思维工具箱亲和图／KJ 法
C08
亲和图／KJ 法
Affinity Diagram
把碎片事实按自然关联归组，发现主题而非套旧分类
这是什么
亲和图把一条事实或想法放在一张卡片上，按自然关联逐渐归组再命名。它帮助组织资料与发现模式；「归在一组」只说明语义联系，不证明因果，也不自动等于要做一个功能。卡片数量不是用户数量，也不是市场发生率。
示意图
什么时候用 / 别用
该用
- 访谈、客服、问卷产生大量碎片信息
- 分类口径尚不清晰
- 要从材料发现主题，而不是沿用部门或功能分类
别用
- 声音大的人主导分类、他人无法质疑
- 用卡片数冒充用户数或发生率
- 过度合并丢掉有行动价值的差异
怎么做
准备：带来源的原始资料、明确分析问题；跨职能参与者；区分用户事实、研究者解释与团队创意
- 长记录拆成可独立理解的卡片，保留情境与证据号
- 先独立阅读再按关联移动，暂不预设部门标签
- 讨论分歧，为每组写概括用户问题的短句
- 保留离群卡，核对重复是否来自同一人/事件
- 主题转为结论或待验证假设，补反例与下一步
交付：主题分组图、定义、证据索引、离群情况与待验证问题
一个例子
假设示例 · 产品
【假设示例】51as.com 反馈里「找不到工具」「名字太像」「点进错误条目」可归为「不能确认选对了对象」；「打开后步骤空白」另属内容完整性。避免全塞进「搜索不好用」。
容易踩坑
- 讨论声音大决定分类
- 卡片数当用户数
- AI 聚类后不回看原文与异常
出处：常见于把碎片想法按亲和关系归组的 KJ／亲和图传统