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title: "Card sorting: o que é, tipos e como fazer em UX"
date: 2026-05-22T01:04:08Z
modified: 2026-08-18T14:25:54Z
permalink: "https://camaraux.com.br/card-sorting-ux/"
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excerpt: Entenda o que é card sorting, conheça os tipos e aprenda a conduzir sessões presenciais e remotas para estruturar navegação com base no usuário.
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categories:
  - UX Research & Métodos
tags:
  - UX Research & Métodos
  - arquitetura de informação
  - card sorting
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rank_math_title: "Card sorting: o que é, tipos e como fazer em UX"
rank_math_description: Entenda o que é card sorting, quando usar, diferenças entre aberto, fechado e híbrido e como preparar, conduzir e analisar o método em UX.
rank_math_focus_keyword: card sorting
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featured_image_alt: Pessoa organizando blocos e cartões com formas em mesas, representando card sorting para arquitetura de informação
author: Lucas Camara
timestamp: 2026-08-18T14:25:54Z
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**Card sorting** é um método de UX Research usado para entender como pessoas agrupam e relacionam conteúdos, funcionalidades ou conceitos. Os participantes recebem cartões representando itens de informação e os organizam de acordo com o que faz sentido para eles.

O método é especialmente útil em arquitetura da informação porque ajuda a revelar modelos mentais antes de decidir categorias, agrupamentos e estruturas de navegação. Existem três variações principais — aberto, fechado e híbrido — e a escolha depende da pergunta de pesquisa. Depois do estudo, padrões de agrupamento podem informar uma proposta de arquitetura, que normalmente deve ser avaliada com métodos como tree testing e testes de usabilidade.



Organizar um produto digital parece simples até você precisar decidir onde cada informação deve ficar. Para quem conhece profundamente uma empresa, categorias internas como departamentos, linhas de negócio ou nomes técnicos podem parecer óbvias. Para quem chega pela primeira vez, a lógica pode ser completamente diferente.

É nesse problema que o **card sorting** é mais útil. Em vez de pedir que usuários avaliem diretamente uma estrutura criada pela equipe, o método observa como eles próprios relacionam os itens.

O resultado não é automaticamente o menu final. Ele é uma evidência sobre **modelos mentais, relações entre conteúdos e possíveis formas de organização** que pode orientar decisões de [arquitetura da informação](https://camaraux.com.br/wp-content/uploads/wp-mfa-exports/post/arquitetura-da-informacao-ux.md).

Se você ainda está escolhendo entre diferentes técnicas de Research, veja também [Métodos de pesquisa UX: 20 técnicas e quando usar cada uma](https://camaraux.com.br/wp-content/uploads/wp-mfa-exports/post/metodos-de-pesquisa-ux.md).

## O que é card sorting?

Card sorting, ou classificação de cartões, é um método de pesquisa em que participantes organizam itens representados por cartões em grupos que façam sentido para eles.

Os cartões podem representar páginas de um site, funcionalidades de um sistema, produtos de um catálogo, tópicos de ajuda, documentos, serviços, conceitos ou praticamente qualquer conjunto de informações cuja organização precise ser compreendida.

O Nielsen Norman Group descreve card sorting como um método especializado de UX Research para investigar os **modelos mentais dos usuários relacionados à arquitetura da informação**. Consulte a referência original: [Card Sorting: Uncover Users’ Mental Models for Better Information Architecture](https://www.nngroup.com/articles/card-sorting-definition/).

## Para que serve o card sorting em UX?

A principal função do método é ajudar uma equipe a compreender **quais conteúdos as pessoas percebem como relacionados** e como essas relações podem informar uma estrutura de informação.



| Problema | O que o card sorting pode investigar |
| --- | --- |
| Categorias criadas internamente parecem confusas | Como usuários agrupariam os mesmos conteúdos |
| A equipe não sabe quais itens deveriam ficar juntos | Quais relações aparecem repetidamente entre participantes |
| Um novo produto ainda não possui estrutura de navegação | Possíveis agrupamentos para informar uma primeira arquitetura |
| Existem dúvidas sobre uma taxonomia | Como pessoas interpretam os conceitos e os relacionam |
| Alguns conteúdos parecem pertencer a mais de uma categoria | Onde aparecem ambiguidades ou diferentes modelos mentais |
| A equipe possui categorias candidatas | Como participantes distribuem itens entre elas |

Card sorting é especialmente relevante quando a incerteza está em **organização e categorização**. Ele não responde sozinho se uma pessoa conseguirá navegar por toda uma hierarquia, encontrar determinado conteúdo ou concluir uma tarefa no produto final.

## Modelo mental: o que o card sorting realmente revela?

Um modelo mental é uma representação interna de como uma pessoa acredita que algo funciona ou está organizado. Em arquitetura da informação, isso influencia onde ela espera encontrar determinada informação e quais conteúdos considera relacionados.

Imagine uma loja que organiza todos os produtos segundo a estrutura dos fornecedores. Essa classificação pode ser extremamente lógica para quem administra o catálogo e pouco útil para quem chega procurando “produtos para corrida”, “roupas para inverno” ou “acessórios para viagem”.

Um card sort não lê diretamente a mente das pessoas. Ele produz um comportamento observável: **quais cartões foram colocados juntos, quais ficaram separados, quais geraram dúvida e como os participantes explicaram essas decisões**.

É a comparação desses comportamentos que ajuda o pesquisador a formular hipóteses sobre modelos mentais compartilhados ou divergentes.

Veja também o conteúdo sobre [modelos mentais em UX](https://camaraux.com.br/wp-content/uploads/wp-mfa-exports/post/modelos-mentais-ux.md).

## Card sorting aberto, fechado ou híbrido?

Os três formatos utilizam cartões, mas respondem perguntas diferentes. Escolher o tipo pela conveniência da ferramenta pode comprometer a pesquisa.



| Tipo | O que o participante recebe | Serve principalmente para |
| --- | --- | --- |
| **Aberto** | Cartões sem categorias previamente definidas | Descobrir como pessoas naturalmente agrupam os itens |
| **Fechado** | Cartões e categorias definidas pela equipe | Investigar como itens são distribuídos entre categorias existentes |
| **Híbrido** | Algumas categorias prontas, com possibilidade de criar outras | Explorar uma estrutura parcialmente definida |

### Card sorting aberto

No card sort aberto, o participante recebe os cartões sem categorias previamente definidas. Ele cria os próprios grupos e, normalmente, dá nomes a eles depois de organizar os itens.

Esse formato é particularmente útil quando a equipe ainda está explorando a estrutura e não quer limitar os participantes às categorias que já imagina.

O benefício não está apenas nos nomes criados. Observar quais itens permanecem juntos entre diferentes participantes pode mostrar relações que a organização interna do produto não evidenciava.

### Card sorting fechado

No formato fechado, as categorias já existem. O participante precisa decidir em qual delas cada cartão deveria entrar.

Ele pode ser útil quando a pergunta realmente é sobre a relação entre itens e categorias já propostas. Porém, isso não significa que seja automaticamente a melhor forma de validar uma navegação.

O Nielsen Norman Group ressalta que, quando o objetivo é avaliar uma arquitetura da informação já existente ou proposta, **tree testing frequentemente é um método mais adequado**, porque investiga se usuários conseguem localizar conteúdos dentro de uma hierarquia.

Veja o guia de [tree testing em UX](https://camaraux.com.br/wp-content/uploads/wp-mfa-exports/post/tree-testing.md).

### Card sorting híbrido

O híbrido combina categorias existentes com a possibilidade de criar novas. Ele parece oferecer “o melhor dos dois mundos”, mas possui um risco importante: as categorias fornecidas pelo pesquisador já influenciam a forma como o participante pensa sobre o problema.

Por isso, utilize esse formato quando existir uma justificativa metodológica clara — por exemplo, quando uma ou duas partes da estrutura já estão estabelecidas e a incerteza está no restante.

## Card sorting ou tree testing: qual usar?

Os dois métodos aparecem juntos porque trabalham problemas de arquitetura da informação, mas não são equivalentes.



| Pergunta | Método mais provável |
| --- | --- |
| Como as pessoas agrupariam estes conteúdos? | Card sorting |
| Quais itens parecem relacionados? | Card sorting |
| Que grupos podem informar uma nova arquitetura? | Card sorting aberto |
| As pessoas conseguem encontrar “alterar endereço” dentro desta hierarquia? | Tree testing |
| Qual caminho as pessoas percorrem em uma árvore de navegação? | Tree testing |
| Uma proposta completa funciona durante uma tarefa real? | Tree testing ou teste de usabilidade, conforme a pergunta |

Um fluxo bastante útil é:

**pesquisa sobre necessidades → card sorting → proposta de arquitetura → tree testing → protótipo → teste de usabilidade.**

Isso não precisa acontecer de forma linear em todos os projetos, mas deixa clara a diferença entre **gerar uma estrutura** e **avaliar se ela funciona**.

## Como fazer um card sorting passo a passo

### 1. Comece pela pergunta de pesquisa

Não comece criando cartões. Primeiro defina qual decisão a pesquisa precisa apoiar.

Uma pergunta genérica como “qual é a melhor arquitetura?” cria um estudo difícil de interpretar. Perguntas mais específicas seriam:

- Como clientes agrupam os serviços oferecidos pela plataforma?
- Quais conteúdos de ajuda são percebidos como relacionados?
- Como profissionais iniciantes e experientes organizam essas funcionalidades?
- Quais itens geram maior divergência de categorização?

A pergunta define quais cartões precisam existir, quem deve participar e qual tipo de card sort faz sentido.

### 2. Defina o universo de conteúdo

Faça um inventário dos itens relevantes antes de criar os cartões. Dependendo do projeto, isso pode incluir páginas, funcionalidades, serviços, categorias de produto, documentos ou tópicos de suporte.

Evite escolher apenas os itens que já se encaixam facilmente na estrutura imaginada pela equipe. Ambiguidades e conteúdos difíceis de classificar são justamente parte importante da pesquisa.

### 3. Crie cartões claros e neutros

O cartão precisa ser compreensível sem entregar a categoria esperada.



| Problema | Exemplo | Risco |
| --- | --- | --- |
| Repetir uma categoria no nome de vários itens | “Conta: alterar senha”, “Conta: endereço”, “Conta: pagamentos” | Participantes podem agrupar pela palavra repetida |
| Usar jargão interno | “Módulo CXM-R2” | O cartão pode ser incompreensível fora da empresa |
| Descrever demais | Um parágrafo completo em cada cartão | Aumenta carga cognitiva e tempo da atividade |
| Usar rótulos vagos | “Outros recursos” | Não existe informação suficiente para categorizar |

O NN/g recomenda evitar palavras idênticas repetidas em cartões diferentes porque isso pode produzir agrupamentos artificiais baseados apenas no vocabulário.

### 4. Escolha uma quantidade administrável de cartões

Não existe um número mágico válido para qualquer projeto. A quantidade depende da complexidade do conteúdo, familiaridade dos participantes, formato do estudo e tempo disponível.

Como referência operacional, o Nielsen Norman Group recomenda normalmente trabalhar com aproximadamente **30 a 50 cartões** para evitar fadiga e ainda oferecer diversidade suficiente para a formação de grupos.

Isso não transforma 30 em mínimo obrigatório ou 50 em limite científico. Faça um piloto: se participantes demonstram fadiga, criam uma enorme categoria “outros” ou param de pensar cuidadosamente sobre os itens, o desenho do estudo precisa ser revisto.

### 5. Recrute participantes que conheçam o contexto necessário

Os participantes precisam representar as pessoas cujos modelos mentais são relevantes para a arquitetura.

Em um software contábil, por exemplo, alguém que nunca executou as tarefas do domínio pode agrupar conceitos de forma diferente de um contador experiente. Isso não torna nenhuma pessoa “errada”; significa apenas que os modelos mentais podem variar entre segmentos.

Se públicos diferentes utilizam o mesmo sistema, registre o segmento de cada participante e verifique se os padrões permanecem ou se existem estruturas distintas.

### 6. Faça um piloto

Antes de iniciar a coleta principal, execute a atividade completa com algumas pessoas.

O piloto pode revelar cartões ambíguos, termos desconhecidos, quantidade excessiva de itens, instruções que induzem o comportamento e problemas técnicos da ferramenta.

### 7. Explique a atividade sem ensinar a resposta

Em um card sort aberto, explique que os participantes podem:

- criar quantos grupos considerarem necessários;
- mover cartões depois de mudar de opinião;
- deixar um item separado se não compreenderem onde ele pertence;
- criar grupos de tamanhos diferentes;
- explicar por que determinados itens parecem relacionados.

Evite sugerir quantos grupos “deveriam” existir ou dar exemplos de categorias que possam direcionar a resposta.

### 8. Observe também as dúvidas

O valor da sessão não está apenas no estado final dos cartões.

Em estudos moderados, registre:

- cartões movidos repetidamente;
- itens que parecem pertencer a mais de um grupo;
- termos que precisam ser explicados;
- categorias criadas e depois divididas;
- critérios usados para decidir onde um item deveria ficar;
- diferenças de raciocínio entre segmentos.

Essas observações ajudam a explicar **por que** determinados padrões aparecem nos dados agregados.

## Card sorting moderado ou não moderado?

Assim como em outros métodos de UX Research, card sorting pode ser realizado com ou sem uma pessoa pesquisadora acompanhando a sessão.



| Formato | Vantagem | Limitação |
| --- | --- | --- |
| Moderado | Permite perguntar sobre decisões, dúvidas e ambiguidades | Exige mais tempo de pesquisa por participante |
| Não moderado | Facilita coleta com mais pessoas e regiões diferentes | O pesquisador não pode aprofundar uma decisão enquanto ela acontece |

Uma estratégia útil é combinar alguns estudos moderados, para compreender o raciocínio, com uma coleta não moderada maior quando o objetivo também exige observar padrões quantitativos.

Card sorting também pode ser realizado presencialmente com cartões físicos ou remotamente com ferramentas digitais. O [GOV.UK Service Manual](https://www.gov.uk/service-manual/user-research/remote-user-research-phone-video-call) documenta possibilidades para condução remota do método.

## Quantos participantes são necessários?

Não existe um número universal que garanta um bom card sort.

O tamanho da amostra depende de fatores como homogeneidade do público, quantidade de segmentos, número de cartões, objetivo qualitativo ou quantitativo e nível de confiança necessário.

O Nielsen Norman Group atualmente sugere, como referência para sua abordagem, **pelo menos 15 participantes em estudos qualitativos** e algo como **30 a 50 participantes em estudos quantitativos**.

Uma pesquisa clássica de Tom Tullis e Larry Wood analisou amostras retiradas de um estudo com 168 participantes e encontrou estruturas razoavelmente estáveis a partir de aproximadamente 20 a 30 pessoas. Os próprios autores alertam que resultados dependem de fatores como homogeneidade dos participantes e configuração do estudo.

Portanto, não transforme “30 participantes” em uma nova versão da regra dos “5 usuários”. Defina o tamanho da pesquisa conforme o tipo de evidência que precisa produzir.

## Como analisar os resultados de um card sorting

Essa é a etapa que costuma receber menos atenção e que mais influencia a qualidade das decisões.

O objetivo não é encontrar uma única organização “vencedora”. Procure padrões, divergências e explicações que possam informar hipóteses de arquitetura.

### Comece pelo comportamento de cada participante

Antes de olhar apenas para médias e visualizações automáticas, revise algumas sessões individualmente.

Observe:

- quais grupos foram criados;
- quais cartões ficaram juntos;
- quais itens geraram dúvida;
- quais categorias tiveram significados semelhantes apesar de nomes diferentes;
- quais participantes utilizaram critérios completamente diferentes.

### Padronize categorias com cuidado

Em card sorts abertos, pessoas podem criar nomes diferentes para conceitos equivalentes.

Por exemplo:



| Participante | Nome do grupo |
| --- | --- |
| P01 | Minha conta |
| P02 | Perfil |
| P03 | Dados pessoais |
| P04 | Configurações da conta |

Não junte automaticamente todos esses nomes em uma mesma categoria. Primeiro verifique quais cartões estavam dentro de cada grupo e qual lógica o participante explicou.

### Similarity matrix

Uma matriz de similaridade mostra com que frequência dois cartões foram agrupados juntos pelos participantes.

Se “alterar senha” e “autenticação em duas etapas” aparecem juntos na grande maioria das sessões, existe uma evidência de associação entre esses itens. Se “alterar endereço” oscila entre “Perfil”, “Pedidos” e “Entrega”, a ambiguidade também é informação útil.

Ferramentas como Optimal Workshop oferecem esse tipo de visualização automaticamente.

### Dendrograma

Dendrogramas utilizam análise de agrupamento para representar relações entre cartões em uma estrutura hierárquica visual.

O gráfico pode ajudar a identificar conjuntos de itens frequentemente associados, mas não deve ser convertido automaticamente em menu. A arquitetura final ainda precisa considerar objetivos do produto, prioridades de conteúdo, profundidade de navegação, nomenclatura e outras evidências.

### Results matrix em card sorting fechado

Em estudos fechados, uma matriz de resultados pode mostrar quantas vezes cada cartão foi colocado em cada categoria predefinida.

Alta concentração em uma categoria indica maior concordância naquele exercício. Distribuição equilibrada entre várias categorias indica ambiguidade ou diferentes expectativas entre participantes.

A documentação do Optimal Workshop detalha [similarity matrix, dendrogramas, standardization grid e outras formas de análise](https://support.optimalworkshop.com/en/collections/1524589-analyze-your-card-sorting-results).

## Exemplo de card sorting na prática

Imagine que uma fintech precisa reorganizar a central de ajuda. Hoje existem 40 conteúdos e a estrutura foi construída de acordo com os times internos da empresa.

Alguns cartões seriam:

- alterar senha;
- cartão perdido;
- segunda via da fatura;
- alterar endereço;
- pix não recebido;
- limite do cartão;
- bloquear cartão;
- contestar uma compra;
- cancelar conta;
- atualizar telefone.

Em um card sort aberto, participantes poderiam criar grupos como “Segurança”, “Cartão”, “Pix”, “Minha conta” e “Cobranças”. Outros poderiam colocar “cartão perdido” dentro de “Segurança”, enquanto parte do grupo o colocaria em “Cartão”.

O resultado não deveria ser simplesmente contar qual categoria venceu.

A equipe poderia concluir que:

- alguns agrupamentos aparecem com bastante consistência;
- certos itens possuem relação legítima com mais de um contexto;
- alguns termos internos não são compreendidos;
- existem diferenças entre clientes iniciantes e experientes;
- uma primeira proposta de estrutura pode ser construída.

Depois, essa proposta pode ser transformada em uma árvore e submetida a [tree testing](https://camaraux.com.br/wp-content/uploads/wp-mfa-exports/post/tree-testing.md) para verificar se pessoas realmente encontram os conteúdos durante tarefas.

## O que o card sorting não consegue provar

Card sorting é poderoso justamente quando sua pergunta combina com o método. Usá-lo para responder tudo produz conclusões mais fortes do que a evidência permite.



| Card sorting pode ajudar a… | Mas não prova sozinho… |
| --- | --- |
| Identificar relações entre conteúdos | Que o menu final será fácil de usar |
| Revelar possíveis agrupamentos | Que existe uma única arquitetura correta |
| Mostrar divergências entre participantes | Que um participante está “errado” |
| Informar categorias | Qual deve ser toda a hierarquia de navegação |
| Explorar modelos mentais | Como a pessoa agirá em uma interface completa |
| Ajudar na escolha de rótulos | Que um rótulo funcionará dentro de qualquer contexto visual |

O NN/g destaca limitações importantes: cartões aparecem fora do contexto completo da interface, o método representa mal caminhos de navegação e hierarquias profundas e existe um limite prático de itens antes de surgir fadiga.

## Erros comuns ao aplicar card sorting



| Erro | Consequência | Como evitar |
| --- | --- | --- |
| Usar apenas colegas da empresa | A estrutura tende a reproduzir conhecimento interno | Recrute pessoas relevantes para o público |
| Colocar a categoria dentro do nome do cartão | O próprio texto induz o agrupamento | Use rótulos neutros |
| Criar cartões vagos | Participantes não sabem o que estão categorizando | Faça piloto e refine a linguagem |
| Forçar número de grupos | Impõe uma estrutura que deveria ser investigada | Em estudos abertos, permita que a organização emerja |
| Interpretar dendrograma como menu pronto | Transforma análise estatística em decisão de design automática | Combine dados, contexto e outros métodos |
| Ignorar segmentos | Diferenças importantes podem desaparecer na média | Compare padrões por público quando necessário |
| Usar card sorting para provar encontrabilidade | O estudo responde uma pergunta diferente | Use tree testing |
| Não fazer piloto | Problemas de linguagem ou ferramenta só aparecem na coleta principal | Teste o estudo antes de publicar |

## Ferramentas para card sorting

O método não depende de uma plataforma específica. É possível realizar card sorting com cartões físicos, post-its, ferramentas colaborativas ou softwares especializados.



| Ferramenta | Quando considerar | Aprofunde |
| --- | --- | --- |
| Optimal Workshop | Quando card sorting e tree testing são centrais e você precisa de análises especializadas | [Guia do Optimal Workshop](https://camaraux.com.br/wp-content/uploads/wp-mfa-exports/post/optimal-workshop.md) |
| Maze | Quando card sorting faz parte de uma stack mais ampla de pesquisa e testes remotos | [Guia do Maze](https://camaraux.com.br/wp-content/uploads/wp-mfa-exports/post/maze-ux.md) |
| Miro ou FigJam | Estudos moderados, workshops ou sessões exploratórias simples | Exigem mais trabalho manual de consolidação e análise |
| Cartões físicos | Sessões presenciais ou públicos que se beneficiam da manipulação física | Fotografe e registre os resultados de cada participante |

Escolha a ferramenta depois de definir a pergunta de pesquisa. Recursos automáticos facilitam coleta e análise, mas não compensam cartões ruins, participantes inadequados ou uma interpretação metodologicamente fraca.

## Card sorting e inteligência artificial

Modelos de linguagem já estão sendo estudados como apoio à simulação e análise preliminar de card sorting. Isso pode ajudar pesquisadores a explorar hipóteses, revisar conjuntos de cartões ou identificar estruturas candidatas antes da pesquisa.

Mas uma simulação de IA não deve ser apresentada como substituta do modelo mental do público real.

Um estudo de 2025 que comparou agrupamentos produzidos por modelos de linguagem com dados reais de 28 estudos e 1.399 participantes encontrou sinais de alinhamento, mas também inconsistências relacionadas justamente à diferença entre agrupamentos sintéticos e modelos mentais humanos.

Use IA como ferramenta de apoio para gerar hipóteses ou acelerar trabalho operacional. Quando a decisão depende de compreender como **seus usuários** organizam um domínio, continue coletando evidência com pessoas relevantes para aquele contexto.

## Checklist para planejar um card sorting

- A decisão que a pesquisa precisa apoiar está clara?
- Card sorting realmente responde à pergunta ou tree testing seria mais apropriado?
- O formato aberto, fechado ou híbrido possui uma justificativa?
- Os cartões representam o universo de conteúdo relevante?
- Os rótulos são compreensíveis e neutros?
- Palavras repetidas estão induzindo agrupamentos?
- A quantidade de cartões é administrável?
- Os participantes representam os públicos relevantes?
- Segmentos diferentes serão analisados separadamente quando necessário?
- Um piloto foi realizado?
- O estudo será moderado, não moderado ou combinará os dois formatos?
- Existe um plano para padronizar categorias sem apagar diferenças importantes?
- Você sabe quais visualizações e dados utilizará na análise?
- Existe uma próxima etapa para avaliar a arquitetura proposta?

## Do agrupamento à arquitetura da informação

O melhor resultado de um card sorting não é um dendrograma bonito nem uma categoria que recebeu muitos cartões. É uma compreensão mais clara de como pessoas relacionam o conteúdo que você precisa organizar.

O estudo pode mostrar agrupamentos consistentes, divergências, rótulos problemáticos, diferentes critérios de categorização e conteúdos que vivem naturalmente em mais de um contexto.

Essas evidências ajudam a construir uma proposta melhor de [arquitetura da informação](https://camaraux.com.br/wp-content/uploads/wp-mfa-exports/post/arquitetura-da-informacao-ux.md), mas a proposta ainda precisa ser testada.

Uma sequência simples para lembrar é:

**card sorting ajuda a descobrir como organizar → tree testing ajuda a verificar se as pessoas encontram → teste de usabilidade ajuda a observar a experiência completa.**

Se a sua empresa precisa reorganizar um produto, site ou sistema e quer transformar evidências de usuários em uma estrutura mais clara, conheça também a [consultoria de UX da CamaraUX](https://camaraux.com.br/wp-content/uploads/wp-mfa-exports/page/consultoria-de-ux.md).

## Perguntas frequentes sobre card sorting

### O que é card sorting em UX?

Card sorting é um método de UX Research em que participantes organizam cartões representando conteúdos, funcionalidades ou conceitos em grupos que façam sentido para eles. O método é usado principalmente para investigar modelos mentais e informar decisões de arquitetura da informação.





### Qual é a diferença entre card sorting aberto e fechado?

No card sorting aberto, participantes criam seus próprios grupos e normalmente os nomeiam. No fechado, as categorias já são definidas pelo pesquisador e os participantes distribuem os cartões entre elas. Existe ainda o formato híbrido, que combina categorias existentes com a possibilidade de criar novas.





### Qual é a diferença entre card sorting e tree testing?

Card sorting investiga como pessoas agrupam e relacionam informações, sendo útil para gerar ou refinar uma arquitetura. Tree testing avalia se pessoas conseguem encontrar itens dentro de uma hierarquia proposta. Por isso, os dois métodos costumam ser complementares.





### Quantos participantes são necessários em um card sorting?

Não existe um número universal. O tamanho da amostra depende do objetivo, do tipo de estudo, dos segmentos e do nível de confiança necessário. Como referência, o Nielsen Norman Group sugere pelo menos 15 participantes em estudos qualitativos e aproximadamente 30 a 50 em estudos quantitativos.





### Quantos cartões devo usar em um card sorting?

A quantidade depende da complexidade e do público. O Nielsen Norman Group recomenda normalmente algo em torno de 30 a 50 cartões para equilibrar diversidade de conteúdo e fadiga. Um piloto ajuda a verificar se a quantidade é adequada ao seu estudo.





### Quais ferramentas podem ser usadas para card sorting?

Card sorting pode ser feito com cartões físicos, Miro, FigJam ou ferramentas especializadas como Optimal Workshop e Maze. A ferramenta deve ser escolhida depois do método e da pergunta de pesquisa.









## Referências e fontes

- Nielsen Norman Group. [Card Sorting: Uncover Users’ Mental Models for Better Information Architecture](https://www.nngroup.com/articles/card-sorting-definition/).
- Department for Education, UK. [Using a card sort to understand how users group information](https://design-histories.education.gov.uk/deliver-good-services/using-a-card-sort-to-understand-how-users-group-information). 2026.
- GOV.UK User Research in Government. [How we refined our approach to card sorting](https://userresearch.blog.gov.uk/2018/03/23/how-we-refined-our-approach-to-card-sorting/).
- GOV.UK Service Manual. [Doing user research remotely by phone or video call](https://www.gov.uk/service-manual/user-research/remote-user-research-phone-video-call).
- Optimal Workshop. [Analyze your card sorting results](https://support.optimalworkshop.com/en/collections/1524589-analyze-your-card-sorting-results).
- Tullis, T.; Wood, L. **How Many Users Are Enough for a Card-Sorting Study?** Usability Professionals Association Conference, 2004.
- Katsanos, C. et al. [Cross-study Reliability of the Open Card Sorting Method](https://doi.org/10.1145/3290607.3312999). CHI 2019.
- Renzi, A. [Card sorting para pesquisa remota: identificando dados úteis e novos aprendizados](https://doi.org/10.12957/arcosdesign.2025.82958). Arcos Design, 2025.
- Kuric, E.; Demcak, P.; Krajcovic, M. [Card Sorting Simulator: Augmenting Design of Logical Information Architectures with Large Language Models](https://arxiv.org/abs/2505.09478). 2025.

## Topics

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