「定性/定量の使い分けが重要」昨今では「定性データの重要性」などがいわれたりします(たまに「それって定性っていってるけどちょっと違うよね?」と思うときがありますがおいておきます)。
坂田さんによるAgileUX NYC 2012に行ってきたよ記事を読みながら(実に羨ましい)、この「定性」「定量」について思い出しました。
僕はこんな風に思っています。
- 定量/定性 をケースにより使い分けて活かすという考え方に違和感を覚えます。
- 定性情報がそのままの形で使えることはほぼないと思っています。
飲みの場でたまに話題にのぼります(堅苦しい飲みですね^ ^;)。一度しらふの状態で自分の認識をまとめたいと思います。
定性情報といいつつ定量
定性調査を行います。そのままでは使えない量の(決してコンパクトではない)ファクトが得られます。プロジェクト推進のためのアウトプットとするときには、なんらかの手法によって「抽象化」さらに「重みづけ」がなされます。このとき、手法は「定性」といわれるものだけれども、アウトプットはファクトベースの「定量データ」として共有されます。もちろん、チャートだったりペルソナだったりもついていて、いかにも右脳的でソフトな表現はありますが、そこにはしっかりとした定量的な裏付けがあります。
定量/定性はあまりにも密接
我々の現場において、情報が「定性である」状態であり続けることはタブーです。様々な定性情報が得られることがあります。そんなときは、ネグレクトしてしまう。または、定量的に検証がなされなければなりません。
すなわち、定性データの加工により定量化できない場合は、それらを「仮説」として「さらに定量調査 or 定量化できるプロセスでさらに調査」、「デプロイしてみて検証」することになります。
「定性」⇔「定量」の行き来はとても頻繁で、短命です。
「定性」の肥大化、または長期化はすなわち「リスク」の極大化になってきますから、もっともコアで最小単位のエッセンスを即座に定量化(検証)していきます。それは日ベースのサイクルでもありますし、数か月かかることもあります。
そんなわけで、定性であろうと定量であろうと、アプローチによって使える/使えないがあるのは同じです。単なる「ファクト」や「仮説」でいいんじゃないかなあと思う今日この頃です。
僕はやっぱり、定性データをどれだけ早く定量的に表現できる(検証する、または成果をあげる)かが仕事として大事だと思ってます。
でも。でもですよ、定性調査の手法が大好きです。定量調査に比べてスキルは必要ですが、最終的にプロダクトに価値を生み出すまでのスピードが圧倒的すぎると思います。
久々にデプスやりたくなってきました~。