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Eine der grössten Herausforderungen beim Website- und
Intranet-Design ist es, die Informations-Architektur zu entwerfen: Was gehört
wohin? Es ist ein klassischer Fehler, den Informationsraum so zu strukturieren,
wie Sie den Inhalt sehen – dies führt oft zu unterschiedlichen
Sub-Sites für jede Abteilung oder jeden Informationslieferanten Ihrer Firma.
Anstatt einfach nur Ihr Organigramm zu widerspiegeln,
können Sie die Usability erhöhen, indem Sie die Informations-Architektur so
strukturieren, wie Ihre Anwender den Inhalt sehen. In allen unseren
Intranet-Studien haben wir herausgefunden, dass einige der grössten Produktivitätszuwächse
dann auftreten, wenn Unternehmen ihr Intranet unter Bezug auf die Arbeitsabläufe
der Angestellten restrukturieren. Und beim E-Commerce steigen die Verkäufe,
wenn die Produkte in den Kategorien erscheinen, in denen sie die Benutzer zuerst
suchen.
Das ist alles soweit klar, aber wie findet man heraus, wie
die Benutzer einen Informationsraum sehen und was sie über bestimmt Themenzuordnungen
denken? Um diese Art von mentalem Modell zu erforschen, ist das Card Sorting
eine der möglichen Methoden:
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Schreiben Sie die Bezeichnung (und vielleicht eine
kurze Beschreibung) jedes Ihrer Hauptthemen auf eine Karteikarte. Genau, die
gute alte Karteikarte aus Papier!
-
Mischen Sie die Karten und geben Sie den Stapel einem
Benutzer. (Es gelten die Standard-Empfehlungen für das Rekrutieren von
Testpersonen: Sie müssen repräsentative Benutzer sein usw.)
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Bitten Sie jeden Benutzer, die Karten in neue Stapel zu
sortieren und dabei die Themen, die zusammengehören, auf den gleichen
Stapel zu legen. Die Benutzer können so viele oder so wenig Stapel machen,
wie sie wollen; manche Stapel können gross sein, andere klein.
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Optional können Sie zusätzlich die Benutzer bitten,
die entstandenen Stapel zu grösseren Gruppen zusammenzufassen und den
verschiedenen Gruppen und Stapeln Namen zu geben. Der letzte Schritt kann
Ihnen Hinweise auf Wörter und Synonyme für die Navigations-Elemente, die
Links, die Überschriften und die Suchmaschinen-Optimierung geben.
Weil das Card Sorting keine Technologie verwendet, sieht
es auf diesem Foto von 1995 genau so aus, wie wenn man es heute noch durchführt.
Eine Forschungsstudie
Fidelity Investments hat unter der Leitung von Dr. Thomas S. Tullis eines der weltweit besten
Usability-Teams. Tullis und sein Co-Autor Larry Wood haben kürzlich die Ergebnisse einer Studie bekannt gegeben,
welche die sich abflachende Kurve bei wechselnder Anzahl von Testpersonen bei
einem Card Sorting gemessen hat.
Zuerst haben sie 168 Benutzer getestet und so sehr solide
Ergebnisse erzielt. Dann haben sie simuliert, was herauskommt, wenn man Card
Sortings mit kleineren Benutzergruppen durchführt, indem sie zufällige
Ausschnitte aus dem Gesamtdatensatz analysiert haben. Um zum Beispiel
nachzusehen, was bei einem Test mit zwanzig Benutzern herauskommt, haben sie per
Zufall zwanzig Benutzer aus dem Gesamtsatz von 168 herausgegriffen und nur die
Card Sorting Daten dieser Untergruppe analysiert. Durch die Auswahl vieler
solcher Teilgruppen war es möglich, für eine wechselnde Anzahl von Benutzern
Durchschnittsergebnisse abzuschätzen.
Die hauptsächlich quantitativen Daten eines Card Sortings bestehen in einem Satz von Ähnlichkeitsgraden, die messen,
wie ähnlich die Benutzer bestimmte Themenpaare sortiert haben. Wenn alle
Benutzer zwei bestimmte Karten jeweils in den gleichen Stapel einsortiert haben,
dann haben die beiden von den Karten repräsentierten Themen eine Ähnlichkeit
von 100%. Wenn die Hälfte der Benutzer die beiden Karten zusammengelegt und die
andere Hälfte sie in verschiedene Stapel gelegt hat, haben diese beiden Themen
einen Ähnlichkeitsgrad von 50%.
Wir können die Resultate einer kleineren Cart Sorting Studie bewerten, indem wir fragen, wie gut ihre Ähnlichkeitsgrade
mit den Graden korrelieren, die aus dem Test einer grösseren Benutzergruppe
gezogen wurden. (Zur Erinnerung: Korrelationen gehen von –1 bis +1. Eine
Korrelation von 1 zeigt, dass die beiden Datensätze perfekt abgeglichen sind; 0
zeigt an: keine Beziehung; und negative Korrelationen zeigen Datensätze an, die
einander entgegengesetzt sind.)
Wie viele Benutzer?
Für die meisten Usability-Studien empfehle ich, fünf
Benutzer zu testen, denn damit gewinnen Sie genug Daten, um Ihnen das meiste zu
sagen, was Sie jemals von einem Test lernen können. Beim Card Sorting allerdings gibt es zwischen den Ergebnissen von fünf Benutzern und den
ultimativen Ergebnissen nur eine Korrelation von 0,75. Das ist nicht gut genug.
Man muss fünfzehn Benutzer testen, um eine Korrelation von
0,9 zu erreichen, und das ist komfortabler. Nach fünfzehn
Benutzern steigt die Korrelation nur noch sehr wenig: Bei dreissig Testpersonen erhält man eine
Korrelation von 0,95 – das ist sicher besser, aber für gewöhnlich nicht doppelt
so viel Geld wert. Jenseits der Dreissig gibt es fast gar keine Verbesserung
mehr: Man muss sechzig Personen testen, um eine Korrelation von 0,98 zu erreichen, und das ist mit
Sicherheit eine finanzielle Verschwendung.
Tullis und Wood empfehlen, beim Card Sorting zwanzig bis dreissig Benutzer zu testen. Auf der Grundlage ihrer Daten lautet meine
Empfehlung 15.
Warum empfehle ich, weniger Benutzer zu testen? Ich denke,
dass Korrelationen von 0,9 (für fünfzehn Benutzer) oder vielleicht 0,93 (für
zwanzig) für die meisten praktischen Zwecke gut genug sind. Ich kann mir sicher
vorstellen, dreissig Benutzer zu testen und 0,95 zu erreichen, wenn es um ein
grosses, gut fundiertes Projekt mit hohem Etat geht (sagen wir, ein Intranet für
100.000 Angestellte oder eine E-Commerce-Site mit einer halben Milliarde Dollar
Umsatz).
Aber die meisten Projekte haben sehr begrenzte Ressourcen für die
Benutzerforschung; die verbleibenden fünfzehn Benutzer sind besser in drei
qualitativen Usability-Tests für verschiedene Designkonzepte »angelegt«.
Ausserdem empfehle ich nicht, eine Informations-Architektur bloss auf der Basis rein numerischer Ähnlichkeitsgrade aus dem
Card Sorting zu entwerfen. Wenn Sie im Einzelfall entscheiden, was wohin gehört, sollten Sie
sich genau so auf die qualitativen Einsichten stützen, die Sie bei den
Testsitzungen gewonnen haben. Der Wert des Card Sortings beruht zum grossen
Teil darauf, dass man den Kommentaren der Benutzer zuhört, wenn sie die Karten
sortieren: Zu wissen, warum die Leute bestimmte Karten zusammenlegen, vermittelt
eine tiefere Einsicht in ihr mentales Modell als die blosse Tatsache, dass sie
Karten in den gleichen Stapel einsortiert haben.
Warum mehr Benutzer beim Card Sorting?
Wir wissen, dass fünf Benutzer für die meisten
Usability-Studien ausreichen, warum also brauchen wir beim Card Sorting dreimal so viele Teilnehmer, um das gleiche Niveau an Einsichten zu erreichen?
Weil die Methoden sich in zweierlei Hinsicht unterscheiden:
- Benutzertests sind eine Evaluationsmethode: Wir haben bereits ein Design
und versuchen herauszufinden, ob es gut mit der menschlichen Natur und den
Nutzerbedürfnissen zusammenpasst oder nicht. Zwar unterscheiden sich die Leute
substanziell in ihren Fähigkeiten (Branchenkenntnis, Intelligenz,
Computergeschicklichkeit), doch wenn ein bestimmtes Design-Element
Schwierigkeiten macht, sehen wir das bereits, wenn wir ein paar Benutzer
getestet haben. Ein gering qualifizierter Benutzer mag ernstere Schwierigkeiten
haben als ein hoch qualifizierter, aber das Ausmass der Schwierigkeiten ist gar
nicht das Thema, es sei denn, Sie führen eine quantitative Studie durch (wofür
Sie mehr Benutzer brauchen). Alles, was Sie wissen müssen, ist, dass ein
bestimmtes Design-Element für die Menschen schlecht läuft und geändert werden
sollte.
- Kartensortieren ist eine generische Methode: Wir haben noch gar kein
Design, und unser Ziel ist es herauszufinden, was die Leute über bestimmte
Themen denken. Es gibt eine grosse Bandbreite an mentalen Modellen bei
verschiedenen Leuten und ebenso im Vokabular, das sie benutzen, um dieselben
Konzepte zu beschreiben. Wir müssen Daten von einer angemessenen Anzahl von
Benutzern sammeln, ehe wir uns ein beständiges Bild der von den Benutzern
bevorzugten Struktur machen und entscheiden können, wie wir uns an die
Unterschiede zwischen den Benutzern anpassen.
Wenn Sie eine existierende Website oder ein Intranet haben,
sagen Ihnen Tests mit ein paar Benutzern, ob die Leute Schwierigkeiten mit der
Informations-Architektur haben werden. Um ohne Vorgabe eine neue Struktur zu
erstellen, müssen Sie aber mehr Leute testen.
Zum Glück können Sie die beiden Methoden kombinieren:
Zuerst verwenden Sie generische Studien, um die Richtung Ihres Designs
festzulegen. Als zweites entwerfen Sie ein Design, am besten mit Hilfe von
Papierprototypen, und führen Evaluationsstudien durch, um das Design zu
verfeinern. Da Usability-Evaluationen schnell und billig sind, können Sie sich
etliche Runden leisten; zudem liefern sie eine qualitative Bestätigung Ihrer
anfänglichen generischen Ergebnisse. Das ist der Grund, weshalb Sie keine
Ressourcen darauf verschwenden sollten, die letzten 0,02 Korrelationspunkte aus
Ihren Card Sorting Aktivitäten herauszuquetschen. Sie erwischen kleinere Fehler mit den
darauffolgenden Benutzertests. Das ist billiger als eine Verdopplung oder
Verdreifachung des Umfangs Ihrer Card Sorting Studie.
Schwächen der Studie
Die Fidelity-Studie hat zwei offensichtliche Schwächen:
- Es ist nur eine Studie. Es ist immer besser, Daten von
diversen Unternehmen zu haben.
- Die Analyse war rein quantitativ und konzentrierte sich auf
eine statistische Analyse von Ähnlichkeitsgraden, wobei Benutzerkommentare und
andere qualitative Daten ignoriert wurden.
Diese beiden Schwächen sind nicht fatal. Ich betrachte das
als eine Pionierstudie und als grossartigen Beitrag zu unserem Wissen über
Web-Usability. Allerdings wäre es angesichts der Schwächen der Studie von Nutzen, wenn sie jemand mit unterschiedlichen Informationsräumen wiederholen
und dabei neben den numerischen Graden auch die qualitativen Daten analysieren würde.
Obwohl mehr Daten natürlich angenehm wären, vertraue ich
den Schlussfolgerungen der Fidelity-Studie, weil sie sich mit meinen eigenen
Beobachtungen während zahlreicher Card Sorting Studien decken. Ich
habe immer gesagt, dass es beim Card Sorting notwendig ist, mehr Benutzer zu
testen als bei traditionellen Usability-Studien. Und ich habe gewöhnlich etwa fünfzehn
Benutzer empfohlen, obwohl wir auch mit gerade einmal zwölf gute Ergebnisse
erzielt haben, wenn die Budgets knapp oder Benutzer besonders schwer zu
rekrutieren waren.
Es gibt Unzahl von Wegen, auf denen quantitative Studien
schief gehen und Sie in die Irre führen können. Deshalb ist es klug, wenn Sie
eine einzelne quantitative Studie vor sich haben, die all dem widerspricht, was
Sie von qualitativen Studien her wissen, die neue Studie beiseite zu legen und
davon auszugehen, dass sie wahrscheinlich auf einer Verzerrung beruht. Wenn die
quantitative Studie aber bestätigt, was bereits bekannt ist, ist sie höchstwahrscheinlich
korrekt, und Sie können die neuen Zahlen auch dann als anständige Einschätzung
verwerten, wenn sie auf weniger Daten beruhen, als sie Idealerweise sollten.
Demnach lautet die aktuelle Empfehlung, beim Card Sorting in den meisten Projekten fünfzehn Benutzer zu testen beziehungsweise
dreissig
bei grossen Projekten mit üppigem Etat.
Mehr darüber
Nehmen Sie an einem zweitägigen, in die Tiefe gehenden
Tutorium über Informations-Architektur teil – auf den
User-Experience-Konferenzen 2004 in Las Vegas und Amsterdam.
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