卡片分類實驗

「卡片分類」是一種用來探索使用者如何思考並組織資訊的研究方法。透過把相關內容拆成小卡片，讓受測者自行分組、命名與排序，我們能更直覺地了解他們心中的結構。

什麼是卡片分類？

卡片分類（Card Sorting）是一種簡單卻強大的 UX 方法，常用於網站、App 或文件的資訊架構設計。

• 目的：找出最符合使用者思維的分類方式；
• 流程：
  1. 準備卡片（每張代表一項內容或功能）。
  2. 選擇受測對象（目標族群）。
  3. 讓他們自行將卡片分類、命名並排序。
  4. 分析結果，提煉出共通模式與差異。

為什麼要用卡片分類？

• 使用者視角：直接聽取目標族群的想法，而非僅靠設計師直覺。
• 快速迭代：一次測試即可收集大量組合資訊，方便後續優化。
• 降低風險：在正式開發前就能驗證結構是否合理。

一個實際案例：設計電商網站的導航

假設我們要為一家線上書店規劃主選單。以下是卡片分類流程示例：

1. 準備卡片：
   • 《新書》
   • 《暢銷榜》
   • 《兒童讀物》
   • 《科幻小說》
   • 《歷史傳記》
   • 《電子書》
   • 《優惠活動》
2. 邀請受測者：10 位常購讀者。
3. 進行分類：他們將卡片放入「圖書類別」或「銷售促案」兩大區塊，並自行命名子分組。
4. 分析結果：發現多數人把《電子書》歸在「數位商品」下，而非「圖書類別」，顯示需調整分類標籤。

常見誤區

• 忽略受測者背景：若受測者不熟悉產品，結果可能偏離實際使用情境。
• 卡片數量過多：一次性太多卡片會讓受測者感到壓力，影響分類品質。
• 只看表面相似度：真正的關鍵是背後的意義與用途，而非僅外觀。

結語

卡片分類不只是把資訊「打包」成小卡片，更是一種從使用者角度重新思考結構的方式。只要掌握流程並注意常見陷阱，任何團隊都能利用這個方法快速建立符合需求的資訊架構。

卡片分類是一種協助設計師理解使用者思維、規劃資訊架構的實驗方法。透過將內容拆成小卡片，讓參與者自行或依照預設分組，可以得到自然、易於接受的資料結構。
在本篇文章中，我們會聚焦於「卡片分類的三種主要類型」，說明各自的流程、適用情境以及優缺點，並提供實際範例，幫助你快速上手。

卡片分類的三種主要類型

1️⃣ 開放式卡片分類 (Open Card Sorting)

• 流程：將所有資訊拆成獨立卡片，使用者自由命名並分組。設計師不提供任何預設類別。
• 適用情境：當你還沒建立明確的資訊架構、想探索使用者自然分類方式時最為合適。
• 範例：

  卡片內容："帳號設定", "訂閱方案", "離線模式", "隱私政策"
  使用者可能會組成兩類：
  * 「個人資訊」包含 "帳號設定", "隱私政策"
  * 「功能選項」包含 "訂閱方案", "離線模式"
  

• 優點：能發現使用者未曾想到的分類方式，降低設計偏見。
• 缺點：分析結果較分散，需要花時間整理。

2️⃣ 閉合式卡片分類 (Closed Card Sorting)

• 流程：先準備好一組預設類別（如「功能」、「設定」等），使用者將卡片拖曳到相對應的類別中。
• 適用情境：當已有初步資訊架構或想驗證特定分類是否合適時，使用閉合式可快速收斂結果。
• 範例：

  預設類別：功能, 設定, 帳號管理
  卡片："離線模式", "帳號設定", "訂閱方案"
  使用者可能將卡片分類為
  * 功能: "離線模式"
  * 帳號管理: "帳號設定"
  * 功能: "訂閱方案"
  

• 優點：結果易於統計與比較，流程更快。
• 缺點：可能因預設類別限制使用者思考，導致分類不自然。

3️⃣ 混合式卡片分類 (Hybrid Card Sorting)

• 結構：先進行開放式分組以收集多元想法，再根據結果調整預設類別，最後再做一次閉合式驗證。

• 適用情境：當你需要兼顧探索性與驗證性，同時想減少分析時間的場景。

• 範例：
  1️⃣ 開放式：得到三個主要分組「功能、設定、帳號管理」。
  2️⃣ 閉合式：將卡片拖曳到這三個類別，確認使用者同意度。

• 優點：結合兩種方法的長處，既能探索又能驗證。

• 缺點：流程較複雜，需要更多時間與資源。

小結表格

類型	主要特徵	適用情境	優點	缺點
開放式	無預設類別	資訊架構探索	發現自然分類	分析較繁雜
閉合式	有預設類別	驗證既有結構	快速統計	受限於預設
混合式	結合開閉	同時探索與驗證	長處兼備	流程較長

卡片分類實驗是一種讓使用者快速了解資訊結構的方式，透過將內容拆解成小卡片並進行分組、標籤化。
本文將帶你一步步完成從準備資料到分析結果的完整流程。

步驟一：確定實驗目標

先決定想要了解哪一個資訊域，並設定明確、可量化的目標，例如「確認使用者對於網站商品分類是否一致」或「找出最常被混淆的兩項功能」。

步驟二：收集待分類資訊

• 先把所有需要測試的資訊列成清單，確保不遺漏。
• 例如在電商網站可包含「新品上市」「熱銷商品」「限時折扣」等項目。

步驟三：設計卡片範本

將每個資訊點放在一張簡易卡片上，通常使用 2–3 行文字加上圖示即可。
為保持一致，可用同一款字型與尺寸。

步驟四：分配參與者並說明流程

• 確定實驗人數（建議 5~10 人）。
• 提前發送說明文件，例如此連結 https://example.com/card-clustering-guide。

步驟五：進行分類工作

• 每位參與者將卡片拖曳到自己認為相同的組別。
• 以 Google 表單或專用工具紀錄結果，最後匯出 CSV。

讀取分類結果並統計各組別數量

import pandas as pd

df = pd.read_csv('card_results.csv')
group_counts = df['Group'].value_counts()
print(group_counts)

步驟六：整理結果並產生樹狀圖

分類	卡片數量
服飾	12
家電	8
美容	5

步驟七：評估與迭代

• 檢視各組別的相似度，找出混淆較多的項目。
• 若發現分類不一致，可調整卡片內容或重新說明指引，再進行一次實驗。

在卡片分類實驗中，選擇合適的工具與平台能大幅提升設計效率與數據品質。
本文將介紹常見且易於上手的工具，並說明它們如何協助你快速完成用戶研究與資訊架構優化。

常用工具與平台概覽

在進行卡片分類實驗前，先列出常見的線上平台與桌面工具，可協助你：

• 迅速建立題庫與分類任務
• 收集並整理受試者回饋
• 分析結果以驅動資訊架構設計

1️⃣ 線上卡片排序平台

a) OptimalSort

OptimalSort 是專為資訊架構研究而設的雲端工具，支援開放式與封閉式兩種分類模式。使用者可直接在瀏覽器拖曳卡片，並即時產生樹狀結構或熱圖。

b) UsabilityHub Sort Test

UsabilityHub 提供簡易的卡片排序介面，適合快速驗證小規模分類假設，結果可匯出為 CSV 方便進一步分析。

2️⃣ 視覺化協作平台

a) Miro

Miro 的白板功能允許團隊同時拖放卡片，並能即時留言討論；其內建的資料夾與標籤系統可幫你整理不同實驗階段。

b) Trello

Trello 以看板方式呈現分類結果，適合追蹤任務進度與版本迭代，且擁有豐富的插件生態系。

3️⃣ 桌面工具

a) Microsoft Visio

Visio 支援手繪流程圖與資訊結構圖，可將卡片排序結果轉成正式的架構文件；其「分支」與「子彈」功能可快速建立層次。

b) OmniGraffle (macOS)

OmniGraffle 以高品質向量繪圖聞名，適合需要精細版式設計的資訊架構師；其「自動對齊」與「樣板」功能可減少重複勞務。

4️⃣ 數據分析工具

a) Excel / Google Sheets

透過表格整理分類結果，使用樹狀圖或 Pivot Table 可快速洞察共性與差異；還可以搭配條件格式化即時標示高頻項目。

b) R 或 Python (pandas, matplotlib)

若你熟悉程式語言，可寫腳本自動化匯出、清理與可視化；例如使用 pandas 讀取 CSV，並用 seaborn 畫熱圖來呈現分類相似度。

5️⃣ 免費 vs 商業授權

在選擇工具時，不妨先試用免費版或學生折扣，再評估是否需要升級到商業授權；許多平台提供 API 或匯出功能，方便後續整合進內容管理系統。

小結

卡片分類實驗的關鍵在於工具能否支持你快速迭代與資料可視化；以上列出的各類平台皆有其特色，你可以依照團隊規模、預算以及熟悉度挑選最適合的組合。

這篇文章將帶你踏上探索使用者需求的旅程，從問卷、訪談到觀察，教你如何抓住真正重要的資訊。
透過實際案例，我們會一步步示範如何整理資料，並轉化為可用於卡片分類的內容。

這裡是完整的 markdown 內容。

步驟一：確定研究目標

• 在開始前先寫下你想知道什麼，例如「使用者在搜尋時遇到哪些困難？」「他們最關心的是哪個功能？」
• 用一句簡短的句子把目標說明，方便團隊一致。

步驟二：選擇合適的方法

方法	什麼情況用	優點	範例
深度訪談	想了解使用者背後的動機	能挖掘深層需求	舉辦 5 次一對一訪談，記錄關鍵句子
問卷調查	大量數據快速收集	可量化分析	使用 Google Forms 發送給 200 位使用者
現場觀察	行為真實可被捕捉	直接看到痛點	在咖啡廳觀測人們使用手機的方式

步驟三：整理與歸納資料

• 把所有筆記貼在大張紙上，並依主題標籤分類。
• 用「卡片」方式把每個需求寫一面，背面寫相關背景或例子。

步驟四：轉化為內容資產

• 以「使用者故事」格式整理，例如：「小明想快速找到最近的咖啡店，他需要在 30 秒內完成搜尋。」
• 把重點需求列成表格，方便後續卡片分類。

範例：實際流程圖

flowchart TD
A[開始] --> B{選擇方法}
B -->|訪談| C[收集資料]
B -->|問卷| D[統計分析]
C --> E[歸納需求]
D --> E
E --> F[製作卡片]
F --> G[完成]

在資訊架構的世界裡，卡片分類是一種把大量內容拆解成易於理解、搜尋與使用的小單位的方法。
這篇教學將帶你從資料蒐集開始，一步一步設計出可分類且互相關聯的卡片，幫助你打造更清晰、更有層次的知識結構。

1️⃣ 步驟概覽

• 收集原始資料：文章、報告、FAQ 等
• 分析內容主題與關鍵詞
• 設計卡片欄位：標題、摘要、分類、關聯
• 迴圈檢視 & 調整

2️⃣ 工具與資源

• Markdown 編輯器（Typora, VSCode）
• 思維導圖工具（XMind, MindNode）
• 資料庫或筆記應用（Notion, Obsidian）

3️⃣ 資料蒐集方法

• 先列出主題樹：使用思維導圖畫出大類與子類
• 搜尋關鍵詞：Google、學術搜尋，記錄常見問題
• 整理原始文字：複製貼上到筆記，去除多餘段落

4️⃣ 卡片設計原則

• 單一主題：每張卡片只聚焦一個概念或問題
• 清晰標題：用一句簡短語句說明核心內容
• 摘要欄位：提供 1–2 行說明，方便快速掃描
• 關聯連結：在卡片底部列出相關卡片 ID 或標籤

5️⃣ 拆解流程實例

• 原始文章：「如何使用 Git 進行版本控制」

步驟 A：提取關鍵句

1. 下載並安裝 Git。
2. 初始化儲存庫：git init。
3. 添加檔案到暫存區：git add .
4. 提交更改：git commit -m "Initial commit"。
5. 查看歷史紀錄：git log。

步驟 B：設計卡片欄位

• 標題：下載並安裝 Git
• 摘要：在電腦上安裝 Git 以便管理程式碼。
• 關聯：#初始化儲存庫、#提交更改

步驟 C：重複迭代

• 檢視卡片，確認標題與摘要一致。
• 加入缺失的關聯，例如 #版本控制概念。

6️⃣ 常見問題

• Q：資料量太大怎麼辦？ A：先把主題拆成子類，逐步完成。
• Q：卡片之間關聯太多會混亂嗎？ A：使用標籤系統或網路圖來視覺化。

7️⃣ 小結

透過上述步驟，你可以把雜亂的內容拆解成易於管理、搜尋與擴充的卡片，為後續建構資訊架構打下堅實基礎。

這裏先用一段純文字，簡介、描述或解釋本篇文章的主題。招募參與者是卡片分類實驗成功的關鍵之一。
在本文中，我們將分享實際可行的招募技巧，並提供範例讓你能快速上手。

招募參與者的技巧

1️⃣ 明確定義目標族群

• 先列出想要了解的使用者屬性：年齡、職業、產品使用頻率等。
• 用表格整理條件，方便後續篩選與聯絡。

2️⃣ 設計吸引人的邀請訊息

• 主旨簡短、重點突出，例如「邀請您參與卡片分類實驗，獲得 NT$300 抽獎券！」。
• 在內容中說明研究目的、預計耗時、報酬方式，以及聯絡資訊。

3️⃣ 選擇合適的招募管道

• 社群媒體：Facebook 群組、LINE 官方帳號，貼上短連結並附上簡短說明。
• 網路論壇：針對特定興趣社團發佈招募帖。
• 內部人脈：利用公司員工或合作夥伴的聯絡名單。

4️⃣ 追蹤與回覆

• 設置自動回覆郵件，確認已收到參與者訊息。
• 建立簡易表格（Google Sheet）記錄聯絡狀態、是否同意參與，以及預約時間。

範例：電子郵件邀請範本

Subject: 邀請您參與我們的卡片分類實驗！

Hi [姓名],

您好！我們正在進行一項關於[產品/服務]使用者體驗的研究，想藉由您的幫助完成 30 分鐘線上卡片分類實驗。

參與方式：請點擊以下連結填寫簡短問卷，並於指定時間完成實驗。您將獲得 NT$300 抽獎券作為謝禮。

https://example.com/survey

如有任何疑問，歡迎隨時聯絡我們：support@example.com

期待您的參與！

祝好，

[團隊名稱]

參與者篩選表格範例

參與條件	說明
年齡 18~35 歲	確保目標族群的年輕使用者
每週至少一次使用[產品/服務]	確保有實際使用習慣
能接受線上參與	避免地理限制問題

在這篇文章中，我們將探討如何在資料蒐集與卡片設計前，先確保符合倫理規範並保護使用者隱私。
透過實務案例、流程圖與程式碼範例，協助你快速落實這些原則。

倫理規範與隱私保護概覽

在進行任何資料蒐集前，必須先確認：

• 你所收集的資訊是否為個人敏感資料？
• 使用者是否已經給予同意？
• 資料會被如何儲存、處理與分享？

為什麼要重視倫理？

1️⃣ 保障使用者權益，避免資訊濫用。
2️⃣ 符合法規要求，降低罰款風險。
3️⃣ 建立品牌信任度，提升產品口碑。

主要法規與指引

地區	法規	重點說明
台灣	個人資料保護法	資料收集須取得同意，並列出使用目的。
香港	個人資料（私隱）條例	必須確保資料安全與透明度。
歐盟	GDPR	資料主體擁有「被遺忘」權。

在卡片設計前的準備工作

• ✅ 確認同意範圍：在表單上明確寫出資料用途與儲存期限。
• ✅ 資料最小化：只收集必要欄位，避免多餘個資。
• ✅ 匿名化／偽匿名化：使用 ID 代替姓名或電話。
• ✅ 資料保留期限：設定自動刪除機制，確保不長期保存。

範例：如何匿名化資料

{
  \"cardId\": \"a1b2c3\",
  \"userName\": null,
  \"emailHash\": \"d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e\"
}

常見錯誤與避免方法

• ❌ 在卡片內直接顯示使用者全名或電話。
• ✅ 用簡易 ID 或編號取代，並在後端維持映射表。
• ❌ 未設定資料刪除機制，以致長期保留敏感資訊。
• ✅ 設計自動清理腳本，每 90 天檢查一次。

小結與實務建議

1️⃣ 在收集前先寫下「隱私聲明」並讓使用者閱讀確認。
2️⃣ 使用「最佳化」的雲端儲存方案，確保資料加密傳輸。
3️⃣ 定期進行隱私影響評估（PIA），並修正潛在風險。

個人資料保護法全文

在資料驅動的決策過程中，資料清洗與整理是基礎且關鍵的一環。它不只是把雜亂無章的數據變得乾淨，更是確保後續分析、模型或報表能夠正確反映真實情況的前置作業。
透過系統性的清洗流程，我們可以降低錯誤傳遞、提升資料品質，進而讓決策更加可靠。以下將以實際範例說明常見步驟與技巧。

資料清洗與整理概述

資料清洗是把原始資料中錯誤、缺失或不一致的部分修正，使之符合分析需求。

以下列出常見步驟：

1. 載入資料
   • 以 pandas 讀取 CSV、Excel 或資料庫。
2. 檢查與處理遺漏值
   • df.isna().sum() 可以快速看每欄缺失數量。
   • 若缺失率低，可直接刪除：df = df.dropna(subset=['age', 'salary'])。
   • 若缺失較多，考慮填補：

     from sklearn.impute import SimpleImputer
     imputer = SimpleImputer(strategy='mean')
     df['age'] = imputer.fit_transform(df[['age']])
     

3. 移除重複資料
   • df.drop_duplicates(inplace=True)。
4. 統一格式
   • 日期：pd.to_datetime(df['date'])，若有不同結構可先轉成字串再處理。
   • 字串修正：去除前後空白、大小寫標準化等。
5. 處理異常值（Outlier）
   • 以 Z-score 或箱型圖篩選。示例：

     from scipy import stats
     df = df[(np.abs(stats.zscore(df['salary'])) < 3)]
     

6. 類別資料編碼
   • pd.get_dummies 或 LabelEncoder。
7. 儲存清洗後結果
   • df.to_csv('cleaned.csv', index=False)。

工具與技巧

• Excel / Google Sheets：適合小型資料，使用「篩選、刪除重複」「尋找空白」等功能。
• Python + pandas：最常用的開源工具，可撰寫腳本自動化。
• R + dplyr/tidyr：另一套強大資料處理語言，特別適合統計分析。

小結

資料清洗不是一次性完成，而是一個持續迭代的過程。記得保持備份、紀錄變更流程，並將最終版本放入版本控制（如 Git）以便追蹤與回溯。

主題編碼法（Thematic Analysis）是一種常用於質性研究的分析方法，透過系統化地辨識、分類及解釋資料中的重複模式與主題。它能協助研究者從大量文字或觀察記錄中抽取出重要概念，並將其組織成有意義的結構。
這種方法既彈性又保留參與者語言的豐富度，適合探索式研究、使用者訪談和焦點團體等情境。

主題編碼法（Thematic Analysis）

主題編碼法是將質性資料拆解為可辨識的片段，並透過歸納與比較找出共同的概念或模式。這種方法既具彈性，又能保留參與者語言的豐富度，是探索式研究中常見的分析工具。

步驟概覽

• 熟悉資料：閱讀並重複聆聽訪談錄音，做筆記以建立初步理解。
• 產生編碼：在文字中標註代表意義的片段，例如使用高亮或簡短備註。
• 搜尋主題：將相關編碼聚集成概念群組，尋找重複出現的核心想法。
• 審核與定義：檢視每個主題是否一致且明確，必要時拆分或合併。
• 撰寫報告：以敘事方式說明各主題、提供引用例子並討論其意涵。

工具與技巧

• 使用文字雲軟體（如 Wordcloud）快速檢視高頻詞彙。
• 透過表格或繪圖工具（例如 Miro 或 MindNode）將編碼整理成可視化結構。
• 與同儕共同審核編碼，減少個人偏差。

範例程式碼（示意流程）

1. 讀取資料 → 文字檔
2. 建立編碼表 ← key:片段, value:編碼
3. 遍歷每句話 → 判斷關鍵詞，加入編碼表
4. 分組主題 → 相似編碼聚合
5. 輸出報告文件 ← Markdown 或 Word

參考文獻

• Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77–101.
• Guest, G., MacQueen, K. M., & Namey, E. E. (2011). Applied thematic analysis. Sage.

在卡片分類實驗中，聚類分析能幫助我們從大量資料中找出相似的群組，進而洞察使用者需求。本文將帶你一步步學習如何做聚類、評估結果，並用圖形方式呈現。

聚類分析與可視化

1️⃣ 為什麼要做聚類？

• 針對大量卡片內容，透過數值特徵把相似項目自動歸為同一群。
• 帶來更直覺的洞察，例如「產品資訊」與「客服流程」兩大族群。

2️⃣ 常見聚類演算法

• K‑means：最常用、執行快速；適合球狀資料。
• 層次式（Hierarchical）：能直接畫樹狀圖，說明聚類階層。
• DBSCAN：對離群值不敏感，可找出任意形狀的族群。

3️⃣ 實作範例 (Python + scikit‑learn)

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.cluster import KMeans, AgglomerativeClustering
from matplotlib import pyplot as plt

#### 1. 載入資料並標準化
X = load_iris().data
X_std = StandardScaler().fit_transform(X)

#### 2. K‑means 分群 (k=3)
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42).fit(X_std)
labels_km = kmeans.labels_

#### 3. 層次式分群 (linkage='ward')
agg = AgglomerativeClustering(linkage='ward', n_clusters=3).fit(X_std)
labels_agg = agg.labels_

#### 4. 繪製散點圖(前兩個主成份)
from sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X_std)

plt.figure(figsize=(12,5))
plt.subplot(1,2,1)
plt.scatter(X_pca[:,0], X_pca[:,1], c=labels_km, cmap='viridis', s=50)
plt.title('K‑means 分群結果')

plt.subplot(1,2,2)
plt.scatter(X_pca[:,0], X_pca[:,1], c=labels_agg, cmap='plasma', s=50)
plt.title('層次式分群結果')

plt.tight_layout()
plt.show()

4️⃣ 如何判斷聚類品質？

• 輪廓係數 (Silhouette Coefficient)：值越接近 1 表示同簇相似度高、異簇分離好。
• Calinski‑Harabasz 指標：群間變異與群內變異之比，越大代表聚類效果較佳。

5️⃣ 可視化技巧

技巧	說明
顏色映射	使用 cmap 讓不同簇有明顯對比。
樹狀圖	scipy.cluster.hierarchy.dendrogram 直接畫出階層關係。
熱力圖	用 Seaborn 的 heatmap 對距離矩陣做視覺化，快速找出相似區塊。

6️⃣ 工具與套件速查

• Python：scikit‑learn、seaborn、plotly、umap‑learn。
• R：cluster、factoextra、ggplot2。
• 可視化平台：Tableau、Power BI（可直接匯入聚類標籤）。

7️⃣ 小結

聚類分析不只是把資料「分箱」；它是洞察隱藏結構的利器。搭配恰當的可視化手法，能讓非技術讀者也快速理解卡片分類中的關鍵群組與差異。

本篇文章聚焦於卡片分類實驗中，如何撰寫研究報告與洞見。透過系統化的框架，你可以將定性與定量資料整理成易懂、具說服力的文件。

在接下來的章節，我們會探討報告結構、數據呈現方式、洞見提煉技巧，以及實際範例，幫助你快速上手。

研究報告基本結構

一份完整的卡片分類實驗報告通常包含以下幾個部分：

• 背景與目的：說明為何進行此實驗，期望解決的問題。

• 方法：描述樣本、工具、流程與資料收集方式。

• 結果：以文字、表格或圖表呈現實驗數據。

  分類項目	次數	百分比
  必買	120	48%
  可選	80	32%
  放棄	50	20%

如何提煉洞見

1. 從數據中找出偏差：例如某類卡片被高頻選擇，顯示其重要性。
2. 關聯使用者語言：結合訪談文字，確認分類名稱是否易懂。
3. 形成實務建議：針對發現的痛點提出改版方案。

實例：卡片分類研究報告範本

以下是一份簡化版本的報告範本，方便你快速填寫：

卡片分類實驗報告

1. 背景與目的

說明背景、目標及預期效益。

2. 方法

• 參與者：20 名使用者
• 工具：X 案例工具
• 程式流程：卡片分類 + 訪談

3. 結果

分類	次數	百分比
必買	120	48%
可選	80	32%
放棄	50	20%

4. 洞見與建議

• 洞見：必買類別佔比高，顯示使用者重視此功能。
• 建議：將「必買」卡片放置於首頁首位。

5. 結論

總結研究發現並提出後續研究方向。

常見陷阱與避免方法

• 忽略質性資料：只看數字容易遺失使用者情感。
• 過度解讀統計顯著性：p 值不代表實務重要性。
• 標題重複：不要在報告中多次重複同一主題，保持簡潔。

線上卡片分類實驗範例是一個以互動式白板為基礎，快速驗證資訊架構概念的教學案例。
透過此實驗，你可以在短時間內收集使用者對不同分類方式的回饋，並即時調整設計。

線上卡片分類實驗範例

以下是完整的執行流程，從需求定義到結果分析。

步驟 1：準備工作

• 選擇線上白板工具（Miro、Mural 或 Google Jamboard）。
• 建立一個新的畫布並命名為「卡片分類實驗」。

步驟 2：定義卡片內容

• 收集你想要分類的資訊，例如產品功能、使用者需求或學習主題。
• 在白板上逐張貼出文字卡，建議每張卡標題不超過 10 個字，方便參與者快速閱讀。

步驟 3：設定分類準則

• 先決定你想要的分類維度，例如「功能性」vs「情感性」，或是「使用頻率」。
• 在畫布左上角貼出一張「分類標籤」卡，列出所有可能的類別。

步驟 4：進行實驗

1. 把所有卡片隨機放置於畫布中央。
2. 讓參與者（可為同事、使用者或自我）在限定時間內將卡片拖曳至相對應的分類區域。
3. 若有多個人，同時進行並以投票方式決定最終位置。

步驟 5：收集資料

• 使用白板工具提供的「匯出」功能，以 CSV 或圖片格式下載卡片與分類結果。
• 若使用 Miro，可利用 API 自動抓取卡片座標，示例程式碼如下：

{
  "cards": [
    {"id":"c1","title":"登入流程","category":"功能性","x":120,"y":200},
    {"id":"c2","title":"配色方案","category":"情感性","x":340,"y":180}
  ]
}

步驟 6：分析與迭代

• 用圖表工具（如 Google Sheets 或 Excel）將卡片分布做成熱力圖，觀察哪些區域最為集中。
• 與使用者回顧分類結果，找出不合理的類別或重複項目。
• 重新調整分類標籤後，再次進行實驗以確認改進效果。

小結

線上卡片分類實驗能快速驗證資訊架構假設，且不需要實體原型，對於遠距團隊尤為便利。接下來你可以嘗試將此流程套用到自己的專案中，並持續迭代改進。

若想更深入學習，可參考以下連結：

• Miro 官方教學
• Google Jamboard 教學影片

在實體工作坊中，我們將透過卡片分類法來探索資訊架構，並以互動方式學習如何快速迭代與反思。
接下來的教學會帶你從準備、執行到後續改進，全程配合親身實踐與案例分享，讓理論不再抽象，而是能馬上落地。

1️⃣ 工作坊準備

• 確定目標：先想清楚工作坊的學習重點是什麼，例如「提升卡片分類敏銳度」或「快速迭代資訊架構」。
• 選擇工具：紙卡、白板、Post‑it 或數位卡片工具（如 Trello）。

2️⃣ 卡片分類實作流程

步驟一：收集資訊卡片

• 每個參與者先把自己想要整理的內容寫在小卡片上，字數不超過一句話。

步驟二：初步分類

• 把所有卡片散佈在桌面，大家一起隨意放置，看起來哪裡有共通點。

步驟三：小組討論

• 按照相似度把卡片分成幾大類，再進一步細分；最後每組匯報並說明分類理由。

3️⃣ 互動練習範例

• 案例 A：網站導航設計
  目標是把 12 個功能卡片分成「主選單」與「子選單」。
• 案例 B：移動應用功能拆解
  把 8 款功能拆成「核心功能」「輔助功能」兩大類，再討論各自的使用情境。

4️⃣ 迭代反思與最佳化

• 觀察記錄：工作坊結束後，將每組的分類結果寫進表格，並標註「易理解」或「需要調整」。
• 資料整理：把卡片重新排序，找出不合理的分類；再一次快速迭代。

5️⃣ 後續延伸資源

• 實體工作坊影片（約 15 分鐘）
• 討論區連結

表格範例：分類迭代記錄

步驟	參與者	分類結果	評價
初稿	小明	主選單/子選單	易理解
迭代	小美	主選單/子選單/工具	需要調整

// 範例：將分類結果輸出為 JSON
const data = [
{step: '初稿', user:'小明', category:['主選單','子選單'], note:'易理解'},
{step: '迭代', user:'小美', category:['主選單','子選單','工具'], note:'需要調整'}
];
console.log(JSON.stringify(data, null, 2));

在卡片分類實驗中，我們常會遇到各種挑戰，例如資料標籤不一致、使用者理解困難以及維護成本高等。本篇將針對這些問題，提出具體的解決方案與實務操作建議。
透過實際案例與迭代反思，我們可以看到如何在資訊架構設計中平衡可用性、擴充性以及開發效率，使卡片分類更符合使用者需求及商業目標。

常見挑戰一：資料標籤不一致

• 問題說明：不同部門或開發團隊對同一概念使用了多種名稱，導致卡片分類混亂。
• 實際案例：在一次產品線統整專案中，‘顧客資料’被標記為 ‘Customer Info’, ‘Client Data’ 及 ‘User Profile’ 等三個不同標籤，造成搜尋結果重疊且使用者無法快速定位所需資訊。

解決方案：統一命名規則與自動化工具

• 建立命名手冊：制定「卡片分類命名規範」，並在專案啟動時進行團隊培訓。
• 使用標籤管理系統：利用像是 Notion 或 Confluence 的標籤功能，將所有可能的變體映射到主標籤。例如：Customer Info → 顧客資料。
• 自動化檢查腳本：撰寫簡易 Python 腳本，掃描專案文件中的卡片標籤並對照命名手冊，找出不一致之處。以下為範例腳本：

import re
from pathlib import Path

def check_labels(file_path, mapping):
content = Path(file_path).read_text(encoding='utf-8')
for raw_label, norm_label in mapping.items():
if raw_label in content:
print(f"{file_path}: Found '{raw_label}', should be '{norm_label}'")

Example usage

label_map = {
'Customer Info': '顧客資料',
'Client Data': '顧客資料',
'User Profile': '使用者設定'
}
for md_file in Path('docs').rglob('*.md'):
check_labels(md_file, label_map)

常見挑戰二：使用者難以理解卡片分類結構

• 問題說明：新進同仁或非技術背景的使用者對於複雜的卡片層級感到迷惘，導致學習成本提升。
• 實際案例：在一次內部知識庫上線後，80% 的回饋表示「找不到需要的資料」或「分類太細碎」。

解決方案：簡化結構與視覺導引

• 卡片層級限制：將同一主題下的子分類數量控制在 5-7 個，避免過度拆分。
• 使用顏色編碼：為不同大類設定一致的色彩，例如藍色代表人事、綠色代表技術文檔，並在卡片標籤旁加入小色條。這樣即使不閱讀文字，也能快速辨識主題。
• 互動式篩選器：提供「熱門分類」與「最近更新」兩種預設視圖，讓使用者先從常用資料開始探索。

常見挑戰三：維護成本高、迭代不順

• 問題說明：隨著產品功能增加，新卡片需要頻繁調整分類，手動更新耗時且易出錯。
• 實際案例：某線上課程平台在擴充新主題後，每次都要重新整理 200+ 個卡片，導致維護週期延長至每月一次以上。

解決方案：採用版本控制與自動化流程

• 使用 Git 進行內容管理：將所有 Markdown 卡片放入專門的儲存庫，透過 Pull Request 方式審核變更。這不僅提升透明度，也方便追蹤何時何人做了調整。
• 自動化分類腳本：結合前面提到的標籤檢查腳本，在 CI pipeline 加入分類驗證，確保新加入卡片符合既定規範。若不符，即觸發失敗提醒。

總結

• 挑戰多樣，但解決方案往往是簡單、可執行的：統一命名、視覺導引與自動化流程，都是讓卡片分類更有效率且易於維護的關鍵。
• 持續迭代與使用者回饋：每一次小型改版後，都要收集使用者意見並快速落實，以確保資訊架構始終貼近需求。

希望以上案例能幫助你在卡片分類實驗中，提前預測潛在挑戰並制定對策，讓你的資訊架構更具可持續性。

本篇文章將帶領你學習如何根據卡片分類實驗的結果，持續迭代資訊架構。從設定目標、收集使用者資料，到分析數據並重構結構，我們會以一個典型網站為例，示範整個流程。
在實際操作時，你可能會遇到分類不清、用戶找不到所需內容等問題。透過反覆迭代與實驗，能有效提升使用者體驗並確保資訊架構符合需求。

步驟 1：設定實驗目標

在開始卡片分類前，先明確想要解決的問題與期望達成的成果。例如：

• 目標：讓使用者能在三秒內找到「線上課程」相關資訊。
• 成功指標：平均搜尋時間 < 3 秒、分類準確率 > 85%。

設定明確目標有助於後續資料分析與決策。

步驟 2：設計卡片並招募參與者

1. 卡片製作：把網站現有內容拆成單獨卡片（如「課程列表」、「學習社群」等）。
2. 參與者範圍：盡量包含不同背景的使用者，例如學生、老師及業界人士。

步驟 3：進行卡片分類實驗

可採用線上工具（如 Miro 或專門的卡片排序平台）或紙本方式。每位參與者將卡片歸類於自己覺得合適的群組，並為每個群組命名。

步驟 4：收集並整理資料

把所有分類結果匯總成表格或 JSON，方便後續分析。以下是一段示範 JSON（請自行替換內容）：

{
"participant1": {"課程列表": 1, "學習社群": 2},
"participant2": {"課程列表": 1, "線上講座": 3}
} ```

#### 步驟 5：分析分類共識與差異

- **共識**：多數人將「課程列表」放入同一群組，可視為核心類別。
- **分歧**：部分使用者將「線上講座」歸於不同群組，顯示此項目可能需要進一步拆解或重新命名。

步驟 6：定義新資訊架構

根據分析結果，建立新的分類結構並檢視是否符合目標。可以用表格比較「舊版」與「新版」的差異，例如：

類別	舊版	新版
學習資源	課程列表、線上講座	課程列表、線上課程、社群論壇

迭代小技巧

• 命名一致性：保持類別名稱語義清晰，避免使用同一個詞彙在不同意境下。
• 層級簡潔：盡量把類別控制在三層以內，超過則考慮合併或分拆。

步驟 7：再次測試與驗證

使用更新後的結構重新進行卡片分類或 A/B 測試，確保改動真正提升了使用者定位效率。若仍有問題，就回到分析階段再次迭代。

步驟 8：持續監測與優化

資訊架構不是一次完成的事。隨著內容更新、使用者需求變化，定期收集使用者回饋並重新進行卡片分類，可確保網站永遠保持最佳化。

小結

透過實驗、資料分析與重複迭代，你可以把資訊架構調整到既符合使用者習慣又能支援網站長期發展。記得在每一次改版後，都要再做測試，確保新結構真正解決了原先的痛點。

祝你設計順利，讓使用者在網路上輕鬆找到所需資訊！