Die internationale Designberatung frog design hat Data Science fest in ihre Abläufe integriert. Doch welche Daten sind für den Design-Thinking-Prozess überhaupt sinnvoll?
Vahndi Minah, Data Science Director bei frog design, New York
Vahndi Minah ist seit 2017 Data Science Director bei frog design in New York. Er sorgt dafür, dass Data Science und Design dort immer weiter zusammenwachsen und voneinander profitieren. Derzeit kommen Data Scientists in circa 15 Prozent der Projekte von frog zum Einsatz, Tendenz steigend. Minah erklärte uns, in welchen Schritten des Design-Thinking-Prozesses welche Datentypen sinnvoll sind, wie man sie erhebt und worauf er bei der Bearbeitung achtet.
1. Empathize: Empathie durch Daten
»Es gibt mehrere Wege, Empathie mit den Nutzern herzustellen, Datenanalyse ist einer davon«, ist Vahndi Minah überzeugt. Quantitative Daten könnten die qualitative Recherche vorab in gezieltere Bahnen lenken – oder später dabei helfen, Ergebnisse besser zu beurteilen.
Social-Media-Daten: Social Media bieten wertvolle Informationen über Usergruppen und über Probleme, die sie mit einem Produkt oder Service haben. Minah ist ein Fan des Social-News-Aggregators Reddit. Das qualitative Sichten von Beiträgen helfe dabei, relevante Themen zu identifizieren, die man dann mit einer quantitativen Methode wie Data Scraping über die Reddit-API tiefer untersuchen könne. Eine Analyse der im Umfeld einer Marke verwendeten Wörter kann Aufschluss über die Grundeinstellung ihr gegenüber geben. Diese kann man wiederum mit dem Wettbewerber vergleichen und bekommt so ein Gefühl dafür, wo ein Produkt oder eine Marke steht und welche Probleme User damit haben. Noch wertvoller sind diese Daten, wenn man sie mit weiteren Informationen korreliert, wie mit Standortdaten, um etwa zu ermitteln, in welchen Regionen Probleme auftreten.
Zu beachten: Die DSGVO hat bewirkt, dass man nicht mehr so einfach auf Social-Media-Daten zugreifen kann. Aber nach wie vor ist Sorgfalt geboten: »Nicht freiwillig geteilte Daten sollte man auf jeden Fall vermeiden«, sagt Minah, der aus diesem Grund Facebook weitestgehend aus seinen Analysen ausklammert. Außerdem: Egal, bei welcher Plattform man recherchiert – die Nutzerschaft ist kein Abbild der Gesellschaft. Reddit oder Twitter beispielsweise ziehen oft eine technikaffine, männliche Klientel an – die Ergebnisse lassen sich nur schwer bis gar nicht auf die Gesamtbevölkerung umrechnen. Man kann sie aber mit quantitativen Umfragen weiter zuspitzen.
