Inhaltsverzeichnis
1. Was sind Mixed Methods?
2. Das Wichtigste zuerst. Quantitative und qualitative Daten: Eine Definition
3. Die drei nützlichsten Mixed-Methods-Designs
4. Vier Schritte zur effektiven Anwendung eines Mixed-Methods-Designs
5. Zusammenfassung
1. Was sind Mixed Methods?
Mixed-Methods-Research ist eine Methodik, die es Researcher:innen ermöglicht, mehr als nur eine Methode zur Lösung eines Problems oder einer Reihe von Hypothesen anzuwenden. Genauer gesagt handelt es sich um die systematische Integration oder „Vermischung” von quantitativen und qualitativen Daten innerhalb eines einzelnen Forschungsprojekts, oder einfach neben einer Reihe von Hypothesen.
Der grosse Vorteil eines solchen Ansatzes ist, dass diese Integration eine vollständigere und synergetischere Datennutzung ermöglicht, als mit der alternativen quantitativen und qualitativen Datenerhebung und Datenanalyse. Im Bereich von UX bedeutet das, dass sich User Researcher:innen (qualitativ) und Data Scientists (quantitativ) automatisch ergänzen und immer als natürliche Partner betrachtet werden.
In UX-Projekten sind wir Experten oft in der Situation, das wir nicht genügend Zeit oder Ressourcen – oder beides – zur Verfügung haben. Quantitative Daten können zwar leicht verfügbar sein, aber qualitative Daten sind oft zeitaufwändig, dafür aber sehr aufschlussreich.
Zudem stellen wir fest, dass die Stakeholder oft „das ganze Paket” für die Hälfte der Zeit und Ressourcen haben wollen. Die Entscheidung, wie Daten in solchen Fällen zu verwalten und priorisieren sind, kann durchaus schon schwierig sein.
Indem du qualitative, Empathie fördernde und aussagekräftige Daten mit quantitativen, „massgeblichen” und „ beeindruckenden” Daten vergleichst, hast du damit ein Tool zur Hand und die Möglichkeit, mehr Arbeit auf eine effizientere Art und Weise zu erledigen.
Wie immer führen viele Wege nach Rom. Verschiedene Stakeholder, Projekte und Forschungsfragen ermöglichen unterschiedliche Research-Designs mit Mixed Methods.
In dieser kurzen Übersicht findest du wesentliche Informationen zu drei relevanten Mixed-Methods-Designs und wie du davon profitieren kannst, wenn du sie in deinem nächsten UX-Research-Projekt anwendest.
2. Das Wichtigste zuerst. Quantitative und qualitative Daten: Eine Definition
Um den Mixed-Methods-Ansatz wirklich verstehen und optimal nutzen zu können, musst du zunächst ein fundiertes Verständnis dafür haben, was dir qualitative und quantitative Daten für dein Projekt bieten können und wie du sie im Allgemeinen erheben kannst.
2.1 Einstellungsdaten vs. Verhaltensdaten
Als Expert:innen in Sozialwissenschaften wissen wir, dass Menschen nicht immer das tun, was sie sagen, und nicht immer sagen, was sie tun.
Im Allgemeinen beziehen sich Einstellungsdaten auf Daten über selbstberichtende Informationen, die Aufschluss über das mentale Modell eines Nutzers bzw. einer Nutzerin einer Plattform geben – oder darüber, was er oder sie über eine Marke oder eine bestimmte Art von Produkt denkt. Die Leitfrage ist hier, herauszufinden, was die Menschen glauben oder denken.
Methoden der Einstellungsforschung können sein:
- Umfragen
- User-Interviews
- Tagebuchstudie
- Card-Sorting
Im Gegensatz dazu konzentrieren sich Verhaltensdaten ausschliesslich auf die Frage, was die Menschen tun; daher versuchen wir hier tatsächlich zu sehen, wie sich die Menschen in bestimmten Situationen verhalten.
Methoden in der Verhaltensforschung können sein:
- Usability-Tests
- Tree-Testing
- A/B-Tests
- Web-Analytics
2.2 Aber was ist mit quantitativen & qualitativen Daten?
Einfach ausgedrückt, beziehen sich quantitative Daten auf numerische Daten, also auf alles, was gezählt oder gemessen werden kann. Zum Beispiel die Erfolgsquote einer Aufgabe, die Zeit für die Erledigung einer Aufgabe, oder einfach die Anzahl der Besucher auf einer Seite. In der quantitativen Forschung werden die Daten über das jeweilige Verhalten oder die Einstellung also indirekt durch Messungen oder Instrumente wie Umfragen oder Analyse-Tools erfasst.
Qualitative Daten beziehen sich auf beschreibende Daten, also auf alles, was beobachtet, aber nicht gemessen werden kann, wie z. B. Gefühle, Meinungen oder Motivationen. Diese Daten werden und sollten direkt durch Beobachtungen erfasst oder in offenen Umfragen oder Interviews erfragt werden.
Aufgrund der Natur dieser beiden unterschiedlichen Datenmodalitäten können wir festhalten, dass quantitative Methoden sich besser eignen, um Fragen zu beantworten, die sich damit beschäftigen, was und wie viele Arten von Fragen es gibt. Qualitative Methoden hingegen eignen sich für die Beantwortung von Fragen nach dem Warum oder, noch wichtiger, nach der Art und Weise, wie ein Problem gelöst werden kann.
Mit einem tieferen Verständnis der besprochenen Datendimensionen können wir UX-Research-Methoden auf zwei Dimensionen in Form eines Was-Warum-Frameworks abbilden.
Was-Warum-Framework: Angepasstes Framework aus dem Artikel der Nielsen Norman Group von Christian Rohrer.
Durch die Kombination der Forschungsmethoden aus den verschiedenen Quadranten des „Was-Warum Frameworks” (siehe oben) können wir ein ganzheitliches Verständnis der verschiedenen Datenformen gewinnen und mögliche Schwachstellen einzelner Forschungsmethoden ausgleichen.
3. Die drei nützlichsten Mixed-Methods-Designs
Nun widmen wir uns endlich den vielen Möglichkeiten, die du bei der Kombination der verschiedenen Forschungsmethoden hast. Es gibt drei Hauptarten von Mixed-Methods-Designs, die im UX-Research besonders nützlich sein können. Jede davon hat ihr spezielles Anwendungsszenario.
3.1 Triangulationsverfahren
Dies ist der häufigste und bekannteste Ansatz für die Kombination von Methoden. Dieses Design wird verwendet, um unterschiedliche, aber sich ergänzende quantitative und qualitative Daten zum selben Forschungsproblem zu erhalten, um die Forschungsfragen besser verstehen zu können. Beide Datentypen werden in der gleichen Forschungsphase erhoben.
Verwende dieses Design, wenn du quantitative Ergebnisse direkt mit qualitativen Resultaten vergleichen willst, oder wenn du quantitative Ergebnisse mit qualitativen Daten validieren oder erweitern möchtest.
Triangulationsverfahren von Creswell & Plano (Quelle: Designing and Conducting Mixed Methods Research – von John W. Creswell & Vicki L. Plano Clark, 4. Edition).
3.2 Das Erklärungsdesign
Im Gegensatz zum ersten Konzept handelt es sich bei diesem Design um ein zweiphasiges Mixed-Methods-Design. Ziel hiervon ist es, dass die qualitativen Daten dazu beitragen, die ursprünglichen quantitativen Ergebnisse zu erklären oder darauf aufzubauen. Dieses Design kann dir dabei helfen, aus den „Was”-Fragen der quantitativen Daten „Warum”-Antworten zu erhalten.
Verwende dieses Design, wenn du bereits über ein breites Spektrum an quantitativen Ergebnissen verfügst, z.B. von einem Webanalysetool, dir aber nicht erklären kannst, warum bestimmte Funktionen deiner Plattform schlechter oder besser funktionieren. Durch die Erhebung zusätzlicher qualitativer Daten kannst du bereits festgestellte Problembereiche mit möglichen realen Erklärungen weiterverfolgen.
Erklärungsdesign von Creswell & Plano (Quelle: Designing and Conducting Mixed Methods Research – von John W. Creswell & Vicki L. Plano Clark, 4. Edition).
3.3 Das Sondierungskonzept
Auch dieses Konzept ist zweistufig. Das Ziel bei diesem Konzept ist, dass qualitative Daten aus einer ersten Methode, z. B. aus einem Usability-Test, dabei helfen können, quantitative Daten zu sammeln oder zu priorisieren, die in einem Webanalysetool verfolgt werden.
Verwende dieses Konzept, wenn du dir nicht sicher bist, wie du bestimmte Nutzerdaten oder Leistungen auf deiner Website messen oder verfolgen kannst, wenn die Metriken unbekannt sind, oder wenn es keinen Leitfaden gibt, auf den du dich stützen kannst.
Sondierungskonzept von Creswell & Plano (Quelle: Designing and Conducting Mixed Methods Research – von John W. Creswell & Vicki L. Plano Clark, 4. Edition).
4. Vier Schritte zur effektiven Anwendung eines Mixed-Methods-Designs
Wie wir alle wissen, können die Dinge in einer realen Situation und Umgebung leicht kompliziert und verwirrend werden, und selbst die Organisation von Ressourcen und Fachkenntnissen an sich in einem Team kann manchmal eine echte Herausforderung sein.
Um dir dabei zu helfen, sowohl Prioritäten zu setzen und ein zukünftiges Research-Projekt zu planen, als auch die umfassendsten Erkenntnisse daraus zu ziehen, gibt es vier Punkte, die du immer beachten solltest, bevor du ein neues Projekt angehst.
4.1 Nimm dir Zeit für deine Forschungsfragen
Zieh keine voreiligen Schlüsse, indem du zu einfache oder offensichtliche Fragen stellst. Indem du deine Forschungszwecke und deine Ziele klar definierst, kannst du interne Möglichkeiten der Zusammenarbeit, Ressourcen und Schwachstellen leichter erkennen.
4.2 Sammle und sortiere interne Fachkenntnisse und Daten
Klare Forschungsziele helfen dir dabei, interne Fachkenntnisse und Zuständigkeiten zu erkennen. Welche Daten sind verfügbar? Welche Daten fehlen? Wenn du weisst, welche Daten fehlen und welche du noch brauchst, ist es einfacher, die geeigneten Methoden zur Vervollständigung deines Forschungsrahmens zu wählen.
4.3 Mische Methoden in den verschiedenen Quadranten des „Was-Warum-Frameworks”
Indem du die Methoden in den verschiedenen Quadranten des oben besprochenen „Was-Warum-Frameworks” mischst, kannst du die Stärken und Schwächen der einzelnen Methoden ausgleichen. Finde die komplementären Methoden, die am besten zur Basis deiner Daten und deinen Hypothesen passen.
4.4 Wähle dein geeignetes Mixed-Methods-Design
Depending on your research goals, choose a mixed method design. By knowing the intent, procedures, and strength and challenges associated with each design, you are best set to generate valuable and holistic insights out of your research problems.
5. Zusammenfassung
Mixed-Methods-Research hat im UX-Bereich einen langen Weg zurückgelegt und ist ein starkes Tool, um Datendiskrepanzen auszugleichen und umfassende und verifizierte Erkenntnisse zu gewinnen. Vor allem im UX-Research ist es wichtig, die Nutzer:innen nicht nur durch die Linse einer Dimension (quantitativ oder qualitativ) zu betrachten, sondern Erkenntnisse aus beiden zu gewinnen und zu ergänzen.
Wir haben beschrieben, wie du durch den Einsatz von Mixed-Methods-Designs deine Forschungsprozesse, Fachkenntnisse und Ressourcen optimieren kannst, um komplexe Forschungsfragen erfolgreich anzugehen. Du kannst gerne die von uns vorgeschlagene 4-Schritte-Strategie bei der Anwendung eines Mixed-Methods-Designs in dein nächstes UX-Research-Projekt mit einbeziehen und mit verschiedenen Methoden experimentieren, um zu sehen, was in deinem Fall am besten funktioniert. Viel Spass beim Ausprobieren!
