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用户体验(UX)研究及其应用

创造优质的产品和服务需要了解什么对用户有效,什么对用户无效,然而想要完全了解用户需求是非常困难的,本质上,这涉及用户体验(UX)或人机交互(HCI)研究的整个领域。

这项研究如此困难的原因有很多,包括用户所接触到的环境或产品的多样性,任何体验不断变化的性质,以及每个参与者的自我感受和对事物做出的不同反应,这使得任何的互动都将出现不同的可能性。

对于任何一家公司来说,获得有效的用户体验信息是十分重要的,下面我们将介绍一些传统上用于用户体验研究的方法,并介绍基于生物传感器的新方法如何为UX研究人员提供通常无法获取的关键数据,以帮助商家对产品进行设计。

用户体验数据

传统了解用户体验的方法主要是以下几类:

  • 观察-研究人员跟踪用户的行为和动作(例如,用户在于产品互动时是否微笑),这种方法可以提供大量数据,但是记录起来很麻烦,而且主观性较高。
  • 思维融合-要求用户提交与产品的持续体验报告,这种方法旨在提供对参与者情感反应的洞察力,但最终会影响用户在使用过程中的体验,致使体验产生变化,并且与观察方法一样,很容易产生偏差。
  • 启发式评估-启发式评估是指安排一组评估人员检査界面,并判断其是否与公认的可用性原则相符。换句话说,启发式评估是指一个流程,在这个流程中,用户体验研究人员浏览网站的界面、执行一系列操作,从而找出可用性问题,进而修复问题,让用户体验更流畅。这个方法相对其他用户体验调研方法比较快捷简便。它能够提供有关网站可用性的快速概览,并凸显出可能影响用户体验的一些主要问题,但启发式评估不涉及用户测试和用户行为分析,因此缺之“证据”,最终还是比较主观。
  • 访谈/问卷调查-设定一组结构化或非结构化的问题,要求被测试者必须在体验期间或事后回溯进行,这个方法可以提供重要的定性数据(尤其是关于用户体验的明确记忆),但容易产生偏差,甚至是无意间产生的偏差。
  • 任务分析指标-明确任务性能的衡量标准,例如在网页上找到产品的速度、注册服务需要多长时间或下载某些信息所需的按键次数,这提供了一个客观的效率衡量标准,但却忽略了用户体验中至关重要的情感成分。

就像许多研究方法一样,拥有更多的数据通常是一件好事(只要你知道如何处理它),显然,组合数据可以帮助构建对用户体验的凝聚力视图。其中许多测量出的视图可以为研究人员提供对用户体验的理解,这对产品的成功来说至关重要。

正如John McCarthy和Peter Wright在他们的《技术即经验》一书中所说:“任何关于用户体验的描述都必须考虑到我们与技术互动的情感、智力和感官方面”。任何成功的产品都需要既有直观的使用效果,又有愉悦的使用体验。

虽然使用上述方法在创建对用户体验的理解方面已经具有难以置信的价值,但它们的主观性最终意味着无法可靠地捕捉到用户体验的所有方面。

UX研究的现代方法

为了弥合这一差距,现代UX工作和研究越来越多地使用生物传感器来提供更客观,更具一致性且不需要任何中断的数据。这些方法利用传感器收集生理数据,这些数据需与用户的体验相关(情感、认知和注意过程)联系在一起,否则很难客观地捕获它们。

这在很大程度上是一个被动的过程,因为无需参与者的任何有意识努力即可捕获数据。尽管可能需要将设备连接到参与者(例如,两个手指的电极来测量皮肤电反应),但这些设备在很大程度上是非侵入性且无创的。

那么什么是生物传感器?广义地说,生物传感器是任何测量生物活性的设备。对于用户体验研究,这可能涉及以下几类:

  • 眼动仪,用于测量眼睛的运动,提供有关注意力的信息;
  • 基于情感表达记录的面部表情分析软件;
  • fEMG(面部肌电图),一种检测面部肌肉运动的方法,这种肌肉运动与商品价格有关;
  • GSR(皮肤电反应,也称为皮肤电活动或EDA),可测量生理和唤醒情绪;
  • ECG(心电图),用于测量心率活动。此数据还可以提供其他指标,例如心率变异性或心跳间隔,已用于提供有关情绪唤醒的信息;
  • 一种测量大脑活动的设备,它可以提供有关接近或回避的感觉感觉信息。

 

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