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어피니티 다이어그램은 사용자를 통해 얻은 정성적이고 파편화되어 있는 산발적 정보들 사이에서 유의미한 결론을 도출해 내는 데 사용되는 효과적인 그루핑 방법이며, 이는 일본의 인류학자인 카와키타 지로가 개발한 사회 방법론 중 하나로 알려져 있다.
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안녕하세요 이 영상들은 경희대학교 시각디자인과 수업들(무빙인포메이션디자인, 인터랙티브 콘텐츠 디자인, GUI디자인 I, II)의 학생과제물입니다.
4차 산업혁명시대에 디자이너의 역할과 산출물 대한 많은 고민들을 하고 있지만 아무도 미래 시장에 정답을 가지고 있지는 않습니다. 저희도 많은 고민들을 하고 있는데 그 중에 하나가 5G 시대에 중요한 역할을 하게 될 미디어 콘텐츠입니다. 미디어 콘텐츠는 기존의 학문들과는 달라서 문헌적 접근보다 실행을 통해 배우고 스스로 깨닫는 과정을 통해 양질의 미디어 콘텐츠를 기획, 창조하는 연습을 하는 것이 맞다고 판단되어 이 채널을 열게 되었습니다.
학생들 실험 작업이니 비난은 삼가 해 주시고 작업해 올린 영상에 대해 배울 수 있게 의견을 남겨주시면 감사하겠습니다.
어피 니티 다이어그램 주제에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하세요.
어피니티 다이어그램 기법이란?
어피니티 다이어그램은 사용자를 통해 얻은 정성적이고 파편화되어 있는 산발적 정보들 사이에서 유의미한 결론을 도출해 내는 데 사용되는 효과적인 …
Source: sorrow16.tistory.com
Date Published: 5/18/2021
View: 8876
Affinity Diagram(어피니티 다이어그램)에 대하여
– Affinity Diagram(어피니티 다이어그램)이란? · : 유저를 통해 얻은 정성적이고 흩어져 있는 정보들 중에서 유의미한 결론을 도출해 내는 효과적인 …
Source: ricemany.tistory.com
Date Published: 6/2/2021
View: 2466
[UX 방법론] Contextual Design ③ – 어피티니 다이어그램 …
어피니티 다이어그램(Affinity Diagram)은? – 개별 해석 세션에서 작성한 *어피니티 노트를 그룹 짓고 적절히 이름 붙여 벽면 등에 계층적으로 구성. – …
Source: design-tra.tistory.com
Date Published: 10/25/2021
View: 1627
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주제에 대한 기사 평가 어피 니티 다이어그램
- Author: 캣톡 CatTalk
- Views: 조회수 580회
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- Date Published: 2019. 5. 20.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=bUZnk1nPj-s
관찰에서 발견으로(1) – 어피니티 다이어그램
https://conceptboard.com/blog/affinity-diagram-template/
어피니티 다이어그램은 사용자를 통해 얻은 정성적이고 파편화되어 있는 산발적 정보들 사이에서 유의미한 결론을 도출해 내는 데 사용되는 효과적인 그루핑 방법이며, 이는 일본의 인류학자인 카와키타 지로가 개발한 사회 방법론 중 하나로 알려져 있다. 때로는 클러스터 맵이라고도 불리는데, 이 방법론은 관찰에서 발견으로 이어지는 길목에서 주로 사용된다.
일반적으로 UX 리서치를 통해 얻은 정보들은 그 양이 방대할 뿐만 아니라, 정량적으로 수집된 정보들에 비해 모호하고 분류하기도 어렵다는 문제를 갖고 있다. 어피니티 다이어그램은 이러한 정보들 사이에서 길을 잃지 않고 효과적으로 유의미한 데이터를 관찰하고 인사이트를 발견할 수 있도록 훌륭한 대안이 되어준다.
어피니티 다이어그램의 6단계
1. 해결하고자 하는 문제를 명확하게 정의한다.
2. 그와 관련된 모든 정보를 포스트잇에 메모한다.
3. 메모들 사이에서 패턴이나 규칙을 찾아, 연관성 및 유사성이 높은 정보들끼리 그룹화한다.
4. 효과적인 통찰을 위해 각 그룹을 대표할 수 있는 레이블, 제목을 짓는다.
5. 각 그룹들의 우선순위를 매긴다. 이때, 우선순위는 목표에 따라 다르게 지정될 수 있음을 유의한다.
6. 단순히 정보를 식별하는 것에 집중하지 말고, 흩어져있을 때는 발견하지 못했던 인사이트를 도출한다.
어피니티 다이어그램의 미덕은 문제가 복잡하면 복잡할수록 효과적으로 사용할 수 있다는 점, 여러 사람이 쉽게 정보를 식별하고 정리할 수 있다는 점에 있다. 데이터를 객관적이고 시각화해서 볼 수 있기에 우선순위를 판단하는 데도 유용하다.
어피니티 다이어그램 적용해 보기
최근 자주 이용하고 있는 모빌리티 서비스의 어피니티 다이어그램을 그려보았다. 모빌리티 서비스의 고객 탑승 경험 개선을 위해, 플레이스토어 및 앱스토어에서 고객 VOC를 수집했다.
1. 사용자 데이터 분리
2. 유사성에 따라 데이터 그루핑
첫 번째로, 모 서비스의 고객 탑승 경험에 대한 정보를 한 데 모아보았다. 관련도가 높은 정보들끼리 추려 그룹핑을 하자, 각 그룹마다의 대표성을 띄고 있는 규칙. 즉, 공통분모라 볼 수 있는 토픽들이 눈에 보인다. (VOC를 보면 더 많은 이슈가 잠재되어 있지만, 워낙 양이 많아 일부만 긁어왔다.)
3. 인사이트 도출
다음 단계에서는 그루핑 된 정보들을 이해하고, 문제의 우선순위를 세워 가장 중요하고 시급한 과제를 도출해 낸다. 위에서 이미 언급했듯, 이 과정에서는 기업에서(팀에서) 목표하는 바가 무엇이냐에 따라 해결해야 할 과제의 순위가 변동될 수 있다.
마지막으로, 문제를 해결할 수 있는 방안에 대해 브레인스토밍이 가능해진다. 문제 해결을 위한 브레인스토밍은 정보 식별의 객관성을 위해 어피티니 다이어그램을 완성한 후 진행하는 것이 좋다.
나는 운행 차량의 효율적인 관리를 위해, 차량 내 배치품을 정기 배부하는 방법을 하나의 솔루션으로 떠올렸다. 운행 방식과 연관된 이슈는 패널티 정책을 적용함으로써 QC를 유도하고, 위치 정확도 문제로 일어난 현상인 배차 취소 수수료 부과에 대해서는 수수료 부과에 대한 특정 조건을 적용함으로써 고객인 소비자와 드라이버 모두를 보호할 수 있을 것이라 보았다. 위 케이스 스터디는 러프한 솔루션 구상으로, [특정 시간]에 대한 구체적인 고민은 아직 거치지 않았다.
마무리
어피니티 다이어그램은 복잡하고 판단하기 어려운 문제를 큰 그림으로 이해하고, 아이디어를 분석적으로 정리하기에 유용하지만 유저 데이터가 지나치게 많을 경우 그루핑이 어려워지거나 시간이 오래 소요되는 문제가 생긴다. 앞의 단점과 함께 어피니티 다이어그램이 단순히 정보를 효과적으로 분류하는 데만 활용되는 것이 아니라 문제에 대한 우선순위를 세우고, 궁극적인 솔루션까지 도출해내는 길잡이가 될 수 있음을 감안하고 하나의 방법론으로써 잘 활용한다면, 팀 협업에 도움이 되는 툴임은 분명해 보인다.
위의 원고는 ‘위시켓’의 지원을 받아 작성되었습니다.
09화 어피니티 다이어그램 기법이란?
‘어피니티 다이어그램(Affinity Diagram)’은 방대한 데이터들 사이에서 의미 있는 규칙을 발견하기 위한 그룹핑 기법이다. 일본의 문화 인류학자인 카와키타 지로에 의해 고안되었다. 그의 이니셜을 따 ‘KJ 방법’이라고도 한다. 리서치를 통해 수집된 정성적 데이터(Qualitative Data)를 분류하고 정리하는데 주로 사용된다. 기본적으로 어피니티 다이어그램은 확산과 수렴 과정을 가진다.
어피니티 다이어그램 프로세스
이 기법은 관련 없어 보이는 데이터들 사이에서 ‘규칙’을 읽어내는 것이 가장 중요하고 어렵다. 어피니티 다이어그램 프로세스는 다음과 같다.
1. 해결해야 할 문제를 명확히 정의한다.
2. 관련 데이터를 포스트잇에 적어 나열한다.
3. 관련성 높은 포스트잇끼리 그룹핑한다.
4. 중복되거나 가치 없는 포스트잇은 제거한다.
5. 그룹핑된 포스트잇에 제목을 부여한다.
6. 상관성을 분석하며 필요하다면 다시 그룹핑한다.
7. 개별에서 보지 못한 통찰을 얻기 위해 노력한다.
어피니티 다이어그램 프로세스
어피니티 다이어그램 기법은 개인보다 팀 중심 도구에 가깝다. 프로세스 초기에는 너무 신중한 태도보다 직감과 속도를 앞세우는 편이 좋다. 포스트잇이 오갈 때 협업자 간 의견 교류는 가급적 지양한다. 이는 파편화된 데이터가 그룹핑되는 과정에서 최대한 객관성을 보존하기 위함이다. 심도 깊은 토론은 잠시 미루도록 하자.
어피니티 다이어그램과 어울리는 데이터 형식
애널리틱스에서 확인 가능한 사용자 체류시간이나 이탈률, 클릭 횟수 같은 데이터는 애초에 측정하고 싶은 부분이 명확하다. 이는 숫자로 표현되는 정량적 데이터의 속성 때문이다.
반면, 필드 리서치나 포커스 미팅 등에서 입수된 정성적 데이터들은 정확한 방식으로 고정되거나 측정되기 힘든 측면이 있다. 이는 문자로 기술되는 데이터의 한계 때문이다. 물론 이러한 속성이 상대적으로 정량적 데이터보다 중요하지 않다는 것을 의미하지는 않는다. 예를 들어 대선 투표는 정량적으로 하겠지만, 각 후보에 대한 대중적 여론 조사는 정성적으로 밖에 할 수 없다. 어피니티 다이어그램은 문자의 무질서함에 측정 기준을 부여할 수 있는 괜찮은 대안이 되어준다.
@www.iacquire.com
케이스 스터디
신선 식재료 배송 서비스 개선을 위한 케이스 스터디를 어피니티 다이어그램 기법을 활용해 진행해보았다. 데이터는 실제 존재하는 서비스 앱 스토어와 플레이스토어 리뷰를 바탕으로 수집되었다. 해당 업체는 배송과정에서 다양한 문제를 안고 있었다. 문제점을 쭉 나열해보니 아래 <그림 1>과 같았다. 참고로 실무에서는 훨씬 더 방대한 데이터를 다루는 것이 일반적이다.
<그림 1> 신선 식재료 배송업체가 가진 II 문제점들
이후 <그림 2>처럼 관련성 높은 데이터끼리 그룹핑해주었다. 자연스레 얼음팩/과대포장/새벽 배송 시 출입 문제/ 포장 디자인 등의 제목이 생겼다. 제목은 키워드화 되어 확장된 검색의 발판을 마련해준다. 추가로 타 브랜드에 대한 자료가 수집되었다.
<그림 2> 관련성 높은 데이터끼리 그룹핑
그룹핑된 데이터와 추가 검색으로 모은 데이터를 묶어 현실적 방안들을 브레인스토밍 해보았다. 한 예로 ‘얼음팩 재활용에 대한 정보 없음’과 ‘젖는 브로슈어’ 두 가지를 엮어 ‘얼음팩 표면에 정보를 인쇄한다’라는 아이디어를 도출할 수 있었다. 만약 배송 중 젖는 브로슈어만이 문제였다면 종이 재질 검토나 적재 프로세스 개선 같은 생각이 먼저 났을 듯하다.
<그림 3> 브레인스토밍
어피니티 다이어그램을 진행하다 보면 개별에서 보지 못한 반짝이는 연결고리를 감지하게 될지 모른다. 경험상 반짝임은 항상 찰나에 가까웠다. 순간을 놓치지 말고 새로운 해석에 성공하기를 바란다.
[참고자료]‘어피니티 다이어그램이란? 끝
공부하고 또 공부하는
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흩어져있는 데이터를 쉽게 관찰하는 방법이 있을까?
어피니티 다이어그램은 사용자를 통해 얻은 정성적이고 파편화되어 있는 산발적 정보들 사이에서 유의미한 결론을 도출해 내는 데 사용되는 효과적인 그루핑 방법이며, 이는 일본의 인류학자인 카와키타 지로가 개발한 사회 방법론 중 하나로 알려져 있다. 때로는 클러스터 맵이라고도 불리는데, 이 방법론은 관찰에서 발견으로 이어지는 길목에서 주로 사용된다.
일반적으로 UX 리서치를 통해 얻은 정보들은 그 양이 방대할 뿐만 아니라, 정량적으로 수집된 정보들에 비해 모호하고 분류하기도 어렵다는 문제를 갖고 있다. 이러한 정보들 사이에서 길을 잃지 않고 효과적으로 유의미한 데이터를 관찰하고 인사이트를 발견하기 위해서, 어피니티 다이어그램은 어떤 대안을 제시하고 있을까?
출처 : https://project-management.com/affinity-diagram-kawakita-jiro-or-kj-method/
어피니티 다이어그램의 6단계
1. 해결하고자 하는 문제를 명확하게 정의한다.
2. 그와 관련된 모든 정보를 포스트잇에 메모한다.
3. 메모들 사이에서 패턴이나 규칙을 찾아, 연관성 및 유사성이 높은 정보들끼리 그룹화한다.
4. 효과적인 통찰을 위해 각 그룹을 대표할 수 있는 레이블, 제목을 짓는다.
5. 각 그룹들의 우선순위를 매긴다. 이때, 우선순위는 목표에 따라 다르게 지정될 수 있음을 유의한다.
6. 단순히 정보를 식별하는 것에 집중하지 말고, 흩어져있을 때는 발견하지 못했던 인사이트를 도출한다.
어피니티 다이어그램의 미덕은 문제가 복잡하면 복잡할수록 효과적으로 사용할 수 있다는 점, 여러 사람이 쉽게 정보를 식별하고 정리할 수 있다는 점에 있다. 데이터를 객관적이고 시각화해서 볼 수 있기에 우선순위를 판단하는 데도 유용하다.
어피니티 다이어그램 적용해 보기
최근 자주 이용하고 있는 모빌리티 서비스의 어피니티 다이어그램을 그려보았다. 모빌리티 서비스의 고객 탑승 경험 개선을 위해, 플레이스토어 및 앱스토어에서 고객 VOC(Voice of Customer)를 수집했다.
1. 사용자 데이터 분리
2. 유사성에 따라 데이터 그루핑
첫 번째로, 모 서비스의 고객 탑승 경험에 대한 정보를 한 데 모아보았다. 관련도가 높은 정보들끼리 추려 그룹핑을 하자, 각 그룹마다의 대표성을 띄고 있는 규칙. 즉, 공통분모라 볼 수 있는 토픽들이 눈에 보인다. (VOC를 보면 더 많은 이슈가 잠재되어 있지만, 워낙 양이 많아 일부만 긁어왔다.)
3. 인사이트 도출
다음 단계에서는 그루핑 된 정보들을 이해하고, 문제의 우선순위를 세워 가장 중요하고 시급한 과제를 도출해 낸다. 위에서 이미 언급했듯, 이 과정에서는 기업에서(팀에서) 목표하는 바가 무엇이냐에 따라 해결해야 할 과제의 순위가 변동될 수 있다.
마지막으로, 문제를 해결할 수 있는 방안에 대해 브레인스토밍이 가능해진다. 문제 해결을 위한 브레인스토밍은 정보 식별의 객관성을 위해 어피티니 다이어그램을 완성한 후 진행하는 것이 좋다.
나는 운행 차량의 효율적인 관리를 위해, 차량 내 배치품을 정기 배부하는 방법을 하나의 솔루션으로 떠올렸다. 운행 방식과 연관된 이슈는 페널티 정책을 적용함으로써 QC(Quality Control)를 유도하고, 위치 정확도 문제로 일어난 현상인 배차 취소 수수료 부과에 대해서는 수수료 부과에 대한 특정 조건을 적용함으로써 고객인 소비자와 드라이버 모두를 보호할 수 있을 것이라 보았다. 위 케이스 스터디는 러프한 솔루션 구상으로, [특정 시간]에 대한 구체적인 고민은 아직 거치지 않았다.
마무리
어피니티 다이어그램은 복잡하고 판단하기 어려운 문제를 큰 그림으로 이해하고, 아이디어를 분석적으로 정리하기에 유용하지만 유저 데이터가 지나치게 많을 경우 그루핑이 어려워지거나 시간이 오래 소요되는 문제가 생긴다. 앞의 단점과 함께 어피니티 다이어그램이 단순히 정보를 효과적으로 분류하는 데만 활용되는 것이 아니라 문제에 대한 우선순위를 세우고, 궁극적인 솔루션까지 도출해내는 길잡이가 될 수 있음을 감안하고 하나의 방법론으로써 잘 활용한다면, 팀 협업에 도움이 되는 툴임은 분명해 보인다.
출처 :https://yozm.wishket.com/magazine/detail/649/
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어피니티 다이어그램 Affinity Diagram
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어피니티 다이어그램 Affinity Diagram이란?
프로젝트 과정 중 수집한 수많은 정보의 조각들을 다양하게 배치해봄으로써 개별로 보았을 때는 생각지 못했던 연결점들을 찾고 새로운 통찰을 얻도록 돕는 도구다. 앞선 디자인 도구들로부터 얻은 정보를 비롯해 프로젝트와 유관한 주요 발견점, 시사점, 아이디어 등을 메모지에 문장으로 적어 팀원들과 공유하고, 이를 넓은 공간에 펼쳐놓고 분류하며 패턴을 찾는다. 어피니티 다이어그램은 방대한 양의 자료를 팀원들과 함께 해석, 분류, 정리하는 협력적이고 창의적인 해석 도구라 할 수 있다.
효과
팀원이 현장에서 각자 다른 도구를 써 수집해온 정보들을 체계적으로 공유하고, 개별적인 정보들의 연광성을 찾아 사용자 경험에 대한 총체적인 이해와 디자인 방향을 잡는데 활용할 수 있다.
Affinity Diagram 사례 이미지/ 출처: https://www.researchgate.net/figure/The-affinity-diagram-outlined-by-groupings-with-up-to-four-levels-per-group_fig3_269401804
어떻게 하는가?
-현장에서 얻은 정보의 조각들을 한자리에 모아 살펴보면서 의미하는 바가 유사하거나 디자인 아이디어에 영감을 주는 정보들을 서로 가깝게 위치시키고, 이를 통해 ‘패턴’을 발견하고 ‘상위 개념’을 도출한다.
-물리적이고 시각적인 방법으로 진행되는데, 사진, 스케치, 도표 등 다양한 자료와 현장 관찰에서 얻은 발견점을 포스트잇에 적은 후 넓은 벽면에 붙여 팀원들과 함께 ‘물리적 거리’를 변화시켜보면서 묶어 나간다.
※어피니티 다이어그램을 통해 1) 현상을 해석하고 2)정보를 연결하고 3) 그를 바탕으로 디자이 아이디어를 생각해내는 과정을 다음과 같은 네 단계로 나누어 설명한다.
1. 자료를 공유하고 함께 해석하기
2. 접착식 메모지에 문장으로 요약하기 (+정보 제공자 이름 혹은 정보 출처를 함께 표시한다_추후 상세한 문의/논의 위해)
3. 정보를 다양한 방식으로 연결하여 통찰 얻기
(반복&다양한 시도하며 물리적 위치 변화시켜보기)
4. 그룹에 이름 붙이기
이 네 과정이 모두 계속해서 유기적으로, 반복적이고 순환적으로 이루어진다.
[Step1] 자료를 공유하고 함께 해석하기-다양한 배경의 팀원으로 구성하는 것이 중요하다.
-팀이 모였다면 자료를 공유하고 해석한다. 진행, 질문, 기록, 모델링 등으로 각 팀원에게 역할을 부여하는 것도 좋다.
[Step2] 포스트잇에 문장으로 요약하기-통계적 데이터, 정성적 데이터, 아이디어 등의 다양한 자료와 정보를 공유하면서, 발견점의 핵심을 문장으로 적어 벽에 붙인다.
-사용자 조사로부터 얻은 다양한 형태의 데이터, 현장 기록, 사진, 비디오 등을 프로젝트와 연관해 문장으로 요약한다.
※데이터 자체를 요약하는 것은 무의미하다.
Tip 무엇을 적어야할 지 막막할 때?
-데이터를 바라보면서 ‘무엇이 문제인지, 혹은 기회 요소인지, 이를 통해 내가 얻은 통찰은 무엇인지, 사람들이 필요로 하는 것은 무엇인지, 여기서 어떤 테마가 두드러지는지’를 중심으로 생각해보면 도움이 된다. 이들의 영단어 앞자를 따서 POINT 분석이라고 부르기도 한다.
Problem 문제 사용자 연구 중 드러난 문제 상황, 사용자가 당면하는 어려움과 문제점, 구조적 제약사항들. Opportunity 기회 디자인 해결안으로 연결될 수 있는 기회 요소들. Insight 통찰 관찰 도중 깨닫게 된, 사용자나 디자이너가 미처 몰랐던 새로운 발견점들. Needs 필요 사용자들이 당면하는 문제를 해결하기 위해 필요한 것들. Theme 테마 사용자 연구 중 두드러지거나, 모은 정보 중에서 두드러지는 주제.
※포스트잇에 적는 내용이, 단지 현상이나 자료 단계에서 멈추지 않고 ‘정보, 지식’으로 끌어올리는 것이 핵심이다!
ex. 외래 진료소를 다니던 환자들이 건강이 나빠져 다시 입원하는 ‘현상’ -> 많은 환자들이 건강하지 못한 식단을 가지고 있다는 ‘문제’를 관찰
ex2. 격리치료에서 통원치료로, 사회생활로 돌아온 환자들 중 적지 않은 수가 다시 상태가 위중해져 격리치료로 돌아간다는 ‘사실’ -> 정신질환은 신체적 부상과는 달리 완치라는 개념이 없으며 정신건강이 한 번 나빠지면 치료뿐 아닌 평생 관리에 집중해야 한다는 ‘통찰’
따라서 건강한 식단을 유지하고, 취미나 직업 교육 등을 위한 다양한 활동에 노출되어야 할 ‘필요’ 도출.
다양한 비영리 단체가 운영하는 활동이 이런 기회를 제공한다는 것을 알게 되었고, 그 중 건강한 점심식사를 제공하는 성공적인 서비스를 발견하고 건강한 음식의 제공이라는 ‘테마’와 ‘기회’를 발견.
[Step3] 정보를 다양한 방식으로 연결하여 통찰 얻기-모든 정보가 공유됐다면 본격적으로 메모지들을 다양하게 배치해본다. 다양한 각도에서, 의미가 밀접하거나 디자인 방향에 시사점을 주는 포스트잇들을 가까이 배치하면서 새로운 패턴을 탐색한다.
-중요한 것은, 메모지들을 새롭게 배치하는 과정이 ‘모두’ 끝날 때까지 모여있는 메모지들의 그룹에 이름을 붙이지 않는 것이다. -> 저지르기 가장 쉬운 실수 = 첫 어피니티 그룹이 생기자마자 이름을 붙이는 것. 그렇게 하면 그 그룹에 속한 메모지들을 볼 때 선입관이 생겨 새로운 관계를 발견하지 못할 수도 있다.
-포스트잇이 하나도 남지 않고 그룹에 속하게 되면 1차 완성이다. 사진으로 기록해두고, 다시 상세히 들여다 본다. 그룹 내에 그룹 개념과 다소 거리가 있는 메모지를 밖으로 꺼내 다른 그룹에 속하게 하거나 새로운 그룹으로 만들어본다.
– 수차례의 반복과 수정이 필요하다.
[Step 4] 그룹에 이름 붙이기-모두 만족스러운 누락없는 분류가 완성되었다면, 이제 각 그룹의 개념을 대표하는 문장을 만들어준다. 딱 들어맞기만 한다면, ‘구관이 명관이다’라거나 ‘아 다 다르고 어 해 다르다’등 적절한 속담이나 명언과 매칭하는 것도 방법이다. 그러나 지나치게 단순화/통찰의 내용을 왜곡하는 오류는 범하지 말자.
-아주 일반적인 단어들 ex. 문제, 기회, UI와 같은 단어로 섣불리 이름 붙이지 말자.
-완성 된 어피니티 그룹들 중 더 큰 개념에서 공통점이 있는 것들을 묶어준다. or 한 그룹 안에 더 작은 그룹으로 나뉠 수 있는 메모지들이 모여있다면 나누어 주는 것도 좋다. 기존 그룹&그룹 이름 유지하되, 새로운 그룹에 문장으로 이름을 지어주어 기억하기 쉽게 하는 것이 도움이 된다.
어피니티 다이어그램 사례/출처: https://twitter.com/chrisdaviscng/status/497937068962480128
기억할 것
1. 다른 팀원들과 함께 사용할 때 더욱 유용한 도구다.
2. 추후 언제든 다양한 정보나 아이디어의 근원지를 찾을 수 있도록 보전한다.
3. 어피니티 그룹의 크기가 중요도를 의미하는 것은 아니다.
어피니티 다이어그램은 정성적 해석 도구다! 이 활동의 목적은 가장 빈번히 관찰되는 현상을 찾는 것이 아니라, 현상과 정보들이 어떻게 연결되어 있는지 그 관계를 읽어내면서, 설사 단 한 번의 관찰된 현상이라 할지라도 전체에 큰 영향을 미치 수 있는 문제인지 고민하며 깊은 통찰로 이끌어내는 것이다. 오히려 가장 흔히 관찰되는 현상은 가장 뻔하고 새롭지 않은 현상일 수도 있다.
4. 그룹을 단순히 요약하는 이름으로 짓지 않는다. 디자이너의 직과적 발상과 사용자 맥락 사이를 지속적으로 오가면서 방향을 잡아나가야 한다.
자료 출처
인사이트, <새로운 디자인 도구들>의 내용 중 <어피니티 다이어그램> 편을 참고했다.
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Affinity Diagram(어피니티 다이어그램)에 대하여
– Affinity Diagram(어피니티 다이어그램)이란?
: 유저를 통해 얻은 정성적이고 흩어져 있는 정보들 중에서 유의미한 결론을 도출해 내는 효과적인 그룹핑 방법이다.
: 관찰에서 발견으로 이어질 때 주로 사용됨
: 개인 보다는 팀 중심 도구
: 흩어져 있는 사용자의 경험 데이터를 통합해 데이터를 더욱 단단하게 만들어 감
: 공통된 주제, 이슈, 고객의 문제와 요구 범위 등 모두를 보여줌
: KJ method 또는 affinity map이라고도 불림
UX 리서치를 통해 얻은 방대한 양의 정보들은 정량적인 정보에 비해 분류하기 어렵다.
하지만 Affinity Diagram(어피니티 다이어그램)은 방대한 정보들 사이에서 빠르게 유의미한 데이터를 찾아내고 관찰하며 인사이트를 발견할 수 있도록 도와준다.
But, 단점을 꼽자면 유저 데이터가 지나치게 많을 경우 그룹핑이 어려워지고 시간이 많이 소요될 수 있다.
* 정성적 : 상태가 좋다거나, 나쁘다거나~ or 색상이 어떠하다~ 와 같은 주관적인 기법
* 정량적 : 개수를 세거나, 양을 측정하는 어떠한 계측이 가능한 기법
– Affinity Diagram(어피니티 다이어그램) 순서
1. 해결해야 할 문제 정의하기
2. 모든 관련 데이터(관찰한 정보)를 포스트잇에 적기
3. 유사성 높은 포스트잇끼리 그룹핑하기 (중복되거나 가치 없는 포스트잇 제거)
4. 그룹핑된 포스트잇에 대표할 수 있는 제목(그룹이 의미하는 바) 부여
→ 키워드화 되어 각 그룹이 띄고 있는 대표성이 보임
5. 각 그룹핑에 우선순위 매기기 (목표에 따라 다르게 지정될 수 있음)
6. 상관성 분석, 필요하다면 다시 그룹핑
7. 개별에서 보지 못한(흩어져 있을 때 보지 못했던) 통찰 얻기
※ 주의사항
– (초기에) 너무 신중한 태도보다는 떠오르는 생각을 빠르게 적기
– 의견 교류 가급적 지양 (객관성 지키기 위해)
<참고자료>
https://zacknaylor.medium.com/how-to-create-an-affinity-diagram-for-ux-research-cdc08489952d
https://brunch.co.kr/@aykim13/72
https://brunch.co.kr/@cliche-cliche/72
https://design-tra.tistory.com/58
어피티니 다이어그램 (Affinity Diagram)
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어느덧 Contextual Design 시리즈의 3번째 편이다.
전 편에선 컨텍스추얼 인터뷰를 통해 사용자를 관찰하는 방법과 각 사용자의 싱글 케이스를 시퀀스 모델, 피지컬 모델, 아티팩트 모델 등을 통해 시각화(정리)하는 법을 살펴보았다. 이번 편에선 흩어져 있는 사용자의 경험 데이터를 통합하여 데이터를 더욱더 견고하게 만들어 갈 것이다. 이를 위해 어피티니 다이어그램 을 가장 흔히 사용한다. 어피니티 다이어그램은 여러 사용자 집단에 걸친 모든 이슈를 파악하는 가장 빠르고 유용한 방법이다. 또한 한 개인뿐만 아니라 전체 사용자 집단에 대한 이슈도 파악할 수 있다.
Affinity Diagram.
어피니티 다이어그램.
Consolidation(통합) 단계에 해당하는 어피니티 다이어그램
🔹 어피니티 다이어그램(Affinity Diagram)은?
– 개별 해석 세션에서 작성한 *어피니티 노트 를 그룹 짓고 적절히 이름 붙여 벽면 등에 계층적으로 구성.
– 어피니티 노트을 붙였다 띄었다 하며 유사 데이터를 그룹 짓고, 인사이트와 디자인 아이디어를 도출해 내는 과정.
– 어피니티 벽(affinity wall) 또는 벽(the wall)이라 부르기도 함.
1. 오프라인 어피니티 다이어그램 / 2,3. 온라인 어피니티다이어그램 (비캔버스)
🔹 왜 사용할까?
– 공통된 이슈, 주제, 그리고 고객의 문제와 요구 범위를 한 자리에서 보여준다.
– 다양한 데이터 내용을 잃지 않으면서 구체적인 공통 이슈, 특징, 업무 패턴, 요구 등을 드러내고 생성한다.
◾️ 어피니티 노트 란?
– 컨텍스추얼 인터뷰 직후(48시간 이내) 해석 세션을 통해 어피티니 노트를 작성한다.
– 인터뷰 진행자는 해석 세션을 통해 일어난 일을 순서대로 공유하고, 팀은 사용자 행동 이면의 ‘무엇’과 ‘왜’에 연관된 세부 사항들을 탐구한다.
어피니티 노트에 기록할 것 기록하지 말것 – 사건에 대한 해석, 아티팩트의 이용, 문제점, 기회
– 업무의 주요 특성
– 업무의 장애물/실패
– 문화적 영향
– 디자인 아이디어 (앞에 DI라고 표시)
– 나중의 인터뷰를 위한 질문 (앞에 Q라고 표시)
– 통찰을 주는 고객의 진술 인용 – 인구통계학적 정보
– 업무 모델에 나타나는 다른 정보
◾️ 어피니티 다이어그램은 왜 벽에서 할까?
– 어피니티는 한사람의 관점만 반영하는 것이 아니다. 오히려 여러 사람이 동시에 바라보고 의견을 제시하는 것에 가치를 둔다.
– 어피니티 다이어그램을 넓은 벽에서 하는 이유는 다수의 사람이 함께 데이터 전반을 조망하기 위해서다.
여러 사람이 함께 데이터 전반에 대해 이야기 하고 있는 모습 (이미지 출처 : unsplash)
어피니티 다이어그램 구축
1️⃣ 칼럼(어피니티 노트의 그룹) 구축하기
어피니티 노트는 사용자의 행동, 문제점, 발견점 등을 작성한 노란색 포스트잇이다. 작성된 어피니티 노트 중 유사한 특징을 지니고 있는 포스트잇을 모으는 작업이 바로 ‘칼럼 구축하기’다. 이 작업은 공동작업이므로 노트 하나하나를 옮길 때마다 모든 이의 동의를 거칠 필요는 없다. 최종 목표는 각 칼럼을 3-6개의 노트 그룹으로 정리하는 것이다. 한 칼럼의 노트가 6개보다 많다면, 새로운 칼럼으로 분리될 필요가 있는 특징이 묻혀 있을 수 있다.
2️⃣ 모든 어피니티 벽에 배열하기
싱글케이스 어피니티 다이어그램 배치 / 주로 싱글 케이스(사용자 각자 특징 분석)를 먼저 분석한 후 크로스 케이스(모든 사용자 데이터를 취합하여 특징 분석) 분석을 진행
다음 단계는 어피니티 노트(노란색 포스트잇)를 모두 라벨 없이 느슨하게 그룹 지어 벽에다 모으는 것이다. 그 후 같은 주제의 어피니티 노트를 찾아 모은다. 어피니티 구축의 첫 단계에서 노트의 위치를 정할 때 유용한 조언은 다음과 같다.
피할 일 할일 정해진 카테고리들로 시작하고 거기에 어피니티 노트를 맞추려고 한다. – 미리 정해둔 카테고리에 맞추기를 피한다. 어피니티 노트를 적합한 위치에 놓는 걸 걱정한다. – 어피니티 노트를 움직임으로써 새로운 특징을 형성한다.
– 움직이는 것으로 새로운 특징이 형성되지 않으면, 있는 자리에 그대로 둔다.
– 주의할 것은 라벨이지, 개별 데이터 포인트가 아니다. 어피니티 노트에서 ‘키워드’를 찾고 노트가 그 키워드의 카테고리에 속한다고 간주한다. – 잘 보이지 않는 암시를 찾고자 어피니티 노트를 읽는다.
– 예를 들면, “프린트”라는 단어가 들어간 어피니티 노트가 모두 자동으로 프린트에 관한 컬럼에 속하는 것은 아니다. 모든 노트를 벽에 붙이는 첫 번째 단계에 많은 시간을 들인다. – 노트를 대충 그룹으로 묶어 벽에다 붙인다. 이 그룹으로 다음번 분류와 구조화를 가능하게 한다.
– 처음부터 완벽할 필요 없다. 어피니티 노트를 모두 벽에 붙이는데 드는 시간을 대략 정해둔다.
3️⃣ 파란색 라벨 추가하기
내용 출처 : 컨텍스트를 생각하는 디자인 (이초크 사례)
그룹으로 묶는 작업이 어느 정도 마무리되었을 때 파란색 포스트잇을 붙이는 작업을 시작한다. 파란색 포스트잇은 포스트잇 그룹 자체에 기록된 구체적인 내용이 무엇인지 설명 한다. 파란색 라벨 당 노트(노란색 포스트잇) 4-6개를 유지하는 것이 좋다. 좋은 파란색 라벨은 노트에 대해 무엇이 중요한지 알려 준다.
피할 일 할 일 라벨을 3인칭으로 쓴다. – 사용자가 여러분에게 말하는 것처럼 라벨을 쓴다.
– 나와 우리라는 단어를 쓴다. 너무 추상적인 라벨을 작성한다. – 좋은 라벨은 해당 그룹이 구체적으로 무엇을 말하는지 기록한다. 여러분의 전문용어로 작성한다. – 누구든지 이해할 수 있는 분명한 내용으로 라벨을 작성한다. 미리 규정된 카테고리를 쓴다. – 데이터를 토대로 스토리를 파악하고, 이리 생각한 개념이 조사한 것을 정리하는 최선을 방법이라고 간주하지 말자. 라벨을 어떤 그룹으로 억지로 붙이려고 한다. – 어떤 그룹이 좋은 라벨이 되기에는 너무 일관성이 부족하지 않은지 알아본다.
– 라벨이 업무를 확실히 말해주는 지 검토하자. 디자인에 잠재적으로중요한 특성들을 그냥 묻어버린다. – 라벨에서 중요한 디자인 포인트를 드러내서, 팀 전체가 잘 알아볼 수 있도록 한다.
◾️ 좋은 파란색 라벨은,
– 사용자의 업무를 특성화하는 동시에, 이 사용자 집단에 적합한 시스템을 구축하고자 팀이 고려할 필요가 있는 이슈를 나타낸다.
– 디자인 아이디어를 자극하는 특성을 나타낸다.
– 그룹에 노란색 포스트잇이 너무 많거나 파란색 라벨이 너무 일반적이라면, 잘 구축된 어피니티는 아니다.
– 흔히 파란색 라벨은 너무 추상적인 수준이 되기도 하는데, 너무 많은 포스트잇을 특성화하려고 하기 때문이다.
4️⃣ 어피니티 벽 재구성 및 최종 정리하기
연관된 어피티니 노트와 파란색 라벨까지 모두 붙였다면, 이제 비슷한 주제별로 모으기 위해 어피니티를 재구성한다. 재구성 작업을 더 쉽게 하려면, 파란색 라벨을 붙인 다음 어피니티를 살펴보고 일단 임시 녹색 라벨 을 붙여본다. 임시 녹색 라벨에는 예를 들면 프로세스의 큰 단계라든가, 커뮤니케이션 전략, 툴 사용 방법, 조직 구성 방법 등을 반영하는 내용을 적는다.
파란색 라벨들을 그룹으로 묶은 것처럼 일관된 분홍색 그룹들을 생성한다. 분홍색의 레벨에서는, 분홍색 라벨당 파란색 라벨이 2-6개 있도록 하는 것을 최선의 규칙으로 권장한다. 최종적인 일관된 녹색 라벨을 생성하고자 분홍색 라벨을 그룹으로 묶고, 임시가 아닌 최종 녹색 라벨을 작성한다.
◾️적절한 분홍색 라벨은,
– 좋은 분홍색 라벨은 파란색 칼럼의 이면에서 무엇이 중요한지 알려 준다.
– 즉, 어떤 구획의 핵심 주제는 분홍색 라벨 자체에서 분명하게 드러나야 한다.
◾️적절하지 못한 분홍색 라벨은,
– 이슈를 이해하는 데 충분한 정보를 제공하지 않는다.
– 파란색 라벨로 제시된 주제를 감추고 고객 데이터를 잘 대변하지 못한다.
– 분홍색 라벨은 디자이너들을 데이터에 집중시키는 역할을 한다.
◾️적절한 녹색 라벨은,
– 녹색 라벨은 프로젝트 포커스에 중요한 일관된 스토리 부분을 구성하도록 분홍색 라벨과 그 노트들을 그룹으로 묶는다.
– 파란색이나 분홍색 라벨과는 달리, 녹색 라벨은 더 단정적이고 추상적이다.
– 녹색 라벨의 목표는 벽을 구획으로 나눠 디자이너들이 핵심 이슈의 개요를 파악하도록 만드는 것이다.
◾️적절하지 못한 녹색 라벨은,
– 소속된 분홍색 라벨은 대변하지 못한다.
– 만약 라벨이 콘텐츠에 맞지 않는다면, 그것은 해당 사항이 없거나 단지 스토리를 읽는 데 혼란을 주어서 콘텐츠가 유실되고 있음을 의미한다.
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체계적인 디자인을 위해 어피니티 장려하기.
어피니티 다이어그램은 체계적인 디자인을 장려한다. 대부분의 사람들은 사용자 데이터와 작은 문제만을 보고 수정하거나 필요한 기능을 정의할 수 있다. 그러나 데이터의 일부만을 통해 얻은 아무리 많은 아이디어일지라도, 전체적인 업무를 개선하고 서비스 전반을 보완할 순 없다. 어피니티는 더 큰 문제 또는 이슈를 해결하는 디자인 아이디어를 도출하기 위한 도구다.
만약, 아이디어가 파란색 라벨 에서 비롯되었다면, 더 체계적인 아이디어고 이슈의 집합 이라 볼 수 있다. 분홍색 라벨에서 도출됐다면 더 체계적인 것이고, 초록색 을 통한 아이디어라면 데이터에서 드러난, 더욱 큰 이슈를 해결하려는 내용 인 경우가 많다.
책에서 소개하고 있는 방식과 프로젝트하며 살짝시 다른 부분이 있지만, 책 내용을 참고하여 각 프로젝트 특징에 맞추어 활용한다면 생산적인 어피니티 다이어그램 구축이 가능할 것으로 보인다.
참고
– (책) 컨텍스트를 생각하는 디자인
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