UX’te İkincil Araştırma: Nerede İşe Yarar, Nerede Yanıltır

İkincil araştırma, kendi verinizi toplamadan önce başkalarının topladığıyla ne kadar yol alabileceğinizi ölçmektir. Bir projede en ucuz bulgular genelde burada durur: şirket arşivinde, destek kayıtlarında, yayınlanmış çalışmalarda. Ucuz olması her zaman kullanılabilir olduğu anlamına gelmiyor; zor kısım, eldeki kaynağın sizin kitlenize uyup uymadığına karar vermek.

Projenin ilk haftasında yapılır

Bu işin yeri belli: kapsam konuşulurken, kullanıcıyla ilk görüşme planlanmadan önce. Sırayı bozduğunuzda sahada soracağınız soruların yarısı arşivde çoktan cevaplanmış oluyor, kalan süreyi de bilinen şeyleri doğrulamaya harcıyorsunuz. Yeni bir ekibe katıldığınızda da ilk iş bu. Önceki ekibin neyi denediğini bilmeden yaptığınız öneri, büyük olasılıkla bir kere reddedilmiş öneridir.

İçsel kaynaklar daha değerli, daha dağınık

Dış literatür genel desenleri verir; kendi ürününüze dair olanı yalnızca kendi arşiviniz söyler. Çoğu şirkette o arşiv tek yerde durmaz:

• destek talepleri ve canlı sohbet kayıtları
• eski kullanılabilirlik testi raporları, atölye çıktıları, yolculuk haritaları
• satış ve müşteri başarısı ekiplerinin not aldığı itirazlar
• analitik panolar, özellikle terk edilen akışlar

Bir e-ticaret projesinde kullanıcı testine başlamadan önce son altı ayın destek kayıtlarını konu başlığına göre etiketleyip saydım; en çok yinelenen üç başlık, test senaryolarını olduğu gibi belirledi.

İçsel kaynağın riski güvenilirlik değil, tarih. Üç yıl önceki testte çıkan bir sorun, o arayüz arada iki kez değiştiyse artık bulgu değil kayıttır. Aldığınız her notun yanına hangi sürümü ya da hangi dönemi anlattığını yazın. Yazmazsanız altı ay sonra o notu açan kişi onu güncel sanacak.

Dışsal kaynakta yayın tarihine değil veri tarihine bakın

Kullanılabilirlik ve insan-bilgisayar etkileşimi tarafında Google Scholar ile ACM Digital Library en hızlı iki giriş kapısı olmayı sürdürüyor. Bir makaleyi açtığınızda özet yetmez, yöntem bölümünü okuyun: kaç katılımcı, kimler, veri ne zaman toplandı. Sahadaki ölçüm ile yayın tarihi arasında çoğu zaman yıl ölçeğinde fark olur, yani "2024 çalışması" dediğiniz metin 2021 arayüz alışkanlıklarını ölçmüş olabilir.

Katılımcı profili ikinci filtre. Laboratuvar çalışmalarının önemli bir kısmı üniversite ortamında, öğrenci katılımcılarla yürür. Bilişsel yük ya da tarama davranışı gibi genel bulgular için bu sorun değil; 55 yaş üstüne satan bir ürünün arayüz kararını aynı çalışmaya dayandırmak ise fazla iyimser. Blog yazılarını ve sektör raporlarını da tamamen dışlamayın: arayüz deseni ve örnek için iyi kaynaklar, etki büyüklüğü iddiaları için değil. Bir yazı "dönüşümü yüzde otuz artırdı" diyor ama ölçümü nasıl kurduğunu anlatmıyorsa, o sayıyı kendi sunumunuza taşımayın.

Okumayı nerede bırakmalı

Durma kuralı basit: açtığınız son üç kaynak size yeni bir şey söylemiyorsa o soru için doyma noktasındasınız, devamı okuma alışkanlığıdır. İkincil araştırmanın bedavaya yakın görünmesi de aldatıcı; maliyet erişimde değil, ayıklama saatlerinde. Bu yüzden çıktıyı uzun bir özet olarak değil, iki parça halinde tutun: arşivin cevapladığı sorular, ve yalnızca sahada cevaplanabilecek olanlar. İkinci liste kısa çıkıyorsa muhtemelen yeterince aramadınız.