用更少的卡片和相同的心智模型进行卡片分类？对一项成熟实践的重新审视
人机交互
2026-01-12 v2
摘要
为使包含大量卡片的卡片分类保持简洁，一种用于评估心智模型的常用策略是向参与者呈现随机选取的较少卡片而非完整集合。这是一项有数十年历史的实践，但其影响一直缺乏系统性检验。为评估随机子集如何影响数据，我们对160名参与者进行了一项实验。我们比较了完整卡片集与随机60%卡片集的结果，然后分析了样本量需求以及个体人格和认知因素的影响。结果表明，随机子集可以产生与标准卡片分类相当相似的相似性矩阵，但类别中的主题模式可能有所不同。增加的数据变异性也要求更大的样本量（60%卡片子集需25–35名参与者）。结果表明人格特质和认知反思与卡片分类存在交互作用。本研究提出了卡片分类的循证实践建议，同时揭示了研究设计和个体差异对心智模型测量的影响。
引用
@article{arxiv.2509.03232,
title = {Card Sorting with Fewer Cards and the Same Mental Models? A Re-examination of an Established Practice},
author = {Eduard Kuric and Peter Demcak and Matus Krajcovic},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.03232},
year = {2026}
}
备注
accepted for publication in International Journal of Human-Computer Interaction