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| Kriterium |  UX Research Diary Study |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Product Strategy Lean Canvas |  Innovation Lean Startup |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Erfahrungen über Tage oder Wochen entstehen und ein Einzeltermin sie nicht einfängt, hält Diary Study den Verlauf im Alltag fest. Wiederkehrende Auslöser, Stimmungen und Gewohnheiten werden dadurch jenseits der Erinnerungsschärfe sichtbar. | Shape-First Modeling definiert Datenqualität über Shapes, bevor Implementierung oder Integration ausfranst. Der Ansatz passt, wenn Validierung und Data Contracts von Anfang an Teil des Designs sein sollen. | Wenn eine frühe Produktwette noch zu viele offene Punkte hat, bringt sie Zielgruppe, Problem und Annahmen in eine einzige Sicht. Sie verdichtet die Idee so, dass Kernrisiken benennbar werden. | Bei unsicheren Geschäftsannahmen zwingt die Methode die Idee früh an reale Marktreaktionen. Sie trennt Wunschbild, Annahme und beobachtbares Verhalten, damit Lernen schneller als Planung wird. So wird Unsicherheit in messbare Erkenntnisse übersetzt. |
Komplexitätidentisch | Mittel | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | Halber Tag pro Domain Slice | 45-90 min | Wochen bis Monate je Lernzyklus |
Teilnehmendeunterschiedlich | 5-20 | 1-4 | 1-6 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Diary Entries, Longitudinal Patterns, Experience Timeline | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | Lean Canvas, Core Assumptions, Experiment Backlog | Hypothesenliste, MVPs, Lernreports, Pivot- oder Persevere-Entscheidung |
Tagskeine Überschneidung | UX-ResearchTrackingVerhalten | WissensgraphValidierungSemantik | StartupLeanAnnahmenGeschäftsmodell | LeanStartupValidierungMVP |