AEIOU Flame work
■ Tool overview
AEIOU는 산업의 민족지학적(ethnographic) 방법에 의해 수집 된 관측을 해석하는데 도움이 되는 추론이다. 그 두 가지 기본 기능은 코드데이터 이며, 궁극적으로 클라이언트의 목표와 문제를 해결 할 모델의 *빌딩블록을 개발데 의의가 있다.
*빌딩블록 : 복잡해 보이지만 기본적인 요소들로 구성된 기본적인 요소덩어리
보고상황을 이해하는데 도움을 주는 적합한 툴중 중 하나가 AEIOU 프레임 워크이다.
상황을 이해하고 찾는 분석적 원리 중 하나가 AEIOU framework 라고 말할 수 있고. 가장 중요한 것은 이해하고 프레임 워크 의 각 요소 를 설명할 수 있는 것 뿐만 아니라, 요소 사이의 상호 작용을 이해하는 것이다..
■ AEIOU 분류 체계
AEIOU framework는 활동, 환경, 상호 작용, 개체 및 사용자 5가지 요소를 의미한다.
(Activities, Environments , Interactions, Objects, Users)
Activities
• 활동은 사람들이 달성하고 싶은 일들을 향한 행동. 즉 직접적인 행동의 목표가 될 수 있다. 사람들이 성취하기 원하는 것의 활동경로 (과정). 사람들이 속한 양식에서 특별한 움직임, 무언가를 거쳐가는 단계 등이다.
Environments
• 환경은 활동이 일어나는 전체의 영역을 포함한다. 전체공간의 기능과 특징은 무엇인지, 그것들의 분류는 개별공간인지, 공용 공간인지 등으로 나눌 수 있다.
Interactions
• 상호 작용은 사람간 또는 그 밖의 것들의 관계에서 일어나는 활동이라고 볼 수 있다. 그들은 쌓여진 활동의 빌딩블록이며 사람과 환경 사이에서 자주 일어나는 일상적인 것들과 특별한 상호 작용 등이 있다. 그들의 환경 안에서 그들간의 개체와 본질은 무엇인지 생각해볼 수 있다.
Objects
개체는 주어진 환경안에서 쌓아진 블록으로 때때로 복잡하거나 의도하지 않은 사용 (즉 그들의 기능, 맥락, 의미를 바꾸는 것).
오브젝트가 무엇이고 어떤 개체는 장치 및 장비 사람환경에 속해있고 어떻게 그들의 활동과 연관성이 있는지 생각해볼 수 있다.
Users
• 사용자는 누군가의 행동, 환경 및 관찰이 요구 되는사람들이다.
거기 누구 입니까?
자신의 역할과의 관계 는 무엇입니까?
자신의 가치와 편견 은 무엇입니까? 등의 질문으로 정체성을 되새겨 볼 수 있으며
유저는 행동하는 사람, 선호, 필요를 관찰하는 것이고 누가 거기에 있고 그들의 역할과 관계는 무엇일지, 그들의 가치와 편견은 무엇일지 등 다양하고 새로운 누군가가 될 수 있다. (우리는 보통 유저에 따라 UX, CX, BX, 캠페인, 특정사업 처럼 프로젝트의 방향을 결정하기도 한다.)
■ AEIOU 방법
자료는 보통 민족지학적 방법을 통해 수집된다. 메모, 사진, 동영상, 인터뷰, 현장 관찰 등
• 현장을 관찰하는 동안 주변 환경을 관찰하는 렌즈로 AEIOU 프레임 워크를 사용한다.
• 적절한 제목(타이틍,컨셉) 아래 기록과 관찰을 병행한다.
• 사진이나 비디오 테이프 같은 적절한 도구를 이용행 직접 관측을 보충한다.
• 검토 및 무리관측은 높은 수준의 테마와 패턴을 배포한다 .
■ AEIOU 유래
*국내 포털에서 AEIOU를 검색하면 주로 비디오콘텐츠와 연관된 AEIOU요소가 나올것이다. 하지만 개인적으로 이런 겹치는 용어들은 알파벳순서가 아니라 중요도에 따라 철자의 위치를 바꿔 혼동을 막았으면 좋겠다. EOUIA정도??ㅎㅎ
AEIOU 프레임 워크는 릭 로빈슨, 일리아 Prokopoff , 존 케인 , 줄리 Pokorny 에 의해 Doblin 에서 1991 년에 유래 되었다. 그것의 목표는 MECE 의 범주 민속지 자료 및 대화 분석을 분석하는 데 도움이 되었다 .
해외에서는 1991년에 유래되었다고 하지만 우리는 이미 초등학교때분터 사건이나 상황을 이해하는 방법툴로 "육하원칙"이라는 매우 체계적인 사용자관찰 방법을 배워왔었다.
사실 어떻게 보면 AEIOU 프레임워크 보다 좀 더 세밀하게 맥락을 파악 할 수 있는 기법일 수 도 있을것 같다. 관찰자가 프로세스를 진행하면서 "육하원칙"이라는 용어로 클라이언트를 설득하기가 모양이 빠진다면 "5W1H"기법을 이용하여 분석을 했다고 하면 어떨가?
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