Poser des questions directrices «équilibrées» dans le bon sens lors des entretiens avec les utilisateurs?
Cela semble un peu contre-intuitif, mais je me demande si nous perdons en fait une grande partie des informations que nous pourrions autrement avoir l'intention de découvrir ou de capturer en ne posant pas de questions plus directes ou `` directrices ''.
La sagesse conventionnelle et le dogme de la conduite d'une interview diraient que ce n'est pas une bonne idée, mais c'est parce que l'intention générale de poser ce type de questions est d'essayer d'obtenir une réponse particulière qui, dans une salle d'audience ou une étude marketing, pourrait ne pas être particulièrement approprié.
Cependant, dans le contexte d'un entretien avec un utilisateur essayant de découvrir ce qui rend les gens heureux ou malheureux, quels sont leurs besoins et leurs désirs, ne poser des questions ouvertes ne signifie pas que vous finissez par découvrir ce qu'ils vous disent plutôt que ce tu veux savoir?
Ma question est, peut poser des "questions directrices équilibrées", c'est-à-dire, si vous leur posez une question comme "Est-il difficile de cliquer sur ce bouton pour terminer une tâche? puis l'équilibrer en demandant "Est-il facile de cliquer sur ce bouton pour effectuer une tâche?" la même chose ou mieux que de demander "Quelle est la difficulté de cliquer sur ce bouton pour terminer la tâche?"
Ces types de questions devraient-ils être inclus dans les situations d'entrevue avec les utilisateurs pour obtenir de meilleures informations par rapport à la simple question ouverte?
Poser des questions fermées n'est pas optimal, pour les raisons soulignées par Kristian - elles faussent les résultats. Je pense qu'Adrian a également un point à retenir, car obtenir des commentaires spécifiques à une fonctionnalité pourrait être mieux adapté à une enquête.
Modération
C'est le travail de l'intervieweur de modérer la discussion, de garder le focus. Je pense que c'est en partie ce que vous vouliez/deviez accomplir, sur la base de la citation ci-dessous. Cela peut être fait avec des questions de suivi ouvertes. Ou, en effet, parfois avec des questions fermées - voir ci-dessous.
Parfois, éviter les questions suggestives simplement parce qu'elles sont généralement considérées comme de mauvaises pratiques est contre-productif.
Quand poser des questions fermées/suggestives
Je pense que le bon endroit pour poser des questions directrices est de confirmer les connaissances acquises.
Vous avez fait une observation X lors de l'entretien. Sur cette base, vous avez induit une hypothèse Y.
Demander
"Vous avez dit/fait X. Y est-il vrai?"
est bien, et à ma connaissance, la façon recommandée de procéder à l'enquête contextuelle (CI), par exemple.
Les entretiens sont limités
Cependant, dans le contexte d'un entretien avec un utilisateur essayant de découvrir ce qui rend les gens heureux ou malheureux, quels sont leurs besoins et leurs désirs, ne poser des questions ouvertes ne signifie pas que vous finissez par découvrir ce qu'ils vous disent plutôt que ce tu veux savoir?
Je pense que cela est principalement vrai pour les interviews. Une interview ne peut que capturer autant. C'est pourquoi nous avons des méthodologies plus avancées, comme l'IC, qui incluent des méthodes ethnographiques pour capturer les besoins et les désirs sous-jacents des utilisateurs.
En plus de poser les bonnes questions, vous avez besoin du contexte, du partenariat, de l'interprétation et des principes de concentration que l'IC introduit. Cela ne signifie pas que les entretiens sont inutiles - ils ne captent tout simplement pas autant.
Principes de CI brièvement
Contexte - observer l'utilisateur dans le contexte réel
- À FAIRE: basez votre induction sur des choses concrètes - ce que l'utilisateur réellement fait, plutôt ce qu'elle dit
- NE PAS: généraliser ou s'appuyer sur des abstractions.
Partenariat - établir la relation maître-apprenti afin de parvenir à une compréhension commune
- ACTION: définir un objectif commun pour la session CI afin d'apprendre les besoins du maître
- NE PAS: ne pas poser de questions ou briser les rôles égalitaires.
Interprétation - observez le maître sans parti pris ni présomption
- À FAIRE: observez ce qui se passe réellement. Confirmez ensuite votre interprétation. (Cela ne biaise pas l'IC)
- NE PAS: tirer des conclusions silencieuses, diriger le maître avec des suggestions ou avec des questions fermées pendant l'observation.
Concentrez-vous - pensez de manière critique, remettez en question vos propres hypothèses. Concentrez-vous sur le problème à résoudre
- À FAIRE: contester vos propres hypothèses
- NE PAS: négliger les actions conflictuelles ou faire des hypothèses.
Référence
H. Beyer, K. Holtzblatt, Contextual Design: Defining Customer-Centred Systems, Elsevier Science, Saint Louis, 1997, 497 p.
Lorsque vous posez une question directrice, vous faussez les réponses parce que vous " prime " les utilisateurs vous répondent dans une direction particulière . Lorsque vous demandez "Est-il difficile de terminer une tâche en cliquant sur ce bouton?" il est plus probable que l'utilisateur dira qu'il est en fait plus difficile de cliquer sur ce bouton.
Le point de poser des questions non suggestives est de voir dans quelle direction l'utilisateur répondra positif ou négatif. Lorsque vous posez une question directrice, vous augmentez les chances que l'utilisateur réponde davantage dans la direction que vous lui avez indiquée.
Je ne vois aucun intérêt à poser deux questions "équilibrées" parce que vous perdez du temps aux utilisateurs de poser 2 questions plutôt qu'une (ce qui réduit le taux de réponse) et vous créez un biais.
Lazar, J., Feng, J. et Hochheiser (2010) "Interviews and focus groups", Research Methods in Human -‐ Computer Interaction, pp. 177-‐212, Wiley.
Une approche qui peut être utile pour obtenir une réponse significative consiste à demander à l'utilisateur de placer sa réponse sur une échelle mobile entre deux options qui ont le même niveau de "bien" ou de "mal", mais un équilibre différent, puis demandez-leur s'ils pensent que le changement ou l'idée est globalement bon ou mauvais.
La meilleure façon de l'expliquer est de montrer comment je le ferais dans un sondage, puis de suggérer une approche similaire qui pourrait fonctionner dans les entretiens.
S'il s'agissait d'une enquête plutôt que d'une interview , il pourrait être présenté comme ceci:
Q1: Comment avez-vous trouvé cette variation, par rapport à la version actuelle? (encercler un chiffre)
- Configuration plus rapide, mais contrôle moins précis
- -
- -
- -
- -
- Contrôle plus fin, mais plus lent à configurer
Q2: Considérez-vous ce changement comme étant largement positif ou largement négatif (encerclez une réponse)?
- Largement positif
- Largement négatif
Aucune des deux extrémités de l'échelle pour Q1 n'est positive ou négative en soi, mais vous pouvez en discerner l'effet du changement et décider s'il est conforme au but que vous tentiez d'atteindre. Vous pouvez ensuite utiliser Q2 pour dire si cela correspond aux besoins de ce répondant - afin que vous puissiez tester si vous correspondez à votre objectif ET si l'objectif est le bon.
Appliquer cela aux entretiens
Avec une formulation prudente de plusieurs questions, vous pouvez utiliser une technique similaire dans les entretiens - par exemple:
Q1.0: Est-il plus important pour vous que ce contrôle donne un contrôle fin de détails spécifiques, ou est-il plus important qu'il soit rapide à utiliser?
Q1.1: Où pensez-vous que l'approche actuelle se situe dans cette plage?
Q1.2: Où pensez-vous que ce changement proposé se situe dans cette plage?
Q1.3: Compte tenu de votre réponse à Q1-Q3, pensez-vous que le changement est globalement positif ou largement négatif?
Celles-ci n'auraient pas nécessairement besoin d'être posées en quatre questions distinctes - souvent, une réponse détaillée à Q1 vous donnera des réponses au reste des questions. Si vous obtenez une réponse concise au premier trimestre, vous pouvez suivre avec les autres pour obtenir plus d'informations. Cette approche des questions est souvent utile si la personne interrogée est moins encline à parler au-delà de la question immédiate.
Q1.1 demande à l'utilisateur de préciser sa préférence et peut être utilisé pour regrouper les répondants.
Q1.2 établit une base de référence pour ce répondant.
Q1.3 détermine la différence par rapport à cette ligne de base.
Q1.4 obtient une réponse "bonne/mauvaise" basée sur la différence entre Q2 et Q3.
J'ai déjà vu ce genre de question ici.
C'est la différence entre Quantitative et Qualitative research.
Les informations de haut niveau, telles que ce qui rend vos utilisateurs heureux, sont largement basées sur l'opinion. Pour que les données basées sur l'opinion aient une crédibilité, vous devez les collecter en grande quantité - Un petit échantillon peut avoir ses propres biais et peut donc fausser le résultat alors que, dans un grand échantillon, les biais sont lissés. Bien que vous ne puissiez jamais éliminer complètement les biais potentiels (ceux-ci pourraient être régionaux, culturels, linguistiques, etc.) plus votre échantillon est grand, moins ils sont susceptibles de générer des résultats erronés ou anormaux.
D'un autre côté, la collecte des données détaillées requises pour des recherches plus définitives (comme l'utilisabilité par exemple), où les résultats ne sont pas tellement basés sur des opinions, serait extrêmement difficile, longue et coûteuse à faire à grande échelle.
C'est pourquoi nous avons tendance à éviter de poser des questions sur l'opinion des utilisateurs lors des entretiens - cela ne vaut tout simplement pas la peine d'être posé à cette échelle.