نمودار تمایل یا وابستگی Affinity Diagrams
نمودارهای تمایل یا وابستگی ابزاری مشترک هستند که برای سازماندهی و دسته بندی ایده ها یا اطلاعات تولید شده در جلسات تحقیق یا طوفان فکری استفاده می شود و به تیم ها کمک می کنند تا با مرتب سازی ایده ها و نقاط داده نقطه نظر های مشترک افراد، حجم زیادی از داده ها یا دیدگاه های متنوع را درک و طبقه‌بندی کنند.
نمودار وابستگی ابزاری است که برای سازماندهی، طبقه بندی و گروه بندی داده‌های تحقیقاتی کاربر استفاده می شود. این روش همچنین به عنوان روش KJ به نام خالق آن، Jiro Kawakita شناخته می شود.
این فرآیند به طراحان UX کمک می‌کند تا الگوها، تم‌ها و بینش‌های ارزشمند برای فرآیند طراحی را شناسایی کنند.
نمودارهای وابستگی اغلب در مراحل ایده‌پردازی و نمونه‌سازی طراحی UX مورد استفاده قرار می‌گیرند تا به طراحان کمک کنند تا کاربران خود را بهتر درک کنند و طرح‌های کاربر محور بیشتری ایجاد کنند. نمودارهای وابستگی معمولاً در تحقیقات کاربر، طوفان فکری و برنامه ریزی پروژه استفاده می شوند.
طراحان UX از روش نمودار وابستگی برای سازماندهی و معنا بخشیدن به مقادیر زیادی از داده های جمع آوری شده در طول تحقیقات کاربر یا سایر فعالیت های طراحی استفاده می کنند.
نمودارهای وابستگی به ویژه در هنگام برخورد با داده های بدون ساختار و کیفی، مانند بازخورد کاربر، مشاهدات، یا پاسخ های نظرسنجی مفید هستند. با استفاده از نمودار تمایل، طراحان UX می توانند نیازها و نقاط دردناک کاربران خود را بهتر درک کنند و طرح های کاربر محور بیشتری ایجاد کنند که این نیازها را برطرف کند.
در نقشه‌برداری ذهنی، ایده‌ها معمولاً در طوفان فکری به‌دست می‌آیند و اغلب بدون هیچ گونه سلسله‌مراتب خاصی مطرح می‌شوند. نقشه ذهنی تجسم داده ها و کشف روابط بین ایده های متفاوت را آسان تر می کند.
از سوی دیگر، نمودارهای وابستگی، ایده‌های موجود را بر اساس روابط طبیعی آن‌ها سازماندهی می‌کنند و دید ساختارمندتر و متمرکزتری از داده‌ها ایجاد می‌کنند.
خلاصه بگوییم، در حالی که نقشه برداری ذهنی برای ایده پردازی و کاوش مفید است، نمودارهای وابستگی برای درک اطلاعات موجود و شناسایی الگوها یا مضامین مناسب تر هستند.
