte que vous ne vous souciez pas d'une façon ou autre de la fin de l'étude. Cela peut vous amener à
être vraiment bouleversé par la situation
des participants. Et vous voulez personnellement y
aller et les aider. n'y a pas de bien ou de mal ici. Mais les réponses à
ces questions
vous renseignent sur la façon dont vous influez sur les
résultats de votre étude en étant influencé par ce que
vous observez. Peut-être êtes-vous prêt à
faire un petit compromis, juste un tout petit peu
avec les résultats pour assurer que toutes les parties prenantes de votre projet sont satisfaites. Ou vous avez la ferme conviction qu'une personne a
un haut niveau moral. Et à cause de cela, vous voulez vous assurer
que cette personne est
vraiment bien représentée. Toutes ces choses vont bien. Ils se produiront parce que nous sommes humains et que
nous ne pouvons rien y faire de plus. La tension vient de
l'idée qu'en
tant que chercheurs, nous devons simplement
être des observateurs neutres. Certains pensent
qu' il est presque
immoral de laisser nos expériences et nos émotions
influencer les résultats d'une étude de recherche et que
nous devrions d'
une manière ou d'une autre nous
efforcer de la rendre aussi impartiale que possible de
permettre à l'étude d'être pure. Quelle que soit la façon dont nous l'envisageons, nous influerons sur les résultats de l'
étude simplement en effectuant l'analyse. Par conséquent, il vaut
mieux être conscient que nous influons sur
les résultats afin de pouvoir nous assurer de le contrebalancer lorsque
cela est nécessaire, ou simplement d'en être
simplement conscient. Ce n'est pas une mauvaise chose et cela fait simplement partie
du processus. Si nous en sommes conscients,
nous pouvons nous assurer de ne pas laisser nos biais s'infiltrer trop dans les données et créer
un produit qui
serait à son tour inutilement biaisé. Quand j'ai lu ce sujet pour la première fois, j'ai été un peu
irritée parce que je pensais que mes opinions et mes expériences ne
devraient faire partie d'aucune étude. Mais rien qu'en y
repensant, il me semble logique que simple prise de conscience de nos préjugés vaut bien mieux que l'ignorance. Pour la deuxième partie
du projet de classe, j'aimerais que vous
discutiez et
réfléchissiez aux points suivants. Comment réagissez-vous à
l'idée que votre participation à ce projet de
recherche modifiera les résultats ? Pour moi, c'est vraiment cool et intéressant
de penser que
quelqu'un d'autre, faisant la même analyse sur les mêmes données
que celles auxquelles j'ai accès, se
concentrerait sur d'autres détails
et trouverait quelques conclusions que je
n'aurais tout simplement pas voulu ou que je n'ai même pas pu.
6. Stratégie 3 : Tout ce qui est des données: Dans cette troisième stratégie, nous nous concentrerons sur
l'enrichissement de la collecte de données elle-même. Que s'est-il passé en dehors de ce qui figure dans
la transcription ? Pouvons-nous compléter ce que
les participants ont dit par
des observations pertinentes sur ce qu'ils ont fait ? Par exemple, les participants sourient à des moments
inattendus de l'entretien. Une autre chose que
nous pouvons rechercher est ce qui se passait
dans les environs. À quoi ressemble l'
environnement ? Ce ne sont là que quelques exemples de données qui peuvent apporter une valeur ajoutée
à vos recherches. L'important ici, c'est que
notre interprétation
de ce qui se passe, de la
façon dont les choses apparaissent est importante notre interprétation
de ce qui se passe, . Cela pourrait nous donner des indices sur
ce qui se passe qui ne ressortent pas immédiatement
de ce qui a été dit. Recherchez par
exemple s'il y a grandes piles de magazines
dans la salle d'attente ? Si tel est le cas, cela peut signifier que les
temps d'attente peuvent être très longs. C'est un exemple plus extrême. Et ce que j'ai
constaté, c'est que s'il y a une vitre pare-balles qui sépare
physiquement les fournisseurs de services
des utilisateurs, cela nous raconte une tout
autre histoire sur la
manière dont le service le fournisseur
voit ses utilisateurs. Apprendre à reconnaître
ce qui est pertinent, ce qui s'inscrit dans l'analyse
continue demande de la pratique et de l'expérience. C'est quelque chose que nous
devons nous rappeler. Faites-le plusieurs fois pour avoir raison. Toute exploration des besoins des utilisateurs vise à trouver des
moyens de créer de la valeur et les
données inattendues susceptibles de contribuer
à cette entreprise seront
toujours les bienvenues. En résumé, considérez les imprévus et l'
environnement dans lequel se trouvent
vos utilisateurs en tant que sources
potentielles d'informations
pour le projet de classe. Je veux que tu te remémores la dernière fois que tu étais dans une salle d'attente. Comment s'est passée cette expérience ? À quoi ressemblait l'environnement ? Qu'est-ce que cela vous apprend sur la
façon dont les fournisseurs agissent alors
que nous pensons à vous et
aux autres utilisateurs et clients dans cette situation ? Réfléchissez-y rapidement
et rédigez le résumé
dans la section du projet. Je vous verrai dans
la prochaine stratégie.
7. Stratégie 4 : De quoi s'agit-il de ce cas ?: Je trouve que celui-ci est plutôt juteux. J'aime bien celui-ci et je
l'utilise tout le temps. Ça s'appelle, de quoi
s'agit-il ? L'idée ici est de
généraliser et de nous assurer que
toute conclusion que nous tirons de ce que nous
entendons et de ce que nous voyons s'applique
à d'autres situations. Si nous pouvons augmenter le
niveau d'abstraction, nous pouvons comparer ce que nous avons vu et entendu dans d'
autres contextes, qui nous donnera de nouvelles perspectives
et une vision plus approfondie. À
toutes les étapes d'un projet, j'ai essayé de me demander comment
généraliser explicitement ce dont j'ai entendu
parler ou
que j'ai vu. Je me suis posé la question : quoi s'agit-il ? Une autre chose à considérer est de
savoir s' il y a d'autres choses que
j'ai entendues ou observées dans différents contextes
qui pourraient être appliquées à la situation que j'
étudie actuellement. Enfin, nous pouvons supprimer
tous les marqueurs. Par exemple, si vous supprimez le mot « Dr » et que vous les traitez plutôt de
spécialistes, qu'en est-il de
votre interprétation de
ce qui se passe pour cette
partie du cours ? projet. J'aimerais que
vous reveniez à l'exemple précédent
de la salle d'attente. Expliquez brièvement cette situation ,
puis généralisez-la
afin de vous aider. Voici un exemple de ma part. La semaine dernière, je suis allée
chercher un colis qui était arrivé dans un supermarché
local. J'ai pris un numéro de repère et j'ai attendu. Pendant que j'étais assise là. Je n'avais rien d'autre à faire, alors j'ai examiné les
autres personnes qui
m'entouraient et ce qu'elles pouvaient faire. Rien d'intéressant en fait. Ils achetaient des sodas et des magazines, ce qui n'était pas
vraiment surprenant. Mais finalement, quand
c'était mon tour, j'ai été appelée mais ils
n'ont pas trouvé mon colis Ils ont
donc dû faire appel à un responsable pour m'aider à
trouver ce colis. Maintenant, je vais
généraliser cette histoire. Cela peut sembler
quelque chose comme ça. La semaine dernière, je suis allée chez
un fournisseur de services. Le service était situé dans un
grand bâtiment commercial. J'ai pris un numéro de repère, je me suis assise là et j'ai regardé les
autres personnes autour de moi. Ils achetaient des biens
destinés principalement à la consommation directe. Rien de spectaculaire. Quand c'était mon tour, il y a eu un problème. La personne qui allait m'aider
à appeler un spécialiste pour me fournir le
service de manière satisfaisante. Maintenant que je
vous ai donné mon exemple, veuillez faire de même pour
votre projet de classe. Décrivez la situation dans
laquelle
vous vous trouvez, puis généralisez-la.
8. Stratégie 5 : Trouver l'anomalie: Trouver l'anomalie,
c'est
généralement intéressant pour les personnes qui s'adonnent
à ce type de travail. Nous sommes très doués pour relier les points et partager le
fait que nous trouvons tout ce qui convient à
un groupe ou à deux. À partir de là, nous pouvons créer une histoire cool et cohérente que nous pouvons raconter à
nos parties prenantes, ce
qui les aidera à
comprendre ce qui se passe. Ce que nous voulons plutôt faire ici,
c'est examiner ce qui ne rentre pas dans le
récit que nous créons. Ce dont je peux être coupable c'est que j'ai tendance à
ne pas
approfondir ces choses et peut-être même
parfois à
les rejeter et à passer à autre chose. Parfois, c'est parce qu'il est
difficile de voir le lien. Et d'autres fois
, il est tout simplement plus
facile d'ignorer
les contradictions mineures dans les données. rejetant comme étant insignifiant. Ce que nous devrions plutôt faire c'est célébrer les
incohérences. Cela ne signifie pas nécessairement que nos conclusions ou nos
idées sont fausses. Cela signifie simplement qu'il existe
des preuves contradictoires. Nous voulons faire des commentaires à
ce sujet afin de pouvoir y
remédier et de nous assurer ne pas manquer quelque chose de vraiment
important. Les contradictions ne sont pas
toujours faciles à repérer Il faut donc y regarder de près et faire un réel effort pour
ne pas les rater. L'image de soi de la personne à qui
nous parlons peut introduire
des
incohérences dans nos données . S'ils veulent protéger
un comportement envers
eux-mêmes parce
qu'ils souhaitaient qu' ils se comportent
d'une manière particulière, dans une situation qui
pourrait ne pas correspondre à d'autres choses qu'
ils disent ou font dans l'étude. Cela peut donc entraîner
une légère contradiction dans les données. Cela peut être très déroutant, mais le reconnaître peut rendre un entretien
vraiment très intéressant. Donc, pour celui-ci, j'aimerais que vous nous racontiez
une époque où vous avez appris quelque chose qui était contraire à ce que vous pensiez être vrai Comment cela a-t-il changé votre
point de vue sur ce sujet ? L'une des choses que les humains sont vraiment méchants en
général, c'est d'accepter
qu'ils se sont trompés. Cependant, si nous voulons
comprendre ce qui se passe, nous devons mettre en pratique
cette compétence, en tirer des leçons et
passer à autre chose ensemble.
9. Stratégie 6 : N'oubliez pas de faire du geste: Nous en sommes déjà à
la sixième stratégie. N'oubliez pas la Gestalt. Gestalt, telle que définie
dans le dictionnaire, est un tout organisé, est
alors perçue comme
étant supérieure à la somme
de toutes ses parties. Où nous trions nos
clusters et créons nos étiquettes. Il est parfois facile d'oublier
qu'il existe une histoire
plus vaste que les clusters de
données individuels que nous
examinons actuellement. Il y a donc un tout plus vaste. Comment tous les éléments du système que nous
étudions s'assemblent-ils ? C'est la vraie question. Comment pouvons-nous nous assurer de saisir l'essentiel de l'ensemble
des clusters ? Une façon efficace de le faire, c'est de
prendre régulièrement des notes sur les thèmes principaux et les
insérer
entre nos modules. De cette façon, nous nous remémorons
l'histoire dans son ensemble. Faire quelque chose de simple
comme ça peut vraiment
nous aider à zoomer sur les détails
et à avoir une vue d'ensemble. Pour ce projet de classe, j'aimerais que vous
réfléchissiez au concept de gestalt. Comment une plus grande attention portée
à l'histoire globale différents clusters
affecterait-elle le projet lequel vous avez travaillé ou sur lequel vous
travaillez actuellement ? est donc une question
à laquelle il faut réfléchir. Je te verrai dans
la prochaine stratégie.
10. Stratégie 7 : Lire entre les lignes: La septième stratégie pour une meilleure analyse
qualitative consiste à
lire ce que nos participants voient entre les lignes. C'est quelque chose
que vous pouvez faire nouveau
lors de votre
collecte de données, et c'est assez similaire à stratégie 3,
tout est des données. Notez quand
il y a un long silence en réponse à une question. Réfléchissez à ce qui n'est pas dit. Quelle est la question sensible
pour le participant ? Le silence peut parfois en dire
long sur la façon dont les choses se passent. Mais gardez à l'esprit
que le silence signifie différentes choses
selon les cultures et les personnes. Cela peut être un signe que
quelqu'un est mal à l'aise. Cela peut être un signe de respect ou simplement le
fait que la personne à qui nous parlons
a besoin d'un peu de temps pour comprendre
ce qui a été dit. Nous devons connaître les îles
surinterprétées et
éviter de les ignorer. Pour le projet de classe, j'
aimerais que tu essaies ce truc. Vous en avez probablement entendu parler. Mais la prochaine fois que vous
parlerez à quelqu'un et que vous poserez une question qui ne reçoit pas de réponse
immédiate, laissez
ce silence s'étendre un peu. Après 7 s, ce qui est long, je peux presque garantir que l'autre personne vous
dira quelque chose, laissant
parfois
plus de temps pour réfléchir et peu de
stress qui en découle un silence plus long peut donner des idées
vraiment intéressantes. C'est donc quelque chose que vous pouvez essayer et, s'il vous plaît,
dites-nous comment cela s'est passé.
11. Stratégie 8 : Rédiger plus: Nous sommes arrivés à la
huitième et dernière stratégie pour une meilleure analyse qualitative. Et c'est pour écrire davantage. Nous devrions considérer l'
écriture comme faisant partie de notre processus d'analyse plutôt que le résultat de ce que nous avons
fait en tant qu'analyse. C'est une façon très
efficace de
réfléchir à la construction de nouveaux modèles en fonction
de ce qui se passe. Nous devons prendre soin de
ce processus d'écriture
et le considérer comme quelque chose de
précieux et de valeur ajoutée. Il y a deux
astuces simples auxquelles j' aime réfléchir
à ce sujet. Tout d'abord, j'aime
créer un titre provisoire pour un projet qui décrit
ce que nous avons appris jusqu'à présent. Ensuite, il vous suffit de mettre à jour
ce titre au fur et à mesure que vous en apprendrez
davantage
sur
le projet, en vous assurant
que les titres reflètent la gestalt dont nous
parlions plus tôt. La deuxième chose est de
réfléchir un peu à ce qui change la langue, la
poussière ou la recherche. Réfléchissez à la différence
entre écrire. Les participants ont
affirmé avoir fait quelque chose et les participants ont
déclaré qu'ils le
faisaient dès
le départ. Pourquoi revendiquent-ils des choses ? me
disent-ils pas simplement la vérité ? Eh bien, la façon dont vous écrivez à propos de vos recherches change la façon dont quelqu'un percevra vos résultats ce qui peut modifier le
résultat de vos résultats. Je vous encourage
à essayer de jouer avec tels
mots pour
changer le sens de vos découvertes et discuter de
ce que fait un langage spécifique. C'est le dernier projet
de classe qui vous laissera également pour ce cours.
Je veux
que vous écriviez sur
quelque chose qui
s'est passé aujourd'hui et que vous changiez le libellé tout en conservant le le contenu de
votre histoire est le même. Qu'est-il arrivé à la façon dont les lecteurs
peuvent interpréter ces textes ?
12. Réflexions finales: J'ai vraiment hâte de
voir vos projets C'est un sujet délicat et je n'
ai certainement pas toutes les réponses,
mais ensemble, nous pouvons
discuter de ce que nous faisons et de ce qui
fonctionne et de ce qui ne fonctionne pas. J'espère que cela
nous permettra de créer une meilleure analyse lorsque nous examinerons nos données
qualitatives. Nous en avons
parlé brièvement tout à l'heure, et je ne veux pas créer une stratégie
complète à
ce sujet, mais assurez-vous de lire beaucoup. Soyez curieux et
assurez-vous de disposer de
plusieurs points de référence que vous pouvez
intégrer à votre analyse qualitative. Cela va vraiment changer
la façon dont vous pouvez interpréter ce que vous entendez et voyez lorsque vous collectez
des données. Si vous avez aimé ce cours, je serais très heureuse
si vous pouviez écrire une critique et l'évaluer
ici sur le site. J'espère que vous avez apprécié ce projet de classe
et que vous avez appris quelque chose de
nouveau dans ce cours. Certaines d'entre elles peuvent vous sembler
très évidentes. Certaines d'entre elles peuvent sembler très contraires à ce que vous
pensiez précédemment. Mais je pense que c'est
le
fait d'avoir une discussion sur
ce sujet qui en vaut la peine. Si vous êtes curieux de connaître d'autres
sujets que moi, j'aimerais que vous sachiez
que j'ai mon podcast, concevoir la révolution des robots, où nous discutons d'une automatisation bénéfique pour les personnes,
la planète et les entreprises. L'un des épisodes traite de ce sujet, comme indiqué
dans la description du cours. Cela étant dit, j'espère vraiment que
vous avez apprécié ce cours et que vous
avez appris quelque chose de nouveau. Et jusqu'à ce que je te
voie passer une bonne journée.
Jacob Magnell, Service Designer, Innovation Strategist
