惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Exploit-DB.com RSS Feed
Exploit-DB.com RSS Feed
The Last Watchdog
The Last Watchdog
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO
T
Troy Hunt's Blog
L
LINUX DO - 最新话题
C
Check Point Blog
T
Threat Research - Cisco Blogs
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
罗磊的独立博客
V
Vulnerabilities – Threatpost
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org
J
Java Code Geeks
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
S
Security @ Cisco Blogs
IT之家
IT之家
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
The GitHub Blog
The GitHub Blog
D
Docker
Engineering at Meta
Engineering at Meta
AWS News Blog
AWS News Blog
S
Security Affairs
U
Unit 42
P
Palo Alto Networks Blog
V
Visual Studio Blog
Y
Y Combinator Blog
D
DataBreaches.Net
Forbes - Security
Forbes - Security
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
美团技术团队
Security Latest
Security Latest
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
A
Arctic Wolf
博客园_首页
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
H
Hacker News: Front Page
博客园 - 司徒正美
博客园 - Franky
宝玉的分享
宝玉的分享
TaoSecurity Blog
TaoSecurity Blog
Latest news
Latest news
Scott Helme
Scott Helme
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
量子位
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
C
Cisco Blogs
P
Privacy International News Feed
Application and Cybersecurity Blog
Application and Cybersecurity Blog

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Выборка в качественных исследованиях
UX-исследователи Контура · 2026-06-19 · via Все публикации подряд на Хабре

Выборка в качественных исследованиях

Простой

6 мин

13

Привет! Я Катя Ильиных — UX-исследователь в Контур.EDI. От наших читателей поступил вопрос:

Можно ли делать выводы на основе ответов 8 клиентов?

Короткий ответ: можно, но не всегда. В статье разберемся, в каких случаях 8 ответов будет достаточно, а в каких случаях придется увеличить выборку.

Важная ремарка: 8 клиентов ≠ 8 участников исследования

В вопросе используется слово «клиенты», а не участники исследования. Однако, понятия «клиент» и «участник исследования» не всегда синонимичны.

Клиент — это физическое или юридическое лицо, которое приобретает продукт (услугу) и пользуется им.

Если клиент – компания, одним продуктом может пользоваться несколько сотрудников (пользователей). У них могут быть разные роли и задачи, сервисом они будут пользоваться тоже  по-разному.

Например, в организации ООО Фруктовая Долина в сервисе для электронного документооборота работают три бухгалтера, ИТ-специалист, руководитель. Задачи и особенности работы в системе бухгалтера заметно отличаются от ИТ-специалиста. Задача бухгалтера — корректно оформить и отправить документы контрагенту, а задача ИТ-специалиста — настроить интеграцию с учетной системой и решить возникающие сложности. Особенность работы бухгалтера — фокусироваться на проверке корректности информации в документе, в случае возникновения ошибки в системе — сразу обращаться к ИТ-специалисту, так как решая техническую проблему самостоятельно есть страх совершить ошибку. Особенность работы ИТ-специалиста — в случае возникновения ошибки искать решение проблемы самостоятельно.

Если не учесть факт, что в продукте работают разные роли, и приглашать на исследование любого представителя компании-клиента, можно получить искажение: в выборке окажутся разные типы пользователей, с разными задачами, сценариями и потребностями, но формально это будут «8 ответов клиентов». Опираясь на разрозненные данные, сложно будет сделать выводы и достичь цели исследования.

Например, на юзабилити-тестирование нового способа отправки документов пригласили трех бухгалтеров и двух ИТ-специалистов. Каждый из участников прошел тестирование, результаты бухгалтеров отличаются от ИТ-специалистов. Команда приняла это различие за разные паттерны поведения и доработала интерфейс. После релиза выяснилось, что доработка решения для ИТ-специалистов оказалась бессмысленной тратой ресурсов, т.к. в их рабочие задачи не входила отправка документов и, как следствие, функциональностью они пользоваться не стали.

Вывод: важно разграничивать понятие «клиент» и «участник исследования», т.к. они не всегда синонимичны. Важно заранее определить аудиторию исследования и набирать участников соответствующего сегмента или роли.

Далее речь пойдет о 8 участниках исследования.

Вводная про качественные исследования

8 участников исследования — это малая выборка и атрибут качественных исследований. Качественные исследования мы проводим для того, чтобы «заглянуть» в пользовательскую реальность: выявить мотивы, паттерны и причины поведения людей, прояснить потребности и текущие способы их закрытия, выяснить сценарии работы, возникающие сложности и проблемы.

Качественные исследования НЕ покажут:

  • Какая доля пользователей выполняет определенную задачу;

  • Какой процент столкнется с проблемой.

Они помогают сформировать глубинное понимание пользователя, которое влияет на точность создаваемых решений.

Например, команда видит по метрикам, что пользователи НЕ используют платную функцию тегов в сервисе электронного документооборота. Это плохо, так как бизнес упускает прибыль. Данные о количестве использований НЕ помогают команде выбрать направление для развития функциональности. Для того, чтобы принять решение о доработках функции, ее рекламе или пересмотре тарифов, команда сначала решает провести серию глубинных интервью (качественный метод исследования) с целью понять причины и барьеры, которые влияют на неиспользование тегов, чтобы влиять на найденные барьеры и не тратить ресурсы на решения, которые не принесут результата.

Малая выборка в качественном исследовании обусловлена:

  • Целью исследования. Важна глубина данных, а не статистика;

  • Высокой трудоемкостью сбора и анализа данных. Одна встреча с пользователем длится около часа и дольше, т.е. чем больше встреч, тем больше времени займёт исследование;

  • Целесообразностью ограниченного количества участников исследования вследствие эффекта насыщения — момента, когда новые встречи с участниками исследования (пользователями) перестают приносить существенно новую информацию. Этот эффект ощущается как «я уже слышал об этом на предыдущих интервью и не узнал ничего принципиально нового для себя».

На примере двух наиболее используемых методов (юзабилити-тестирования и глубинного интервью) рассмотрим подробнее, когда 8 наблюдений достаточно. 

Когда 8 юзабилити-тестирований достаточно

Цель качественных юзабилити-тестирований – проверить дизайн на понятность и удобство, выявить сложности с которыми сталкивается пользователь при работе в решении (юзабилити-проблемы).

Юзабилити-проблема — это такая особенность дизайна продукта, которая в определенном контексте не дает пользователю эффективно выполнить его задачу, затрудняет его деятельность или вызывает негативные эмоции. 

Например, команда решила улучшить пользовательский опыт поиска документов в продукте. Команда хочет выявить проблемы с которыми столкнется пользователь и решить их на этапе проектирования, поэтому решает провести юзабилити-тестирование нового способа поиска. По итогам исследования команда поняла, что основной сложностью является расположение и заметность поиска, т.к. при выполнении задания пользователи без подсказок НЕ могли найти и воспользоваться поиском, и доработала решение.

Качественные юзабилити-тестирования НЕ покажут, какая доля пользователей столкнётся с проблемой удобства использования. Их задача – найти эти юзабилити-проблемы. Подробнее о методе и его видах можно прочитать в Контур Гайдах.

По данным Nielsen Norman Group, 5 юзабилити-тестирований достаточно для того, чтобы выявить 85% проблем в интерфейсе у одной группы пользователей. Это означает, что с каждым последующим юзабилити-тестированием новой информации будет все меньше и меньше, и целесообразнее остановиться на 5-ти, доработать макеты и выйти на новую итерацию исследования.

Бывают ситуации, когда на 4-5 тестированиях мы находим новые, неизвестные ранее проблемы интерфейса. В таких случаях стоит:

  1. Проверить, корректно ли сформирована выборка. Возможно, она не однородна (т.е. есть значимые различия у участников исследования, они относятся к разным группам пользователей);

  2. Добрать наблюдения. Если причина в том, что один и тот же сценарий выполняют разные группы пользователей, то в случае двух групп на один сценарий пригласить по 4 представителя группы, в случае трех — по 3 представителя. Если группа однородна, но сомнение остаётся — можно увеличить количество наблюдений (обычно до 7-8).

Важно отметить, что описанный подход актуален для кейсов, когда мы тестируем один макет и НЕ меняем его по ходу исследования. 

Есть другой подход — метод RITE. В случае итеративного подхода RITE мы вносим изменения в макет по ходу тестирования. На первой итерации проводят 2-3 тестирования, зафиксированные проблемы решаются, далее проводят следующую итерацию из 2-3 тестирований, чтобы проверить, решены ли проблемы и не появились ли новые. Итерации продолжаются до момента, пока значимых проблем, блокирующих разработку, не останется.

Вывод: даже 5 встреч с пользователями достаточно для того, чтобы выявить основные юзабилити-проблемы в интерфейсе для одного макета у одной группы пользователей. 

Когда 8 глубинных интервью достаточно

Цель глубинных интервью — понять опыт, потребности и мотивы пользователей, а не протестировать интерфейс. 

Например, команда ищет новую ценность зрелого продукта и решает понять какие задачи, связанные с предметной областью, но не связанные с работой в продукте, есть у текущих пользователей. Для этого проводит серию глубинных интервью, чтобы лучше узнать пользователя и расширить свое представление о его рабочих задачах. 

Эффект насыщения, который достигается при 5 юзабилити-тестированиях одного макета, в случае с глубинными интервью может быть достигнут позже. 

Nielsen Norman Group пишут о том, что на момент, когда произойдет насыщение, влияют два фактора:

  • Однородность или разнообразие исследуемой аудитории;

  • Масштаб исследовательских целей.

Если аудитория однородная (одна группа пользователей):

  • 5-8 интервью может быть достаточно;

  • Можно начинать с 5-6 встреч до того момента, пока с каждым новым интервью вы будете открывать для себя все меньше нового. 

Если аудитория разнообразная (несколько групп/ролей/сегментов):

  • 8 интервью будет недостаточно;

  • Можно начинать с 5-6 интервью в каждом сегменте;

  • Если непонятно можно ли сегментировать аудиторию, то разумно начать с 10-20 интервью, и если после 10 интервью нет повторяемости, нельзя выделить четких паттернов — стоит продолжать.

В ситуации, если задача масштабная, не стоит укладывать все темы в одно интервью. Можно разделить вопросы и провести 2 и более итерации. 

Вывод: 5-8 интервью может быть достаточно для одной группы пользователей и конкретной задачи. При проведении глубинных интервью в первую очередь ориентируйтесь на принцип насыщения.

Резюме

Маленькая выборка — это особенность качественного подхода. Делать выводы по 5–8  встречам с пользователями можно, если аудитория однородна, задача исследования конкретна, а исследователь ориентируется на повторяемость и насыщение данных.

Ссылки на источники информации

Норман Нильсен Групп, Почему 5 юзабилити-тестирований достаточно

Норман Нильсен Групп, О необходимом количестве UX-интервью

Контур Гайды, Принципы пользовательских исследований

Контур Гайды, Выбор метода ЮТ


Больше интересного про UX-исследования в телеграм-канале «Сдоба»🥨