前文(实地调研系列之一 形式大于内容？)述及实地调研的一些基础知识，但实地调研最困难的部分往往在于后续的数据分析整理，大量零散的对话、影像，如何梳理分析?以最近的一次实践为例，介绍一些经验和方法，
上月为了年度调研，共在3地实地调研了18名卖家。项目本身不说了，数据分析过程，存在几个挑战：
(1)每场实地调研的录音都在1小时以上，这意味着大量的笔录，如何快速整理这些素材?
(2)各场调研分别由好几名主持人执行，如何协作整理素材?
(3)通过整理素材，如何有效、客观地提炼洞见和观点?
在着手整理伊始，为了节省时间，实地调研的主持人各自将自己负责的场次的录音原稿进行整理(如图1)，并高亮标注出重要的原话。
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最终的定性报告由我主笔，所以我负责后续汇总，然而我发现：
(1)由于各人视角以及对于业务的了解有别，最终我还是需要把所有场次的录音笔录全部重看、重新整理;
(2)各人各自整理时，主要采用直接的观点归纳。这种手段比较快速，但也容易造成武断，比如根据印象得出一些观点。
所以在第二轮重新整理时，尝试了之前介绍过的KJ法之亲和图法 。亲和图法是对原始素材进行自下而上(bottom- up)地归类总结的方法。对于实地调研或深访收集到不同用户的大量行为/需求/痛点/期望/特征等，通过将它们逐一细化成亲和点，然后把亲和点分组整理构成亲和图，进而揭示规律、提炼结论。前文所介绍的亲和图法，主要以便利贴为辅助工具。但实际中由于需要快速整理素材，用纸便利贴的效率实在巨低，所以利用了微软Office Lab 的免费小工具StickySorters (下称SS)，现一并介绍。
Step1：制作亲和点
阅读笔录，将原始素材(用户的原话)分解为一个个亲和点，对应在一张黄色便利贴上。一张便利贴只有一个亲和点(一个素材单位)，并附有用户编号。
SS可以对每张便利贴建立若干输入域(图3，带@号为默认域)，还可以排序，
比如我设置的输入域包括Name(指代用户名称)和Quotation(指代原话)，如图4。
在制作亲和点的过程中，研究员自己可能有感而发，这时候我会新建一张红色的便利贴，表示是自己的想法。后续再与亲和点对证。如果有别的什么素材，也随时可以添加其他颜色的便利贴，系统有6色可供选择。
Step2：初步分组
SS可以方便地将某张便利贴添加到某个组里。分组后，也可以方便地将散落的便利贴进行聚合排列。不过目前只能做一个层级的分组，没法将两个组合成另一个大组。对于本例来讲，由于我们前期的访谈提纲脉络比较清晰，所以分组基本与提纲相对应。
分组后，一个组内的便利贴还可以以多种形式排列呈现。
Step3：归纳总结
在有了基本分组后，接下来就是对素材进行归纳汇总了。表示观点的便利贴又用另外一种颜色。更高层级的观点则继续换颜色。遍历完毕后，就可以进入报告撰写阶段了。
由于观点是自下而上地总结形成，有据可依，一定程度上可以帮助自检、排除主观或片面的看法。例如，如果我发现某张蓝色或红色便利贴下面并没有足够多的黄色便利贴做支撑，就要重新考虑其有效性。此外，虽然前期工作量较大，但原始素材经过这么一整理，后续引用十分方便。再次，这种方法与工具对于协作处理素材其实很有好处。由于SS的原理就是CSV文件的可视化，所以它支持同时导入多个CSV文件。也就是说，各人可以分别制作原始素材便利贴，然后汇总起来一起分组整理。
说到CSV，你也许会问，EXCEL不也能实现上述功能?的确，以上一切用EXCEL都可实现。但相比起来，可视化效果较差，不利于整理过程捕捉思维花絮，也不能方便地“移动”便利贴。当然了，SS的易用性并不完美，不过作为免费的lab产品，还是蛮赞的。具体的一些应用，在其网站上有更多介绍。实际上也可用于做卡片分类实验，但目前没有汉化。
总体而言，定性资料的总结是费时费力的事情。而且，如何从现象中捕捉规律，同时又保持客观性?这是很有挑战性、很有趣的工作，需要有更多的经验，以及合纵连横的功力：比如引援定量数据作为定性资料的补充等。亲和图法是一种有效的辅助手段，而SS使制作亲和图的过程更便利。希望这篇文章能给你一点帮助与启发。
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