1 卡片质量决定上限
很多人把卡片分类当成一场活动，觉得主持好、工具熟、样本够，就能做出结果。真正决定上限的，往往是更早的一步。你写在卡片上的那几行字。它们看起来轻，却像地基一样重。地基歪一点，后面再怎么补也费力。
原因很简单。卡片分类是一种把用户的理解方式外化出来的方法。你给用户什么材料，用户就只能用这些材料去表达。材料写得含糊，用户的分组就会含糊。材料粒度不齐，用户会被迫用不同层级的概念去混在一起分堆。最后你看到的不是用户的心智模型，而是你材料质量的副作用。
1.1 卡片就是研究材料
在卡片分类里，卡片不是备忘录，也不是目录清单，它就是研究刺激物。你写的每一个词，都会影响参与者的理解路径。你省略了一层语境，参与者就会自己补。你用了内部术语，参与者就会猜它是什么意思。你把两个概念揉在一起，参与者就只能用直觉去拆。
所以写卡片时先换一个心态。把它当成问卷题干。问卷题干如果含糊，结果一定乱。卡片也是一样。你要追求的不是写得好看，而是写得清楚，写得中性，写得不会暗示答案。
还有一点很关键。卡片分类里，用户在做的是分类，而不是完成任务。你不能指望他像使用产品那样获得完整上下文。卡片必须自足，至少在一行字里让人明白这张卡大致指什么，否则你得到的分组很可能只是误解的聚合。
1.2 文本歧义会放大噪声
文本歧义不是指词语难，而是指一个词在不同人脑子里会出现不同画面。很多歧义来自看似常见的词。比如管理中心，运营工具，数据服务，资产配置。对团队内部的人，这些词带着默认语境。对用户来说，它们像一个方向牌，但上面没有路名。
歧义带来的问题并不只是分组分散，更麻烦的是你会误读。你以为用户把两张卡放一起，是因为他们认为属于同一类。实际上可能是他们都看不懂，只能把不懂的放一堆。你以为某张卡被放进某个类目，是因为用户觉得很合理。实际上可能是他们在所有选项里只能勉强挑一个看起来最像的。
要降低这种噪声，最有效的方法不是加解释，而是减少歧义。让卡片更具体，让指代更清楚，让同一个词在全套卡片里保持同一含义。你不是在写文学标题，你是在写可被理解的对象。
1.3 粒度不齐会摧毁聚类
卡片粒度不齐，是初阶团队最常见也最隐蔽的问题。你会在同一套卡片里同时出现三个层级的东西。一张卡写的是订单管理，另一张卡写的是退款申请，第三张卡写的是财务。这三张卡放在一起时，参与者怎么分都不对。因为它们根本不是同一层级的概念。
粒度不齐会直接摧毁聚类结果。参与者会用一种补救策略来完成任务。他们会把大词当作容器，把小词当作内容，把抽象词当作兜底。最后你得到的树状图看起来层级丰富，其实只是混乱被包装得更像结构。
