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引き出し技術とは、人類学、認知科学、カウンセリング、教育、知識工学、言語学、経営学、哲学、心理学などの分野で人々から知識や情報を収集するために使われる数多くのデータ収集技術のことです。行動経済学における最近の研究では、引き出し技術は被験者の誤解を制御し、一般的に受け入れられている実験設計慣行によるエラーを軽減するために使用できるとされています。[1] 引き出しは、知識が人間から直接求められるものであり、通常、書面による情報源から情報を収集するなどの間接的な方法とは区別されます。[2]
人間を対象に情報を引き出すために対話する人は、研究分野に応じて、引き出し者、分析者、実験者、知識エンジニアなどと呼ばれることがあります。 [2]
誘導技術には、インタビュー、自然に発生する行動の観察(参加観察の一部としても含む)または実験室環境での行動の観察、または割り当てられたタスクの分析が含まれる。[2]
引き出し技術のリスト
- インタビュー
- 既存のシステム
- プロジェクトの範囲
- ブレインストーミング
- フォーカスグループ
- 探索的プロトタイプ
- ユーザータスク分析
- 観察
- 調査
- アンケート
- ストーリーボード
参考文献
- ^ Zeiler , Kathryn (2005-01-01). 「支払意思額と受容意思額のギャップ、『保有効果』、被験者の誤解、評価を引き出す実験手順」。アメリカ経済評論。95 (3): 530–545。doi : 10.1257 /0002828054201387。
- ^ abc Cooke, Nancy J. (1994). 「知識獲得技術の多様性」.国際人間コンピュータ研究ジャーナル. 41 (6): 801–849. doi :10.1006/ijhc.1994.1083.
