最近，Google发布了一个新的产品——谷歌感冒趋势。该产品的原理是记录一些常用词汇例如”感冒”、”肌肉痛”等的搜索情况来分析可能出现的感冒趋势。在技术和设计上，这款产品可以看作是对谷歌趋势的一种更新的加工和视觉化表现。但是，在研究层面，这个产品充分反映了利用Google本身作为一种研究工具的探讨和可能性。

从研究的本质上看，这是一种典型的相关研究：即把人们的搜索“感冒”等关键词的情况和这些病的流行情况进行相关分析。这样的相关就必然涉及到一个假设：人们感冒多了就会更多地去互联网搜索相关的词汇和办法。从文章的题图可以清楚看出其相关情况。谷歌感冒趋势说明：大规模的数据正在改变过去的一些研究范式，特别是社会学和人类学领域的相关研究，并使得相关研究的信度和效度得到有效提升。

具体内容，请参阅Google全球博客的文章：《How we help track flu trend》。

前几天，在《研究和设计中的全球因素》一文中探讨了关于设计研究全球化的问题。对于跨国的公司和企业而言，这不仅是一个技术问题，更多的是一个管理的问题。如何管理一个全球性的团队是摆在众多设计和研究经理的面前。各个地区团队的一个重大的问题就是只关注本土化而忽略全球化。这是由于技术上的原因造成的。比如，在中国，你要找一个非中国籍人士来进行interview和user study就是一个很困难的事情。况且还有隐私保护等道德和法律上的问题。但更大范围的一个可能的问题在于不同文化和地域差异对于设计和研究者的观念的影响。有的办公室的国际化就明显比其它的要做得更好。跨越并超越地域的影响，一个比较有效的方法就是以一种更加开放的企业文化来进行保障。因此，如何保证关注点、协调性和创造性就成为了研究管理的关键。

以前，我们发愁找不到用户数据或者搜集这样的数据的成本太高。随着互联网技术和即将到来的传感器技术的广泛运用，未来摆在我们面前的问题可能不是数据太少，而是太多。如何分析和处理这些数据就成为了研究者的一个十分重要的课题。记得在和浙江大学的陈硕博士交流的时候他的一个困惑就在于如何处理实地研究所产生的那么大的数据量。这的确是一个难题。如果把这个问题转化一下，我们就会发现，很多时候，我们对数据的分析其实是一个清理垃圾数据的过程。比如一个用户浏览Yahoo!的首页，然后忽然来了一个电话，他出去接了30分钟，然后再回来。这个时候，从一个link到另一个link的时间就变成了30分钟。这显然和用户使用Yahoo!首页的实际情况并不一致。因此，如何分析和处理这些数据是一个很技术层面的问题。

从另一个角度看，研究前期的数据目标设定也是一个极端重要的问题。正如马良s博客里说的那样：“在一个成功的数据挖掘项目中，60％－80％的时间都是集中在商业理解、数据理解、数据准备阶段，而算法和统计分析并不是最关键的。” 如果在前期把这些问题定义清楚，后期的难度和压力就减少了很多。而通常出现误差和问题的地方也就是在这里。

对一个跨国互联网公司而言，本土化已经是一个重要的趋势。但是，如何在本土开展全球性的研究和设计显然是一个巨大的挑战。很多时候，本土的办公室只能获取本土的相关信息，而全球的信息只能得到二手的信息和资料。这是一个非常关键和核心的问题。在这样的情况下，全球的协作就变得非常重要。由于互联网数据本身可以使我们获得大量的用户数据，这些数据在全球范围内进行分析本身就可以发现很多全球的现象。同时，把这些数据和local的很多数据进行比较也会得到很有意思的现象。同时，也是非常重要的一点就是全球的相关人员共同合作，完成相关设计和开发工作。

在具体的设计中，全球因素的考虑显得更加重要。如何尽量通过设计照顾到各种不同的人是一个十分重要的概念和内容。最简单的一个例子就是移动设备。Google的产品要在不同大小的屏幕上、不同型号的手机硬件界面、不同的操作系统等方面都要全面考虑。同时，还要考虑不同的网络连接速度对于产品大小的要求。似乎有一些通用设计的概念，但要做好确实很难。解决80%的问题需要20%的力气，那剩下20%问题的解决也许至少需要80%的力气！

对于一个企业的研究来说，也许我们并不需要那么精确的数据支持。比如对于一个市场机会点而言，我们觉得有60%的把握，可能我们就会去冒险了。特别对于互联网行业而言，即使失败，成本损失也不会有那么巨大。但是，即使如此，我们也不能因为这样而降低了研究的质量和水平。我们宁愿要一个100%的设计研究水平得到60%的把握，而不是60%的设计研究水平得到100%的把握。最近和Google的全球研究经理Patrick Larive的直接接触中深深感到他对于研究的高要求。

企业的研究虽然具有一定的应用性质，但是，如何保证研究的质量是一个很重要的问题——不仅仅是研究者道德的问题。研究允许没有结果；研究允许不支持这个结论。当然，研究者也会受到利益相关方的干扰，但是，如果是因为研究设计的原因造成的误差就是很严重的错误了。

好久没有写什么了，网站的流量也直线下降。

最近一直忙于在北京进行的Google Asia UX Summit的相关工作。最近全球都在缩减开支的情况下（据说今年中国的UPA会议就很冷清），能有这么一次关于设计和研究的Global Summit和Workshop的机会的确很是难得。

同时日常的设计、研究和咨询工作也要进行，今年Google在中国形势不错，因此，近期的20%项目很多，估计是年底了，上的产品会比较多，特别是Gadget发布以后。

另外，大的项目也要推进。来Google后参与开发的用户和设计研究方法也需要总结和归纳一下，写成report和post，准备在Summit和年底汇报。还有论文要写，Google的课程要上，而且大量的文献和资料也在囫囵中。这一忙恐怕要到年底了。

最近，油茶会和ChinaUI等网站转载了韩国KAIST大学工业设计系的Ying Dong和Kun-Pyo Lee两名研究者发表的《A Cross-Cultural Comparative Study of Users’ Perceptions of a Webpage: With a Focus on the Cognitive Styles of Chinese, Koreans and Americans》文章，翻译的标题为《有趣的用户研究：中、美、韩用户眼动比较》。该研究选取了中美韩三国共27名用户按照国家分组进行了眼动测试，得出了几个结论：（1）美国人的眼睛活动开始稳定，并开始将注意力集中在页面的某一处。（2）多数中国人和韩国人都采用0式浏览，而美国人更多是采用5式浏览。也就是说，中韩用户会整体去看一个页面，而多数美国人趋向于从中心向外围浏览。

我认为这个研究，在研究方法、研究过程存在比较大的问题，其研究证据不足以支持研究的结论。首先，眼动仪测试一般需要每组至少30用户，但这个研究仅有9个，而文章中引用所谓可用性的论文支持眼动测试取样的数量，是一种明显的偷换概念的行为。其次，研究的样本选择在文章中没有明确的说明，在程序上，没有满足一篇严肃论文的起码要求。再次，研究的结果没有进行统计分析，因此，很难确认研究结果的信度、效度。第四，在实验设计上，简单地把一个具有政治和社会学概念的国家分类和眼动这样的生理活动联系起来，缺乏支持。

研究的目的是有所发现，得到结论。文章得到了“非常重要”的结论。但是，这样的结论却建立在研究水平连行业的基本标准都没有达到的水平上，这样的研究是完全没有意义的。

说明：题图选自eye tracking的wiki。

一般说来，用户研究——包括实地研究和人类学的研究，也包括log数据——会产生大量的用户数据，这些数据的处理对研究者提出了巨大的挑战。如何高效而准确地进行数据分析是一个非常棘手的问题。同时，为了保证数据的可用、有用，还要考虑分析和研究过程的成本问题。这些问题就成为了一个非常关键和重要的问题。在Google，所有的用户研究都有明确的目标，在进行用户数据收集的时候，非常强调数据指标和研究目标之间的逻辑关系，并形成相关的算法。然后进行的分析就可以快速利用算法进行数据处理了。特别是对于那些难以量化的信息，则采用数据挖掘的技术进行相关的分析。随着技术的发展，用户研究的数据呈现多媒体的特征，对于这部分数据的分析难度也更大。在具体的过程中，为了提高效率，要求研究员在进行数据收集的过程中就开展数据分析工作。这对研究也提出了更高的要求。

数据的应用也是一个难题。研究的结果如何应用是一个值得挑战的地方。如果研究的是一个具体的问题，直接改进即可。但是，如果是探索性的问题，如何进行设计就成为了一个挑战。Google内部会经常有各种形式的Workshop、Hackathon等，聚集公司内部和外部的不同学科和职业背景的专家联合进行，而且有不少是全球不同的office进行，这样既照顾了学科的多样性，也考虑了global audience的理念。另外，Google推崇人人都是设计师的观点。通常一个好的设计都不是设计师单独提出的，而是各学科的人员一起讨论和研究的成果。

用例（Use Case）是软件和计算机行业的工具之一，其作用主要在于通过一系列的关于用户的行为和动作的描述来描述产品的过程特征和属性，很像一个故事。有的工程师在使用用例的时候认为其一个关键问题在于这些用例是如何产生的、用例是否真正可以描述真正的用户的动机、行为和需求。通常情况下，我们一般通过用户访谈、实地研究等方法来获得用户在实际场景中的行为的情况，然后再把这些研究的结果进行分析，进而形成用例。但是，是否还有更加有效和快速的办法吗？特别是在互联网行业高速的节奏的情况下？

其实我们大可不必如此的吹毛求疵。用例很多情况下并不一定来自所谓的用户研究，而是研究者、设计者、工程师和PM的一种vision。用例库是一种常见的管理和搜集用例的方法。每次进行用户研究、和用户接触或者有新的想法的时候就生成一些用例，存储起来，到时候检索使用即可。倒是这些用例究竟可靠性如何是值得研究的地方。当然，验证这些用例的难度会比较大，特别是一些定性的方法，在这个层面上存在着一些困难。Microsoft对此还专门开发了一系列验证和检验的方法。不过，很多情况下，对一个新产品的开发而言，只要60-70%可靠就已经足够了。

在设计研究领域的重要方向就是进行所谓的“趋势”研究，如对于流行色的颜色、未来；流行风格的研究等。据说在服装、运动、汽车、家具等领域很是流行。今年在清华大学的一次研讨会上也有一位来自李宁公司的同行介绍了相关研究。我个人对这个行业我不是很了解，但是，作为一个研究者，特别是设计研究者来说，对未来的预言显得非常重要。在Google，对未来的趋势研究主要来源于其大量的用户的query数据，这些数据可以充分反映出现在的流行趋势。谷歌热榜就是其体现和代表。有句有名的话：“The future started long time ago”。

由于confidential方面的原因，在这里我们且不说Google具体如何进行趋势研究。今天在译言网看到了其翻译的经济人网站的一篇文章就是探讨了从20世纪以来几次大的经济危机如1986年股灾、1997年的亚洲金融危机和2001年互联网泡沫破灭这几个关键时期经济类期刊对于“大萧条 Depression”这个词的使用频率。正如文章插图显示的那样，这一次的频率明显超越了历来的各次，这似乎预测了今年的经济危机已经是不可避免的，而且其深度要比这几次危机来得更加严重。

这个案例虽然不是具体的设计研究项目，但是它从一个侧面反映了趋势研究的一些基本思路和方法。当然，这里就有另外一个问题了，谷歌热榜是否可以作为一种研究工具？我个人觉得是可以的。Google Earth不是早已经成为地理学家的重要工具之一了吗？