ESM(PACO)을 통한 정량/정성 데이터 통합 방법론
Source
Evernote/Inbox/You too can collect “big data”! How to combine quant and qual data to create a holistic picture of your users.md
Summary
사용자에 대한 포괄적 이해를 위해 정량 데이터(WHAT)와 정성 데이터(WHY)를 결합해야 한다. EPIC 2013 워크숍에서는 컴퓨터 과학 지식이 필요 없는 ‘경험적 샘플링 방법론(ESM)‘과 오픈소스 앱 ‘PACO’를 소개한다. 이를 통해 대규모 장기 일기 연구(longitudinal diary study)를 수행하여 사용자의 순간적 경험을 수집할 수 있으며, 민족지학적 연구 전후에 활용하여 관찰 결과의 일반화 가능성을 검증하거나 심층 연구 주제를 발굴할 수 있다.
Key Points
- 정량 데이터(무엇을 하는가)와 정성 데이터(왜 하는가)의 통합이 사용자 이해에 필수적임
- ESM(Experiential Sampling Methodology)은 사용자의 순간적 경험을 추적하는 장기 일기 연구 방법임
- PACO(Personal Analytics COmpanion)라는 무료 오픈소스 모바일 앱을 통해 대규모 ESM 연구가 가능함
- 민족지학적 연구와 결합하여 관찰 결과의 타당성 검증 또는 심층 연구 대상 선정에 활용 가능함
- 복잡한 기술적 배경 없이도 설계, 분석, 실행 가능한 방법론임
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