Affinity Diagramvon Owl-Listener

Affinity Diagram Skill.

Verstreute Forschungsbeobachtungen in Themen überführen, ohne dass das erste Interview die Geschichte dominiert.

UX-Forschung
Synthese

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Quellenprüfung · Affinity DiagramSKILL.md

Aufgabe UX-Forschung Ergebnis • Eine Hierarchie belegter Forschungsthemen • Nach Teilnehmenden gekennzeichnete Beobachtungen zu jedem Cluster • Priorisierte Erkenntnisaussagen und Markierungen für Einzelquellen Vor dem Start Verwenden Sie einen Agenten, der die bereitgestellten Transkripte oder Notizen lesen kann. Geben Sie Teilnehmer-IDs und die Designfrage an; der Skill synthetisiert vorhandene Belege und führt keine Interviews durch.

Redaktionelle Zusammenfassung · Quelle geprüft 2026-10-07 · kein generiertes Beispiel

01 Funktionen

Affinity Diagram: Themen über Interviews hinweg finden

Bottom-up-Clustering qualitativer Daten mit ausgewogener Extraktion über Teilnehmende und belegten Prioritäten für Erkenntnisse.

Quellenbasierter WorkflowKein Ausführungs-Benchmark

Die Arbeitsweise

Affinity Diagram dient der Synthese über mehrere qualitative Quellen hinweg. Er beginnt mit einzelnen Beobachtungen, Zitaten und Notizen und bildet zunächst natürliche Cluster, bevor übergeordnete Themen benannt werden. Er eignet sich nicht dazu, Interviewbelege in ein vorgefertigtes Kategorienschema zu pressen.

Die wichtigste Unterscheidung der Quelle betrifft die Abdeckung der Teilnehmenden. Jedes Transkript wird vollständig verarbeitet und jede Beobachtung vor dem Gruppieren gekennzeichnet. Alle Teilnehmenden sollen vertreten bleiben, und ein Muster, das nur in einem Interview auftaucht, wird als Einzelquelle markiert, statt verworfen oder zum Konsens aufgebläht zu werden.

Erwartete Ergebnisse

Eine Hierarchie belegter Forschungsthemen
Nach Teilnehmenden gekennzeichnete Beobachtungen zu jedem Cluster
Priorisierte Erkenntnisaussagen und Markierungen für Einzelquellen

Beispielbriefing ansehen

Vom Briefing zur Prüfung

01
Über Teilnehmende hinweg extrahieren
Jede bereitgestellte Quelle vollständig lesen und die Teilnehmerkennung bei den Beobachtungen beibehalten.
02
Bottom-up clustern
Verwandte Beobachtungen gruppieren, bevor Themenbezeichnungen und eine übergeordnete Struktur gewählt werden.
03
Implikationen formulieren
Die Designrelevanz jedes Themas erläutern, die Abdeckung der Teilnehmenden prüfen und wiederkehrende Muster von isolierten Signalen unterscheiden.

02 Einsatzbereiche

Wann er passt

Verwenden Sie einen Agenten, der die bereitgestellten Transkripte oder Notizen lesen kann. Geben Sie Teilnehmer-IDs und die Designfrage an; der Skill synthetisiert vorhandene Belege und führt keine Interviews durch.

Gut geeignet

Synthese mehrerer InterviewsEinsetzen, wenn mehrere Sitzungen oder Datenquellen verglichen werden müssen.
Belegbasierte EntscheidungenNützlich, wenn ein Team die Beobachtungen hinter einer vorgeschlagenen Design-Priorität nachvollziehen muss.

Grenzen, die zu prüfen sind

Keine Zusammenfassung eines einzelnen TranskriptsDie Quelle verweist diese engere Aufgabe an einen Skill für Interviewzusammenfassungen.
Häufigkeit ist keine Prävalenz in der PopulationEine in den bereitgestellten Interviews wiederholte Beobachtung belegt nicht, wie verbreitet sie unter allen Nutzenden ist.

Diese Eingaben mitbringen

Rohdaten der ForschungTranskripte, Notizen oder Antworten bereitstellen, nicht nur eine Zusammenfassung von Stakeholdern.
Teilnehmer-IDsStabile, anonymisierte Kennungen verwenden, die das Clustern überdauern.
DesignentscheidungErklären, welche Produktentscheidungen die Synthese beeinflussen soll.

03 Wichtige Entscheidungen

Entscheidende Punkte

Ausgewogene Abdeckung
Die ausdrückliche Prüfung der Teilnehmenden verhindert, dass die früheste oder einprägsamste Sitzung überbewertet wird.
Minderheitensignale bleiben erhalten
Beobachtungen aus nur einer Quelle bleiben sichtbar, ohne als gemeinsame Ergebnisse dargestellt zu werden.

04 Beispielbriefing

Ein fokussiertes Briefing ausprobieren

Das folgende Beispielbriefing wurde nicht getestet. Prüfen Sie die Einrichtung des Skills, bevor Sie es verwenden.

Einrichtung prüfen

Laden Sie die SKILL.md dieser Aufgabe aus dem designer-skills-Repository an dem von Ihrem Agenten unterstützten Skill-Speicherort. Die Eintragsdatei legt keinen allgemeingültigen Installationsbefehl fest.

Upstream-Quelldatei

https://github.com/Owl-Listener/designer-skills/blob/9a6930cf84a822eb458624bd11c61aac5bbdf224/design-research/skills/affinity-diagram/SKILL.md

Mit einem Ergebnis beginnen

Passen Sie Umfang, Quellenmaterial und Rahmenbedingungen in diesem Briefing an, bevor Sie den Skill ausführen.

Beispielbriefing

Verwenden Sie affinity-diagram für diese sechs anonymisierten Interviewtranskripte. Kennzeichnen Sie Beobachtungen nach Teilnehmenden, clustern Sie bottom-up und formulieren Sie belegte Erkenntnisse für unseren Navigations-Relaunch. Zeigen Sie die Abdeckung für jede teilnehmende Person und markieren Sie Muster aus nur einer Quelle; erfinden Sie keinen Konsens.

Ergebnis prüfen

Prüfen Sie die tatsächliche Ausgabe anhand dieser beobachtbaren Kriterien.

Jede bereitgestellte teilnehmende Person erscheint in der Synthese.
Themen haben nachvollziehbare Beobachtungen.
Isolierte und wiederkehrende Muster bleiben unterscheidbar.

OpenDesign bietet einen lokalen Design-Arbeitsbereich für Coding-Agenten. Dieser Eintrag bedeutet nicht, dass der Skill mitgeliefert wird oder dass seine externen Tools, Zugangsdaten und Software-Abhängigkeiten enthalten sind.

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05 Quelle und Lizenz

Quelle und Lizenz

Diese Seite beschreibt die unten verlinkte, fixierte Quellversion. Verhalten und Anforderungen im Upstream können sich ändern.

Quellen-Inhaber: Owl-Listener
Repository: Owl-Listener/designer-skills
Skill-Datei: design-research/skills/affinity-diagram/SKILL.md
Lizenz: MIT
Geprüfter Stand: 2026-10-07 · 9a6930cf84a8

Redaktionelle Quellenzusammenfassung

Bottom-up-Clustering qualitativer Daten mit ausgewogener Extraktion über Teilnehmende und belegten Prioritäten für Erkenntnisse.

Eigene Zusammenfassung von OpenDesign auf Grundlage der verlinkten Quelle. Repository-Sterne sind ein datiertes Popularitätssignal, weder Skill-Nutzung noch Qualitätsbewertung.

06 Fragen vor dem Start

Fragen vor dem Start

Muss ich vordefinierte Themen angeben?

Nein. Die Quelle verlangt eine Bottom-up-Gruppierung, bevor Themennamen gewählt werden.

Werden ungewöhnliche Beobachtungen entfernt?

Nein. Muster aus nur einer Quelle sollen markiert statt verworfen werden.

Ist das dasselbe wie eine Empathy Map?

Nein. Er synthetisiert Themen über Quellen hinweg; eine Empathy Map konzentriert sich auf die Perspektive eines Nutzers oder Segments.

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Schaffen Sie Raum für die nächste Design-Iteration.

Halten Sie Briefing, Quellenmaterial und Designarbeit in einem lokalen Arbeitsbereich zusammen. Prüfen Sie die Einrichtung des Skills, bevor Sie ihn in Ihren Workflow aufnehmen.

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