采铜学心录

 

“用户体验设计”、“以用户为中心的设计”等在前些年颇为流行，但是近两年似乎“产品经理”、“产品设计”这些词又是大热。有些业内大拿更喜欢称自己为“产品设计师”而非“体验设计师”。可是难道“产品设计”不应该以“用户体验”为出发点进行设计吗？难道“产品设计”与“用户体验设计”不是一回事吗？

 

仔细想想，还真不是一回事。当然不可否认两者有比较大的交叠，产品设计包含了用户体验设计，用户体验设计也涉及产品设计。但两者背后的根本思路是很不同的：

 

所谓用户体验设计，本质上是使产品符合用户的心理模型和行为习惯，满足用户的需求与期望，以实现良好的用户体验。

所谓产品设计，尤其是互联网产品的设计，本质是设计一套能影响、控制甚至操纵用户的机制，可以潜移默化地改变用户的心理与行为（这里说的“控制”、“操纵”均是中性含义）。

 

所以，从产品与用户关系的角度来看，产品设计是一种进攻型设计，用户体验设计是一种防守型设计。而一个出色的产品，它必然是攻守兼备的。

 

 

讲到进攻型，不得不提产品上线后的营销、推广和运营。这些活动都是试图影响用户的心理与行为，不过与产品设计不同的是，前者是设计各种事件，后者是更稳定的机制设计，于是我画了下面这张图：

 

 

 

上面这张图中清楚地展现了体验设计、产品设计和产品运营之间的关系，其中产品设计是“进攻型（改变用户）”的机制设计，对于产品的成功与否的影响可能是最大的。从根源上讲，互联网产品的产品设计本质上是一种人与人、人与信息的互动规则设计，心理学是其根基。如果谈创新的话，“产品设计”层面的创新可能是革命性的，但是难度和风险也是最大的。国内产品山寨国外成风，基本上在产品设计这一环的照抄度是最高的，相比之下，在用户体验设计和运营等方面倒是容易出一些“微创新”。所以总的来说，产品设计占据了制高点，最终，我画了下面这种图：

 

 

用户研究的“元思考”

 

钻研任何一个领域，都离不开“元思考”，或者称为“战略级思考”：思考它要解决的基本问题是什么，思考它的核心的方法路径是什么，以及思考它面临的最大挑战是什么。用户研究如是。

 

用户研究面临的最大挑战是研究与设计之间的鸿沟，也就是说，研究的结果常常难以落地，难以为产品的设计和创新发挥直接可见的作用。因此，一种“用户研究无用论”的观点在业界颇有市场，最被人广泛提及的那句福特老兄的名言似乎成了最有力的佐证：“如果我当年去问顾客他们想要什么，他们肯定会告诉我，‘一匹更快的马’”。

 

虽然这种“无用论”是基于对用户研究最为庸俗化的理解（因为只转述用户的期望根本谈不上是一种用户“研究”），但是用研从业者也必须重新审视本领域的哲学、方法和战略。是不是我们遗漏了什么重要的东西？是不是我们缺少了更深入的思考？甚至，是不是我们迷失了方向？

 

仅思考方法是不够的

  

在我所学习过的有关用户研究的大量文献中，大多数都在讨论用户研究有哪些具体的方法以及如何使用它们，这些方法是一个大杂烩，包括现场观察、民族志（参与式观察）、影随、深度访谈、焦点小组、问卷调查、日记法（文化探查）、日志分析、亲和图、人物角色、情绪板、语义差异方法、隐喻抽取技术、实验室测试、视线追踪以及体验抽样法等等。在这些方法的使用中，有一些常见的误区，典型的就是“为方法而方法”：把某种方法推崇备至，在不审视特定的研究目标和研究背景的情况下想当然地套用某种方法。而我认为，在实施任何一个项目之前，必须先针对项目的目标和核心特征进行“方法的重设计”，这可以是在基础方法上的修订和完善，也可以是几种方法的组合和混搭，任何生搬硬套的方法使用必然会出现问题。

 

更进一步，在方法层次的思考并不能本质上提升一项用户研究的质量和水平，因为这些讨论没有上升到 “元思考”，无法回答下面这些基本的问题：一个好的用户研究本质上是一个什么过程？如何制定用户研究的策略？如何用事实来回应“用研无用”的质疑？

 

三部曲：获取、提炼、转化

  

一个好的用户研究设计必须包含在特定目标导向下的全流程设计和针对项目差异化难点的策略设计。一个完整的用户研究流程应包含三个部分：获取、提炼、转化，我称之为“用户研究三部曲”。所谓“获取”是指获取“用户侧”的原生态信息，可理解为“探索”和“侦查”；“提炼”是指提炼出对产品有启示的价值信息点，可理解为“深掘”和“洞察”；所谓“转化”是指将价值信息点转化成产品设计和创新的方案或相关建议，可理解为“重构”和“创造”。这三部曲的每一部都很关键，又都很有挑战性。

 

回应“用研无用论”的最好方法就是把这三部曲演绎到位：获取真实和全面的用户侧信息、提炼出有价值的数据观点然后转化为产品的概念创新和设计改进。而所谓“针对项目差异化难点的策略设计”就是在深入分析了项目的目标、特征尤其是特殊的难点以后，对三部曲如何演绎进行针对性的考量和优化。

 

然而在各种用研实践中，我们较少在这一较高的层次上去思考和设计我们的研究，因此常常出现“虎头蛇尾”的情况：我们使劲浑身解数去了解用户，但是却不知道如何提炼这些结果，更没有意识到把研究“发现”转化为产品“发明”的重要性。常见的“迷失舞步”有如下几种：

  

 

   “有获取、无提炼、无转化”型：此种研究得到的是一堆原始数据（注：本文的“数据”统指广义的数据，数字和定性描述均包括在内），用研的需求方（如产品经理）直接把这些数据拿回去自己分析，用户研究员仅沦为跑腿的和卖笑的；而产品经理又可能缺少足够的能力来分析这些数据，就会出现数据误用和滥用的风险。

   “有获取、无提炼、有转化”型：此种研究更加危险，拿到一堆原始数据后，不去仔细梳理，不去分析用户信息的深层含义，不去归纳、总结和求证，直接转换为产品需求，用户说要什么就给产品加什么，相当于福特名言中指摘的状况。

   “有获取、有提炼，无转化”型：此种研究容易被指责为“无用功”、“玩虚的”，比如有时候花了很大功夫提炼出了几个人物角色，最后发现不知道怎么用，怎么对产品提供直接的帮助。

   “无获取、有提炼，有转化”型：最典型的就是用“头脑风暴”来替代扎扎实实的调研工作，以为头脑风暴是万能神器：不去实际了解用户的所思所想，以为只要几个人关在会议室里碰撞一下就能把所有问题都搞清楚。在没有获取的情况下，任何提炼、转化都成了无源之水，必然会出现各种风险和问题。

 

有关“获取”的元思考

  

目前有关用户研究的方法中，80%都是有关如何获取“用户侧”信息的方法。因此可以说，业界在这一阶段的积累是最为丰富的。但是，我发现关于如何“获取”的策略性思考仍然少之又少。在“获取”阶段，最大的难点不是如何实施具体的方法（如何访谈、如何编制问卷等，虽然这也需要非常多的技巧和修炼），而是如何在策略层面对于如何“获取”进行设计。

 

这一设计体现在：在实施“获取”前，要制订一个详尽、周密的研究计划。而制订这一计划，通常需要包括“问题定义”、“方法设计”和“细节完善”三个环节。所谓“问题定义”，就是思考和探究研究的真正目的是什么，是要解决一个什么样的问题。这一环节需要研究员对于项目的背景和所涉及的产品有比较深入的了解，才能把问题定义清楚，同时要注意需求方提出的研究需求也许是模糊和表面的，不能直接就当作问题定义，而是需要研究员的重新审视和思考。所谓“方法设计”就是前面讲到的“方法的重设计”，在定义好的问题的基础上，设计有针对性的方法，请看下一节的具体展开。所谓“细节完善”，是指要仔细思考研究实施过程中的各种细节，通过“情景预演”来设想研究中用户可能的反应，提早发现可能出现的问题，并加以规避。

 

在“方法设计”一环，需要考虑的首要问题是，在当前的问题定义下，我们需要哪种性质的信息，是用户的行为表现，还是用户表达的态度、体验、想法，还是用户也无法直接表达的潜意识，或者以上几种的组合。按照这种思路，我们可以把所有的“获取”方法分为三类：获取行为信息、意识信息和潜意识信息的方法，其中前两类方法是大家比较熟悉和常用的，而对于潜意识方法，则由于探索潜意识的重要性没有被充分认识，所以往往被忽略。获取行为信息的方法有现场观察、参与式观察、影随、日志分析、实验室测试、眼动分析等；获取意识信息的方法有深访、焦点小组、问卷调查等；获取潜意识信息的方法有情绪板、隐喻抽取技术、语义差异方法、凯利方格技术和爬梯法等。在实际研究中，要考虑具体项目的特征及所带来的研究难点，在通用方法的基础上进行针对性的优化和改良，以适应特定的研究目标。同时，对几种方法进行组合通常是有必要的，因为任何一类方法，不论是探索行为、意识还是潜意识，都只能了解到用户的一个侧面、一个剪影，综合性的方法可以保证获取的全面性，在此基础上的提炼和转化也才更有意义。

 

有关“提炼”的元思考

   

在通常的用研方法讨论中，大约有15%的方法是针对“提炼”阶段的，比如编码技术、亲和图、人物角色、Indi Young的心智模型方法乃至各种挖掘数据现象的统计方法等。但是与“获取”阶段相比，“提炼”的方法探索还远不够充分和成熟。在用户研究的实践中，很有必要不断地摸索，对提炼方法进行创新和优化。

 

不过不论具体采用何种提炼方法，有一些共通的步骤可循，我归纳为整理、探索和求证三个环节。整理就是对获取的用户数据进行筛选、排序和组织，目的是排除一些数据杂音也方便下一环节的工作；探索就是深挖数据背后的深层含义，对数据现象进行各种尝试性的挖掘和理解，发现各种可能性，最后删选出若干个高可能性的观点假设；求证就是对于上一环节发现的数据现象，进一步加以论证，证明其是真实和有效的，在这一环节中，不必拘泥于当前研究的数据，也可以结合其它的信息来源（如各种公开的研究报告），用综合证据来降低错误结论的风险。之所以要把“探索”和“求证”分开来讲，是因为很多时候，我们往往会被一些过于主观性的意见所主导，急于求证一些假设，却忽略了去探索更多的可能性，去发现更多原来没有意识到的东西。

 

目前很多研究员在“提炼”阶段遇到的困境是，由于缺少系统性的对提炼方法的探索，所以误认为只存在“人物角色”这一种提炼方法（或者说提炼角度），不论什么研究，不去考察研究的差异性目的和特征，就不假思索地去搞人物角色，结果削足适履、南辕北辙。

 

有关“转化”的元思考

    

与前两个阶段相比，转化阶段对研究员的考验是最大的。对于如何“转化”的方法讨论，在业界也是最稀缺的，大概只有5%的方法是关于“转化”的，比如头脑风暴。但是即便是头脑风暴本质上也没有告诉我们“转化”到底是如何进行的。因此对于转化方法的探索是一个重要和迫切的课题。

 

就我目前有限的认识来说，要做好转化，首先要突破“用户研究员”的自我身份设定，要去努力分析和理解具体的产品，要有深刻和系统的产品思考。若不如此，研究员就可能经常会提出一些让产品方面觉得是比较“幼稚”、“可笑”的产品建议。因为在“创意”和“有价值的创意”之间，往往还隔着几条街的距离，产生创意并不难，难的是如何在具体产品的整体设定这个约束下，提出最符合现实情况、最可执行、最有效果、最少风险、最没有副作用的创意。

 

另外在这个问题上，还有一种常见的观点，就是“转化”应由产品经理或设计师来做，用研只要搞好调研就可以了。诚然，产品经理和设计师当然要根据用研的结论去做转化，去做产品创新和改进，但是这不意味着用研就不需要触及这一工作。因为信息在不同头脑间传递的过程中不可避免地存在损耗和失真，产品经理和设计师理解到的用研报告可能只是研究员的经验系统的一个小的子集，而作为对用户理解最为深刻的用户研究员，有责任有义务把这种理解转化为产品建议，将研究发现 “落地”，也惟有如此，才能体现用户研究的最终价值。

 

“变奏三部曲”：转化、获取、提炼

  

如果顺利地实施了获取、提炼、转化这三个阶段，正常情况下我们能得到一些对产品创新或设计有价值的东西。但是这个三部曲流程只能促成“由用户驱动的产品创新”这一种创新方式，而在现实情况下，很多有价值的甚至伟大的创新，并不一定是通过用户研究发现的，而可能是由技术突破引发的，也可能是出于某个产品经理或设计师的思考和洞察，也可能是任何人的灵光一现。那么对于这些形式的创新，就不关用户研究什么事了吗？当然不是。任何一种形式的创新，只要它是要推向市场的，就必然要接受用户的检验，因此用户研究应该对这些创新进行事前评估。

 

那么如何评估呢？常见的有两类方法，我称为“30分方法”和“60分方法”：

 

 

所谓“30分方法”就是问用户“我们未来的这款产品将会有××功能，请问这个功能你想不想要呢？”在以前的文章中我说过，用户无法对一个想象中的功能做出正确、稳定的判断，用这种方法得到的调研结果可能会和产品正式面市以后得到的用户反馈相差很远。所以这个方法只能拿30分。

 

所谓“60分方法”就是：画出概念产品的低保真甚至高保真原型，给用户看，让其做出评价。视觉化的好处是让用户对这个产品有更直观地认识和理解，因而得出的反馈离现实的偏差就会大大减少，但是原型中的产品终究仍是一种想象，所以这个方法只能拿60分。

 

除此之外，我认为还有一种“90分方法”。就是把这个创新概念进行“倒推”，基于该概念去反过来设想它最可能适用的现实中的用户使用场景（如果是还不存在的未来性场景，就去梳理跟该未来场景有紧密关联的现实场景），然后研究员可以再去根据这些场景做缜密的用户研究，去发现用户在这些场景中是否存在这样或那样的痛点或需求，而这些痛点或需求是否正是可以用目前的创新概念加以解决，并且这些场景是否具有足够的普遍性和典型性。以上过程的第一步，就是把产品创新概念转化为旨在探索用户现有经验（而非用户想象）的研究课题，然后对这一课题进行系统分析和探索。因此我把这一过程称为用户研究的“变奏三部曲”：转化、获取、提炼。而上述的“30分方法”和“60分方法”的问题就在于：忽略了在产品特征体系和用户心理体系之间存在一个永恒的gap，此间需要一个“转译”的过程，即进行必要的转化，而不能直接进行“获取”工作。

 

应用“变奏三部曲”，就可以对组织内各种产品创新和改进的想法进行严谨的验证和评估工作，这就可以大大减少创新失败的风险。

 

用户研究：无尽的探索

   

用户研究是产品创新体系中至为关键的一环，是产品创新的源泉和保障，在这个意义上说，用户研究从业领域的整体水平也影响到了最终能否把我国这个“山寨大国”升级为一个“创新大国”。今天这篇文章把长期萦绕在我脑海里的思索进行了梳理，分享给大家，是希望抛砖引玉，引发一些讨论和共鸣，尤其希望对于“如何在战略层面上思考和完善用户研究”这个问题，能引发更多人的思考和探索。

 

我深深地体会到用户研究是一项艰难的工作：它求解未知，探索可能，它在厚重的迷雾中穿行，在嘈杂的噪声中倾听；它的左边是人性，右边是物性，它是桥梁，是索道，是酶；它承载了很多期望和梦想，也面临太多无法破解的迷局……用户研究的探索永无止境，上路吧。

 

注：本文为小博《用户研究经验谈》系列文章的第五篇，前四篇见1、2、3、4，本系列未完待续。

今天学习白鸦的微博时看到一段话，颇有共鸣：“下午又被问道：你这个产品的用户年龄主要集中在多少？ 我又没具体回答上来。因为真的不关心，我只知道在大网购人群里面就行，相对于年龄这样的人口属性我更关注用户的行为属性，比如他网购的被动和主动比例、是不是喜欢比较、平均消费额、消费类目、上网时间、上不上微博”。恰巧前几天看到Shimu的博客上也在讨论这一问题，谈及了对一些流行的用户分类方法的质疑，加之在我的工作中也经常遇到一些同事对用户分类带有流行的误解，于是觉得很有必要把这个问题瓣开来细细分析一番，希望能对纠正某些教条主义和想当然有所帮助。

 

在用户研究中有一种典型的教条是：用户分类是理解用户的前提，没有用户分类就等于没有用户研究。这其实是把用户研究的目的和本质理解错了。其实用户研究根本没有能力去把“用户”本身研究清楚，这是个impossible mission。因为用户是“人”，人作为一个物种，整体上看是一个异常复杂的系统，而具体到每一个个体，又是千差万别，“世界上没有两片相同的叶子”，所以科学心理学一百多年来围绕人去做研究，到现在还没有研究出一个完整的体系。更何况在企业中一个小小的项目，你说你能把用户的个性脾气、行事风格、喜怒哀乐研究清楚吗？不可能的事。凡是认为能把人这么容易研究清楚的，要么就是忽悠要么就是蠢蛋。

 

那么用户研究是干嘛用的呢？用户研究只能在“用户”这个大范围下划定一小块去做研究，就是在西瓜上切个三角，尝一下，吃进去。当然这个三角的部位可不是随便切的，而是要选准对产品设计最有直接关联的那部分下手——就是用户与目标产品的交互行为和背后的心理过程（注：此处的“交互”不是狭义的专指使用行为的交互，而是指用户与产品的所有接触点touch-points上发生的交互作用）。所以很多人对UCD的理解有偏差，犯了望文生义的错误，以为以用户为中心就是要把用户研究清楚，大谬矣，正确的理解是，是要去研究用户和产品的交互过程。别忘了，UCD方法是在人机交互学（Human Computer Interaction）和人因学（Human Factors）等学科的发展过程中孕育的，而这些学科的核心方法之一是任务分析。所以几年前，唐·诺曼就专门写了篇文章，正本清源，呼吁要回到以”活动为中心的设计”，就是这个道理。当然，我们今天看任务分析，不要狭隘化理解，用户研究并不是狭窄到只去研究任务行为本身，而是要包括两个重要的扩展：1）研究对象不只是交互行为本身，还包括与该交互有直接或间接关联的其它行为；2）不只是研究行为，更要研究用户对产品的体验、态度、需求及其背后的文化心理因素。

 

好了再回过头来看用户分类。所有的方法和手段都应该为目标服务。用户分类是否必要要看它是否总是对我们的用户研究的目标有益。答案是，未必。因为在很多情况下，置于一个特定的任务场景中，用户面对一个特定的产品，其行为表现不会表现出本质的差异。如何理解这个问题呢？先要搞清楚，“行为”是如何产生的？人的任何一种行为都是数十种内因、外因共同作用的结果。而在不同的场景下，虽然影响因素的种类仍旧那么多，但是各个因素的影响权重会发生改变。在用户与特定的产品的交互过程中，可能这个产品的本身特征对用户形成的约束成了最主要的影响用户行为的因素，而不是用户本身的一些特性，如性别、年龄或者性格。而又由于特定产品的特征是唯一的，所以就造成了有不同内在特征的人在对同一产品上的行为可能是近似的。此时用户研究的价值就在于观察和发现用户是如何对产品的这些约束性因素进行反应的，而不是再去隔靴搔痒研究怎样把人进行分类。

 

当然，我不是说用户分类一定没有必要。在很多情况下，用户分类也是必须的。判断的标准就是：是否存在这样一种用户分类，在这种分类下，不同类别的用户对特定产品的反应会表现出非常明显的组间差异。道理很简单，举个例子说，性别这种分类维度，可能存在这种情况，在所有玩《愤怒的小鸟》的用户中，不论是男性还是女性，他们的行为表现不存在非常明显的差异，那么就不应该按性别对用户就行分类；但是，也可能存在这样的情况，在所有玩《劲舞团》的用户中，男性和女性的行为有明显的差异，那么就应该用性别作为用户分类维度，先将用户分类，再去分别研究不同类别用户的行为。所以在“用户分类”这件事上，可怕的不是分类本身，而是教条主义和想当然，可怕的是还没搞清楚是否有必要分类，就认为一定要分类，可怕的是还没有搞清楚哪种维度是影响特定行为的最主要因素，就都拿性别、年龄这种通用的人口统计学维度去削足适履、生搬硬套。

 

讲到这里，思路已经基本上理清了。用户分类不是目的，而是手段，目的是把用户与目标产品的交互行为和心理做尽可能真实和准确地描摹和提炼。不论是分还是不分，不论是采用人口统计学维度还是动机、性格等心理维度，都应该在分析具体研究任务的基础上，通过必要的预研究来进行确定，所以没有一成不变的分类模式。但是，目前某些现实中存在的做法是，大张旗鼓地搞用户分类，搞Persona，搞玩了就以为用户研究大功告成，但是又抱怨用研报告得不到实际重视。问题就是出在对用户分类的种种迷信上，如果用户分类脱离具体的产品和场景，搞空对空，不落脚到对交互行为和心理的深入洞察，怎么可能对产品设计和创新产生实际的贡献呢？

 

用户分类维度的选取是一项非常复杂和需要谨慎为之的工作。正确的维度选择是成功的用户分类的前提，如果一开始维度都选错了（比如由于“想当然”），那么用户分类肯定是无效的，甚至产生反效果。其实任何一种人群区分维度，对交互行为和心理的影响肯定是存在的，问题的关键在于这种影响是否大到足以不得不单独拿出来给用户进行分类的程度。一种流行的教条是，套用市场研究中的传统做法，不论是针对什么产品，都把性别、年龄、职业等作为关键维度。但其实在用户研究中，人口统计学维度很多情况下（不是所有情况）是无效的，无效的原因是这些维度是独立于用户与产品交互之外的独立维度，虽然他们肯定会对交互有影响，但这种影响是间接的，而正因为间接，所以这种影响在传递的过程中被减弱，最后可能只会对行为产生不到5%的作用。

 

那么除了人口统计学维度之外，还有哪些维度可以列为备选名单之中呢？常见的维度有用户的使用动机、用户的使用经验和能力水平、用户的个性特征（如根据大五人格理论进行评估）、用户的生活方式和价值观（如通过VALS量表来评估）、用户所在的组织和地区的文化特征（可基于霍夫斯坦德的文化模型进行评估）以及用户对新的技术产品的态度（可根据罗杰斯的创新扩散模型将用户分为创新者、早期采用者、早期采用人群、后期采用人群和迟缓者等类型）等。不过，在一些情况下，更有效的维度可能并不是这些通用维度，而是和目标产品或产品所在领域有直接关联的、能反映特定的交互行为特征的维度。

 

既然有这么多备选的维度，那么在接到一个具体的用研任务时，该如何选择恰当的维度呢？这里主要有两种取向：

 

一种是”洞察”取向。这是指研究员根据自己浸淫在目标产品及产品领域中积累的经验和思考，以及通过观察、访谈等定性研究方法了解用户后所发现的影响用户行为的关键维度。这种方法强在深度，所发现的维度可能更加击中本质。

 

另一种是”统计”取向。即通过问卷调查、日志分析等定量研究方法，在定量数据中分析出影响用户行为的关键因素。这些方法科学性较强，也更有说服力，但是所发现的维度可能只是中间层的因素，并不一定是本质性的因素。

 

在实践中，统计取向对组织资源的要求较高，而洞察方法更加高效。所以当资源充足时，建议将洞察方法和统计方法结合使用，先通过洞察方法筛选出最有可能性的备选维度，然后用统计方法进行验证；而当资源限制时，则建议只使用洞察方法。当然洞察方法是否奏效取决于研究员自身的功力，这不仅指对用户研究的思想和方法本身的掌握情况，也指对目标产品及其领域的理解深度，这也就是所谓的“功夫在诗外”。

 

注：本文为小博《用户研究经验谈》系列文章之第四篇，前三篇见1、2、3.

 

知乎上看到有人问：“如果产品经理学习了 UED 的思考方式做产品设计，那就不需要交互设计师这个职位了吗？”

 

这个问题的潜台词是：只要学习了UED的思考方式，就能做好交互设计了。大谬矣！

 

这让我想到了一个很热门又很含糊的词：“专业人士”。如何才能算专业人士？如何才能在一个专业的领域里做好专业的事情？

 

我自己的看法是，要成为某个领域的“专业人士”，必须至少同时满足以下三个条件：

 

一、参悟本领域的本质和核心知识

 

“专业”的要领首先在于深度，然后才是广度。所谓深度，就是要抓住本质。而抓住本质的前提是：不要被那些浮在面上的东西、细枝末节的东西牵走注意力，而是要有主动地意识去探究现象背后的实质。

 

比如现在信息图表（infographics）很流行，很多人喜欢看只是因为它们漂亮。殊不知，信息图表的本质是利用人们视觉认知加工的高效性特征，帮助人们整体地、快速地理解和整合大量的信息和数据，以帮助作出合理的决策。如果一味为了漂亮而加上过多华而不实的修饰，反而会干扰对数据的读取，违反了信息可视化中的第一定律：Edward Tufte大师提出的数据笔墨比率原则。事实上，现在国外的一些信息图表良莠不齐，低劣之作比比皆是。

另外讲到本质，我必须引用刘未鹏的那句话：“学习一门知识，必须问自己三个问题：（1） 它的本质是什么；（2） 它的第一原则是什么；（3.）它的知识结构是怎样的。”

 

二、对本领域方法的灵活应用

 

一些人以为学习了一些基本方法就成了专业人士，以为习得方法是成为“专业人士”的捷径。其实不然。对方法的熟谙程度表现在是否能根据任务的目的、任务的限制等具体情况灵活选择出最优的方法或者方法组合，甚至在没有最优方法的情况下改进现有方法，实现方法的创新。

 

而很多情况下人们在运用方法时，总是抱着一些教条思维，一些机械论的想法。比如在用户研究领域，Persona流行，就以为Persona是最佳方法，一窝蜂搞Persona；日志分析流行，就一窝蜂搞日志分析。其实没有一种方法是完美的，要认识每种方法的适用范围，对其长处和限制要有清晰的认识。更进一步，每一种方法都有它的核心本质，深究方法的本质是用好方法的前提。

 

更重要的是，所谓方法，其实有两个层次：一是工具方法，即实现某件事情的具体手段；二是思维方法，就是分析具体任务、设计解决方案的思维策略和能力。通常人们只注重前者，而忽略了对后者的修炼。所谓思维方法，具体地说，在用户研究中，一种很关键的思维方法是“转化（transformation）”，就是把用户的需求和行为特征转化为产品的创新点、产品要求和属性限制，这个转化过程很见功力，另外必须要磨练的思维方法就是归纳思考和演绎思考的融合和迭代；在产品创新设计中，一种很关键的思维方法是思维大师爱德华·德·波诺提出的“横向思考”，以发现与众不同的解决方案；在交互设计中，严谨的逻辑思维和严密的穷举思维是不可或缺的；而在表现层的设计中，则要善于发现不同体验之间的关联。

 

三、建立起自己的案例库

 

光有理论和方法还不行，还需要一个案例库，或称为素材库，或称为工具箱，以装下该领域内的大量常见问题及其解决方法。这个要求源于目前心理学中对人脑的认识：人的大脑是经验性的，不是演绎性的、逻辑性的。而经验的表现形式就是“模式（Pattern）”。人脑的智力处理方式就是模式识别：将当前遇到的问题的特征与已有的模式库中的模式进行（模糊）匹配，一旦匹配成功，就按照模式库中该模式的已有解决方案加以应对。建立起专业领域的案例库，就是给大脑建立某个类别的模式库，帮助大脑对各种常见的专业问题进行快速匹配、快速应对。由于人的实时认知资源是有限的，所以拥有模式库的好处是，人们对常见问题进行快速应对后就可以节约下认知资源去对付那些无法匹配到的各种疑难杂症、意外和例外。

 

建立经验库的要求意味着要成为专业人士必须要有充分的“积累”。并且这个积累不是用耗费的时间、案例的个数来衡量的。因为只有深度加工的案例和素材才能进入大脑的模式库，被快速调用。这也意味着借用别人积累的经验库是无效的，必须自己一点一滴地建立起来。

 

以上三点只能算是“专业人士”的必要条件，而非充分条件。由于我自己还没有修炼成一名专业人士，所以我不知道成为“专业人士”的充分条件是什么，我只是知道，少了以上三样的任何一样，都成为不了“专业人士”。

 

再分析本文开始知乎的那个问题：学习了×××的思考方式，并不意味着你掌握了×××的本质（因为只是“学习”而不是“参悟”），不意味着你能灵活应用×××的方法，更不意味着你积累了属于你自己的案例库。所以，兄弟姐妹们，慢慢磨砺吧。

 

访谈也需要设计吗？当然。一个用户研究的成败往往在实施前就已经注定了，包括你挑选什么样的用户，以及如何制定详细的研究计划。对于访谈研究来说，设计一份合理、详尽、缜密的访谈提纲至关重要。那么访谈提纲的设计需要注意哪些方面呢？我准备从访谈结构设计和提问方式设计两个方面来谈：

一、访谈结构设计

从最简单的问题开始。不必一开始就切入正题，而是给用户一个适应访谈气氛和放松下来的过程。如果一上来就问比如“请您谈谈某某产品的优点和缺点”或者“请您说说最喜欢某某产品的三个地方”之类的问题，会让受访者一下感觉入了考场一般，倒吸几口凉气，甚至有可能产生立即逃离现场的冲动。因此不妨先抛几个轻松易答的问题给用户（比如“您平时喜欢在网上看些什么东西？”），我称之为“铺垫性问题”。不过，铺垫性问题2～3个就够了，不要拖得太长，之后就可以问重要问题了，因为在访谈的前期，受访者的兴趣度和思维活跃度都处于较高的水平，千万不要把他们的好状态浪费在太多无关痛痒的问题上。

从高开放性问题慢慢收敛。前期主打高开放性问题的原因是，给受访者充分的空间来介绍个人的经历和感受，就他感兴趣的部分展开话题；而不是一开始就让受访者回答某些局部或者细节性的问题，若是这样的话，研究者就很难获得受访者完整的真实信息，尤其是有关他个人的兴趣点和关注点。这方面的顾虑有点类似于传播学当中关于“议程设置（Agenda setting）”的洞见：如果由传播者（研究者）包揽决定应该关注哪些议题，那么受众（受访者）的聚焦点就可能被这种议程的设置而引导，偏离内心原本的对有关事务重要性的看法以及整体的观念。

控制问题的数量。有一次访谈研究中，我最初的访谈提纲罗列了七、八十个问题，起初还没发现有什么不妥，但在试访时却发现根本没有可能把所有的问题问完，大概当我问到三十个左右的问题时（此时已过去1个小时10分钟左右），受访者的神情里流露出了疲倦和不耐烦，我知道应该到此为止了，可是此时还有一些很重要的方面没有涉及。之后我重新审视了访谈提纲，发现问题的数量确实太多了，尤其是存在不少在不同措辞下重复提问的情况，还有些问题根本没有问的必要。再仔细想想，为什么一开始会列了这么多的问题呢？可能主要是两方面的原因：

1）没能从本质的高度去审视该项研究，没有想清楚我这个研究到底要得到什么东西，这其中又有哪些是最核心的部分，而只是把产品经理、设计师等各方需求汇总、罗列，加上一串问号，就成了访谈提纲；

2）没能预先设想受访者的可能感受，即他们的“受访体验”。之后我意识到，受访者愿意来参加研究并不意味着研究者可以随心所欲地把各种研究需求的压力施加到他们身上，如果不去仔细预想访谈过程中用户的各种反应，那么访谈的实施过程可能就无法顺利进行，最后访谈数据的可信度也将大打折扣。

准备问题模块。访谈提纲也可以采用模块化的设计思路，在遇到特定的用户时调用针对性的问题模块。假设我要对某SNS网站的用户做访谈，首先我会通过用户招募问卷筛选出受访用户，然后根据问卷的结果我将在访谈前识别出用户在使用特点上的一些差异：例如有些用户经常在该SNS网站上分享自己的照片，有些用户乐衷于转贴网络文章，有些用户玩过十多种社交游戏。那么针对第一种用户我就会调用“照片分享问题模块”（可能由5～6个问题构成），对于第二种用户我就会调用“文章分享问题模块”，对于第三种用户我就会调用“社交游戏问题模块”。也就是说，每名用户的访谈提纲既有共通的成分，又在某种程度上是定制的。这样做就能使访谈更加有的放矢，既减少了无效问题、节约了时间，又能使用户始终对访谈过程保持一定的兴趣度。

 

二、提问方式设计

基于用户现有的经验提问。这一点在本系列的第一篇文章中就提到了，我可能比较固执，坚持认为用户对想象的、未知的以及各种不够熟悉的事物的判断是不可靠的，包括各种期望、建议和设想，比较可以信赖的是用户的经验本身，如果我们能让用户真实、自然地把自己的经验陈述出来，访谈就算取得80%的成功了。剩下的20%就是，与用户共同发现、探索其行为背后的心理动因，说是“共同发现、探索”是因为用户绝大多数的行为并非是深思熟虑的，甚至很可能是无意识的，他们很可能从来想过为什么要这么做，而研究员则可以引导用户去思考这些问题。

在问题的明确性和开放性之间找到平衡。有时候，当我们过于考虑提问的开放性、避免引导用户时，可能会走向另一个极端：让用户不知道这个问题到底要问什么、应该如何回答。比如：“您觉得您的手机怎么样？” “请谈谈您对社交网站的看法” “您怎么看待QQ？”。当一个问题过于模糊时，回答者最常见的应对方式就是同样给出模糊的回答，这些回答通常无法传递有效的信息，比如：“我觉得很好啊” “我觉得很OK啊” “感觉还不错”。另一个比较严重的后果是，受访者可能会怀疑研究者是否连想研究啥都没想好就在这里浪费自己的时间，从而降低对研究者的信任感。

避免排比式提问。人的大脑喜欢新鲜和变化。换位思考一下，设想如果坐在你面前的用户研究员一直用同一种句式向你进行排山倒海式地提问——“你使用智能手机的频率是多少？通常在哪些情景下使用？”“你使用平板电脑的频率是多少？通常在哪些情景下使用？”“你上社交网站的频率是多少？通常在哪些情景下使用？”——你会不会崩溃呢？所以，即便我们所需提的很多问题确实具有某些“家族相似性”，那么拜托，想办法重新组织句式，变换提问的方式，使受访者觉得不是那么枯燥和单调，也使其更有耐心和兴趣完成整个访谈。

适时使用Laddering方法。Laddering方法可译为“爬梯法”，也类似于"5WHY"法。这是一种“打破砂锅问到底”的方法，提倡在访谈时对用户的初步回答反复追问“为什么”，引导用户从表面的行为开始思索，清理出行为背后的动机、需求乃至价值和文化观念。爬梯法最早应用于有关“手段目标链模型（The Means-End Chain Model）”的研究中，该模型是理解消费者行为的重要思维工具，在消费者行为学研究中具有深远的影响。在用户研究中使用爬梯法的直接好处是避免研究流于表层、增加对用户心理的深层次理解。但是这种方法不能滥用，追问太多的话可能会造成用户的反感和耐烦，研究者要善于判断，在最重要和关键的问题上设计追问环节，同时也应技巧性地变换提问的措辞，减少过程的枯燥性。