由谭 浩发布于研究, tags: 沟通, 用户研究, 设计研究
研究这个词很深,在科学领域,研究就是发现世界规律、认识世界的手段。不过,在各种设计领域,设计研究和用户研究的作用就显得非常具有目标性和确定性。也就是说,研究是为了某个设计服务的。这就是所谓的“Research for Design”。在大多数情况下,设计研究和用户研究的作用不外乎3个:发现设计机会点、协助设计过程、发现设计问题并评估设计的质量。
在工业界的实践中,设计研究和用户研究还扮演了一个重要的角色:沟通。也就是说,通过设计研究和用户研究使开发团队乃至整个公司在设计问题上达成一致。这样的例子很多。 详细 »
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由谭 浩发布于感悟, 技术, 研究, tags: 人工生命, 创新, 设计研究
今天,《科学》杂志发布了美国科学家Craig Venter博士的最新的研究成果:世界上第一个具有人工的活细胞。科学家构建了一个细菌的基因软件(bacterium’s “genetic software”),并将其移植到了一个细胞中。这是人类第一次在一个综合的层面产生具有自组织、自学习和自进化功能的人造生命。
对于创新的研究,很像对于生命的研究。个体的不确定性和总体的一致性是这两个领域的重大特点。设计和创新的要义在于其综合特征。 详细 »
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由谭 浩发布于未分类, 理论, 用户, 研究, 设计, tags: 专家, 聚集智慧, 草根
草根创新(Grassroots Ideation)是交互设计的热门话题。草根创新的基本意义在于广泛利用用户参与到产品设计、创新和开发中,将用户智慧集中起来,所以也叫做聚集智慧(collective wisdom)。草根创新之所以如此热门,在于现有的产品的复杂性增加,开发周期也非常快,如果完全按照以前的专业人士采用用户研究的方法去开发,成本高而且周期长。
草根本身对设计师提出了重大的挑战,对设计教育提出了重大挑战。一个显然的质疑在于:“如果草根都可以创新的话,那设计师的专业技能何在?”但是,从一个更大广阔的范围来看, 详细 »
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由谭 浩发布于用户, 研究, tags: Probe, 探查, 用户
探查(Probe)是用户研究中最常用的方法之一,其主要目的是深入对用户进行询问,以挖掘其深层次问题的回答。通常情况下,探查和访谈是紧密结合在一起的。对于初学者而言,探查方法的使用通常具有一定的困难,很多人觉得自己很难深入去询问用户。就我的经验,这里有几个方面的提问方式,可以协助研究者进行探查。
第一个简单的办法就是要求用户按照操作顺序一步一步进行说明,如“请你依次说一下你是如何在淘宝买到一个商品的?”通常情况下,我们会反复使用这样的话“下一步怎么样?”来引导用户完成叙述。
第二个办法是要求用户举一个例子,比如“你能告诉我你最近一次使用搜索引擎的 详细 »
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由谭 浩发布于感悟, 用户, 研究, 设计, tags: 用户体验, 程序员
最近《程序员》杂志开设了“用户体验”专栏,专门介绍用户体验的一些话题。受其邀请,我写了一篇《用户体验的艺术》,并发表在2009年第8期的杂志上。近日,有几位读者给我发来邮件,对其中的两个问题进行探讨。在这里分别解释如下:
第一,关于用户体验的定位,文中提到,用户体验还扮演着教育者的角色。有朋友询问,在企业究竟做实事还是做教育更加能够产生更好的效果。我觉得,实事为本,教育先行。做好用户体验技术取得几个产品的成功是前提,在此基础上,通过在企业内部进行教育,从而达到提升企业用户体验理念的作用,为企业创造效益。
第二是如何把研究成果运用于设计。其实这是富有挑战的问题。记得Nokia研究中心的Wang Xia老师曾经说过,设计和研究的鸿沟就好象这最后一条缝隙,就是很难弥合起来。正如我在文中说的那样:“研究的过程中同时并行进行设计,把设计和研究整合在一个过程和流程中。”这里的做法就是并行进行,不是一定要有先后或者一定要把设计和研究分开。设计的过程是研究,研究的过程也是设计。
由于涉及到版权的问题,不能将原文发在这里,大家可以去看看杂志吧。呵呵。
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昨晚,看央视晚间新闻,一条新闻吸引了我:新的中国成年人人体尺寸已经已经由中国标准化研究院测量完成。这是一个非常有意义的事情。现有的中国成年人人体尺寸是1987年测量的GB10000-1988。已经过去近25年了,很多数据在应用上显然存在一些问题。这次的测量完成,可以说非常关键和及时。
这次测量有几个值得注意的地方:
第一,这次的人体测量的取样是按照自然区进行的,包括东北华北区、长江中下游区、长江中游区、中西部区、两广福建区、云贵川区等全国6大自然区。
第二,测量方法采用的是三位扫描的方法,而不是传统的马丁测量仪进行测量。
第三,有些测量数据似乎很能说明尺寸的变化。如中国标准化研究院副研究员张欣说的那样,从成年人来看,身高有2cm增长,胸围有5cm增长;未成年人身高有六厘米增长,胸围有五厘米增长。
这些数据我不知道是不是作为新的国家标准使用,还是为全国性大规模的人体尺寸测量调查工作做好必要的准备。但是,不管怎么样,更新GB10000-1988已经是一个必然和必要。
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由谭 浩发布于用户, 研究, tags: 内容分析, 文案, 用户研究
一段时间以来,文案和内容逐步成为了用户研究和设计研究的一个热门话题。以前的用户研究很少关注网站文案和内容的相关问题,很多时候,内容和文案更多属于运营、翻译等部门的工作。但是,随着用户研究的逐步深入,文字的问题逐步成为了一个影响用户体验的核心问题所在。一个图标设计是否和真实意义一致是一个层面的问题,而如何正确对其真实意义——即文案进行表述,似乎更能影响用户。另外,通过内容的分析,可以更好了解产品本身,对用户研究具有重大的意义。因此,就用户研究来说,内容分析和文案分析对用户研究关键的作用。
正如前面提到的,内容和文案在企业里已经有相关人员进行工作,那用户研究如何介入较好呢? 详细 »
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8月9日,到达北京,在九华山庄参加第十七届国际人类工效学大会(IEA2009)。这是人机工程领域最高级别的会议,创办于上个世纪50年代,每3年举行一次。今年在北京召开。注册顺利完成,领到了中国人类工效学协会的会员证。2004年就加入了,会员证到今天才拿到。在会议秘书处了解到,参加本次会议的代表有近2000人,其中中国内地代表500多人,国际代表1400多人,来自60多个国家和地区。晚上是欢迎晚宴。
8月10日上午,会议开幕式。人机工程领域牛人纷纷登场。IEA主席CAPLE David、技术委员会成员等都上台发言。会场气氛还是相当不错,轻松,不像有的会议那样过于严肃。Keynotes阶段没有参加,与两位巴西的代表聊了会。2012年的会议将在巴西召开了,感觉巴西的这个领域也发展得不错。中午吃饭的时候,同桌的是我准备发言的Affective Design的Chair,来自新加坡南洋理工大学的Martin Helander和中科院心理所的张侃教授聊了一会,讲到了汶川地震后的心理帮助问题,颇受启发。
8月10日下午,分论坛发言。我属于Affective Design方向,下午会场人数有50余人,包括Martin Helander等。分论坛主持是来自菲律宾的Rosemary Seva。由于浙江大学的徐江博士因急事临时取消,这个部分有4人发言,主要来自亚洲国家的居多。Affective Design以及密切相关的Kansei Engineering主要还是在亚洲的影响力较高。我的论文《Build the User Emotional Genetic Model to Generate New Form in Automobile Concept Design》算是这个领域比较新和前沿的话题,引起了较大的兴趣。Q&A持续了20多分钟。幸好是最后一个发言,还好。我发现,很多研究全球似乎都有同步性。在会后,我和几位来自新加坡和日本的同行进行了交流。收获颇大。
就这些了。照片在Xavier的Sony相机里。所有接口均不兼容,只有过段时间才有照片放上了。
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情境感知(Context Awareness)技术源于所谓普适计算(ubiquitous computing)的研究,最早由Schilit于1994年提出。情境感知简单说就是通过传感器及其相关的技术使计算机设备能够“感知”到当前的情境。众所周知,用户研究和用户体验设计的一个难点在于了解用户使用产品的情境和环境。现在流行的做法是通过实地研究去了解用户情境,这种做法最大的一个问题在于成本过高,且样本量一般不大,如果要获取大样本的数据会耗费大量资源。情境感知计算的应用可以通过传感器获得关于用户所处环境的相关信息,从而进一步了解用户的行为动机等,特别对于移动互联网产品而言,手机的传感器技术对其用户研究具有重大意义。
同时,情境感知技术的对于用户体验设计一个更加重要的方向是所谓的“主动服务设计”,即计算机(特别是可移动计算机)可以通过情境感知,自适应地改变,特别在用户界面的改变,为用户提供推送式服务。比如, 详细 »
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数据可视化是当前的一个热点问题,特别在交互设计领域,如何把数据——特别是大规模的数据进行可视化就成为了一个非常热门的问题。对于设计专业的人员而言,数据可视化的最大挑战在于对数据的理解。和传统的设计对需求的理解有所不同,数据的理解难度可能会加大。因为,数据本身可能带有比较强的专业性、领域性和研究性。而设计专业的最大优势在于可视化表现这一部分,因此,采用什么表示方式,可能是数据可视化的一个重点。
数字可视化这个领域里,将科学数据和信息进行可视化是两个重大的方向。科学数据的可视化是将科学数据用图表等方式进行表现,信息可视化则是将非数字信息进行可视化。前者更多见于互联网行业,其主要目的是把可视化信息作为一种沟通工具;后者则是一种重要的数据挖掘和设计技术,例如把核磁共振的图谱可视化就是典型的例子,这个已经属于科学研究范畴。
就数据可视化而言,最大的难点在于如何在可视化中表达出数据的某种上下文(context)关系,而正是这种关系的表达,可以使表达过的信息和知识具有更好的可理解性。特别是在数据量很大的情况下,如何表达?一个常见的关系表达就是社会化网络的关系。这已经是这个领域的一个热点话题了。
至于如何进行数据可视化,有机会我会和大家一起探讨。
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