FacilitationEinsteiger

Affinity Clustering

Entwickelt von dem japanischen Anthropologen Jiro Kawakita (daher KJ-Methode), ist Affinity Clustering der Prozess, eine große Menge von Ideen, Beobachtungen oder Datenpunkten in natürliche thematische Cluster zu gruppieren – geleitet von Intuition und Ähnlichkeit anstelle von vordefinierten Kategorien. Das Ergebnis zeigt die zugrunde liegende Struktur komplexer Informationen und ist ein zentraler Schritt in der Forschungssynthese, beim Brainstorming und beim Sinnstiften.

Dauer

20m–1h

Gruppengröße

2–20 people

Material

sticky notes, large wall or board space, markers

Quelle

Community

So geht's

1
Generiere eine große Anzahl individueller Elemente – eine Idee, Beobachtung oder einen Datenpunkt pro Haftnotiz.
2
Platziere alle Notizen zufällig auf einer großen Fläche.
3
Beginne still (ohne zu sprechen), Notizen, die 'zusammengehören', in Cluster zu bewegen. Alle bewegen gleichzeitig ihre Notizen.
4
Wenn eine Notiz immer wieder von einem Cluster getrennt wird, benötigt sie möglicherweise ihr eigenes Cluster oder ein neues.
5
Wenn sich die Bewegung stabilisiert, gib jedem Cluster einen Namen, der dessen Wesen erfasst.
6
Schau dir die Clusterkarte an: Welche Muster entstehen? Was ist zentral? Was ist isoliert?
7
Nutze die Cluster, um Themen, Prioritäten oder Lücken zu identifizieren.

Tipps

Die Stille während des Clustering ist wichtig – sie verhindert, dass verbaler Konsens echte Affinitäten überlagert.
Wenn zwei Personen immer wieder eine Notiz trennen, ist das ein Signal, dass das Thema aufgeteilt werden muss.
Cluster mit nur einem Element sind gültig – zwinge sie nicht, sich einer größeren Gruppe anzuschließen.

Variationen

Führe es virtuell mit digitalen Haftnotizen (Miro, FigJam) und gleichzeitiger Bewegung durch. Kombiniere es mit Punktabstimmungen auf Cluster-Ebene, um Themen anstelle individueller Elemente zu priorisieren.

Einsatzbereiche

Synthese von NutzerforschungKonsolidierung von BrainstormingProblembestimmungWorkshops zur Sinnstiftung von Daten

🪡

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