Teknillisen korkeakoulun matkahallintajärjestelmän ... - TML - TKK

tyt apuvälineet, käyttäjien selkeät tunnetilan muutokset ja käyttäjien korostamat seikat
järjestelmän käytössä. Lisäksi erinäisiä havaintoja yhdistettiin ja välillä abstraktiotasoa
nostettiin, jotta havaintoja saatiin paremmin yhdistettyä. Epäoleellisen tuntuisia havaintoja,
kuten nenän niistämistä tai henkilökohtaisia keskusteluja, ei kirjattu ylös, eikä niitä
havaintoja, jotka olivat jo toistuneet monessa edellisessä testissä.
Webfoorumista otettiin ylös mielenkiintoisia lausahduksia sitä mukaa kun niitä
tuli. Näiden pohjalta muodostettiin havaintoihin verrattavia kommentteja. Myös esitutkimuksen
pohjalta tehdyistä muistiinpanoista pyrittiin löytämään mielenkiintoisia havaintoja.
3.3.2 Tiedon luokittelu
Tieto jäsenneltiin affiniteettidiagrammin avulla tiettyihin luokkiin ja alaluokkiin.
Tutkija kirjasi havaintojen, haastatteluiden ja web-keskusteluiden pohjalta ylös ilmiöitä
lapuille, jotka järjestettiin diagrammiksi. Diagrammeja tehtiin kolme, yksi jokaisesta
käyttäjäroolista. Jäsennellyt ilmiöt kirjattiin luokittain ylös. Luokitellun tiedon avulla
pystyttiin rajaamaan havainnot ja ilmiöt tietyltä näkökantilta tarkasteltaessa, jolloin vältyttiin
turhilta aineiston selailuilta. Havaintoihin ja muihin muistiinpanoihin jouduttiin
kuitenkin välillä palaamaan, kuten niissä tapauksissa, joissa haluttiin tarkentaa jonkin
ilmiön aiheuttamia seikkoja.
Vaikka tutkimuksen pääpaino oli testeissä, niin webfoorumille saadut kommentit
ja kahvipöytäkeskusteluissa ylös nousseet toteamukset saivat yhtä paljon arvoa tiedon
luokittelun yhteydessä, kuin testien havainnotkin. Jälkeenpäin saatujen lisätietojen avulla
havaintoja täydennettiin ja tarkennettiin. Suurin osa tiedosta oli kuitenkin jo noussut
esille, joten ne lähinnä vain tukivat ylösnousseita ilmiöitä.
Mielenkiintoisiksi ilmiöiksi luokiteltiin mm. oleellisesti käyttöön, käyttöympäristöön
tai prosessiin liittyvät tekijät, kuten ongelmat, tavoitteet, toimintatavat, informaation
vaihdot ja taustatiedot.
3.3.3 Tiedon jatkokäsittely
Luokiteltujen ilmiöiden perusteella muodostettiin skenaariot, jotka havainnollistavat
ilmiöt kuvitteellisissa tarinoissa. Muodostetut skenaariot eivät niinkään vastaa normikäyttöä
vaan kuvastavat pikemminkin niitä ilmiöitä, joita käytön yhteydessä nousi
esille.
Luokitelluista ilmiöistä muodostettiin myös tehtäväanalyysit eri rooleille. Tehtäväanalyysi
muodostettiin ajatuskarttamaisesti kirjaamalla käyttäjän tehtäviä ja niihin liittyviä
välineitä, henkilöitä ja tietoja. Samaan kaavioon tuli siis myös henkilöiden väliset
vuorovaikutukset.
Käyttäjäryhmät muodostettiin kerätyn tiedon perusteella keräämällä ilmiöitä ryhmittäin
ja tiivistämällä eri ryhmät selkeiksi kokonaisuuksiksi. Selkeämmän kokonaiskuvan
saamiseksi tarpeetonta tietoa karsittiin. Tarpeelliseksi tiedoksi katsottiin käyttökontekstin,
ongelmien, parannusehdotusten ja käyttäjätarpeiden kuvaamiseen tarvittavat tiedot,
sekä tiedot, jotka havainnollistivat yleiskuvaa.
Tiedosta kerättiin myös ympäristöön ja artefakteihin liittyviä ilmiöitä, joiden
pohjalta muodostettiin fyysinen malli ja artefakti-analyysi. Fyysisestä mallista ei noussut
ennakko-oletusten lisäksi kuin muutama uusi ilmiö ja sama koski myös artefaktianalyysia.
Näistä ei saatu kuin vain vähän tarpeellista tietoa, joten em. analyyseja käy-
22