Patterns and themes in research data如何找出共性與規律

例子：遛狗應用的親和圖（Example: Dog Walker App）

在一個研究中，5個人試用了應用。研究人員整理反饋後，發現了兩個主要模式：

1. 預約時間（Scheduling）
   • 3張便利貼都提到"想重複預約同一個遛狗員"或"一次預約多個時間"。
   • 總結主題：大部分人覺得，如果能設定固定的預約時間，會方便很多。

2. 預約流程（Booking & Checkout）
   • 4張便利貼都說"沒有確認頁面"，使用者想在預約前再檢查一遍資訊。
   • 總結主題：很多使用者希望在最後確認前，能再看一次遛狗服務的詳細資訊，防止出錯。

怎麼從模式中找出主題？（How to Turn Patterns Into Themes）

不要只是簡單歸類，要想想使用者真正遇到了什麼問題。方法是：

• 從分好類的便利貼中，找出能說明使用者想要什麼或遇到什麼困難的描述。

• 用通俗的話，站在使用者角度說明他們的感受和需求，不要只說表面問題。

主題怎麼寫？（Examples of Clear Themes）

• 模式：很多使用者說找不到確認頁面主題：使用者想在預約前再確認一次所有資訊，避免點錯。

• 模式：好幾個使用者想每週約同一個遛狗員主題：使用者想有更方便的預約方式，不用每次都重新操作。

小提示（Tips）

• 如果不確定某個模式屬於哪個主題，可以先標記"待定"，等收集更多資訊再決定。

• 用不同顏色或編號標記不同的參與者，更容易看出哪些問題是大多數人都提到的。

• 一個主題不需要包括所有人的反饋，但要有一定代表性。