最近，有一些朋友通过我的博客了解到我离开Google回到湖南大学任教，再加上赶巧Doug Bowman也离开了Google，因此，大家有一些疑虑，给我发来邮件询问个中缘由。昨天，在北京参加清华大学国际设计论坛，也提及这个问题。这里写一点东西，也算是对自己这近3年时间的一个交代。这三年的时间，我2006年从湖南大学博士毕业以后，加入阿里巴巴，在2008年加入Google，2009年2月又回到湖南大学。在学校的朋友觉得我出去了又回来，耽误了2年评职称啊什么的，很不值得；在企业界的朋友觉得我从一个全球性的公司回到一个国内的高校，无论是收入、平台还是社会关系都下降很多，很不理解。其实，很多貌似不合理的东西却表现出必然的合理性。下面我就逐步谢谢这三年的心理的历程。

首先是当时为什么没有直接留在学校，而选择了阿里巴巴？去企业工作一段时间一直是我的理想。不过当时，我也确实犹豫过是否应该留在学校，因为自己曾经答应过导师会优先选择学校。但是，对理想的追求让我最后选择了企业。因为在那里，自己可以学习到很多学校里学不到的东西，而且可以快速地做几个自己的设计作品。这些在阿里巴巴都做到了。阿里巴巴是一个非常优秀的公司，切合于中国实践的企业文化给我留下深刻印象。在阿里巴巴，公司给了我非常宽松的环境，让我自由发挥自己的特长。在阿里巴巴期间，是我从学生向职业转变的重要时期。这不是一个容易的过程，中间有不少的失败教训。不过我非常感谢我在阿里的各位老板和同事，他们对我很宽容。即使出现挫折，更多给我的是鼓励而不是指责。阿里的日子，充实而开心。

其次是为什么要去Google。其实这是在事业上向更高目标努力的一种典型表现。在阿里巴巴，我做得还算可以，虽然没有非常突出的成就，但是也是把用户研究的思想带到了这个公司，并成为其一个重要战略方向。然而，当有一个Google的机会摆在自己面前的时候，我心动了。毕竟是全球顶级的互联网公司，这样的诱惑应该很难抵御。我还是选择了离开，去更大的舞台追逐自己的梦想。在这个事情上，我自己感觉还是挺对不起阿里巴巴这个团队，对不起我的老板和同事。因为我的离去，给他们带来了较大的影响。我期望，以后能够通过自己的努力，为阿里巴巴多做一些事情，弥补自己离去带来的影响。

最后一个问题，也是大家最关注的问题：为什么从Google回到湖南大学呢？ 详细 »

Google企业理念和哲学的第一条就是：“以用户为中心，其他一切纷至沓来。（Focus on the user and all else will be follow.）” 这充分反映了对用户体验在Google这个技术和大规模数据为驱动力的公司的重要作用和地位。虽然Google有足够强大的企业文化来抗拒各种牺牲用户利益来增加股东价值的诱惑，但是和任何一个组织和企业一样，Google的用户体验设计和研究也会遇到其独特的挑战和机遇，并最终发展出自己设计和研究的特色。在这里，我们以Google用户体验团队在2008年CHI年会上的主题发言为框架，从介绍Google用户体验团队的基本情况出发，逐一介绍Google用户体验设计和研究的几个富有特色的方面。

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今年的11月是来Google后最忙碌的一个月，直到今天才稍微缓过劲来。

11月3日—7日，参加了在北京进行的Google UX Open Office，在这为期一周的活动中，参加了讲座、讨论、Workshop、Offsite，各种活动，非常好玩，而且收获颇多，不论是专业技术还是对管理的认识。这是部分照片。

11月14日，前往TOOO Design参加了一个关于用户研究和设计的研讨会，惊喜地看到了来自Yahoo!、Sohu、Huawei的校友，还有来自各个企业和专业的同行，讨论很热烈，很开心。

11月21日下午，在Dr. Kuai的介绍下，参观了北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室。这里是中国认知神经科学排名第一的实验室，我参观了清醒猴电生理、脑成像（核磁共振）、眼动、脑电、视觉等几个实验室。这里的基础研究和对人类心理和脑科学的探索，确实令我们这些自称做用户研究的人汗颜。

今天，得到一个不好的消息，Lively.com将在今年年底关闭，这距Lively7月发布过了4个半月。根据Google官方博客的解释，Google希望更加集中在其核心的搜索业务上。不过，博客的用户还是可以继续在博客中使用lively，但是只有图片，而且不能在里面聊天和进行家具的改变。

作为Google的一个20%项目，Lively.com还是寄托了包括我在内的很多Google员工的期望，虽然还是在Google Lab里的一个产品，但是大家都希望它成为一个优秀的毕业生，但是这毕竟不是Google的核心业务，特别在这个特殊的时期里。

再见，Lively.com！

大量的实践证明，正式的用户研究并不适应于所有的产品设计和开发的场合。那什么样的时机适合开展用户研究呢？Google以前的用户研究经理、现任Yahoo!搜索和市场的首席科学家的Maria Stone对这个问题进行了阐述。结合Maria Stone的观点，我认为：

用户研究非常适合于：（1）产生新产品的idea；（2）了解用户和产品密切相关的情形，包括情景、行为和动机等；（3）深入的基础性研究；（4）用户的生活形态。

用户研究比较适合于：（1）用户可以操作和描述的多步骤任务；（2）完全不了解用户的情况；（3）非研究人员的参与式研究和设计。

相反地，用户研究不很适合于以下情形：（1）单步用户行为的使用情景；（2）分析和决策一个缺乏交互行为的页面设计；（3）一个通常性行为，用户和设计者不会有差异的行为；（4）证明某个idea或设计用户愿意用。

在设计和研究的实践中，用户研究如何能够更好地融入产品设计和开发的流程是一个十分本质和核心的问题。在不适合的情形贸然开展用户研究，会给产品和研究本身都带来重大的伤害。

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》。

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。

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。