अपने डेटा के साथ समय बिताना

क्या आप क्षेत्र के काम से निष्कर्षों की ओर भाग रहे हैं?

अद्यतन: यह पोस्ट अद्यतन किया गया है जहाँ पाठकों से उदार प्रतिक्रिया के आधार पर नोट किया गया है। इसे बेहतर बनाने के लिए धन्यवाद।

अद्यतन 1: यह लेख किसके लिए है? इस लेख के लिए इरादा है:

1) अपने प्रबंधकों के साथ जाने के लिए बार-बार शोध करने वाले शोधकर्ताओं की जरूरत होती है,

2) प्रबंधकों,

3) ऐसे संगठन जो अनुसंधान के लिए प्रतिबद्ध होना चाहते हैं, लेकिन डेटा प्रोसेसिंग के माध्यम से जल्दी करने के लिए दबाव महसूस करते हैं।

मैंने बहुत समय पहले एक प्रसिद्ध और सम्मानित डिजाइन एजेंसी द्वारा पॉडकास्ट के बारे में नहीं सुना था, जहां उन्होंने व्यापक क्षेत्र अनुसंधान से लौटने के बाद एक महत्वपूर्ण क्षण को याद किया था। उन्होंने शुरुआत की, कई पोस्टर बोर्डों पर सभी एकत्रित उद्धरणों और टिप्पणियों को फैलाकर। फिर वे थोड़ा अटक गए। वस्तुतः उन्हें चेहरे पर घूरते हुए सूचना की मात्रा से अभिभूत होकर, उन्होंने अपने डेटा बोर्डों को चारों ओर से झटक लिया और बस उन्हें याद रखने का फैसला किया। उन्होंने कहा कि यह बहुत अच्छा था। इतना आसान है।

अप्रशिक्षित होने के नाते, हम कुछ नहीं सीखते हैं।

अपनी पूर्व धारणाओं के साथ रहना हमेशा आसान होता है, खासकर जब हम मैदान में उनके लिए थोड़ी सी भी सहायता का सामना करते हैं। संयुक्त राष्ट्र का सामना हमेशा तेज होता है। लेकिन अनछुए होने के कारण हम कुछ नहीं सीखते हैं। संपूर्ण अनुसंधान प्रक्रिया (या पॉडकास्ट से एजेंसी के मामले में, डेटा संचय प्रक्रिया) व्यर्थ हो जाती है।

अपने डेटा के साथ समय बिताना, इस बात को समझने और समझने में महत्वपूर्ण कदम है कि आपने क्षेत्र में क्या देखा और अनुभव किया है।

यहाँ कुछ तरीके हैं जो मुझे अपने डेटा के साथ समय बिताना पसंद है।

पहला: सटीक रहो

मुझे अपने डेटा के साथ समय बिताना बहुत पसंद है। यदि संभव हो तो मैं हर साक्षात्कार की ऑडियो रिकॉर्डिंग सुनता हूं, आदर्श रूप से कुछ दिनों के भीतर, और बातचीत के दौरान मेरे द्वारा लिए गए नोट्स में संशोधन। जब समय की कमी ने मुझे इस विलासिता की अनुमति नहीं दी, तो मेरी न्यूनतम स्वीकार्य पुनः सुनने की दर एक से तीन है। मैं आबादी का एक तिहाई हिस्सा चुनता हूं और उनके ऑडियो की समीक्षा करता हूं। चुनने का मेरा तरीका वैज्ञानिक नहीं है - अगर मैं वैज्ञानिक होने जा रहा था तो मैं यह सब समीक्षा करने के लिए समय पर जोर दूंगा। इसके बजाय मैं अपने नमूने में से "सबसे दिलचस्प" (या कभी-कभी सबसे जटिल) चुनता हूं।

डेटा एकत्र करने और उसकी समीक्षा करने के बीच बहुत अधिक समय लेने से विवरणों को समाप्त हो जाता है।

अपडेट 2: ऑडियो को सुनना इतना महत्वपूर्ण क्यों है?

1) सटीकता के लिए नीचे की रेखा। स्मृति पतनशील है। यह कभी मत सोचो कि यह नहीं है।

और बोनस बिंदु: "पुन: अनुभव" इस बार एक निष्क्रिय पर्यवेक्षक के रूप में हमेशा आंख खोलने वाला होता है। फिल्म देखने के बारे में सोचें। आपके आस-पास पहली बार होने वाली घटनाओं से मोहित होते हैं - आपको पता नहीं है कि आगे क्या हो रहा है और प्रगतिशील प्रकट होता है (उम्मीद है कि यह बहुत ही आकर्षक है। आप प्रत्येक क्षण में सक्रिय हैं। आपके आस-पास दूसरी बार पहले से ही पता है कि क्या उम्मीद है। पहली बार छूटी हुई छोटी-छोटी जानकारियां उभरने लगती हैं। यहां मेरा पसंदीदा उदाहरण फिल्म द सिक्स्थ सेंस है। अगर आपने किसी कारण से इसे नहीं देखा है, तो मैं इसे बर्बाद नहीं करूंगा - लेकिन मुझे विश्वास है कि आप उस पहली बार देखने पर बड़े प्रकट होने के बारे में एक टन का सुराग याद करते हैं। अब उस घटना को साक्षात्कार या प्रतिभागी अवलोकन सत्र में लागू करें। आँख खोलना, सही?

भूल न करें: परिचय बनाना

यह देखना हमेशा सुखद होता है कि एक ही चीज़ को अलग-अलग लोग कैसे देखते हैं। प्रत्येक भागीदार साक्षात्कार पर एक टीम डी-ब्रीफ आपको किसी और की आंखों से डेटा देखने की सुविधा देती है। मैं "उपयोगकर्ता तीर्थ" दृष्टिकोण का पक्ष लेता हूं, जिनमें से कई विविधताएं हैं। मैं इस पर नियम ढीले रखता हूं: मैं 11x11 के चिपचिपे नोट (या कागज की शीट) के केंद्र में अवतार खींचता हूं और सबसे दिलचस्प चीजों को बुलेट-पॉइंट करता हूं। यह आपके पेट के साथ जाने का मौका है। आपको यह एक बार मिलता है। इस गतिविधि को सहयोगी बनाने का मतलब है कि आप एक दूसरे की जांच कर सकते हैं।

अद्यतन 3: क्यों टीम डेटा परिचय (यानी। उपयोगकर्ता तीर्थ गतिविधि) सहायक है?

1) यदि पूरी टीम डेटा संग्रह का हिस्सा नहीं थी, तो यह कदम उन्हें जहाज पर लाने में मदद करता है।

2) अगर पूरी टीम * डेटा कलेक्शन का हिस्सा थी, तो यह कदम उन सभी छोटे विचारों को बाहर निकालने में मदद करता है, जिन्हें प्रत्येक टीम का सदस्य इधर-उधर ले जा रहा है और यह सोच रहा है कि हर दूसरा सदस्य भी सोच रहा है।

अगला: अच्छी तरह से परिचित हो जाओ

क्या मैंने अपने डेटा के साथ समय बिताने का उल्लेख किया है? मैंने अपने नोट्स पढ़े और फिर से पढ़े। मैंने अपने टीम के साथी के नोट्स पढ़े। मैं उन दोनों को एक एक्सेल दस्तावेज़ में समेकित करता हूं, जिसके बारे में मैं सोचता हूं कि क्यों कुछ महत्वपूर्ण हो सकता है या इसका गहरा अर्थ क्या हो सकता है (एक प्रक्रिया जिसे "थ्योरी में" याद रखना "कहा जाता है)। मैं ऐसा तब करता हूं जब भी मुझे थोड़ा समय लगता है क्योंकि फील्डवर्क प्रगति कर रहा है। आप कभी नहीं जानते हैं कि इस प्रक्रिया में जल्दी-जल्दी आने वाले एक मामूली नाबालिग को अचानक बाद में एक बहुत बाद वाले प्रतिभागी के साथ फिर से आना होगा। अपने डेटा से परिचित होने से आप इस समानता को पहचान पाएंगे और उस पेचीदा नए सूत्र का पालन कर पाएंगे।

अंत में: फिर से आना

कुछ बिंदु पर आपको उस डेटा को फ़िल्टर करने की आवश्यकता होती है जो आपके द्वारा काम की जा रही विशेष समस्या के लिए प्रासंगिक नहीं है। जब मैं एक आत्मीयता आरेख की तैयारी कर रहा हूं, तो मैं बहुत अधिक उत्सुक हूं। (क्यूरेशन प्रक्रिया अपने आप में एक पद की हकदार है।) यह ऐसा लग सकता है जैसे मैं वही गलती कर रहा हूं जैसे कि एजेंसी समूह ने बताया कि जिन्होंने अपने बोर्ड को घुमाया और स्मृति में चले गए। लेकिन कुछ प्रमुख अंतर हैं।

  1. मैं स्मृति पर विराम नहीं दे रहा हूँ, मैं सूचित निर्णय ले रहा हूँ, और ...
  2. मैं बाद में पूर्ण डेटा सेट को फिर से जारी करने जा रहा हूं।

सभी जानकारी जो आत्मीयता आरेख से बाहर निकल जाती है, उसे खारिज नहीं किया जाता है। मैंने समेकित स्प्रेडशीट नोटों को बाद में फिर से वितरित किया है जब डिलिवरेबल्स बनाने का समय है। थ्रेस नोट्स में अभी भी भावपूर्ण व्यक्तित्वों के निर्माण, विस्तृत यात्रा मानचित्रों और सिर्फ उस सम्मोहक कहानी को बताने के लिए अच्छा सामान है।

आपके डेटा में प्रवाह

यदि यह किसी परियोजना के डेटा भाग पर खर्च करने के लिए बहुत समय लगता है, तो यह है। अपने डेटासेट से परिचित होना आपकी आबादी की वकालत करने का सबसे अच्छा तरीका है। और कोई फर्क नहीं पड़ता कि आपका शोध किस प्रकार का है - UX, CX, बाजार, सार्वजनिक स्वास्थ्य ... आप अंततः एक वकील के रूप में सेवा करने जा रहे हैं। व्यक्तियों के बारे में धाराप्रवाह बात करने में सक्षम होने के साथ (उनकी पहचान ठीक से छिपी हुई) जिनके साथ आपने बातचीत की थी और आपके साथ उनके क्षेत्र के अनुभवों के बारे में आपकी टीम, हितधारकों, ग्राहकों और नीति निर्माताओं के बीच सहानुभूति पैदा होगी। इसी से आपको फर्क पड़ता है।

जब तक, आप सिर्फ आगे बढ़ना चाहते थे और उन धारणाओं का उपयोग करना चाहते थे जिन्हें आपको शुरू करना था। किस मामले में, अनुसंधान को किसी और को छोड़ दें।

अद्यतन 4: उदाहरण एजेंसी गलत कहां चली गई? वे अपने बोर्डों से इतने अभिभूत क्यों थे? यह मुझे स्पष्ट लगता है कि वे डेटा समीक्षा प्रक्रिया में कम से कम एक कदम चूक गए थे, और मुझे तीन जगह दिखाई देती हैं जहां ऐसा हुआ होगा।

1) मुझे नहीं लगता कि वे अपने डेटा से अच्छी तरह परिचित थे। जब आप अपने डेटा को अच्छी तरह से जानते हैं तो आत्मीयता प्रक्रिया बहुत कम होती है। यह अभी भी एक बड़ा प्रयास है, लेकिन उन सबसे कठिन, डेटा बिंदुओं को रखते समय आप कम खो जाते हैं। यह बहुत कम गूढ़ है।

2) मुझे यकीन नहीं है कि उन्होंने पूरी टीम को अपना डेटा "पेश" किया था। यदि आपके पास डेटा के कनेक्शन के बिना टीम के सदस्य हैं, तो उनके पास एक साउंडिंग बोर्ड से अधिक कठिन समय हो सकता है - एक उपयोगी चीज, लेकिन उस समय इस टीम की आवश्यकता नहीं है।

3) क्यूरेशन प्रक्रिया एक अक्सर अनदेखी कदम है। यदि आप अपने भीतर आए हर बिट डेटा को (या अन्यथा संश्लेषित) करने की कोशिश करते हैं तो आपके पास बहुत ही दर्दनाक समय होने वाला है। विचारशील और प्रभावी अवधि केवल अन्य डेटा परिचित चरणों के पूरा होने के बाद ही आ सकती है, इसलिए यह सुनिश्चित करें कि आप संश्लेषण के लिए डेटा समावेशन पर काम करने से पहले कम से कम नोटों के पूरे सेट को फिर से पढ़ें।

हमेशा की तरह: नैतिकता

प्रतिभागी डेटा एकत्र करने, संभालने और संग्रहीत करने की बात आने पर सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करना याद रखें। पहचान को गोपनीय रखें, वे डेटा का उपयोग करें जो वे आपको सम्मानपूर्वक देते हैं, और व्यक्तिगत, निजी, या पहचानने वाले डेटा को नहीं बेचते हैं।

यदि आपने इस टुकड़े का आनंद लिया है, तो कृपया दूसरों को ताली बजाकर इसे खोजने में मदद करें। धन्यवाद!

***

क्या आप एक शिल्प विशेषज्ञ को सामान्य बनाने के लिए कहा जा रहा है? हमारी टीम ने डिजाइन और अनुसंधान विशेषज्ञों दोनों का उपयोग करके लाभ उठाया। यहां एक रक्षा विशेषज्ञता की जाँच करें।

***

केली मोरन एक सहज जिज्ञासा और "एक" इच्छा का उपयोग करने के लिए "क्यों" यह समझने के लिए कि लोग अपने लक्ष्यों को पूरा करने के लिए उत्पादों और सेवाओं का उपयोग कैसे करते हैं - चाहे वे लक्ष्य काम हो या खेल। केली projekt202 में प्रिंसिपल एक्सपीरियंस रिसर्चर हैं। उसका अन्य लेखन यहां खोजें: https://medium.com/@Kel_Moran