Affinity Diagramdi Owl-Listener

Affinity Diagram Skill.

Trasforma osservazioni di ricerca sparse in temi, senza lasciare che la prima intervista domini la narrazione.

UX Research
Sintesi

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Revisione della fonte · Affinity DiagramSKILL.md

Attività UX Research Produce • Una gerarchia di temi di ricerca supportati da evidenze • Osservazioni etichettate per partecipante a sostegno di ogni cluster • Insight in ordine di priorità e segnalazioni di fonte unica Prima di iniziare Usa un agente in grado di leggere le trascrizioni o le note fornite. Indica gli ID dei partecipanti e la domanda di design; la skill sintetizza evidenze esistenti e non raccoglie interviste.

Sintesi editoriale · fonte esaminata 2026-10-07 · non è un esempio generato

01 Funzionalità

Affinity Diagram: trovare temi tra le interviste

Clustering qualitativo bottom-up con estrazione equilibrata tra partecipanti e priorità degli insight basate su evidenze.

Flusso di lavoro basato sulla fonteNon è un benchmark di esecuzione

L'approccio di lavoro

Affinity Diagram serve a sintetizzare più fonti qualitative. Parte da singole osservazioni, citazioni e note, poi costruisce cluster naturali prima di assegnare un nome ai temi di livello superiore. Non serve a incasellare le evidenze delle interviste in uno schema di categorie già scritto.

La distinzione più forte della fonte riguarda la copertura dei partecipanti. Ogni trascrizione viene elaborata per intero e ogni osservazione viene etichettata prima del raggruppamento. Ogni partecipante deve restare rappresentato, mentre un pattern emerso in una sola intervista viene segnalato come fonte unica, senza essere scartato né gonfiato fino a sembrare un consenso.

Risultati attesi

Una gerarchia di temi di ricerca supportati da evidenze
Osservazioni etichettate per partecipante a sostegno di ogni cluster
Insight in ordine di priorità e segnalazioni di fonte unica

Vedi il brief di esempio

Dal brief alla revisione

01
Estrai da tutti i partecipanti
Leggi per intero ogni fonte fornita e conserva l'identificativo del partecipante sulle sue osservazioni.
02
Raggruppa dal basso
Raggruppa le osservazioni correlate prima di scegliere le etichette dei temi e una struttura di livello superiore.
03
Scrivi le implicazioni
Spiega il significato di ciascun tema per il design, verifica la copertura dei partecipanti e distingui i pattern ricorrenti dai segnali isolati.

02 Quando usarlo

Quando usarla

Usa un agente in grado di leggere le trascrizioni o le note fornite. Indica gli ID dei partecipanti e la domanda di design; la skill sintetizza evidenze esistenti e non raccoglie interviste.

Quando è adatta

Sintesi di più intervisteDa usare quando bisogna confrontare più sessioni o fonti di dati.
Decisioni collegate alle evidenzeUtile quando un team ha bisogno della traccia delle osservazioni dietro una priorità di design proposta.

Limiti da verificare

Non è il riassunto di una singola trascrizioneLa fonte rimanda questo compito più circoscritto a una skill di riassunto delle interviste.
La frequenza non equivale alla prevalenza nella popolazioneUn'osservazione ripetuta nelle interviste fornite non stabilisce quanto sia diffusa tra tutti gli utenti.

Input da fornire

Ricerca grezzaFornisci trascrizioni, note o risposte, non solo un riepilogo degli stakeholder.
ID dei partecipantiUsa identificativi stabili e anonimizzati che restino validi durante il clustering.
Decisione di designSpiega quali scelte di prodotto la sintesi deve orientare.

03 Decisioni importanti

Decisioni importanti

Copertura equilibrata
La verifica esplicita dei partecipanti evita di dare troppo peso alla sessione più precoce o più memorabile.
I segnali di minoranza restano
Le osservazioni da fonte unica restano visibili senza essere presentate come risultati condivisi.

04 Esempio di brief

Prova un brief mirato

Il brief di esempio qui sotto non è stato testato. Controlla la configurazione della skill prima di usarlo.

Controlla la configurazione

Carica il SKILL.md di questa attività dal repository designer-skills nella posizione per le skill supportata dal tuo agente. Il file di ingresso non stabilisce alcun comando di installazione universale.

File sorgente originale

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

Usa un agente in grado di leggere le trascrizioni o le note fornite. Indica gli ID dei partecipanti e la domanda di design; la skill sintetizza evidenze esistenti e non raccoglie interviste.

Parti da un solo risultato

Adatta ambito, materiale di partenza e vincoli di questo brief prima di eseguire la skill.

Brief di esempio

Usa affinity-diagram su queste sei trascrizioni di interviste anonimizzate. Etichetta le osservazioni per partecipante, raggruppale dal basso e scrivi insight supportati da evidenze per il nostro redesign della navigazione. Mostra la copertura per ogni partecipante e segnala i pattern da fonte unica; non inventare consenso.

Esamina il risultato

Confronta l'output effettivo con questi criteri osservabili.

Ogni partecipante fornito compare nella sintesi.
I temi hanno osservazioni tracciabili.
I pattern isolati e quelli ricorrenti restano distinguibili.

OpenDesign offre uno spazio di lavoro di design locale per agenti di coding. Questa scheda non significa che la skill sia inclusa nel pacchetto né che strumenti esterni, credenziali e dipendenze software siano compresi.

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05 Fonte e licenza

Fonte e licenza

Questa pagina descrive la revisione della fonte bloccata e collegata qui sotto. Il comportamento e i requisiti upstream possono cambiare.

Titolare della fonte: Owl-Listener
Repository: Owl-Listener/designer-skills
File della skill: design-research/skills/affinity-diagram/SKILL.md
Licenza: MIT
Snapshot esaminato: 2026-10-07 · 9a6930cf84a8

Sintesi editoriale della fonte

Clustering qualitativo bottom-up con estrazione equilibrata tra partecipanti e priorità degli insight basate su evidenze.

Sintesi originale di OpenDesign, basata sulla fonte collegata. Le stelle del repository sono un segnale di popolarità datato, non misurano l'uso della skill né ne indicano la qualità.

06 Domande prima di iniziare

Domande prima di iniziare

Devo fornire temi predefiniti?

No. La fonte richiede un raggruppamento bottom-up prima di scegliere i nomi dei temi.

Le osservazioni insolite vengono rimosse?

No. I pattern da fonte unica vanno segnalati, non scartati.

È la stessa cosa di una empathy map?

No. Sintetizza temi tra più fonti; una empathy map si concentra sulla prospettiva di un solo utente o segmento.

OpenDesign

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