ユーザーリサーチデータの分析と統合
一連のインタビューやユーザビリティテストが終わると、リサーチプロジェクトが完了したと思いたくなるものです。しかし、収集したデータを体系的にレビューして理解するプロセスがなければ、貴重なインサイトをテーブルに残してしまうリスクがあります。次のステップは、視野を広げて、**リサーチシンセシス（統合）**と呼ばれるプロセスを通じて発見事項を見ることです。
シンセシスは、収集したすべての情報を、パターンとテーマに整理し、それらのテーマを リサーチインサイト に変換するのに役立ちます。このプロセスの最後には、当初答えようとしていたコアなリサーチ質問への回答と、仮説 を証明または反証する証拠が得られているはずです。
以下は、リサーチセッションを実施している最中とインタビューが完了した後に、分析と統合を成功させるための準備のガイドラインです。
インタビュー中: データを集めてチームと議論する
リサーチデータをキャプチャする際は、観察（ユーザーが何をしていたか、ユーザーが経験している問題として何を見たか／聞いたか）と引用（ユーザーが実際に言ったことを引用符で囲んだ逐語）を文書化することに重点を置きます。早期の解釈（ユーザーが言ったことや行ったことが何を意味すると考えるか）と可能性のある解決策（特定された問題を解決する具体的な方法）にもメモを取りたくなるかもしれません。
リサーチシンセシスの大部分はすべてのデータ収集が終わった後に行われますが、分析はすぐに始められます。各ユーザーインタビューの後に、セッションを観察したチームメイトと印象に残ったことについて振り返ってください。
セッションがまだ記憶に新しいうちにこれらのインサイトをキャプチャすることで、プロセス全体がずっと速く、簡単になります。グループとして観察を議論することは、より思慮深い分析につながり、認知バイアスを減らし、調査している問題空間についてチームが強い共通理解を形成するのに役立ちます。
インタビュー後: パターンとテーマを見つける
ユーザーインタビューデータの統合 アフィニティダイアグラムは、アイデア、引用、観察の集まりからテーマを見つける 1 つの方法です。この手法は、定性データから素早く協働的にインサイトを引き出すのに役立ちます。これは伝統的に、大きな白い壁やホワイトボードに付箋を貼って対面で行われます。GitLab では、Figjam というツールを使ってこの体験をリモートで再現しています。
私たちは Dovetail を使用して、各参加者セッションのメモをキャプチャし、データを統合した結果のインサイトを保存します。リサーチセッションからデータを記録するときは、個人識別情報（名前など）を必ず削除してください。さらに、Dovetail にはプラットフォーム内でメモをハイライト・タグ付けするオプションもあります。
Dovetail のほかに、Figjam はデータの統合と分析を学んでいるときに役立つツールです。
1. メモを Figjam に入れる
メモを Figjam の付箋にそのままコピーしないでください。読み通して、最も顕著な情報を選んで付箋を作ってください。ベストプラクティスは、1 つの付箋に 1 つの情報を入れることです。各貢献者が 1 人の参加者を担当して付箋を作るようにします。このステップの終わりには、各参加者ごとの付箋のグループが揃っているはずです。
2. データをテーマにクラスタリングする
すべての個別メモが Figjam に入ったら、似た付箋を一緒にグループ化することから始めます。使用するテーマは、リサーチの仮説、リサーチのゴール、目的に直接結びつくべきです。これらを Figjam ボードにコピーしておけば、個別の発見事項をより広範なテーマにグループ化する間も意識に留めておけます。統合プロセス全体を通じて、自分やチームに問いかけるべきこの記事に挙げた質問も参照してもよいでしょう。
発見事項をグループ化する可能性のある方法をいくつか挙げます。
同等性: 「この発見事項はあの発見事項と同じ」
関連性: 分析されている体験の同じ領域の周辺、または「この発見事項は、あの発見事項と同時に考慮するのが最適」
階層: いくつかの発見事項によって支持される大きなテーマトレンド、または「この発見事項はあの発見事項の例」
グループ化がまとまり始めたら、各クラスターの付箋を要約するテキスト見出しを追加します。
3. 必要に応じて議論し修正する
意味のあるカテゴリーに発見事項を整理・再整理します。次のステップに進む前に、テーマを調整する必要があるかを確認します。
可能なバイアスも確認する必要があります。「反対側を主張する」ことを試してください。つまり、あなたのリサーチから主要なインサイトに反対するケースを組み立てて、それでも成り立つかを確認します。
4. 発見事項をインサイトに精製する
グループ化に満足したら、発見事項を 実用的または情報的なインサイト に精製し、Dovetail プロジェクトに入れます。発見するインサイトは、リサーチ内の複数のソースから得られるべきです。実施したリサーチの量に応じて、明らかになるインサイトの数は変わるかもしれません。
リサーチシンセシスでの Dovetail の使い方
Dovetail は、GitLab チームメンバーが利用できる強力なツールで、リサーチデータをアップロードし、タグ付けしてインサイトを抽出するのに役立ちます。GitLab チームメンバーは独自のカスタムタグを作成することも、UX リサーチチームの GitLab Global Tags や GitLab Section Tags のセットを使うこともできます。Global Tags の詳細やカスタムタグ作成の役立つヒントは、Documenting Research Insights in Dovetail ハンドブックページにあります。
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