Applying Cognitive Mapping and Dependency Structure Modelling for Visual Analysis of Users and Stakeholders Needs: The Case of a New Application Development in the Transportation Industry

La phase initiale de création d'un nouveau produit implique la gestion des besoins des utilisateurs. Examiner les besoins des parties prenantes et des utilisateurs est important lorsqu'il s'agit de traiter de nouveaux marchés et technologies. Analyser les besoins peut être difficile lorsqu'il s'agit de systèmes complexes, c'est pourquoi des méthodes visuelles sont utilisées pour simplifier le processus en fournissant un aperçu des besoins et de leurs connexions à l'aide de différents outils. Il existe différentes méthodes d'analyse des besoins à choisir en fonction de la portée et de la complexité du projet, mais toutes ne fournissent pas un soutien efficace à la prise de décision pour les concepteurs qui doivent catégoriser et hiérarchiser les besoins. La prise de décision et la hiérarchisation efficaces sont cruciales dans le processus de développement d'un nouveau produit, il est donc important de mener une analyse approfondie des besoins et d'établir un modèle mental partagé au sein de l'équipe. Cette thèse adopte un approche méthodologique basée sur la science de la conception composée de quatre étapes : clarification de la recherche, étude descriptive, étude prescriptive et une deuxième étude descriptive. La première étape de clarification de la recherche consistait à mener une revue systématique de la littérature pour identifier les méthodes actuelles d'analyse visuelle des besoins utilisées dans le développement de produits. La revue a permis l'identification de quinze méthodes qui ont été classées en cinq groupes en fonction de douze critères. L'analyse a révélé que les méthodes existantes avaient tendance à se concentrer sur les besoins des parties prenantes et des utilisateurs, mais pas sur les deux. Cela a présenté une opportunité d'explorer de nouvelles méthodes qui évaluent les interrelations et les dépendances entre les besoins des parties prenantes et des utilisateurs. L'étude a également révélé que les techniques de cartographie et d'analyse matricielle étaient couramment utilisées, la cartographie cognitive étant la plus ancienne et la plus puissante. En outre, la combinaison de différentes méthodes d'analyse des besoins est une tendance émergente pour les adapter à des fins plus ciblées. La deuxième étape de la recherche visait à étudier l'utilisation de la cartographie cognitive en tant que méthode d'analyse visuelle des besoins pour une analyse efficace des besoins et de leurs interrelations. Cette étape a impliqué la réalisation d'une étude empirique avec l'équipe UX d'une entreprise de transport bien établie en Amérique du Nord. Les retours de plusieurs groupes impliqués dans l'analyse des besoins ont montré que la technique de cartographie des besoins était perçue comme utile et pourrait être utilisée comme outil de prise de décision. L'étude a également révélé certaines exigences de l'équipe de développement de produits, ainsi que les défis associés à l'application de la cartographie cognitive en tant que méthode d'analyse des besoins. Les résultats ont suggéré que la gestion de la complexité de la carte est considérée comme un risque pouvant affecter négativement le rôle de la carte cognitive en tant qu'outil de prise de décision pour l'équipe. Pour répondre aux défis découverts lors de la phase précédente, nous avons mené une étude prescriptive en menant une autre étude empirique. Dans cette phase, nous avons étudié l'utilisation de la matrice de structure de conception et de l'analyse de réseaux sociaux comme outils d'analyse de données pour gérer la complexité de la carte cognitive. La recherche a utilisé la cartographie cognitive comme technique d'analyse des besoins visuels, et nous avons exploré l'application de la matrice de structure de dépendance et de l'analyse de réseaux sociaux dans une étude de cas. Nous avons utilisé des mesures d'analyse de réseaux pour analyser et hiérarchiser les besoins identifiés. La quatrième étape implique une deuxième étude descriptive qui évalue l'utilité des outils d'analyse de données utilisés dans la phase précédente. Les résultats suggèrent que la mise en place de métriques d'analyse de réseaux peut aider dans le processus d'analyse des besoins, la priorisation et la prise de décision pour les équipes de développement de produits. Ces métriques ont aidé l'équipe à évaluer l'importance des différents besoins et fonctionnalités du produit, à examiner la connexion entre les objectifs commerciaux et à estimer les effets des contraintes sur le développement du produit. L'intégration de la cartographie cognitive visuelle et des techniques ci-dessus a le potentiel de fournir aux équipes de développement de produits une meilleure compréhension de la façon dont les différents besoins sont interconnectés, ce qui conduit à des décisions plus éclairées sur le développement de produits.

Abstract

The initial phase of creating a new product involves managing user needs. Examining the needs of stakeholders and users is important when dealing with new markets and technologies. Analyzing needs can be challenging when it comes to complex systems, so visual methods are used to simplify the process by providing an overview of the needs and their connections using various tools. There are different needs analysis methods to choose from depending on the scope and complexity of the project, but not all of them provide efficient decision-making support for designers who have to categorize and prioritize needs. Effective decision-making and prioritization are crucial in the new product development process, so it is important to conduct a thorough needs analysis and establish a shared mental model within the team. This thesis adopts a methodology approach based on the design science consisting of four stages: research clarification, descriptive study, prescriptive study, and a second descriptive study. The research clarification stage involved conducting a systematic literature review to identify current visual needs analysis methods used in product development. The review resulted in the identification of fifteen methods that were categorized into five groups based on twelve criteria. The analysis found that existing methods tended to focus on either user or stakeholder needs, but not both. This presented an opportunity to explore new methods that assess the interrelationships and dependencies between user and non-user stakeholder needs. The study also revealed that mapping and matrix analysis techniques were commonly used, with cognitive mapping being the oldest and most powerful. Furthermore, combining different needs analysis methods is an emerging trend to tailor them to more targeted purposes. The second stage of the research aimed to investigate the use of cognitive mapping as a visual needs analysis method for efficient analysis of needs and their interrelationships. This stage involved conducting an empirical study with the UX team of a well-established transportation company in North America. The feedback from multiple groups involved in the needs analysis showed that the need mapping technique was perceived as useful and could be used as a decision support tool. The study also revealed some requirements of the product development team, as well as the challenges associated with the application of cognitive mapping as a needs analysis method. The results suggested that handling the complexity of the map is considered a risk that can negatively affect the role of the cognitive map as a decision support tool for the team. To address the challenges discovered in the previous stage, we carried out a prescriptive study by conducting another empirical study. In this stage, we investigated the use of dependency structure modelling and social network analysis as data analysis tools to manage the complexity of the cognitive map. The research used cognitive mapping as a visual needs analysis technique, and we explored the application of dependency structure modelling and social network analysis in a case study. We employed network analysis metrics to analyze and prioritize the identified needs. The fourth stage involves a second descriptive study that evaluates the usefulness of the data analysis tools used in the previous stage. The results suggest that the implementation of network analysis metrics can assist in the needs analysis process, prioritization, and decision-making for product development teams. These metrics aided the team in assessing the significance of different needs and product features, examining the connection between business objectives, and estimating the effects of constraints on product development. The integration of visual cognitive mapping and the above techniques has the potential to provide product development teams with a better understanding of how different needs are interrelated, leading to more informed decisions about product development.