Card Sorting ile Bilgi Mimarisi Kurmanın Sınırları
Card sorting, kullanıcıların içeriği nasıl gruplandırdığını gösterir. Menüde neyi bulabileceklerini değil. Bu iki cümle arasındaki fark yöntemden ne bekleyeceğinizi de sonucu nasıl okuyacağınızı da belirliyor, karıştırıldığında ortaya kullanıcı verisiyle onaylanmış gibi duran ama aslında araştırmacının kurduğu bir bilgi mimarisi çıkıyor.
Sonucu büyük ölçüde kart seti belirler
Katılımcı, önüne konan kartlarla çalışır. Hangi içeriğin karta dönüştüğü, o kartın hangi kelimeyle etiketlendiği ve neyin sete hiç girmediği araştırmacının kararıdır. Yöntemin "kullanıcı karar verdi" diye anlatılan kısmı bu kararın üstüne kuruluyor.
Kart etiketlerini mevcut menü başlıklarından ya da veritabanındaki kategori adlarından kopyalamam. O set üzerinden çıkan gruplama kullanıcının zihinsel modelini değil, yıllar önce verilmiş bir tasarım kararının kendi kendini onaylamasını gösterir. Etiketler içeriğin kendi dilinden gelsin: sayfa başlığı, ürün adı, kullanıcının arama kutusuna yazdığı ifade.
Kart sayısı için 30-50 aralığı yaygın bir öneri, ama üst sınırın gerekçesi analizden çok yorgunluk. Elli kartın ardından katılımcı gruplamayı bırakıp kalanları bir kenara itmeye başlar. Set büyükse ikiye bölüp farklı katılımcılara vermek, tek oturumu şişirmekten daha sağlıklı sonuç verir.
Açık kurgu mu, kapalı kurgu mu
Açık kurguda gruplar ve başlıklar katılımcıdan çıkar, kapalıda başlıklar önceden verilir ve kartlar onlara dağıtılır. İkisi aynı sorunun iki versiyonu değil, farklı iki soru.
Açık kurgu, elinizde henüz bir yapı yokken ya da mevcut yapıyı baştan kuracakken işe yarar; size hangi kartların birbirine yakın durduğunu ve kullanıcının bu kümeye hangi kelimeyi yakıştırdığını verir. Kapalı kurgu ise doğrulama aracıdır: kategoriler zaten belli, sorulan şey kartların doğru kapıya gidip gitmediği. Karma kurgu genelde "ikisinin iyi yanını alalım" diye sunulur, pratikte kapalı kurgunun gevşetilmiş hali gibi davranır. Önceden verilen başlıklar çapa işlevi görür, katılımcı yeni grup açma hakkını çoğunlukla kullanmaz ve elinizde açık kurgunun zenginliği olmadan kapalı kurgunun netliği de kalmaz.
Benzerlik matrisi göründüğü kadar hassas değil
Uzaktan yapılan çalışmalarda analiz genelde benzerlik matrisi ve ondan türeyen dendrogram üzerinden yürür. Matris, her kart çiftinin kaç katılımcı tarafından aynı gruba konduğunu tutar. Çift sayısı n(n-1)/2 ile büyür: 25 kartta 300 çift, 50 kartta 1225. Kart sayısını ikiye katladığınızda analiz yükü dörde katlanıyor.
Asıl mesele şu: 15 katılımcıyla çalışıyorsanız her çiftin alabileceği değer 0 ile 15 arasında bir tam sayıdır, yani 16 kademe. Bin iki yüz çifti on altı kademeye sığdırınca yüzlerce çift aynı skorda eşitlenir. Dendrogramdaki dalların nerede ayrıldığı bu eşitliklerin içinden çıkar ve ağacı hangi yükseklikten keseceğinize, dolayısıyla kaç kategori elde edeceğinize araştırmacı karar verir. Kesme noktası veriden gelmez.
Buradan iki sonuç çıkıyor. Kümeleme istatistiğine dayanarak kategori sayısı belirleyecekseniz katılımcı sayısı 30-50 bandında olmalı, yoksa çıktı istatistik görünümlü bir tercihten ibaret kalır. On beş katılımcılık çalışmayı kalitatif okuyun: hangi kartlar hiç kimsede ayrılmadı, hangileri her katılımcıda farklı yere gitti, katılımcılar grup başlığı verirken hangi kelimeyi seçti. Bu üçü dendrogramdan daha fazla iş görür.
Gruplama ile bulunabilirlik aynı şey değil
Card sorting katılımcıya bütün kartları aynı anda gösterir. Gerçek kullanıcı ise menüde tek bir dal görür, sayfa bağlamı içinde ilerler, yanlış dala girip geri döner. Masada kurulan düzenin, gezinme sırasında da işe yarayacağının garantisi yok.
Bu yüzden card sorting çıktısını sonuç değil hipotez sayın. Sonraki adım ağaç testi (tree testing): katılımcıya görev verilir, sadece menü hiyerarşisinde ilerleyerek hedefe ulaşması istenir. Bulunabilirliği ölçen kısım orasıdır. Bütçe tek bir çalışmaya yetiyorsa ve ortada zaten bir yapı varsa, açık card sorting yerine ağaç testini seçin; hangi dalda kaybolunduğunu öğrenmek, kartların masada nasıl dizildiğini öğrenmekten daha doğrudan bir bilgi.