Affinity Diagramming
Step 1: Share Data
Step 2: Clustering
Step 3: Headlines
Steps 4 and 5: Super Headers and Priorities
Primary Persona
Melanie Mayer, 25 Jahre alt, Medizinstudentin
Sie ist bewegt sich gerne, ist aber keine Extremsportlerin.
Wohnt seit einem Jahr in Berlin und geht mittlerweile dreimal die Woche spazieren, was allerdings durch Corona zugenommen hat. Dabei ist sie selten länger als eine Stunde unterwegs und die Routen, sind zum Teil auch der flachheit Berlins geschuldet, relativ einfach und nicht im besonderen anspruchsvoll.
Ihre Lieblingszeiten zum Spazierengehen sind die frühen Abendstunden.
In der Regel ist sie alleine unterwegs und hört dabei Musik. Um ihre Sicherheit macht sie sich dabei keine größeren Sorgen, trotz der Großstadt.
Sie liebt es neue Orte zu entdecken, wobei Sie sich allerdings nicht zuhause auf den Spaziergang vorbereitet, sondern die Route in der Regel aus einer Laune heraus entscheidet.
Sie kennt sich relativ gut in ihrer Umgebung aus, hat aber generell interesse daran, mehr über ihr Viertel/Stadtteil zu lernen und zu entdecken.
Sie benutzt bisher keine technischen Hilfsmittel für die Bestimmung ihrer Route, hat aber interesse daran auszuprobieren, ob dies ihren Spaziergang bereichern würde.
Der Spaziergang hilft ihr den Alltagsstress abzubauen und sie fühlt sich gesünder und fitter, wenn sie sich regelmäßig bewegt.
Extreme Character
Thomas Schneider, 29 Jahre alt, U-Bahnfahrer bei der BVG
Aus diesem Grund verlässt er das Haus meistens nachts.
Seine Einkäufe erledeigt er am liebsten online, da für ihn ein Besuch im Supermarkt sehr belastend und anstrengend ist.
Trotzdem bewegt er sich gerne und geht beinahe jeden Tag nachts, in der Regel nach 11 Uhr, spazieren.
Am liebsten läuft er dann durch die Stadt und genießt die Stille.
Er ist der ersten dem auffällt, wenn in seiner Umgebung ein neues Haus gebaut wird oder ein neues Geschäfft eröffnet. Ihm fällt jegliche Veränderung auf.
Bevor er das Haus verlässt recherchiert er wo es neue Baustellen gibt oder ein Geschäfft neu eröffnet hat. Ihm ist es wichtig im Bezug auf seine Umgebung auf dem Laufenden zu bleiben. Desweiteren kennt er jegliche Gebäude seiner näheren Umgebung und weiß genauestens über deren Funktion bescheid.
Dies gibt ihm ein Gefühl der Sicherheit.
Scenario
Melanie steht morgens um 9 Uhr auf und stellt die Kaffeemaschine an, während sie duscht. Im Anschluss schaut Sie sich ihre heutige Online-Vorlesung an, während Sie frühstückt und ihren Kaffee trinkt.
Ihre arbeit für die Uni ist gegen 17 Uhr in der Regel erledigt und sie geht, nachdem sie sich eine halbe Stunde bei Youtube entspannt hat, spazieren.
Dafür nimmt sie ihre Kopfhörer, ihren Hausschlüssel, etwas Bargeld, aber nicht die ganze Brieftasche, und selbstverständlich ihre Maske mit.
Meistens zieht es sie in Richtung des nahegelegenen Parks, indem sie gerne spazieren geht. Auch die in der Nähe liegende Schrebergartenkolonie ist eine gern gewählte Anlaufstelle.
An dem heutigen, recht sonnigen, Tag wandert es sie allerdings ziellos durch die Straßen ihres Viertels, da sie sich nach etwas Abwechslung sehnt und auch ein wenig danach ein paar andere Gesichter zu sehen.
Sie nutzt den Spaziergang um sich bei einer nahe gelegenen Rösterei einen Kaffee zu holen und sich auf eine Bank zu setzen. Dabei hört sie ihren Lieblingspodcast.
Auf der gegenüberliegenden Straßenseite fällt ihr ein sehr schönes Gebäude auf. Sie vermutet es stammt aus der Renaissance ist sich aber nicht sicher. Das Gebäude sieht recht offiziell aus und sie fragt sich, ob es öffentliche genutzt wird. Sie probiert das Googeln kommt aber nicht weiter und bricht die Suche nach 3 Minuten ab.
Anschließend geht sie einen anderen Weg zurück nach hause und macht sich Abendessen.
Es gibt Nudeln mit einer selbstgemachten Tomatensoße a la Arrabiata.
UML Use Cases
Use Case 1: Routenvorschlag hinzufügen
Use Case 2: Routenplanung starten
Assignment reflection
WHO MADE WHAT CONTRIBUTION? We together conducted the Affinity Diagramming, defined persona and came up with a scenario. Marc and Sebastian also worked on the UML Diagramming while Milos finished the Blogpost as a whole. WHAT DID YOU LEARN? In this Assignment we dived deeper into our app ideas. While working we learnt how to practically implement personas and scenarios using the data we previously collected. We also have a better understanding now why such analysis make sense before jumping into coding. WHAT WENT WELL? We really liked doing that and found it quite interesting, because we had to think about actual usages of our application. Creating a persona went really good, so we decided to also create an extreme character as an additional element. WHAT WOULD YOU LIKE TO IMPROVE? On the other hand, we did not find Affinity Diagramming quite useful neither for our quantitative survey nor for our qualitative interview data, because it was "too obvious". Probably larger amounts of data would be more senseful for such analysis. Other than that there is nothing we would like to improve specifically, since we are quite satisfied with out team flow and app idea.