Gdy użytkownik kłamie - jak wykorzystać rozbieżności w danych do dalszego formułowania hipotez badawczych
Karina Wojdag
Wykorzystując techniki jakościowe badań UX nie zakładamy, iż użytkownicy mogą nie być z nami szczerymi w swoich odpowiedziach. Dopiero skonfrontowanie danych z tych metod z innymi danymi, np. ilościowymi, może ujawnić różnice między tym, co użytkownicy mówią, a tym, jak rzeczywiście korzystają - lub chcą korzystać - z produktu. Jak sprawić, by kłamstwo stało się punktem wyjścia do postawienia adekwatnych hipotez badawczych, które w efekcie pomogą zespołowi podnieść najważniejsze metryki produktowe?
--- ODPOWIEDZI NA PYTANIA ZE SLIDO
Q: Jak Twoim zdaniem obronić sens robienia badań jakościowych? Jakie argumenty (z Twojego doświadczenia) najmocniej przekonały?
A: Na potrzeby dyskusji ze sceptykami mam w zanadrzu dwa rodzaje argumentów broniących ten typ badań: argumenty teoretyzujące i argumenty praktyczne. Tych pierwszych używam, gdy mój interlokutor zarzuca badaniom jakościowym brak sensu z powodu ich niereprezentatywności. “Jak możemy tworzyć hipotezy na podstawie rozmów z kilkoma użytkownikami, skoro tych użytkowników są tysiące!” Tłumaczę wówczas, iż szukanie reprezentatywności w badaniach jakościowych mija się z celem, bo mają one nam objaśniać motywacje i konteksty, których w statystyce szukać próżno - i iż owszem, kilka rozmów to mało, ale i tak o wiele więcej niż zero! Z kolei argumentami praktycznymi próbuję otworzyć oczy niedowiarkom na ich realny potencjał w tworzeniu hipotez produktowych/biznesowych - najchętniej podaję oszałamiające przykłady z rynku (“A wiesz iż Uber bardzo poważnie traktuje badania jakościowe?”).
Q: O badaniach jakościowych mówi się, iż są deklaratywne. Czy to w pewien sposób nie wyjaśnia wszystkich problemów, o których mówisz?
A: Tak, moglibyśmy poprzestać na pogodzeniu się z deklaratywnością - czyli de facto subiektywnością - tych badań, i przez cały czas z powodzeniem używać ich jako metody zdobywania wiedzy o świecie. Nie zmienia to jednak faktu, iż jako badacze dążymy do uwiarygodnienia danych i minimalizowania ich subiektywności, w szczególności w realiach biznesowych, gdzie ostatecznym celem badania jest produkcja wniosków użytecznych biznesowo, w odróżnieniu od badań stricte akademickich. Meta-badanie, o którym opowiadam w swoim wystąpieniu nie ma dużej doniosłości, jest raczej igraszką badacza niepogodzonego z rysą w danych, którą niespodziewanie odkrył - traktuję ją jednak jako wstęp do głębszych rozważań o tym, jak wiele możemy od badaniach jakościowych oczekiwać i gdzie wyznaczyć granicę ich subiektywności.
Q: Na czym dokładnie polega sprawdzenie skróconej treści wywiadu?
A: Ja zrobiłam tak: po transkrypcji wywiadu dokonałam jego streszczenia, pozostawiając te informacje, które były niezbędne dla zrozumienia kluczowych wątków. Taki skrócony wywiad musi mieć sens samodzielnie, bez odwoływania się do pierwotnego wywiadu. Ta skrócona treść była przedmiotem analizy podczas drugiego spotkania z użytkownikiem. Przechodziliśmy ją zdanie po zdaniu, sprawdzając, czy użytkownik “podpisuje się” pod swoimi własnymi odpowiedziami z pierwotnego wywiadu - trochę na zasadzie autoryzacji wywiadu z prawa prasowego.
