Использование качественного сравнительного анализа (QCA) в удаленных юзабилити-тестах (Сергей Розум, ProfsoUX-2018) — различия между версиями
Материал из 0x1.tv
StasFomin (обсуждение | вклад) (Batch edit: replace PCRE \{\{youtubelink\|([^\}]*)\}\} with {{youtubelink|\1}}{{letscomment}}) |
StasFomin (обсуждение | вклад) |
||
[[File:{{#setmainimage:Использование качественного сравнительного анализа (QCA) в удаленных юзабилити-тестах (Сергей Розум, ProfsoUX-2018).jpg}}|center|640px]]
{{LinksSection}}
* https://2018.profsoux.ru/papers/qca-usage
<!-- <blockquote>[©]</blockquote> -->
{{vklink|1103}}
{{fblink|2109259325993744}}
<references/>
<!-- topub -->
{{stats|disqus_comments=0|refresh_time=2018-0710-04T21:22:1619T23:35:38.120683562755|vimeo_plays=5672|youtube_comments=0|youtube_plays=09}}
[[Категория:ProfsoUX-2018]] | |||
Версия 20:35, 19 октября 2018
- Докладчик
- Сергей Розум
Доклад рассчитан на профессиональных UX-аналитиков, которые часто используют удаленные тесты в работе.
Сейчас все известные методы оценки критичности интерфейсных проблем завязаны на экспертной оценке. Критериев для оценки проблемы может быть больше и меньше, анализ может быть коллективным, слепым или контекстным, но все равно все зависит от опыта аналитика.
На это есть свои причины: большое количество возможных связей, сложность в выборе одной оценки, несколько разных метрик для результата.
Что важнее: время или успешность? А может удовлетворенность? Как вообще оценивать частоту, если выборка качественная?
Мы в Фабрике Юзабилити решили обратиться к опыту научных исследований, чтобы попробовать ответить на эти вопросы и представляем результат нашего труда — методику качественного сравнительного анализа для критичности интерфейсных проблем. Качественный Сравнительный Анализ (QCA) — методика довольно молодая. Но ее уже широко применяют в маркетинге, политике и социологии для тех исследований, где малая выборка не позволяет использовать количественные методы, но опираться исключительно на качественный анализ не хочется.
Качественный сравнительный анализ основан на более глубоком понимании причинно-следственных связей и помогает нам понять саму механику влияния проблем на результат. Используя эти особенности QCA, мы смогли выработать новую методику для оценки критичности проблемы.
В докладе я подробно расскажу о данном методе, его возможностях, сильных и слабых сторонах и покажу, как его можно использовать на реальных данных.
Видео
Посмотрели доклад? Понравился? Напишите комментарий! Не согласны? Тем более напишите.
Презентация
_%D0%B2_%D1%83%D0%B4%D0%B0%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D1%8E%D0%B7%D0%B0%D0%B1%D0%B8%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%B8-%D1%82%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%85_(%D0%A1%D0%B5%D1%80%D0%B3%D0%B5%D0%B9_%D0%A0%D0%BE%D0%B7%D1%83%D0%BC,_ProfsoUX-2018).jpg)
Примечания и ссылки
Plays:81
Comments:0