작업 방식
Affinity Diagram은 여러 정성 자료를 가로지르는 종합을 위한 스킬입니다. 개별 관찰, 인용, 노트에서 시작해 자연스러운 클러스터를 만든 뒤 상위 테마의 이름을 정합니다. 인터뷰 근거를 미리 정해 둔 분류 체계에 억지로 맞추는 도구가 아닙니다.
소스에서 가장 강조하는 구분은 참여자 커버리지입니다. 각 녹취록을 끝까지 처리하고, 묶기 전에 모든 관찰에 태그를 붙입니다. 모든 참여자가 계속 반영되어야 하며, 한 인터뷰에서만 나타난 패턴은 버리거나 합의로 부풀리지 않고 단일 출처로 표시합니다.
예상 산출물
- 근거 기반 연구 테마의 위계 구조
- 각 클러스터를 뒷받침하는 참여자 태그 관찰
- 우선순위가 매겨진 인사이트 진술과 단일 출처 표시
브리프에서 검토까지
- 01참여자 전반에서 추출
제공된 각 소스를 끝까지 읽고 관찰마다 참여자 식별자를 유지합니다.
- 02상향식 클러스터링
테마 라벨과 상위 구조를 정하기 전에 관련 관찰을 먼저 묶습니다.
- 03시사점 작성
각 테마의 디자인상 의미를 설명하고, 참여자 커버리지를 확인하며, 반복되는 패턴과 고립된 신호를 구분합니다.