Affinity Mapping

Affinity Mapping sortiert viele Einzelaussagen in Cluster nach Ähnlichkeit. Die Gruppe baut Themenlandkarten aus Sticky Notes oder digitalen Karten. Es verdichtet Vielfalt zu Mustern. Keine statistische Validierung und keine Diagnose von Personen anhand von Clustern.

3D-Figuren sortieren leere Karten auf einem Tisch, keine Fotografie — Affinity Mapping legt die Karten auf den Tisch. Sortieren macht Unterschiede greifbar.

Einleitung

Herkunft: Teamfacilitation und Designthinking-Praxis. Die Beispielschritte sind zum Üben beschrieben. Sie stammen nicht aus einer dokumentierten Sitzung mit einer echten Person.

Zweck

Zweck ist gemeinsame Sinnbildung aus vielen Datenpunkten, bevor Priorisierung oder Maßnahmen folgen.

Ziel

Beschriftete Cluster liegen vor; Ausreißer sind sichtbar; die Gruppe wählt Cluster für die nächste Arbeit.

Umsetzung

Alle Items sichtbar machen. Still oder in Kleingruppen grob sortieren.
Cluster schärfen und Überschriften finden, die der Gruppe gehören.
Ausreißer und Spannungen markieren, nicht wegwischen.
Cluster für Dot Voting, Min Specs oder Maßnahmenauswahl übergeben.

3D-Figuren an einer Weggabelung aus einem blauen und einem roten Pfad, keine Fotografie — Affinity Mapping lässt die Figuren an der Gabelung stehen, bis die Person sagt, welcher Weg für diese Runde gilt.

Weitere Anwendungsgebiete

Retrospektiven und Research-Synthese.
Open-Space-Ernten.
Brainstorming-Verdichtung.

Grenze

Cluster sind Hypothesen der Gruppe. Sie ersetzen keine Analysequalität und keine Entscheidungspflicht.

Fragen, kurz beantwortet

Wer darf verschieben?

Alle; Konflikte über Zuordnung werden besprochen.

Wie viele Cluster?

So wenige wie nötig, so viele wie ehrlich. Oft fünf bis neun.

Digital oder analog?

Beides. Analog erzeugt oft mehr Bewegung.

Unterschied zu Kategorien vorab?

Affinity baut Kategorien aus den Daten, nicht umgekehrt.

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