Meine Session planen

# Session Brief: Card Sorting

## Ziel
Artefakt: Content Groups

## Arbeitsfrage
Wie gruppiert die Zielgruppe die Inhalte intuitiv, welche Labels verwendet sie, und wo weicht das mentale Modell der Nutzer von der aktuellen IA ab?

## Kontext
Vollständige Content-Liste; Zielgruppen-Definition; bekannte aktuelle IA und ihre Schwachstellen; Hypothesen zu möglichen Gruppierungen; Recruiting-Plan.

## Setup
- Format: Methoden-Session
- Dauer: 20-45 min je Sort, plus 4-8 h Auswertung
- Modus: Workshop oder async
- Teilnehmende: Ein UX-Researcher als Owner; ein Moderator (kann derselbe sein) für moderierte Sessions; mind. 15 Teilnehmer aus Zielgruppe für quantitative Cluster-Analyse, 5-8 bei moderiertem Sort mit qualitativer Auswertung.
- Owner: Ein UX-Researcher als Owner
- Beteiligungsmodus: Teamrunde, gemeinsames Arbeiten und Alignment
- Ergebnislogik: Artefakt fertigstellen

## Beteiligungslogik
Nutze die Session für gemeinsames Verständnis. Beiträge werden sichtbar gesammelt, Annahmen werden abgeglichen und offene Unterschiede bleiben im Artefakt nachvollziehbar.

## Ergebnislogik
Die Session arbeitet direkt auf Content Groups hin. Das Artefakt soll nach der Session teilbar, reviewbar oder weiterverwendbar sein.

## Input
30-80 Karten (physisch oder digital) mit eindeutigen Begriffen; bei Closed Sort vorbereitete Kategorie-Karten; Tool für digitale Sorts (Optimal Workshop, UserZoom, Maze); Notizen-Template pro Teilnehmer.

## Vorbereitung
Karten zufällig anordnen vor jedem Sort (kein Pattern). Bei Open Sort: leere Kategorie-Felder. Bei Closed Sort: vorgegebene Kategorien sichtbar. Hybrid Sort kombiniert beides (Closed mit Möglichkeit, eigene Kategorien zu ergänzen).

## Agenda
1. Phase 1: Pilot mit 2-3 Personen (1-2 h)
   Owner: Facilitator
   Aktion: Mit kleinem Sample Sort durchführen. Karten-Verständlichkeit prüfen: wo werden Karten in „weiß-nicht“-Stapel gelegt? Wo entstehen Verwirrungen über Begriffe? Hinweis: Pilot zeigt Karten-Probleme, die später Daten kontaminieren. Karten umbenennen oder splitten bevor Hauptdurchlauf startet. Sammle Beiträge sichtbar, gleiche Annahmen im Team ab und halte Dissens nicht nur mündlich fest. Arbeite direkt im Zielartefakt, statt nur über das Artefakt zu sprechen.
   Output: Content Groups

2. Phase 2: Hauptdurchlauf (20-45 min je Teilnehmer)
   Owner: Facilitator
   Aktion: Pro Session: Karten zufällig vorlegen oder Tool starten. Teilnehmer sortiert ohne Hilfe in selbst- oder vorgegebene Kategorien. Bei moderiertem Sort Think-Aloud erfragen. Hinweis: Bei Stille zwischendurch erinnern: „Erklären Sie laut, was Sie gerade denken.“ Nicht beeinflussen, nicht erklären. Tester entscheidet allein. Sammle Beiträge sichtbar, gleiche Annahmen im Team ab und halte Dissens nicht nur mündlich fest. Arbeite direkt im Zielartefakt, statt nur über das Artefakt zu sprechen.
   Output: Label Set

3. Phase 3: Post-Sort-Interview (5-10 min je Session)
   Owner: Facilitator
   Aktion: Begründungen pro Kategorie erfragen. Schwierigste Karten benennen lassen. Welche Karten passten in keine? Welche Kategorien fehlen? Hinweis: Post-Sort-Begründungen sind oft wertvoller als die Sortierung selbst. Erklärungen verraten mentale Modelle, die im Sort nicht sichtbar werden. Sammle Beiträge sichtbar, gleiche Annahmen im Team ab und halte Dissens nicht nur mündlich fest. Arbeite direkt im Zielartefakt, statt nur über das Artefakt zu sprechen.
   Output: IA Hypotheses

4. Phase 4: Quantitative Auswertung (Open Sort) (3-6 h)
   Owner: Facilitator
   Aktion: Similarity Matrix erstellen: wie oft landeten Karte X und Y im selben Cluster. Dendrogramm oder Heatmap visualisieren. Cluster-Schwelle definieren (z. B. >50% Übereinstimmung). Hinweis: Tools wie Optimal Workshop berechnen das automatisch. Bei manueller Auswertung Excel-Pivot oder Online-Tools nutzen. Cluster sind selten eindeutig, Grauzonen sind normal. Sammle Beiträge sichtbar, gleiche Annahmen im Team ab und halte Dissens nicht nur mündlich fest. Arbeite direkt im Zielartefakt, statt nur über das Artefakt zu sprechen.
   Output: Content Groups

5. Phase 5: Qualitative Synthese und IA-Vorschlag (2-4 h)
   Owner: Owner
   Aktion: Cluster mit Pilot-Begründungen abgleichen. Label-Vorschläge synthetisieren (häufigste Begriffe von Teilnehmern). IA-Vorschlag ableiten, mit Tree Testing oder First-Click-Test validieren. Hinweis: Card Sort allein validiert keine IA. Es liefert Hypothesen. Tree Testing ist der Validierungs-Schritt danach. Sammle Beiträge sichtbar, gleiche Annahmen im Team ab und halte Dissens nicht nur mündlich fest. Arbeite direkt im Zielartefakt, statt nur über das Artefakt zu sprechen.
   Output: Label Set

6. Artefakt veröffentlichen (10 min)
   Owner: Owner
   Aktion: Artefakt auf Vollständigkeit prüfen, Ablageort festlegen, Version oder Status setzen und Review-Empfänger benennen.
   Output: Content Groups

## Abschluss
- Ergebnisartefakt aktualisieren: Content Groups
- Ablageort, Version und Review-Empfänger festlegen.
- Owner, nächster Schritt und Reviewtermin festlegen.

# Content Groups: Card Sorting

## Arbeitsfrage
Wie gruppiert die Zielgruppe die Inhalte intuitiv, welche Labels verwendet sie, und wo weicht das mentale Modell der Nutzer von der aktuellen IA ab?

## Kontext
Vollständige Content-Liste; Zielgruppen-Definition; bekannte aktuelle IA und ihre Schwachstellen; Hypothesen zu möglichen Gruppierungen; Recruiting-Plan.

## Beteiligte
- Owner: Ein UX-Researcher als Owner
- Teilnehmende: Ein UX-Researcher als Owner; ein Moderator (kann derselbe sein) für moderierte Sessions; mind. 15 Teilnehmer aus Zielgruppe für quantitative Cluster-Analyse, 5-8 bei moderiertem Sort mit qualitativer Auswertung.

## Input
30-80 Karten (physisch oder digital) mit eindeutigen Begriffen; bei Closed Sort vorbereitete Kategorie-Karten; Tool für digitale Sorts (Optimal Workshop, UserZoom, Maze); Notizen-Template pro Teilnehmer.

## Vorlage
# Card Sorting Arbeitsvorlage

## Ziel

Zeigt, wie Nutzende Inhalte gruppieren und benennen.

## Kontext

Wann und wofür nutzen wir diese Methode?

## Input

Welche Daten, Beobachtungen, Entscheidungen oder Materialien liegen vor?

## Durchführung

Kurze Notizen entlang des Run Sheets.

## Ergebnisartefakte
- Content Groups:
- Label Set:
- IA Hypotheses:

## Annahmen und offene Fragen

- ...

## Entscheidung / Nächster Schritt

Owner, Datum und Erfolgssignal.

## Fertigstellungscheck
- Content Groups ist vollständig genug für Review:
- Ablageort:
- Version / Status:
- Review durch:
- Nächster Schritt:

## Nächster Schritt
- Ergebnis prüfen
- offene Fragen markieren
- Review oder Entscheidung terminieren