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作者：裘才宝。作者授权早读课发表，转载请联系作者。公众号：用户研究社（：UXD-JointLab）

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本文的目录为：

一、定性数据分析面临哪些困难？

二、定性研究的目标是什么？

三、好的定性数据分析结果长什么样？

四、四步搞定定性数据分析

五、小贴士

访谈中作为一个非常基础的的研究方法，依然有许多坑。今天就分享其中一个坑：

定性数据收集完以后，如何分析？

一、定性数据分析面临哪些困难？

通过访谈、观察等定性研究方法获得的数据具有以下的一些特点：

• 来源多看到、听到、感受到的信息都可以作为我们的数据，这很容易就造成数据过载，让人望而生畏。
• 形式杂访谈中常见的记录方式有纸笔、录音、录像和照片等，使收集到的数据处于一种杂乱的零散的状态
• 逻辑乱获取的数据是一些零星、非结构化的行为、观点和态度，中间的逻辑关系混乱。

• 定性数据的这些特点，使得定性数据分析变得困难，变的似乎没有一个标准的流程，使定性数据分析更像一门艺术。

  二、定性研究的目标是什么？

  定性研究作为一个基础的研究方法，依然活跃在社会科学中。

  它的理论依据是：

  虽然用户的行为的影响因素有很多很多，但是用户的一些底层的基本的模式是类似的，如基本认知、需求、态度、价值观等，这些模式可以且适合通过深入的定性研究获取，这样使得从小样本窥见模式成为可能。

  定性研究的目标：

  找出这些个体与产品、环境交互时候的模式即人－机－环，然后产生能够启发产品设计和产品运营的分析，最后形成一个问题－原因－解决方案的完整的研究结果。

  三、好的定性数据分析结果长什么样？

  平常在写定性研究报告的时候，相信各位宝宝经常有这么一种感觉：感觉已经使出洪荒之力，但是报告依然是空白的。这主要原因是不知道一个好的定性报告的组成。

  一个好的定性数据分析结果分为两个部分：

  • 模式／框架／模型即针对研究的用户或者研究的产品，得出一个专门的模式／框架／模型，提出新的理论（下文会介绍相关的模型）。
  • 证据链即针对该模式／框架／模型，提出相关的证据链，可以是故事，可以是引用，让这个新的理论更加有理有据，有血有肉。

  • 四、四步搞定定性数据分析

    终于到最核心的地方了。

    定性数据分析的过程基本上可以分为编码、亲和图、形成模型、填充引用四个部分。

    1编码

    编码就是将文本（非文本类转录为文本）的各个片段进行简单直接的描述，通过这个描述来直观的区分每组的不同定义。

    这个描述的词就可以称为：代码。这种代码的获取方式既可以自上而下的，也可以自下而上的。

    自上而下：编码的时候大部分的编码项是在编码之前就已经有了，即事先构建一个代码库。这个代码库其实就是研究预期，预期从此次访谈中获取哪些内容。

    自下而上：编码的时候所有的代码是从原始材料中提取出来的。

    如何挑选合适的编码方式呢？

    个人的使用建议：采用结合自上而下和自下而上的编码方式。

    原因是研究员在做研究的时候的，肯定有假设，根据这个假设可以预估可能会收集到的的某些信息。这个时候就可以根据这些假设获取预先进行编码项的编制，即自上而下，从而更好的把握我们的研究过程，而且更加结构化，更加油目的性。

    而对于定性研究来说，它和定量研究相比最大的优点是其在研究的过程中能够发现研究员之前不知道的一些信息，这个时候可以增加新的编码项，即自下而上。

    2亲和图分析

    编码完成以后就需要对这些描述进行亲和图分析以重新组织材料了。

    亲和图分析就是把数据做成小卡片，进行归类，使得数据可视化，从而更好的找出数据之间的逻辑关系。

    什么是逻辑，逻辑就是指描述事物之间的关系，即先后关系、因果关系、时间关系，空间关系、相关关系等等。

    图片来源于网络，侵删

    3形成模型

    对编码的数据进行亲和图归纳分类，我们就可以得出相关的模式／框架／模型了。

    常见的一些模型有：

    • 线性流程图

    • 使用场景：概念之间存在因果关系和时间关系，并且在重要决策点上有多个选择。如找货流程。

      • 循环流程图

      • 使用场景：概念之间存在因果关系和时间关系，并且前后反复影响。如产品体验流程。

        • 网状图

        • 使用场景：一个核心概念引发的多个不同层次的概念，并且概念之间的关系比较复杂。如概念图。

          • 韦恩图

          • 使用场景：所有的核心概念两两都相关，互相影响。如常见的三边关系。

            • 2*2矩阵图

            • 使用场景：数据间可以通过一些核心的维度进行分类，可通过这种分类展示其中的可能的因果关系。如业务梳理。

              • 空间地图

              • 使用场景：概念之间存在空间关系的。如服务的触点盘点。

                • 分类系统图

                • 使用场景：当概念的关系存在并列和包含的关系的时候。如网站的架构图。

                  4填充引用

                  对核心的数据形成模型以后，定性数据分析最核心就完成了。接下去做的就是将这个模型填充，变得有理有据，有血有肉。

                  这样做的原因有两个：

                  1使模型更加丰满具备吸引力

                  2使模型更加具有说服力

                  常见的一些填充引用的方法有：

                  • 用户画像
                  • • 故事版

                    • 图片来源于网络，侵删

                      • 用户原话引用

                      • 用户：这个软件我用着很方便，因为xxxx

                        在定性研究中，填充引用这一环更多使用的是用户原话引用，其次是故事版，最后是用户画像。

                        这么排序的主要考虑的是成本问题和项目时间问题：用户原话引用最容易，制作时间最短；故事版制作比较难，需要较长的时间；用户画像制作最难，时间最长。

                        五、小贴士

                        1 研究前需要有非常明确的目的

                        研究之前一定要明确自己想要的哪些类别的信息，否则在大量的定性数据中很容易迷失，非常明确的目的才能在编码的过程才能有的放矢。

                        2 定性数据分析的开始点是访谈开始的时候

                        一定是从访谈开始的时候就开始分析。当方案结束的时候才开始分析，一来很多鲜活的数据已经开始遗忘，二来大量的数据看着就让人害怕

                        3 分析的结束点是信息饱和的时候

                        在挡分析无法再持续产生心的想法、观点的时候，分析就应该结束了，即信息已经饱和了。

                        4 不同的研究类型具有不同的编码库

                        比如研究用户分类的研究，编码库中应该有：人口统计学，产品经验，技能，目标、行为、观点，角色、痛点、期待。

                        比如研究用户需求的研究，编码库应该有：用户类别，场景，目标，行为，痛点，行为，态度，期待

                        其实从本质上看，编码库来源：根据研究目的分析研究的框架，根据研究框架推导想要得到的数据内容，这个数据内容即编码库。

                        总结

                        本文首先提出 在处理定性数据处理的一些困难点，然后结合定性数据分析的目标和好的定性数据的标准，提出如何四步轻松搞定定性数据分析，最后提出一些关于定性数据分析的小贴士。

                        定性数据分析在用户研究中是一个可大可小的流程，根据实际研究过程中的资源多少，可适当性精简某些流程，让研究变的更加敏捷，也更加适应企业的快节奏的迭代过程。

                        参考文献

                        1洞察用户体验：方法和实践，作者： Elizabeth Goodman， Mike Kuniavsky等

                        2 社会学研究方法，作者：风笑天

                        3 交互设计指南，作者：Dan Saffer

                        作者：裘才宝，用户研究员，现从事移动物流行业。