4. 설문과 통계
설문
- 가장 흔하게 접할 수 있는 방법. 가장 쉽게 또는 만들 수 있는 방법
- 디자인 조사 방법 중 가장 정량적 -> 통계를 알아야 함.
- 미리 구조화되어 있는 설문지나 면접을 통해 사회현상에 관한 자료를 수집, 분석하는 연구 방법
잘 수행된 설문조사
- 중요한 결정을 내리는 데 사용. 사람들의 의견과 행동양상에 대한 명확한 수치 제공
- 명료한 수치, 벤치마크, 이유 확보, 응답자들에게 의견 표명 기회 제공
설문조사가 적합한 경우
- 명확해진 문제, 의식적인 문제에 적합 -> 인터뷰 or 관찰과는 다름.
- 얼마나 많은 사람들이 의견에 동의하는지 알아볼 때 적합
=> 설문의 장점: 객관성 / 단점: 생생함(주관적인 느낌의 차이)과 유연함의 결여
설문문한 개발과 설문지 제작
1) 설문이 적합한 연구방법인지 검토 : 의식적이며, 공개에 부담 없을수록 적합
2) 적합한 설문을 찾아서 적용하는 것이 나쁘지 않음 : 이미 개발(검증)된 설문을 활용
3) 좋은 설문을 개발하기 위해서는 반복적인 작업이 필요
- 설문문항의 내용과 수량 결정은 매우 중요:
- 변수와 문항의 일치가 중요
- 설문의 길이는 매우 중요 : 30분이 넘으면 응답의 질이 떨어짐
- 여러개를 물어보는 것보다 적절한 몇개를 물어 다각도로 분석하는 것이 효과적
- 질문자가 아닌 응답자의 입장에서 설문 제작하기
질문형식
- 개방형: 주관식 답변
- 폐쇄형: 보기를 주고 고르게 하는 것
설문의 종류
- 대면: 조사의 신뢰성 높음 / 조사원이 필요하고 시간이 많이 걸림
- 비대면: 조사원 불필요 / 조사의 신뢰성 확인 어려울 수 있음
온라인 설문 (서베이몽키, 구글설문 등)
- 중대규모 설문에는 부적합
- 단일선택에서 선택지가 한쪽에 쏠리지 않게 해야 함
- 다중선택에서 모두다 선택할만한 문항이 되지 않아야 함
- 단극척도 / 쌍극척도 : 표현에 따라 다른 뉘앙스를 가질 수 있음에 주의
설문 작성 시 유의할 점
- 선택형 질문 주로 사용하기 (개방형은 2개 이하 권장)
- 질문은 중립적으로 유지하기
- 한 번에 한 가지 질문만 하기
- 질문 순서 잘 배열하기 : 쉬운 답변을 앞에 배치, 서술형 답변은 뒤에 배치. 동일한 답변 방식은 될 수 있으면 모으기
- 설문을 단순하게 유지하기 : 꼭 필요한 것만. 정확히 응답할 수 있는 질문만 하기
- 본 설문 전에 모의설문을 하기 : 설문대상자와 비슷한 배경을 가진 사람의 모의설문. 문항이나 선택지 파악
- 인적사항은 맨 뒤에 넣기 : 솔직한 응답에 저항감이 생기지 않게
설문결과를 통계로 정리하기
통계 활용
- 응답(의견) (ex: 여론조사) / 행동 (ex: 시청률 조사) / 측정(자연/물성) (ex: 일기예보, 불량률 조사)
- 디자이너가 왜 통계를 배워야 하는가? :: 통계는 모든 학문분야가 이용하는 가장 보편적/객관적 방법. 편견 없이 자료를 해석하기 위함
통계 기초 용어
- 모집단 : 추론 대상이 되는 전체 모임
- 표본 : 모집단에서 추출해낸 일군의 대상
- 표집 : 표본을 얻는 과정과 방식
- 표본수: 표본의 크기(N). 30개 이상의 자료는 정규성을 갖는다고 가정됨
표집 방법
- 확률적 표집 방법: 단순무선표집 : 난수표이용, 제비뽑기 / 일정간격을 두고 추출 등
- 비확률적 표집 방법: 목적표집, 편의표집, 할당표집/균등분할(표집단위별로 할당하여 표집), 눈굴리기식
자료와 척도/변수
- 명목(명명) 데이터 : 성별(남 1, 여 0) 직업(학생 1, ...) 등.. 숫자는 의미 x / 범주형 데이터
- 순서(서열) 데이터 : 1등 2등 3등. 선택지 사이의 간격이 동일하다는 보장은 없음 / 이산형 데이터
- 간격(등간) 데이터 : 값 사이 간격이 균등함 ex) Likert scale / 이산형 데이터
- 비율(비례) 데이터 : 점수, 시간 등. 0값이 있음 / 연속형 데이터
자료수집 ~ 통계적 분석과정
- 연구설계 : 연구목적, 실험설계. 어떤 통계방법을 적용할 것인지
- 연구진행(설문, 실험, 관찰) : 연구집행, 자료수집
- 통계분석 : 데이터 입력/처리, 정리/요약 (기술통계, 기초통계), 추론통계
평균, 표준편차
- 평균(mean, average)
ㄴ 모평균: 모집단 전체의 평균
ㄴ 통상 평균은 표본평균을 의미
- 중앙값/중위수(median) : 50% 위치의 값
- 사분위수(quartile) : 측정된 값들 중 25%, 50%, 75%위치의 값
- 최빈값(mode) : 가장 많이 관측된 값
- 분산(variation) / 표준편차(standard deviation, S.D.) : 관측값들이 얼마나 들쭉날쭉한지 나타내는 수치
신뢰수준/구간
- 표본조사가 전수조사와 얼마나 일치하는지를 나타내는 지표
- 통상 95% 구간 많이 사용
- 신뢰수준이 높을수록 좋지만 100%가 되려면 전수조사를 해야 하므로 적절히 타협을...
5. 인간 심리와 행동에 기반한 UX 디자인
인간 심리와 행동
프레이밍 효과
ex) 갤럭시노트: 컫란 휴대폰이 아닌 작은 다이어리라고 프레이밍하여 성공
앵커 효과
- 처음 각인된 정보를 기준으로 모든 것을 판단하게 되는 효과. 내가 생각했던 기준이 바뀌는 것
공짜 효과
- 거래의 하한선을 마비시켜서 실제 가치보다 큰 가치를 부여하게 되는 효과
- 인간은 본능적으로 손해에 대한 두려움을 갖고 있으므로 효과적 : 공짜 제품을 가지는 순간 손해의 가시적인 가능성이 사라짐
- 긍정사례 : 리우축제 기간에 마신 빈 맥주캔을 지하철 승차권으로 사용
가용성 휴리스틱
- 의사결정 시 지금 생각할 수 있는 범위 내에서 추론하는 간편추론 방법
기준점 휴리스틱
- 어떤 현상 유지를 하고자 하는 욕구
행동 기억
- 일상에 익숙해진 행위를 몸이 기억하는 것
- 디자인 발상으로 운영 가능
관습화된 기억
- 아이콘화된 형태나 이미지를 새로운 물건의 디자인으로 사용하는 것
ex) 의자 등받이를 외투걸이로 사용
미끼 효과
- 비합리적인 소비, 판매자의 의도대로 구매하도록 유도하는 것
B.J.Fogg의 행동모델
- 행동을 유도하기 위해서는 동기, 용이화, 촉발장치가 필요
1) 동기 (Motivation)
- 감정 / 예상 / 사회적 응집성
2) 용이화 (Ability)
- 행동을 보다 간단하게 할 수 있는 능력
- 시간, 금전, 물리적, 신체적 투입 등을 무리하게 요하지 않고, 사회적 일탈을 범하지 않는 범위 이내의 행동 제시
3) 촉발장치 (Trigger)
- 특정 행동을 지금 당장 할 수 있게 해주는 장치
Nudge를 활용한 디자인
Choice Architecture
: 선택 사항을 금지하거나 경제적 인센티브를 크게 바꾸지 않고 예측 가능한 방식으로 행동을 변화시키는 모든 형태의 선택 설계
ex) 피아노 계단 설치로 계단 이용률 높이기
ex) 착시현상을 일으키는 과속방지턱을 설치
ex) 규범적 메시지가 적힌 사인물이 부착된 손소독제를 잘 보이는 곳에 배치해 사용을 유도
Nudge Database
- 특정 조건이 부여되었을 때 보여지는 심리와 행동변화에 대한 다양한 실험들을 모아 놓은 자료집
1) Health & Well-being
* Default 조건 : 동의하지 않으면 표시를 해주세요 vs 동의하시겠습니까? 의 차이 (사람들은 체크하기 귀찮아함)
ㄴ 사회적/도덕적 동의가 이루어진 질문인지 생각하고 사용
* 손실 회피 심리 : 사람들은 물건을 얻었을 때의 기쁨보다 잃었을 때의 고통이 더 큼
* i-aurora - SPHO KIDX : 미션을 수행하면 칭찬스티커를 제공
2) Saving and Financial Decisions
*Personalization Suggest 원리를 활용한 디자인 사례
- 카카오뱅크: 카카오톡 계정을 이용해 사용자 정보 입력 중복이 일어나지 않게 함 / 단순화된 화면 제공
3) Energy Efficiency
* 디자인 사례
- 아파트 관리비 고지서에서 이웃과의 사용량을 비교할 수 있도록 함
- 2박 이상 투숙객에게 침구류 교체를 줄여 자연보호에 동참하자는 메시지가 적힌 그레이 카드 제공
4) Charitable Giving
* 디자인 사례
- 네이버 해피빈: 기부 대상자의 사연을 공유해 기부 유도