Anlatı Önyargısı: Hikaye Veriyi Ne Zaman Bastırır
Persona, senaryo, kullanıcı hikayesi: bulguyu ekibe aktarma araçlarımızın çoğu anlatı biçiminde. Anlatının ikna gücü ise dayandığı kanıtın gücünden bağımsız çalışıyor. İyi anlatılmış tek bir görüşme, elli kişilik bir anketi masadan kaldırabiliyor. Anlatı önyargısı tam olarak burada başlar.
Önyargı tam olarak ne yapıyor
Zihin bilgiyi neden sonuç zinciri halinde saklıyor. Birbirinden kopuk gözlemler akılda kalmıyor, hikayeye bağlananlar kalıyor. Sunum yaparken bu bir avantaj. Karar verirken sorun, çünkü anlatının akıcılığı kanıtın gücü sanılıyor. Araştırma pratiğinde iki biçimde karşımıza çıkıyor.
Taban oranın unutulması
Tek bir görüşmeden çıkan canlı bir detay, aynı davranışın kitlede hangi sıklıkta görüldüğü sorusunu bastırıyor. Klasik örnek şu: "sessiz, düzenli, detaycı" diye tarif edilen birinin kütüphaneci mi çiftçi mi olduğu sorulduğunda çoğu kişi kütüphaneci diyor. Oysa ülkedeki çiftçi sayısı kütüphaneci sayısının kat kat üzerinde. Tarif uyuyor, oran uymuyor, karar oranla verilir.
Rastlantıya sebep atamak
Bir sayfada çıkış oranı yükseldiğinde üretilen ilk cümle neredeyse her zaman bir sebep içerir. İki haftalık veride yüzde birkaçlık oynama çoğu zaman yalnızca oynamadır. Sebep aramadan önce dalgalanmanın normal aralığını görün: aynı sayfanın önceki on iki haftasına bakın, ölçüm o aralığın dışına çıkmadıysa açıklanacak bir şey yok demektir.
Beş kullanıcı neyi gösterir, neyi göstermez
Küçük örneklemle çalışmak yerleşik ve doğru bir pratik, ama tek bir soru türü için doğru. Beş kullanıcılık bir test, bir kullanılabilirlik probleminin var olduğunu göstermeye yarar. O problemin ne kadar yaygın olduğunu söylemeye yaramaz, çünkü sayı buna yetmiyor.
Hesap basit. Kitlenin yüzde 20'sinde görülen bir davranışın beş kişilik testte hiç görünmeme ihtimali 0,8 üzeri 5, yani 0,33. Üç testten birinde o davranışı hiç görmezsiniz. Ters yön de aynı ölçüde yanıltıcı: beş kişiden biri o davranışı gösterdi diye kitlenin yüzde 20'si öyle davranıyor olmaz, çünkü yüzde 5'lik bir davranışın beş kişilik testte en az bir kez görünme ihtimali de dörtte bire yakın (yüzde 23).
Kural buradan çıkıyor: test bulur, anket sayar. Bir bulgu rapora hikayeyle giriyorsa yanında yaygınlığını söyleyen bir sayı olmalı. Sayı yoksa rapor "bu problem var" demekle yetinmeli, kaç kişide olduğuna dair ima bile taşımamalı.
Personayı hikayeden kurtarmak
Persona, anlatı önyargısının en rahat yerleştiği belge. Bir personadaki her cümlenin arkasında ya bir bulgu ya bir sayı olmalı. "Hafta sonları doğa yürüyüşü yapar" cümlesi hiçbir tasarım kararını değiştirmiyorsa o belgede işi yok, sadece karakteri gerçek gibi hissettirip belgenin geri kalanına hak etmediği bir güven kazandırıyor.
Persona şablonuna iki alan ekleyin: bulgunun kaynağı ve bulgunun kaç kişiden geldiği. Doldurulamayan cümle varsayımdır ve varsayım olarak etiketlenir. Bu tek başına personaların yarısını kısaltıyor, kalan yarısını da tartışılabilir hale getiriyor.
Senaryo ile kanıtı ayrı tutmak
Bulgu sunumlarında sık yapılan hata, kullanıcı sözünü ve araştırmacı yorumunu aynı slaytta aynı puntoyla yan yana koymak. İkisi farklı ağırlıkta. Alıntı veridir, yorum hipotezdir. Raporda ayrı işaretlenmedikleri sürece okuyucu ikisini de aynı kesinlikte hatırlıyor, üstelik akılda kalan genellikle yorum oluyor çünkü daha düzgün cümleyle yazılmış oluyor.
Hikayeyi atmak değil, bağlamak
Anlatıyı araştırmadan çıkarmak çözüm değil. Kimse ham tabloya bakarak öncelik sıralaması yapmıyor, hikaye bu yüzden var ve işe yarıyor. Yapılacak iş anlatıyı sayıya bağlamak: her hikayenin yanında kaç kişiden geldiği, hangi yöntemle toplandığı ve kitledeki tahmini payı yazsın. Bu üç satır eklendiğinde sunumun ikna gücü düşer, kararın isabeti yükselir. İkisi arasında seçim yapmak zorunda kalırsanız kararı seçin.