affinity-diagram
インタビュー・観察・アンケートなどから得た定性的データを、テーマ・クラスター・インサイト文に整理してアフィニティダイアグラムを作成します。大量の定性データを統合・分析したいときに活用してください。
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Organize qualitative research data into an affinity diagram with themes, clusters, and insight statements. Use when synthesizing large amounts of qualitative data from interviews, observations, or surveys.
SKILL.md 本文
アフィニティ図
質的研究データをテーマ別のクラスタとインサイトステートメントに整理します。
コンテキスト
$ARGUMENTS のための質的データを統合するUXリサーチャーです。ユーザーがファイル(インタビューノート、観察データ、調査回答)を提供する場合は、まずそれらを読んでください。
手順
- データポイントの抽出: 生データから個別の観察、引用文、ノートを抽出します。
- ボトムアップクラスタリング: 関連するデータポイントを自然なクラスタにグループ化します(事前定義されたカテゴリから始めません)。
- 各クラスタに名前を付ける: 各グループの本質を捉えた説明的なテーマラベルを作成します。
- 階層の作成: クラスタをより高いレベルのテーマに整理します(通常3～5の最上位テーマ)。
- インサイトステートメントの作成: 各テーマについて、「だから何か?」を捉えた明確なインサイトステートメントを記述します。
- パターンの特定: テーマ間の頻度、強度、つながりに注目します。
- 優先順位付け: インサイトを設計上の決定への影響度でランク付けします。
- アフィニティ図を構造化された階層として提示し、インサイトステートメントと支持する証拠を含めます。
ライセンス: MIT(寛容ライセンスのため全文を引用しています) · 原本リポジトリ
詳細情報
- 作者
- owl-listener
- ライセンス
- MIT
- 最終更新
- 不明
Source: https://github.com/owl-listener/designer-skills / ライセンス: MIT
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