Fem typer av bias
Bias är systematiska fel i hur vi samlar in, tolkar eller analyserar data. Det kan bero på våra egna förutfattade meningar, kulturella normer eller bristande metodik. Här är fem typer av bias som du behöver känna till och vara uppmärksam på:
- Bekräftelsebias: Tendensen att söka efter, tolka och komma ihåg information på ett sätt som bekräftar de åsikter eller hypoteser du redan har.
- Urvalsbias: När gruppen som studeras inte är representativ för den större populationen eller målgruppen.
- Intervjubias: När dina frågor är ledande eller när ditt kroppsspråk påverkar svaren från deltagarna.
- Halo-effekten: En typ av kognitiv bias där en positiv eller negativ egenskap hos en person eller produkt påverkar hur andra egenskaper uppfattas. Till exempel kan en användare som har en positiv upplevelse av en funktion också ge bättre betyg till andra, helt orelaterade funktioner.
- Ostrich-effekten: En bias som handlar om att ignorera obehaglig information eller data. Du väljer mer eller mindre omedvetet att inte ta hänsyn till negativ användarfeedback eller brister för att undvika obehagliga insikter.
Metoder för att minska risken för bias
Att vara medveten om dessa bias är helt avgörande. Utöver det är de här tre angreppssätten nycklar till att få fram ofärgade insikter:
- Kombinera kvalitativa och kvantitativa metoder: Genom att kombinera kvalitativa och kvantitativa metoder får du inte bara en bättre bild av användarnas behov. Du får också en “reality check” av din datainsamling. Om det finns en mismatch mellan vad som kommer fram i insamling av kvanitativ data genom t.ex. enkäter eller webbanalys och den data som kommer in från djupare intervjuer så kan det tyda på att ett felaktigt antagande har smugit sig in någonstans.
- Undvik lika barn leka bäst: Att samarbeta i team med varierande bakgrunder bidrar till att identifiera och utmana bias. En lägstanivå här är att inkludera personer från olika avdelningar – som design, marknadsföring och teknik i researchprocessen.
- Hitta inte på verktygen själv: Standardiserade verktyg och mallar för intervjuer och enkäter kan bidra till att minska subjektivitet. Se till att alla frågor är neutrala och öppna för att ge deltagarna möjlighet att uttrycka sina åsikter fritt.
Att undvika bias i research och analys kräver medvetenhet, självkritik och en vilja att ständigt förbättra sina metoder. Genom att använda mångsidiga metoder, involvera olika perspektiv och använda rätt verktyg kan du få mer tillförlitliga insikter som leder till bättre designbeslut. Och kom ihåg: ju mer objektiv din research är, desto mer värdefull blir den för dina användare.
