メンタルモデリング
メンタルモデルとは、システムがどのように動作するかについてユーザーが真実だと信じていることです。この定義には指摘するに値する 2 つの含意があります: ユーザーのメンタルモデルが実際にはデザイナーの意図（または製品の現在のレイアウト）とずれている可能性があること、そして同じインターフェースや製品を与えられても、それぞれの個人がやや異なるメンタルモデルを持つ可能性があることです。
ニールセン／ノーマングループは次のように述べています:
「メンタルモデルは、ヒューマン・コンピュータ・インタラクション（HCI）における最も重要な概念の一つです」、そして*「ユーザーが UI について知っていると信じていることは、彼らがそれをどう使うかに強く影響します」*。
メンタルモデリングスタディは、製品がどのように動作するかについてのユーザーの信念に関する情報を収集することを目的としています。特に情報アーキテクチャやナビゲーションを扱う場合に一般的です。
メンタルモデリングスタディをいつ行うか
メンタルモデリングスタディは製品ライフサイクルのどの時点でも実施できますが、コンセプトがまだより柔軟な状態にある初期に最もインパクトがある傾向があります。よくあるユースケースは、メニューやサブメニューなど、製品のナビゲーションを設計または再設計する場合です。
実際、メンタルモデリングは製品のどの部分でも - あるいは製品全体でも - 明確にするのに有用なエクササイズになります。
メンタルモデリングのアクティビティの種類
メンタルモデリングに使用できるエクササイズはいくつかあり、それらの主なタイプから多くのバリエーションがあります。このページでは、カードソートと認知マッピングという 2 つの主要タイプについて説明します。
カードソート
カードソートは、ユーザーが項目のセットをどのようにグループ化するかを発見するための、UX リサーチで非常に一般的な手法です。たとえば情報アーキテクチャを設計する際に使われます。カードソートは、参加者が関連する用語のあるカードのデッキを山に分類することで、メンタルモデルを明らかにします。これは対面でインデックスカードを使うか、デジタルホワイトボードツール（例: Figjam）を使ってバーチャルに実施できます。
最終的に、参加者が何らかの形で一緒に属すると信じるカードや用語を含む山のセットができます。参加者に各グループに名前を付けてもらったり、彼らが考えた新しい用語で複数のグループを組み合わせたりすると、よく役立ちます - これは多層的なナビゲーションモデルを決定する際に特に有用です。
モデル化しようとしている空間の柔軟性に応じて、一部のカードを空白のままにして、ユーザーが自分の用語を追加できるようにすることができます。これは自分のメンタルモデルのギャップを発見する素晴らしい方法になりますが、結果にノイズを導入する可能性もあります。
認知マッピング
ニールセン／ノーマングループによれば、認知マッピングはメンタルモデルのすべての視覚的表現を指す包括的な用語です。彼らのこのリンクは、さまざまな種類のマップ（例: 認知マップ、マインドマップ、コンセプトマップ）と各メソッドが特に有用な場面について見つけるための優れたリソースです。
その本質的に、認知マッピングは調査しているシステムや関心領域の視覚的表現をユーザーに作成してもらうことを含みます。マッピングアクティビティを設計する際に考慮すべき変数がいくつかあります:
構造
ドメインのコンテキストは、マッピングエクササイズでどんな種類の構造を使うかを決定するのに役立ちます。たとえば、「settings」というメニュー項目の下にあるすべてのものを探索するなど、厳密に階層的な空間に焦点を当てている場合は、メニュー構造のレベルを示す視覚的表現を提供したいかもしれません。より抽象的なものの場合は、ブランクのキャンバスで十分かもしれません。
関係性
カードソートでは、私たちは「名詞」のみ - つまり、操作するオブジェクトや項目 - を扱います。マッピングでは、「動詞」 - つまり、名詞間の関係 - も導入できます。動詞は通常、矢印（ラベル付き）で表現されるか、名詞とは形状（たとえば、円対正方形）で区別されます。オブジェクト間の関係に関する情報を集めることは、システムを通じたデータフローや組織構造などの、より複雑なシステムを理解することを目的としたスタディで非常に有益です。
語彙
マップで使う語彙のすべてを提供するか、その一部か、あるいはまったく提供しないかという選択肢があります。提供する適切な単語セットを選ぶことは、スタディの結果に大きな影響を与えます。設定の例では、その単語のみを使うかもしれません。冷蔵庫をどのように整理するかについてのスタディでは、いくつかの基本的な項目やタイプが提供されるかもしれません。他のケースでは、データが製品を通じて移動するときの異なる製品間の関係を理解するなど、より大きな名詞と動詞のリストが必要かもしれません。
これらの変数を追求しているリサーチ目標と調和させることが重要です。よく設計されたマッピングアクティビティは、ユーザーのメンタルモデルに大きなインサイトをもたらし、製品の計画と実装に大きなポジティブな影響を与えることができます。
以下は、認知マッピングを使った最近のメンタルモデリングスタディで使用したセットアップです。顧客が毎日扱うさまざまな種類のワークアイテムをどう整理するかを集めたいと思いました。特定の名詞と動詞を念頭に置いていたので、それぞれの領域を事前に埋めましたが、必要に応じて参加者が自分のものを追加できるようにしました。
メンタルモデルの分析
メンタルモデルスタディの可変的な性質（上で述べたとおり）のため、メンタルモデリングアクティビティの結果を分析する公式は一つではありません。しかし、スタディの結果を分解する際に探すべき共通のテクニックや事柄がいくつかあります。
カードソートの分析
カードソートの分析はかなり率直です。互いに同じ山に現れた用語を見て、参加者全体でカウントできます。これにより、項目がどれだけ「近い」かを示す数値（類似度スコアと呼ばれる）が得られます。たとえば、用語 A と用語 B が常に同じ山にソートされた場合、類似度スコアは 100% になります。
さらに、カードのグループの名前や用語を収集した場合、それらの親用語を相互に比較できます（たとえば、どのグループ名がより頻繁に現れたか）、また各グループの下にどの項目が属したかを比較できます。
コンセプトマップの分析
コンセプトマップの分析はそれほど明確ではありません。利用可能なテクニックは、マップの構造によって異なります。ここでは、セグメンテーションとネットワークグラフという 2 つの方法を取り上げます。
セグメンテーション
セグメンテーションを行う方法はいくつかありますが、本質的にはセグメンテーションは、マップの形状を見て、まとめてグループ化される傾向のある項目や名詞のクラスターを見つけ、それがマップの残りの部分との弱いリンク（そのグループへの／からの接続が少ないこと）を形成することについてです。
このような共通の名詞を共有し、レビューする多くのマップにわたって現れるクラスターを見たら、それはマップの一部を何らかの方法でセグメント化できることを示す指標です。それは特定のワークフロー、サブプロセス、または他の何かかもしれませんが、通常は注目に値します。たとえば、製品ライフサイクルのコンセプトマップを調べると、プロセスの一部を特定する「計画」、「実行」、「検証」などのセグメントを見つけるかもしれません。
以下は、セグメンテーションプロセスの例で、3 つのステップに分解されています。左から右へ、生のマップから始まり、それをクリーンアップし、他と隔離されたマップの領域を見ることができます（正方形で囲まれています）。
ネットワークグラフ
名詞と動詞（オブジェクトと関係）の両方が記録されているコンセプトマップでは、ネットワークグラフを作成できます。これは、各名詞をノード、各動詞をエッジとして扱い、すべての名詞-動詞-名詞の関係を記録することで行われます。これには、マップを調べて表現されたすべての固有の関係を集計することが含まれます。
最終的にこのようなものになります:
これは、GitLab で異なるワークアイテムについて行われた同じメンタルモデルスタディからのものです。各青い円はノードまたは名詞を表し、円のサイズはグラフ内の他のノードとの関係の数に対応します。
グラフを構築したら、そのグラフ内のノードを解釈するためのよく定義された指標があります:
- 接続: ノードが他のノードに持つ接続の数。
- 関連性: 各ノードの関連性は、接続数と、接続されているノードの関連性に基づきます（その関連性は、それらの接続に基づきます）。
- 仲介性: ノードが 2 つのノード間の最短経路上に位置する回数。
- 近接性: ノードがネットワーク内の他のノードにどれだけ近いか、またはノードから他のノードに平均何ステップで到達するか。
- コア性: ノードが属するネットワークの層を示します。最も高いインデックスを持つ層がネットワークのコアです。
これらの計算を自動的に行うツールが通常見つかりますが、公式は簡単なインターネット検索で容易に入手できます（onodo.org はかなりアクセスしやすいツールです）。結果の視覚的理解を提供するだけでなく、これらの計算を行う利点の一つは、収集したすべてのコンセプトマップにわたって目立つ（および目立たない）オブジェクトのより深い理解が得られ、スタディに関連する「コア」となるコンセプトや名詞を得られることです。
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