Föreläsning 2: Datainsamling - Observation, enkät, intervju. Att läsa: Kapitel 2 och 3 i Stone et al.: User Interface design and evaluation

Relevanta dokument
Föreläsning 2: Datainsamling - Observation, enkät, intervju. Att läsa: Kapitel 2 och 3 i Stone et al.: User Interface design and evaluation

Föreläsning 2: Datainsamling - Observation, enkät, intervju. Att läsa: Kapitel 2 och 3 i Stone et al.: User Interface design and evaluation

Föreläsning 2: Datainsamling - Observation, enkät, intervju. Att läsa: Kapitel 7 i Rogers et al.: Interaction design

Föreläsning 2 Enkäter och intervjuer

Frågetekniker. Föreläsning 3, Utvärderingstekniker MDI, Lena Palmquist 1. Än en gång: JEdit (Py Kollberg) Loggning. Tolkande dataanalys

3/30/12. Föreläsning 2: Datainsamling - Observation, enkät, intervju. Stjärnmodellen. Översikt. Analys. Prototyper Krav. Design

Föreläsning 2: Datainsamling - Observation, enkät, intervju. Att läsa: Kapitel 7 i Rogers et al.: Interaction design

Beteendevetenskaplig metod. Metodansats. För och nackdelar med de olika metoderna. Fyra huvudkrav på forskningen Forskningsetiska principer

Datainsamling Hur gör man, och varför?

Li#eratur och empiriska studier kap 12, Rienecker & Jørgensson kap 8-9, 11-12, Robson STEFAN HRASTINSKI STEFANHR@KTH.SE

Fö 2: Designprocessen. Projektet. Design är... Forts. projektet

Kvalitativ intervju en introduktion

FOKUSGRUPPER METOD FÖR KVALITATIV DATAINSAMLING ETT SÄTT ATT SAMLA IN KUNSKAP

Föreläsning 3 Användare, uppgift och omgivning. Kapitel 3-4 i Stone et al.

Dr. Gustav Taxén MDI-Gruppen, CSC / VIC-Sthlm gustavt@kth.se

Kvalitativ metodik. Varför. Vad är det? Vad är det? Varför och när använda? Hur gör man? För- och nackdelar?

Föreläsning 4 Identifiera krav och behov. Att läsa: Kapitel 10 i Rogers et al.: Interaction design

Metoder för datainsamling

Fastställa mål. Daniel Bosk. goals.tex :33:45Z danbos

Hur, när och till vad använder personer sin smarta telefon eller surfplatta? Personers medievanor på mobila enheter.

Datainsamling. Daniel Bosk. data.tex :33:45Z danbos

Föreläsning 2: Introduktion till utvärdering varför ska vi utvärdera?

Religionsvetenskap II Delkurs 2: Teori och metod

UTVÄRDERING - VAD, HUR OCH VARFÖR? MALIN FORSSELL TOVE STENMAN

Föreläsning 6: Analys och tolkning från insamling till insikt

Föreläsning 2: Introduktion till utvärdering varför ska vi utvärdera?

Föreläsning 10: Introduktion till utvärdering. Rogers et al. Kapitel 12

Föreläsning 11, Planera utvärdering. Att planera utvärdering. Vetenskapliga experiment. Kapitel i kursboken

Metoder för datainsamling. Metoder för datainsamling. Kvalitativa intervjuer, urval. FoU-utbildning för närsjukvårdens medarbetare

Intro utvärdering

Redigeringsteknik och postproduktion

Agenda A. Kunskapsteori B. Paradigm C. Syfte D. Kunskapsprodukter E. Forskningsprocessen F. Kunskapsprojektering G. Kunskapsprojektering och uppsatsen

Kursens syfte. En introduktion till uppsatsskrivande och forskningsmetodik. Metodkurs. Egen uppsats. Seminariebehandling

Föreläsning 5: Analys och tolkning från insamling till insikt. Rogers et al. Kapitel 8

Frågeformulärskonstruktion

Medieanalys 3. Hur, när och till vad använder personer sin smarta telefon eller surfplatta? Personers medievanor på mobila enheter.

Att intervjua och observera

Checklista för systematiska litteraturstudier 3

Checklista för systematiska litteraturstudier*

Mobiltelefoner, datorer, läsplattor och andra kommunikationsmedel får inte användas.

Frågebaserade metoder. Metoder för att identifiera användarkrav

Interaktionsdesign som profession. Föreläsning Del 2

Sluta gissa börja testa workshop alla pratar ux, 28 nov 2013

Vetenskaplig metodik

Laboration 3: Urval och skattningar

Intervjumetodik. Fördjupad forskningsmetodik, allmän del, vt Mikael Nygård, Åbo Akademi

Olika datainsamlingsmetoder

Att förstå användaren. Annakarin Nyberg

Essä introduktion till hur man skriver en akademisk essä

Idag. Prototyper och användbarhetsutvärdering. Vad prototyper prototypar. Olika sorters prototyper. Del 2 Prototyper Utvärdering Analytisk Empirisk

Uppsats i MDI En reflektion över designarbetet i tidigare inlämningsuppgift

Användningstest i praktiken

Rubrik Examensarbete under arbete

Undersökning gällande kommuners vattenskyddsområden/bestämmelser. Genomförd mars 2013

Forskningsprocessen. Forskningsprocessen. Forskningsprocessen. Forskningsprocessen Falun feb 2017 Björn Ställberg

KUNDUNDERSÖKNING MAJ 2012

Observationsmetoder. IT-universitetet MariAnne Karlsson

Föreläsning 4, Användbarhet, prototyper

Kvalitativ metod. TDDC72 VT 2014 Amy Rankin

Checklista. Hur du enkelt skriver din uppsats

Probleminventering problemformulering - forskningsprocess Forskningsdesign. Eva-Carin Lindgren, docent i idrottsvetenskap

Rapport Brukarundersökning personer med funktionsnedsättning (LSS) 2012

Observation som metod för att identifiera användarkrav. Olika observationsmetoder

Skriv uppsatsens titel här

Tillgängligheten för klienter inom enheten ekonomiskt bistånd rapport

Forskningsprocessen. Forskningsprocessen. Forskningsprocessen. Forskningsprocessen Falun feb 2018 Karin Lisspers Anneli Strömsöe

för att komma fram till resultat och slutsatser

Fältstudier. Rósa Guðjónsdóttir

PITEÅ KOMMUNS ANVISNINGAR FÖR KVALITETSARBETE

Urval och insamling av kvantitativa data. SOGA50 16nov2016

Användbarhetstestning

Föreläsning 4: Designprocessen

Kommunikation. Tieto PPS AH086, 3.2.1, Sida 1

OBS! Vik och riv försiktigt! TRENDS IN INTERNATIONAL MATHEMATICS AND SCIENCE STUDY. Elevenkät. Årskurs 4. TIMSS 2015 Skolverket Stockholm

TDDC72 Kvalitativ Medod Seminarie 2

Föreläsning 7: Kognition & perception

Kvalitativa metoder I: Intervju- och observationsuppgift

HANDLEDARUTBILDNING LÄSLYFTET KOLLEGAHANDLEDNING I GRUPP LÄRANDE SAMTAL

För Godkänt krävs minst 70% av maxpoängen i kvalitativ metodik och minst 70% av maxpoängen i kvantitativ metodik.

Why you should love statistics - Alan Smith. Hur väl känner du till ditt område? Vet eller tror du?

Kursplan - Grundläggande svenska som andraspråk

Användbarhetstestning. Användbarhetstestning. Användbarhetstestning vs heuristisk utvärdering. Varför testa?

Förbättra er säkerhetskultur med Säkerhetsvisaren. Britt-Marie Larsson

LOGISTIKSYSTEM FÖR SNABBA HJULET AB UTVECKLINGSPROCESS BASERAD PÅ DR. DEBORAH J. MAYHEW S THE USABILITY ENGINEERING LIFECYCLE

Att skriva en språkvetenskaplig uppsats. Ingmar Söhrman

FRÅGEFORMULÄR OCH KODNING

Uppföljning av studerande på yrkesvux inom GR 2010

Föreläsning 5: Fastställa krav varför, vad och hur

Business research methods, Bryman & Bell 2007

+ + ESS 2002 A K. Den europeiska socialundersökningen

Utvärdering. 6 november 2002 Kap 10-11, , 13.5

Hur gör de egentligen?

Föreläsning 3: Mer om utvärdering, Inspektionsmetoder kan man utvärdera utan användare?

Föreläsning 1: Interaktionsteknik, Introduktion. Att läsa: Kapitel 1-2 i Rogers et al.: Interaction design

Survey and analysis of morningpapers

innocent Cookie Policy

Strukturering och Planläggning

Att designa frågor och svarsalternativ

Hur eleverna trivs i grund- och gymnasiesärskolan, 2012

Koppling mellan styrdokumenten på naturvetenskapsprogrammet och sju programövergripande förmågor

Transkript:

Föreläsning 2: Datainsamling - Observation, enkät, intervju Att läsa: Kapitel 2 och 3 i Stone et al.: User Interface design and evaluation

Stjärnmodellen Analys Utvärdering Implementation Prototyper Krav Design 090327 Datainsamling 2

Observation Direkt eller indirekt Fokus vet man vad man ska leta efter? Tillgänglig utrustning Tidsaspekter Användarnas upplevelser Observatörens inblandning 090327 Datainsamling 3

Loggning Programvara som registrerar allt som görs stör relativt litet loggfiler kan delvis analyseras automatiskt större datamängder kan hanteras interaktionen kan spelas upp i efterhand 090327 Datainsamling 4

JEdit (Py Kollberg) 090327 Datainsamling 5

Screencast-verktyg ScreenCam Captivate Camtasia Camstudio Studio (MS) 090327 Datainsamling 6

Datainsamlingstekniker: Hur man väljer bestäms av: Hur data ska analyseras Hur data samlas in Utrustning att använda Hur man ska accepteras Hur man hanterar känsliga frågor 090327 Datainsamling 7

Analys av data Kvalitativa data - tolkade och använda för att berätta om det som observerats, ger förståelse Kvantitativa data - insamlade från interaktion och video. Presenterade som värden, tabeller, diagram och grafer, behandlas statistiskt 090327 Datainsamling 8

Tolkande dataanalys Leta efter nyckelhändelser som styr användarnas aktivitet Leta efter mönster i beteenden Jämför resultaten av olika tekniker Rapportera på ett relevant sätt Ta med citat, bilder, anekdoter 090327 Datainsamling 9

Leta efter mönster Kritiska händelser Content analysis Discourse analysis Kvantitativ analys, dvs statistik 090327 Datainsamling 10

Utfrågningstekniker Intervjuer strukturerade flexibla halvstrukturerade prompted 090327 Datainsamling 11

Att planera en intervju Introduktion Uppvärmning Ordning Avrundning Avslutning Kom väl förberedd! 090327 Datainsamling 12

Intervjuer, att undvika: Långa frågor Sammansatta meningar Ett språk som är svårt att förstå Ledande frågor Omedvetna vinklingar, könsstereotyper 090327 Datainsamling 13

Probes - sonderingar Probes - för att få mer information, vill du tillägga något? Prompts - hjälp på traven, kan vara att få hjälp att komma ihåg ett namn Får inte leda till vinklingar För mycket får deltagaren att försöka gissa rätt svar 090327 Datainsamling 14

Djupintervju Använd: öppna frågor neutralt formulerade frågor enkla, konkreta frågor en fråga i taget tystnad, tid för eftertanke 090327 Datainsamling 15

Djupintervju forts. Undvik: provocerande frågor varför-frågor (kan uppfattas som ifrågasättande eller tillrättavisande) hypotetiska frågor påståenden 090327 Datainsamling 16

Gruppintervjuer Kallas även fokusgrupper Vanligt med 3-10 deltagare Ger ett brett åsiktsunderlag Måste styras: - alla ska bidra - ingen ska dominera - alla frågor ska beröras 090327 Datainsamling 17

Enkäter Öppna eller slutna frågor Slutna lättast att analysera, kan automatiseras Kan nå stora grupper På papper, via e-post eller webben Elektroniska varianter lättast att hantera 090327 Datainsamling 18

Riktlinjer Enkelhet i språket Entydiga frågor Precisera tid och rum Ej ledande frågor Undvik (dubbla) negationer Försiktighet med kunskapsfrågor En fråga åt gången Ett svar åt gången 090327 Datainsamling 19

Riktlinjer forts. Ej omotiverat långa frågor Minnesfaktorn Sparsamt med hypotetiska frågor Undvik känsliga frågor Motivera omotiverade frågor Socialt önskvärda svar Svarsalternativ ömsesidigt uteslutande Svarsalternativen uttömmande Symmetri och rangordning 090327 Datainsamling 20

Skalor Likert påståenden håller med-neutral-håller inte alls med Även 1 2 3 4 5 Semantic differential I ändarna t ex svårt - lätt, tråkigt - roligt 090327 Datainsamling 21

Likert-skala 090327 Datainsamling 22

Hur får man bra respons Syftet ska vara tydligt Garantera anonymitet Enkäten ska vara genomarbetad Eventuellt en kortversion om den ordinarie uppfattas för lång Bifoga frankerat svarskuvert Uppföljningar Någon typ av ersättning 40% svarsfrekvens är bra, 20% är ofta acceptabelt 090327 Datainsamling 23

Avskräckande exempel 1 1) Brukar du påbörja projekt hemma som du aldrig slutför? o Någon gång har jag kört fast, men det brukar lösa sig. o Jo, en del är för svårt, det måste jag medge. o Nej, jag har insett mina begränsningar och påbörjar inga egna hemmafixarprojekt. 090327 Datainsamling 24

Avskräckande exempel 2 2) Kan du tapetsera? o Ja, det kan väl alla? o Ja, om jag får hjälp. o Nej. 090327 Datainsamling 25

Avskräckande exempel 3 3) Ditt vardagsrum behöver förnyas. Vad gör du? o Kan Ernst så kan jag. Det är väl bara att kavla upp skjortärmarna och sätta igång och helrenovera. o Med lite färg kommer man långt. Jag börjar med att måla om. o Kontaktar en inredningsarkitekt. 090327 Datainsamling 26

Avskräckande exempel 4 4) Hur många mobiltelefoner har du haft? o Ingen. o En. o Ett par stycken. o Fler än tio. 090327 Datainsamling 27

Avskräckande exempel 5 5) Hur stort förtroende har du för UMEVA? o Mycket stort o Ganska stort o Ganska litet o Mycket litet 090327 Datainsamling 28

Avskräckande exempel 6 6) Hur många gånger har du varit i kontakt med UMEVA det senaste året? o 1 gång o 2-3 gånger o 4 gånger eller fler o Har inte varit i kontakt med UMEVA 090327 Datainsamling 29