Affinity Map

Zweck

Affinity Mapping (auch Affinitätsdiagramm oder KJ-Methode) nimmt eine chaotische Sammlung von Ideen, Beobachtungen oder Daten und organisiert sie in sinnvolle Gruppen basierend auf natürlichen Beziehungen. Es hilft Teams, qualitative Daten zu verstehen, Muster in Forschung zu finden und Struktur aus divergentem Brainstorming-Output zu schaffen.

Auf einen Blick

• Gruppengröße: 3–15
• Dauer: 25 Minuten
• Schwierigkeit: Einsteiger
• Moderationsstil: Kollaboratives Sortieren
• Setting: Vor Ort oder virtuell

Ablauf

1. Daten ausbreiten (2 Min). Alle Haftnotizen, Ideen oder Datenpunkte zufällig auf einer großen Wand oder einem Board platzieren.
2. Stilles Sortieren (10 Min). Teilnehmende bewegen still Notizen in Gruppen, die zusammenzugehören scheinen. Kein Reden — Muster entstehen lassen. Es ist in Ordnung, Notizen anderer zu bewegen.
3. Cluster benennen (5 Min). Sobald sich Gruppen stabilisieren, gemeinsam jedes Cluster mit einem kurzen Header benennen, der das Thema erfasst.
4. Ausreißer diskutieren (3 Min). Elemente überprüfen, die in keine Gruppe passten. Sind es einzigartige Erkenntnisse oder Rauschen?
5. Cluster priorisieren (5 Min). Punkt-Abstimmung oder Diskussion, welche Cluster am wichtigsten sind.

Material

• Große Wandfläche oder digitales Whiteboard
• Haftnotizen (bereits aus einem vorherigen Brainstorming oder einer Forschungssynthese beschrieben)
• Marker für Cluster-Header
• Klebepunkte für Abstimmung

Stolperfallen & häufige Fehler

• Kategorien vorab festlegen. Gruppen bottom-up entstehen lassen; keine Top-down-Struktur aufzwingen.
• Zu wenige Elemente. Affinity Mapping funktioniert am besten mit 30+ Elementen.
• Während des Sortierens reden. Die stille Phase erzwingt Mustererkennung ohne Gruppendenken.

Inklusion & Barrierefreiheit

• Clusternamen und -inhalte laut vorlesen für Teilnehmende, die die Wand nicht sehen können.
• In virtuellen Settings einen Sortier-Moderator für Teilnehmende zuweisen, die Schwierigkeiten mit digitalen Tools haben.
• Sicherstellen, dass die Wand oder das Board für alle Teilnehmenden erreichbar ist.

Varianten

• Affinity + How Might We: Jeden Cluster-Header in eine „How Might We“-Frage umwandeln.
• Forschungssynthese: Affinity Mapping nutzen, um Nutzerinterview-Zitate in Themen zu clustern.
• Retrospektiven-Affinity: Retrospektiven-Feedback in handlungsfähige Themen clustern.

Wann NICHT einsetzen

• Wenn quantitative Daten vorliegen, die statistisch analysiert werden sollten, nicht visuell.
• Wenn die Gruppe weniger als 20 Elemente zum Sortieren hat — eine einfache Diskussion ist effizienter.

Quelle & Weiterlesen

• Kawakita, J. (1967). The KJ Method. *Chuokoronsha.*
• Beyer, H. & Holtzblatt, K. (1998). *Contextual Design.* Morgan Kaufmann.