basiswissen card sorting - eresult...card sorting lässt sich in verschiedene ausprägungen...
TRANSCRIPT
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BASISWISSEN CARD SORTING
Informationsarchitekturen nutzerzentriert entwickeln
Whitepaper
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INHALTSVERZEICHNIS
Informationsarchitektur und Card Sorting ............................................................................. 3
Wie funktioniert Card Sorting? .......................................................................................... 6
Offenes Card Sorting ................................................................................................... 8
Geschlossenes Card Sorting ........................................................................................... 9
Hybrides Card Sorting ................................................................................................ 10
Gruppen Card Sortings ............................................................................................... 10
Reverse Card Sorting / Tree Testing .............................................................................. 11
Offline oder Online Card Sorting ...................................................................................... 13
OptimalWorkshop: Das ideale Tool für Beginner und Profis ..................................................... 15
OptimalSort ............................................................................................................ 15
TreeJack ................................................................................................................ 18
Bewährter Projektablauf ............................................................................................... 20
Weiterführende Materialien ........................................................................................... 24
LEGENDE
Besonders wichtige Tipps und Hinweise sind mit diesem Symbol gekennzeichnet
Am Ende jedes Kapitels finden Sie eine Zusammenfassung der wichtigsten Fakten
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Informationsarchitektur und Card Sorting
User Centered Design (nutzerzentrierte Entwicklung) sollte bei allen Aspekten einer Anwendung
berücksichtigt werden. Ein sehr wichtiger Teil wird in der Realität leider sehr häufig vernachlässigt: die
Informationsarchitektur.
Werden Informationen zum Thema Informationsarchitektur gesucht, werden meist ganz konkret
Informationen zur Navigation gefunden. Die Informationsarchitektur umfasst allerdings sehr viel mehr
als nur die Navigation. Informationsarchitektur beschreibt zum einen die Navigationsstruktur und zum
anderen den Aufbau und die Struktur einzelner Seiten, Teilbereiche einer Seite oder sogar einzelner
Module, wie z.B. Masken oder Templates. Dabei kann es sich um die Informationsarchitektur einer
Webseite, einer digitalen Anwendung, einer App, eines Online-Shops, eines Intranets, etc. handeln. Es
geht dabei um das Grundgerüst und nicht um die Gestaltung oder Visualisierung. Die
Informationsarchitektur beeinflusst maßgeblich wie Aspekte einer Anwendung von Nutzern empfunden
und bewertet werden. Eine gute Informationsarchitektur ermöglicht es Nutzern Inhalte schnell
auffinden und verstehen zu können. Ziel sollte es sein, eine für den Nutzer verständliche
Informationsarchitektur zu schaffen, die die Auffindbarkeit von Informationen, Inhalten und Funktionen
effektiv und effizient ermöglicht. Die Auffindbarkeit und die Entdeckbarkeit hängen dabei von zwei
Faktoren ab:
▪ Der Informationsarchitektur (IA), also der strukturellen Organisation der Inhalte. Dazu gehört
etwa die Inhaltshierarchie oder auch andere Organisationsformen, wie facettierte Datenbanken
oder Tags. Die eigentliche Informationsarchitektur ist nicht direkt für die Nutzer sichtbar.
▪ Dem Navigationsdesign/User Interface (UI), also der tatsächlichen Darstellung der abstrakten
Informationsarchitektur auf der Website. Diese umfasst im Normalfall mehrere
Navigationssysteme, etwa globale und lokale Navigation sowie eine kontextuelle Navigation.
Für die Entwicklung oder Optimierung einer nutzerzentrierten Informationsarchitektur sollten die
Nutzer miteinanbezogen werden. Hierfür kann die Methode Card Sorting angewendet werden. Durch
ein Card Sorting können folgende Fragen beantwortet werden:
▪ Wie gruppieren Nutzer die Informationen?
▪ Wie ähnlich sind die Informationsbedürfnisse der verschiedenen Nutzergruppen?
▪ Wie viele Kategorien von Informationen existieren aus Nutzersicht?
▪ Wie sollten diese Kategorien aus Nutzersicht benannt werden?
▪ Welche Informationen sind besonders oder weniger wichtig?
▪ Wie benennen die Nutzer die vorhandenen Informationen?
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Die Informationsarchitektur wird dann auf Basis der Ergebnisse des Card Sortings konzipiert bzw.
optimiert.
Durch die Anwendung von Card Sortings entstehen viele Vorteile bezüglich des
Entwicklungsprozesses:
▪ Resultierende Änderungen können frühzeitig kostengünstig vorgenommen werden, bevor darauf
aufbauende Layouts und Navigationssysteme designt werden.
▪ Treten in späteren Nutzertests Probleme bezüglich der Navigation auf, können diese besser
isoliert werden, da die Informationsarchitektur bereits verifiziert wurde. In solchen Fällen
werden Fehleinschätzungen vermieden und Anpassungen an der Gestaltung der Navigation
können fokussiert werden.
▪ Durch eindeutige Kennzahlen beim Tree Testing können verschiedene Varianten gut verglichen
werden. Erfolg und Misserfolg einer Informationsarchitektur kann valide belegt werden.
Neben den prozessualen Vorteilen bringt das Einbeziehen der Nutzer bzgl. der Informationsarchitektur
weitere Vorteile hinsichtlich der Produktqualität mit sich:
▪ Die Entwicklung oder Optimierung einer nutzerzentrierten Informationsarchitektur steigert die
Auffindbarkeit von Informationen, Funktionen und Inhalten. Dies führt zu einer effizienteren
Zielerreichung.
▪ Da typische Denk- und Vorgehensweisen der Nutzer beim Sortieren und Suchen von Inhalten
betrachtet und mentale Modelle beleuchtet werden. Diese wird bei der Entwicklung oder
Optimierung der Informationsarchitektur berücksichtig.
▪ Die Zufriedenheit der Nutzer kann auf diese Weise gesteigert und die User Experience positiv
beeinflusst werden.
▪ Dies kann z.B. zu einer Verbesserung der Conversion Rate führen.
Beispiele für mögliche Einsatzgebiete sind u.a. Listenelemente eines Online-Shops oder
Trefferliste eines Hotelportals, etc. Um diese Elemente nutzerzentriert und effizient
konzipieren oder optimieren zu können, muss die Informationshierarchie auf Basis der
Nutzeranforderungen ermittelt werden. Das bedeutet konkret die Identifizierung einer
Priorisierung der möglichen Inhalte hinsichtlich der Relevanz aus Nutzersicht. Soll ein
Teilbereich einer Seite oder Anwendung optimiert werden, in dem die Struktur und der Aufbau
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optimiert werden, macht es Sinn bei einem geschlossenen Card Sorting Gruppen wie „muss
sofort sichtbar sein“, „kann versteckt sein“ oder „brauche ich gar nicht“ vorzugeben. Dies
kann als Basis zur Konzeption bzw. zur Optimierung genutzt werden.
Neben der Verbesserung der Auffindbarkeit von Informationen und der Steigerung der
Erwartungskonformität wird die Arbeit im Team effizienter, da Aspekte wie die Relevanz einer
bestimmten Information eindeutig feststehen. So entsteht weniger Raum für Diskussionen und die
Konzeption wird zielgerichteter.
Zusammenfassung
▪ Eine gute Informationsarchitektur hilft Nutzern Inhalte schnell und einfach zu finden. Dies
beeinflusst die Gesamtbewertung einer Anwendung erheblich.
▪ Card Sorting ist eine User Research Methode, die dabei hilft Informationsarchitekturen
nutzerzentriert zu entwickeln.
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Wie funktioniert Card Sorting?
Card Sorting lässt sich in verschiedene Ausprägungen unterteilen, die jeweils unterschiedliche
Fragestellungen betrachten. Der Ablauf der Methode ist dabei abhängig von der gewählten Form.
Folgende Formen werden unterschieden und können offline (analog) oder online mit Hilfe eines Card
Sorting-Tools durchgeführt werden:
▪ Offenes Card Sorting
▪ Geschlossenes Card Sorting
▪ Hybrides Card Sorting
▪ Reverse Card Sorting/Tree Tesing
Beim Card Sorting handelt es sich um einen bottom-up Ansatz, da i.d.R. Elemente der zweiten Ebene
Elementen der ersten Ebene zugeordnet werden. Bei einem Tree Testing hingegen handelt sich um
einen top-down Ansatz, da zunächst auf der ersten Ebene eine Entscheidung getroffen werden muss,
bevor es zur zweiten Ebene geht, etc. Dies dient der Validierung einer oder mehreren existierenden
Strukturen.
Das offenen Card Sorting ist die bekannteste Card Sorting Variante. Diese gibt Aufschluss über die
mentalen Modelle der Nutzer. Probanden sortieren dabei vorgegebene Karten in Gruppen und bilden
für diese eine Benennung.
Bei geschlossenen Card Sortings hingegen wird betrachtet, ob Nutzer Inhalte in vorgegebenen
Kategorien einordnen können und ob diese aus Nutzersicht sinnvoll sind.
Eine Mischung aus einem offenen und einem geschlossenen Card Sorting stellt das hybride Card Sorting
da. Probanden sortieren Karten in vorgegebene Kategorien, dürfen aber auch neue erstellen, falls sie
keine Passende finden.
Um zu ermitteln ob Nutzer gesuchte Inhalte in einer oder mehreren Informationsarchitekturen finden
können, wird ein reverse Card Sorting / Tree Testing durchgeführt.
Die Anzahl der Probanden sollte groß genug sein, da die Ergebnisse stark variieren können. Auf diese
Weise können bei einem offenen Card Sorting die optimale Anzahl an Gruppen und deren Benennungen
und bei einem geschlossenen Card Sorting die Zuordnung in die einzelnen Kategorien identifiziert
werden. Über die optimale Anzahl an Probanden bei einem Card Sorting existieren unterschiedliche
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Empfehlungen. Jakob Nielsen1 empfiehlt eine Anzahl von 15 Probanden, um valide Ergebnisse zu
erhalten, während Tullis und Wood2 20-30 Probanden empfehlen.
Verallgemeinert lässt sich sagen, dass die Anzahl an Probanden generell höher als bei einem Usability-
Test sein sollte, da es sich um einen generativen und nicht um einen evaluierenden Ansatz handelt.
Daher ist eine höhere Streuung anzunehmen.
Eresult empfiehlt daher eine Anzahl von mindestens 10 Probanden, besser aber 15 Probanden.
Die Anzahl an Probanden bei Tree Tests wird separat im Kapitel Reverse Card Sorting / Tree Testing
behandelt.
Die Anzahl der zu sortierenden Karten bei einem Card Sorting lässt sich auf maximal 60
Karten begrenzen. Eine höhere Anzahl ist für Probanden nur schwer zu erfassen und nicht mehr
überschaubar. Die Anzahl der Karten hängt außerdem stark von der Komplexität der Begriffe
und der Vertrautheit der Probanden mit diesen ab. Benötigen viele Begriffe einer Erklärung,
können weniger Karten sortiert werden, denn es muss genügend Zeit eingeplant werden damit
sich die Probanden zumindest kurz mit jeder einzelnen Karte beschäftigen können. Für die
Durchführung eines Card Sortings mit 60 Karten sollten ca. 75 Minuten kalkuliert werden.
Sollen mehr als 60 Karten sortiert werden, gibt es verschiedene Workarounds.
Zum einen ist es möglich, nicht jedem Probanden alle Karten zu zeigen:
▪ Es kann nach Zielgruppen selektiert werden, so dass jeweils nur die für diese Zielgruppe
relevanten Karten betrachtet werden.
▪ Es können überlappende Card Sortings gebildet werden, z.B. werden 150 Karten in 4 Gruppen
mit je 50 Karten aufgeteilt.
Zum anderen ist es möglich, die Anzahl der zu sortierenden Begriffe zu reduzieren:
▪ Es können Bereiche weggelassen werden, wenn die Zuordnung völlig klar oder aus anderen
Gründen vorgegeben ist.
▪ Die Zusammenfassung ähnlicher Inhalte, wenn sie sich so stark ähneln, dass sie mit einer sehr
hohen Wahrscheinlichkeit gemeinsam gruppiert würden.
1 Jakob Nielsen: „Card Sorting: How Many Users to Test“, 19.07.2004, https://www.nngroup.com/articles/card-sorting-how-many-users-to-test/
2 Tom Tullies, Larry Wood: „How Many Users Are Enough for a Card-Sorting Study?“, 07-11.06.2004
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Offenes Card Sorting
Ein offenes Card Sorting dient dazu eine neue Informationsarchitektur zu entwickeln - es handelt sich
also einen generativen und nicht um einen evaluierenden Ansatz. Der Einsatz ist vor allem sinnvoll,
wenn Navigationspunkte oder Kategorien einer Teilseite mit weiterführenden Informationen noch nicht
feststehen.
Es werden vorgegebene Karten (Informationen, Inhalte oder Funktionen) von Probanden gruppiert.
Anschließend benennen sie die gebildeten Kategorien mit aus ihrer Sicht passenden Bezeichnungen. Es
wird ersichtlich welche Karten aus Nutzersicht logisch zusammenhängen und unter welcher
Bezeichnung sie diese Inhalte einordnen. Das mentale Modell der Probanden wird ersichtlich.
Die Methode offenes Card Sorting hat zum Ziel, dass von den Probanden zwei Ebenen erstellt
werden. Eine Ebene bilden die sortierten Karten und die andere Ebene bilden die
Bezeichnungen der jeweils gebildeten Kategorien. Ist es allerdings nötig drei Ebenen zu
bilden, existiert ein Workaround, der zusätzlich Zeit benötigt. Die Probanden sollten während
des offenen Card Sortings nicht angeleitet werden, drei Ebenen zu bilden, da sie dies
überfordern wird. In diesen Fällen werden sie versuchen mit den vorhandenen Karten
Abbildung 1: Ergebnis eines offenen Card Sortings: Die gebildeten Gruppen sind weiß und gelb die
gebildeten Benennungen (Oberkategorien).
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Hierarchien zu erzeugen, statt diese zu gruppieren. In einem solchen Fall leiden die Vorteile
eines Card Sortings und der methodische Ablauf. Daher sollten die Probanden zunächst zwei
Ebenen erstellen (Gruppierung und Benennung dieser Gruppen). Anschließend kann der
Versuchsleiter die Probanden darum bitten, die erzeugten Kategorien weiter zu unterteilen
und für diese ebenfalls Benennungen zu finden. So können drei Ebenen erzeugt werden.
Bei der Auswertung eines offenen Card Sortings sollte beleuchtet werden, welche Inhalte gemeinsam
gruppiert werden. Eine Similarity Matrix und Dendogramme bieten sich hierfür an. Unterschiedliche
Schreibweisen und andere irrelevante Unterschiede sollten sie vor der Auswertung entfernen und so die
Benennungen normalisieren.
Geschlossenes Card Sorting
Im Gegensatz zum offenen Card Sorting wird mittels geschlossener Card Sortings eine existierende
Informationsarchitektur überprüft. Möchte man diese optimieren, kann ein geschlossenes Card Sorting
als Validierung der ersten Hierarchieebene oder als zweite Iteration auf Basis eines offenen Card
Sortings erfolgen. Es kann also die Fragestellung betrachtet werden, ob (neue) Inhalte vorgegebenen
Kategorien zugeordnet werden können und ob diese aus Nutzersicht Sinn machen. Es handelt sich bei
einem geschlossenem Card Sorting daher um eine evaluierende Methode.
Bei einem geschlossenen Card Sorting ordnen Probanden vorgegebene Begriffe (Informationen, Inhalte
oder Funktionen) in vorgegebene Kategorien ein. Es wird ersichtlich, ob die Inhalte den
vorgegebenen Kategorien zugeordnet werden können, welche Begriffe nicht eindeutig zugeordnet
werden können oder welche gar nicht zugeordnet werden können. Dies gibt Aufschluss darüber, ob die
Kategorien der ersten, übergeordneten Ebene für die Nutzer Sinn ergeben und die sich dahinter
verbergenden Inhalte aussagekräftig repräsentieren.
Wenn die Hierarchie von Relevanz ist, können in einer zweiten Phase die Inhalte der
einzelnen Kategorien priorisiert werden.
Abbildung 2: Geschlossenes Card Sorting mit vorgegebenen Oberkategorien (hier als Kisten).
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Hybrides Card Sorting
Bei einem hybriden Card Sorting handelt es sich um eine Mischung aus einem offenen und einem
geschlossenen Card Sorting.
Probanden sortieren wie beim geschlossenem Card Sorting Karten in vorgegebene Kategorien. Finden
sie allerdings keine passende Kategorie, dürfen sie neue Kategorien erstellen und diese benennen.
Gruppen Card Sortings
Es gibt Fälle, in denen sehr viel Fachwissen über die zu gruppierenden Inhalte einer Domäne notwendig
ist, dass keine einzelne Person besitzt. Dies kann vor allem im B2B (Business-to-Business) Bereich oder
bei Intranets mit spezifischen Inhalten vorkommen.
Hier macht es Sinn die entsprechenden Personen das Card Sorting in kleinen Gruppen durchführen zu
lassen, so dass Sie ihr Wissen über die Inhalte teilen können und im Konsens eine
Informationsarchitektur erarbeiten.
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Reverse Card Sorting / Tree Testing
Ein Reverses Card Sorting dient dazu eine bereits existierende Struktur zu prüfen. Es kann ermittelt
werden, ob Nutzer gesuchte Inhalte in einer Informationsarchitektur finden. Ein solches Card Sorting
wird auch Tree Test genannt, da eine hierarchische Baumstrukturiert evaluiert wird. Es handelt sich um
einen evaluierenden Ansatz. Probanden erhalten kleine Aufgaben, durch die sie bestimmte
Informationen innerhalb der existierenden Struktur auffinden sollen. Dabei suchen sie innerhalb
einer reinen, hierarchischen Baumstruktur und geben an, an welcher Stelle sie die entsprechenden
Inhalte erwarten. Sie müssen für die jeweiligen Ebenen entscheiden, bevor sie in die nächste Ebene
gelangen. Es handelt sich also um einen top-down Ansatz, bei der es um die reine Evaluation der
Informationsarchitektur geht. Einflüsse wie das Navigationsdesign, Direkteinstiege auf tiefere Ebenen
und Suchfunktionen werden abstrahiert. Es können verschiedene Varianten gegeneinander getestet
werden.
Ein Tree Test ermöglicht realistische Einblicke in das Suchverhalten der Nutzer und zeigt auf,
welche der vorhandenen Strukturen das Suchverhalten der Nutzer am besten unterstützt.
Eine hohe Validität und Aussagekraft der Ergebnisse ist abhängig von den Suchaufgaben. Diese sollten
sich auf einen tatsächlichen Bedarf der Nutzer beziehen und kurz und präzise formuliert sein. Die
Verwendung der Begrifflichkeiten der Informationsarchitektur gilt es zu vermeiden, um eine
Abbildung 3: Aufgabe aus Probandensicht im Tool TreeJack bei einem Reverse Card Sorting / Tree
Testing
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Beeinflussung und Lenkung der Nutzer zu unterlassen. Um die Informationsarchitektur ganzheitlich
betrachten zu können, sollten zwei unterschiedliche Suchaufgaben pro zu untersuchenden Inhalt
gestellt werden. Es muss gewährleitet sein, dass alle zu suchenden Inhalte in allen zu testenden
Varianten existieren, damit sie gefunden werden können.
Ein Proband kann ca. 10-15 Suchaufgaben lösen, da schnell Lerneffekte einsetzen, was zu
Reihenfolgeeffekten führt. Aus diesem Grund kann ein Proband auch nur an einer Variante des Tests
teilnehmen. Die Aufgaben sollten in zufälliger Reihenfolge gestellt werden, um alle Bereiche der
Informationsarchitektur betrachten zu können. In Summe sollten pro Aufgabe 50, besser 70 – 100
Probanden am Tree Test pro Variante teilnehmen. Die Testdauer sollte 10 Minuten nicht übersteigen.
Für die Auswertung eines Tree Tests existieren drei wichtige Metriken:
▪ Erfolgsquote
Bei dieser zentralen Kennzahl handelt es sich um den Anteil derer, die die gesuchte
Information gefunden haben. Sie gibt Aufschluss über die Güte der Informationsarchitektur.
▪ Direktheit
Diese Kennzahl beschreibt den Anteil derer, die während der Suche keine Rückschritte
vorgenommen haben. Sie gibt Aufschluss darüber, wie sicher die Probanden bei ihrer Wahl
waren.
▪ Zeit
Die aufgewendete Zeit kann ebenfalls ein Maß für die Unsicherheit der Probanden sein. Sie
sollte aber nur bei auffällig hohen Werten betrachtet werden.
Neben diesen drei Metriken, ist auch interessant, welche Inhalte der Suchaufgaben an „falschen“
Stellen erwartet werden. Dies könnte ein Hinweis dafür sein, dass die Strukturierung und Benennung
der Seiten nicht dem mentalen Modell der Nutzer entsprechen. An diesen Stellen muss dann erneut
angesetzt werden, um eine erwartungskonforme Informationsarchitektur zu ermöglichen.
Zusammenfassung
▪ Es existieren verschiedene Varianten des Card Sortings: offenes Card Sorting,
geschlossenes Card Sorting, hybrides Card Sorting, Reverse Card Sorting (Tree Testing).
▪ Gruppen Card Sortings stellen eine Alternative dar, wenn enormes Fachwissen notwendig
ist.
▪ Die Methode Tree Testing ist leider noch nicht weit verbreitet. Sie bietet aber ein
großes Potential zur Evaluation von Informationsarchitekturen, da frühzeitig Probleme
identifiziert werden können.
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Offline oder Online Card Sorting
Jede Ausprägung des Card Sortings ist auf zwei Arten durchführbar:
▪ Offline (Teilnehmer sortieren physische Kärtchen auf einem Tisch)
▪ Online (Teilnehmer sortieren Kärtchen mit Hilfe eines Online-Tools im Webbrowser)
In frühen Phasen der Entwicklung oder Optimierung sind Offline Card Sortings sinnvolls, da die
Zielgruppe durch ein moderiertes Offline Card Sorting besser verstanden und beobachtet werden kann.
Ein qualitativ fundiertes Verständnis über die Nutzer und ihre mentalen Modelle ist in dieser Phase
von hoher Relevanz. Durch die Moderation beim Offline Card Sorting ist es möglich Unsicherheiten und
Nach- und Rückfragen zu stellen. Im Interview lassen sich unverständliche Begriffe, sowie zusätzlich
benötigte, oder irrelevante Inhalte erkennen.
Beim Online Card Sorting sortieren Probanden mit Hilfe eines Online-Tools Karten. Einen großen
Vorteil stellt vor allem die schnelle Analysemöglichkeit (z.B. Dendogramme oder Kreuztabellen) dar.
Aus Probandensicht ist die orts- und zeitunabhängige Teilnahme ein großer Vorteil. In der Regel sind
Online Card Sortings kostengünstiger, da ein geringerer Aufwand bzgl. Durchführungszeit und
Incentivierungskosten entstehen, so kann eine deutliche höhere Anzahl an Probanden teilnehmen.
Diese Vorteile von Online Card Sortings bringen allerdings auch Nachteile mit, die es abhängig vom
Projekt gegeneinander abzuwägen gilt. Es existiert keine direkte Kommunikation mit den Probanden,
so können Verständnisfragen nicht geklärt werden, im Zweifel sind Ergebnisse also verfälscht. Die
Probanden können außerdem keine weiteren Erläuterungen oder Informationen kommunizieren, so dass
wichtige Informationen verloren gehen können. Es ist außerdem nicht möglich Aufschluss durch eine
(Verhaltens-) Beobachtung zu erhalten.
Ein Online Card Sorting bietet sich vor allem an, wenn quantitative Daten zur Validierung zu erhoben
werden sollen. Wurde im Vorfeld also bereits User Research durchgeführt und es geht z.B. um die
Evaluierung einer bereits optimierten Informationsarchitektur, sollte die unmoderierte Online Variante
bevorzugt werden
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Zusammenfassung:
Folgende Tabelle fasst die Vor- und Nachteile von offline und online Card Sortings zusammen.
Offline Card Sorting Online Card Sorting
Vorteile: ▪ Verständnisfragen der Probanden
können geklärt werden
▪ Erläuterungen des mentalen
Modells der Probanden möglich
▪ Identifizierung irrelevanter oder
fehlender Inhalte möglich
▪ (Verhaltens-) Beobachtung
▪ Qualitatives Feedback
▪ Ständige, ortsunabhängige
Erreichbarkeit
▪ Weniger Aufwand bzgl.
Durchführungszeit und Kosten
(Incentivierung der Teilnehmer)
▪ Zeitsparende, toolgestützte (live)
online Auswertung
▪ Quantitatives Feedback
Nachteile: ▪ Aus Kostengründen nur begrenzte
Anzahl an Probanden
▪ Keine Möglichkeit Verständnisfragen
der Probanden zu klären
▪ Keine Erläuterung des mentalen
Modells der Probanden durch
Kommentare
▪ Keine (Verhaltens-) Beobachtung
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OptimalWorkshop: Das ideale Tool für Beginner und Profis
Möchte man Card Sorting online einsetzen, so steht man vor der Herausforderung zwischen all den
verschiedenen Online-Tools das Passende zu finden. Es kommen immer mehr Online-Tools auf den
Markt, die immer mehr Funktionen bieten.
Bei eresult verwenden wir OptimalSort von OptiomalWorkshop für Offline und Online Card Sortings,
sowie TreeJack für Reverse Card Sortings. Beide Tools bieten umfangreiche Durchführungs-, sowie
Analysemöglichkeiten.
OptimalSort3
Mit OptimalSort von OptimalWorkshop können offene, geschlossene und hybride Card Sortings
durchgeführt werden. Optimiert sind die Studien für PC/Laptop und Tablets. Auf mobilen Endgeräten
ist die Nutzung noch etwas problematisch.
Deutsch als Sprache wird unterstützt. Anpassungen von weiteren Texten, die den Teilnehmern
angezeigt werden, z.B. zur Einführung und Erklärung sind möglich. OptimalSort bietet ein Textfeld für
die Anleitung, die direkt im Tool eingeblendet wird, eine Willkommens-Seite, eine Danke-Seite und
weitere Schritte für die Anleitung.
Design-Anpassungen werden ebenfalls ermöglicht. Es ist z.B. möglich das eigene Logo zu verwenden
und die Farben anzupassen. Wird das Card Sorting direkt über die Webseite eingebunden, schaffen
Design-Anpassungen Vertrauen bei den Probanden, da das Tool der Webseite ähnelt.
Bei der Durchführung von Card Sortings mit OptimalSort sind die Teilnehmerzahlen und die Anzahl
der Karten unbegrenzt. Zur Auswertung stehen verschiedene Analysemöglichkeiten (z.B. Dendogramm
oder Similiarity Matrix) zur Verfügung.
Ein Muss bei der Auswertung ist die Standardisierung von Kategorienamen. Es können
Tippfehler vorkommen, die eigentlich identische Namen unterscheiden, oder auch andere
Abweichungen, die für die optimale Gruppierung nicht entscheidend sind. Die Kategorien
lassen sich bei OptimalSort nach Belieben zusammenfassen, die Standardisierung bleibt
erhalten und lässt sich auch ebenfalls rückgängig machen.
3 https://www.optimalworkshop.com/optimalsort Stand 12.2018
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OptimalSort kann an jedes beliebige Tool für Online-Fragebögen angebunden werden. Dafür wird
eine ID vom Fragebogen on OptimalSort und zurück übergeben. Somit ist es möglich die Intepretation
des Card Sortings mit den Inhalten des Fragebogens anzureichern. Es ist auch in OptimalSort selbst
möglich vor und/oder nach dem Card Sorting einen Fragebogen zu integrieren, daher ist der zuvor
beschriebene Aufwand nicht nötig und kann reduziert werden. Wurde ein Fragebogen integriert,
können die Ergebnisse des Card Sortings auf Basis der Antworten gefiltert werden.
OptimalSort ist, wie alle anderen Tools auch, darauf ausgelegt, zwei Ebenen zu erzeugen. Eine Ebene
beinhaltet die gruppierten Karten und eine Ebene besteht aus den Karten, die diese Kategorien
benennen. Eine Auswertung eines Card Sortings über drei Ebenen ist daher nicht problemlos möglich.
Es kann aber durchaus Situationen geben, in denen drei Ebenen erzeugt werden sollen. Um dies in
OptimalSort abzubilden, existiert folgende Workaround:
▪ Die erste und die zweite Ebene werden zusammengefasst.
▪ Darunter wird die dritte Ebene zugeordnet.
▪ In OptimalSort wird dies wie folgt angegebene:
Abbildung 4: Similarity-Matrix in OptimalSort. Anhand der Zahlen lässt sich erkennen welche Karten
besonders häufig zusammen gruppiert wurden.
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o „Gepäck – Handgepäck“ (1.Ebene=Gepäck/ 2.Ebene=Handgepäck) im Feld der 1. Ebene
o „Koffer“ (= 3. Ebene) im Feld der 2. Ebene
Die Einladungen an Probanden werden per URL versendet. Diese können per Passwort geschützt
werden. OptimalSort bietet, als einer der wenigen Anbieter, sogar die Möglichkeit Probanden über das
eigene OptimalWorkshop - Panel zu rekrutieren.
Ein weiteres Highlight ist die Offline-Online Card Sorting Kombination, die bisher nur
OptimalSort anbietet. Dazu können die Karten ausgedruckt werden. Diese werden zur
Sortierung durch die Probanden genutzt. Im Anschluss werden die Ergebnisse mittels Barcode
Scanner übertragen. Auf diese Weise können die Auswertungsmöglichkeiten auch bei einem
offline Card Sorting genutzt werden.
Gerne können Sie hier4 die eresult Card Sorting Demo ausprobieren. Sie bietet Ihnen die
Möglichkeiten Navigationsbegriffe aus dem Bereich Service & Hilfe eines Online-Shops zu sortieren und
mit Gruppenbezeichnungen zu versehen.
4 Eresult Card Sorting Demo: https://eresult.optimalworkshop.com/optimalsort/demo
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TreeJack5
Reverse Card Sortings können mit TreeJack auf dem PC/Laptop, am Tablet und auf dem mobilen
Endgerät durchgeführt werden.
Wie bei OptimalSort wird Deutsch als Sprache unterstützt. Anpassungen von weiteren Texten, die den
Teilnehmern angezeigt werden, sind ebenfalls möglich.
Auch Design-Anpassungen sind möglich. Es kann das eigene Logo verwendet und die Farben angepasst
werden.
TreeJack ermöglicht den Import einer Baumstruktur aus Excel – dies ist sehr praktisch und kann viel
Zeit sparen. Die Suchaufgaben können und sollten in zufälliger Reihenfolge mit TreeJack gestellt
werden. Dies wird empfohlen, um Reihenfolgeeffekten entgegen zu wirken. Die Aufgaben können
begrenzt werden – so dass Probanden z.B zufällige 10 Suchaufgaben von insgesamt 100 Suchaufgaben
erhalten.
Die Teilnehmeranzahl ist bei TreeJack nicht begrenzt. Die Studie kann händisch, durch das Eintreten
eines Datums, einer Teilnehmeranzahl oder durch eine Kombination beider beendet werden.
Zur Auswertung stehen die für Reverse Card Sorting (siehe Reverse Card Sorting / Tree Testing) drei
wichtigen Metriken zur Verfügung. Die Ergebnisse kännen per URL zugänglich gemacht werden.
Das so genannte Pietree-Diagramm visualisiert die Navigationspfade der Probanden. Es
ermöglicht einen guten Überblick, aber auch eine sehr detaillierte Betrachtung.
5 https://www.optimalworkshop.com/treejack Stand 12.2018
Abbildung 5: Kennzahlen einer Aufgabe im Überblick bei TreeJack
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Wie OptimalSort kann auch TreeJack an jedes beliebige Tool für Online-Fragebögen angebunden
werden. Dafür wird, wie bei OptimalSort, eine ID vom Fragebogen an TreeJack und zurück übergeben.
Die Inhalte des Fragebogens können die TreeJack Ergebnisse anreichern. In TreeJack kann ebenfalls
selbst vor und/oder nach dem TreeTest einen Fragebogen integriert werden.
Gerne können Sie hier6 die eresult TreeJack Demo ausprobieren. Sie bietet Ihnen die Option Inhalte
aus dem Bereich der Biologie zu suchen.
6 Eresult TreeJack Demo: https://eresult.optimalworkshop.com/treejack/54h15pbb
Abbildung 6: Visualisierte Navigationspfade in der Pietree-Auswertung von TreeJack
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Bewährter Projektablauf
Im Folgenden wird ein Einblick in den Ablauf des iterativen nutzerzentrierten Prozesses für die
Entwicklung einer Informationsarchitektur gegeben, der sich bei eresult bewährt hat. Zu beachten
ist, dass die genaue Ausgestaltung je nach Kontext variieren kann.
1. Analyse
Durch einen Content Audit wird der aktuelle Stand der Informationsarchitektur erhoben. Die
Business-Seite z.B. der Webseite wird gemeinsam mit den Stakeholdern beleuchtet.
2. Research
Ein besseres Verständnis für die Nutzer und ihrer mentalen Modelle wird durch ein moderiertes
offene Card Sorting erreicht.
3. Informationsarchitektur
Die gewonnenen Erkenntnisse dienen als Grundlage für die Konzeption der
Informationsarchitektur
4. Evaluation 1
Mittels Tree Testing wird der erste Entwurf der Informationsarchitektur durch Nutzer mit
typischen Suchaufgaben überprüft. Ist das Evaluationsergebnis zufriedenstellend kann der
Prozess fortgesetzt werden. Andernfalls muss ein Schritt zurück zum IA-Design gemacht
werden.
5. Evaluation 2
Die Informationsarchitektur wird in ein Navigationsdesign übersetzt, um im Kontext in einem
Usability-Test evaluiert zu werden z.B. der Webseite. An dieser Stelle kann, wenn nötig eine
weitere Iteration folgen.
Abbildung 7: Nutzerzentrierter Ablauf der Überarbeitung einer Informationsarchitektur
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Soll eine Informationsarchitektur optimiert oder neuentwickelt werden, müssen drei wesentliche
Entitäten betrachtet werden:
▪ Nutzer
Bedürfnisse, Suchverhalten, mentale Modelle und Erwartungen gilt es zu beleuchten.
▪ Kontext
zudem müssen Business-Ziele, Unternehmenspolitik, Technologie und Ressourcen betrachtet
werden.
▪ Inhalt
Daten und Dokumente sind ebenfalls von hoher Relevanz und dürfen keinesfalls außer Acht
gelassen werden.
Um sich angemessen mit diesen drei Entitäten auseinandersetzen zu können, sind folgende Faktoren
erfolgsrelevant:
▪ Erfahrung/Kenntnisse im Umgang mit der Methode Card Sorting und
▪ Die Fähigkeit sich in die Lage der Nutzer versetzen zu können.
Diese beiden Kernkompetenzen sind im Projektteam unabdingbar, damit das Projekt den gewünschten
Erfolg erzielt. Außerdem sollte ein hohes Maß an Wissen über die Nutzer existieren.
▪ Wer sind die Nutzer (Altersstruktur, Geschlecht, etc.)?
▪ Was sind zentrale Use Cases der Nutzer?
▪ Welche Ziele verfolgen die Nutzer?
Analyse und Content Audit
Um die Informationsarchitektur zielgerichtet mittels Card Sorting optimieren zu können, ist es
unerlässlich den Inhalt der Anwendung zu kennen und zu verstehen. Es ist möglich, dass dabei eine
Vielzahl an Stakeholdern involviert werden müssen, um die Rahmenbedingungen zu verstehen. Hierbei
handelt es sich beispielsweise um,
▪ Marketing
▪ Brand-Management
▪ SEO
▪ Content-Autoren
▪ IT/CMS
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▪ Analytics
Um zu vermeiden, dass im späteren Verlauf Probleme entstehen, sollten die Verantwortlichen
frühestmöglich involviert werden. Durch Gespräche sollten zentrale „Dos & Don’ts“ erarbeitet
werden. Im Idealprozess werden diese Stakeholder auch im späteren Verlauf der Konzeption der
Informationsarchitektur und in die Feedbackschleifen involviert.
Die bisherige Informationsarchitektur muss parallel analysiert werden. Hierfür dient das so genannte
Content Audit. Alle Inhalte werden katalogisiert, wobei der Detaillierungsgrad variieren kann.
Mindestens sollten aber folgende Informationen erfasst werden (wenn es sich um die
Informationsarchitektur einer Webseite handelt):
▪ Position innerhalb der Informationsarchitektur
▪ Seitentitel
▪ URL
▪ Kommentare zum Inhalt
Die manuelle Durchführung eines Content Audits ist sehr zeitintensiv. Daher sollte dies weitestgehend
automatisiert stattfinden. Im besten Fall können die benötigten Informationen aus dem CMS exportiert
werden. Ist dies nicht der Fall, können Website-Crawler (z.B Screaming Frog SEO Spider oder Content
Insight) Abhilfe schaffen.
Auch wenn der Content Audit automatisiert erfolgte, müssen die Inhalte genau studiert
werden. Es muss verstanden werden, welcher Content existiert und wie dieser strukturiert
ist. Dies ist unabdingbar für den nachfolgenden Schritt: das Card Sorting
Die Dokumentation des Content Audits kann durch ein Excel-Sheet erfolgen. Die Seitenstruktur kann
zur besseren Visualisierung mit einem Mindmap Tool (z.B. XMind) hierarchisch aufbereitet werden. Um
wichtige Informationen hervorzuheben können Farben und andere Markierungen verwendet werden.
Abbildung 8: Ausschnitt einer Mindmap in XMind
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Research
Das moderierte offene Card Sorting gibt Auskunft über die als zusammengehörig empfundenen Inhalte
und die aus Nutzersicht treffenden Bezeichnungen. Die Karten für das Card Sorting können
handschriftlich oder mit Hilfe eines Tools (z.B. CardMaker von Less a Mess, Volkside Template oder
OptimalSort) erstellt werden.
Ein moderiertes Card Sorting ist auf Grund der begrenzten Größe der Karten nicht so einfach zu
beobachten, wie ein Usability-Test, bei dem der Bildschirm des Probanden auf einen Bildschirm im
Beobachtungsraum gespiegelt wird. Das Abfilmen von der Decke ist ebenfalls nicht optimal und die
Karten sind im Beobachtungsraum schwer zu lesen. Aus diesem Grund wird bei eresult stets ein
Beobachter in den Raum mitgenommen. Dieser macht Notizen, damit sich der Versuchsleiter ganz auf
die Interaktion mit dem Probanden konzentrieren kann. Notiert wird u.a. welche Karten
Schwierigkeiten bei der Zuordnung bereiten oder welche Karten unklar sind. Zitate der Probanden
helfen, um allen Projektbeteiligten einen Eindruck des Card Sortings zu vermitteln.
Nach dem Card Sorting werden Fotos von der Sortierung der Probanden gemacht. Da wir bei eresult
Optimalsort nutzen, wird der Inhalt in Optimalsort zur Auswertung übertragen. Weitere Tools die bei
der Auswertung unterstützen können sind z.B., das Excel-Spreadsheet von Donna Spencer oder Syntagm
für eher fortgeschrittene Auswertungen (ebenfalls ein kompliziertes Interface).
Es gilt zu beachten, dass das Ergebnis des offenen Card Sortings nicht die neue Informationsarchitektur
darstellt, sondern Input für die Konzeption dieser.
Abbildung 9: Ein Ergebnis eines offenen Card Sortings. Blau sind die gebildeten Gruppen und gelb die
gruppierten Karten.
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Weiterführende Materialien
Nachfolgend finden Sie weiterführende Bilder, Blogartikel und Tools.
Bücher:
▪ Louis Rosenfeld, Peter Morville & Jorge Arango: „Information Architecture. For the Web and
Beyond.“, 2015
▪ Donna Spencer: „A practical Guide to Information Architecture“, 2010
▪ Donna Spencer: „Card Sorting: Designing Usable Categories“, 2009
Interessante usabilityblog.de Artikel:
▪ Steffen Heim: „Card Sorting – mit dem richtigen Vorgehen zur verständlichen
Informationsarchitektur”, 23.10.2012, http://www.usabilityblog.de/2012/10/card-sorting-mit-
dem-richtigen-vorgehen-zur-verstandlichen-informationsarchitektur/
▪ Jan Pohlmann: „Schritt für Schritt zur nutzerzentrierten Informationsarchitektur (Teil 1/2) –
Analyse und Research”, 28.06.2016, http://www.usabilityblog.de/2016/06/nutzerzentrierte-
informationsarchitektur-analyse-research/
▪ Jan Pohlamann: „Navigationsprobleme im Ansatz vermeiden durch Reverse Card Sorting”,
29.08.2013, http://www.usabilityblog.de/2013/08/navigationsprobleme-im-ansatz-vermeiden-
durch-reverse-card-sorting/
▪ Jan Pohlmann: „OptimalSort und WebSort im Vergleich – was ist das beste Online Card Sorting
Tool?“, 25.06.2013 , https://www.usabilityblog.de/optimalsort-und-websort-im-vergleich-
%e2%80%93-was-ist-das-beste-online-card-sorting-tool/
▪ Julia Beyer: „Card Sorting kann mehr …”, 14.08.2018, https://www.usabilityblog.de/card-
sorting-kann-mehr/
▪ Julia Beyer: „Card Sorting – 5 aktuelle Online Tools im Überblick”, 14.11.2018,
https://www.usabilityblog.de/card-sorting-5-aktuelle-online-tools-im-ueberblick/
Weitere interessante Links:
▪ http://www.uxmatters.com/mt/archives/2011/06/comparing-user-research-methods-for-
information-architecture.php
▪ http://www.uxbooth.com/articles/complete-beginners-guide-to-information-architecture/
▪ http://boxesandarrows.com/card-sorting-a-kitchen-taxonomy/
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Welche Card Sorting Variante sollte ich nutzen?
▪ http://boxesandarrows.com/card-sorting-a-definitive-guide/
▪ https://www.nngroup.com/articles/card-sorting-how-many-users-to-test/
▪ https://www.nngroup.com/articles/card-sorting-terminology-matches/
▪ http://boxesandarrows.com/card-based-classification-evaluation/
▪ http://measuringuserexperience.com/CardSorting/index.htm
▪ http://www.uxmatters.com/mt/archives/2015/01/learning-from-closed-card-sorts-with-
different-inputs.php
Eine Informationsarchitektur testen: Reverse Card Sorting (Tree Testing)
▪ http://boxesandarrows.com/tree-testing/
▪ http://www.measuringusability.com/blog/tree-testing-ia.php
▪ http://www.measuringusability.com/blog/cardsort-tree-test.php
▪ http://www.webcredible.co.uk/user-friendly-resources/web-usability/tree-testing.shtml
Tools
Optimal Workshop (inclusive Demos)
▪ Card Sorting: https://www.optimalworkshop.com/optimalsort
▪ Tree Testing: https://www.optimalworkshop.com/treejack
Mindmapping
▪ http://www.xmind.net
Crawler für Content Audit
▪ https://www.screamingfrog.co.uk/seo-spider/
▪ http://www.content-insight.com/
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Autorin: Julia Beyer
Senior UX Consultant bei eresult in Köln
0221 986564723
Julia Beyer ist seit April 2018 für die eresult GmbH am Standort Köln tätig.
Sie leitet Projekte mit unterschiedlichsten Methodenschwerpunkten und führt diese durch. Sie ist
zusätzlich im Produktmanagement für Informationsarchitektur und die Weiterentwicklung und
Durchführung der Methode Card Sorting zuständig.
eresult GmbH
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37073 Göttingen
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