【基于AHP-TOPSIS方法的运动健身App用户体验评价探究19000字（论文）】

基于AHP-TOPSIS方法的运动健身App用户体验评价研究目录TOC\o"1-2"\h\z\u1绪论 [25]，对运动健身App的用户体验进行评价。北京比达信息咨询有限公司是国内知名移动互联网第三方数据挖掘和数据研究机构。比达咨询数据显示，2020年6月，在运动健身App中，Keep依旧遥遥领先，活跃用户达2023.9万人，悦动圈排名第二，活跃用户为957.6万人。为验证本文所构建的用户体验评价指标体系的可靠性，本文从比达咨询最新公布的“2020年6月份中国运动健身类APP活跃用户数”排行榜中选取4个运动健身App作为评价对象并编码，评价对象的主要信息见表19。使用问卷星将三级评价指标按照五级李克特量表形式设计调查问卷，问卷见附录E。表19运动健身App评价对象App名称“2020年6月份中国运动健身类APP活跃用户数”中排行活跃用户数（万人）编码Keep12023.9M1悦动圈2957.6M2小米运动3706.3M3咕咚4590.4M4考虑到此次评分需要的专家组成员最好非常熟悉且使用过上述四款App，因此更换了专家组。于2021年5月3日至5月5日邀请了15位具有以上4款运动健身App资深使用经验的用户组成专家组。此专家组成员中有2名高校体育老师、2名普通小学体育老师、3名高校大学生、1名多项兼职工作者、2名自媒体行业从业者、2名制衣行业从业者、1名医院护士、2名体育特长生。这些专家组成员不仅熟练使用过要进行评价研究的4款运动健身App，还曾使用过其他相关App，因此对于包括4款评价对象在内的很多运动健身App都具有资深的使用经验，由此在评价打分上也会相对客观，评价结果具备一定可靠性。2021年5月6日，邀请此专家组在互不交流的情况下填写问卷，随后收集全部调查问卷，取各指标得分的平均数作为最终评价值，得到原始评价矩阵X，见表20。根据表18中的权重及公式(12)构建了权重向量W。对原始评价矩阵X进行正向化和标准化后，得到标准化评价矩阵Z，见表21。根据公式(16)得到了加权标准化评价矩阵Z_，见表22。表20原始评价矩阵数据指标/对象M1M2M3M4A114.804.874.804.73A124.934.874.934.93A134.804.604.534.47A144.934.734.734.73A154.874.934.874.80A215.004.934.934.93A224.734.674.604.60A234.934.934.935.00A244.934.934.934.93A254.734.804.734.73A314.874.874.804.80A324.804.734.804.73A414.934.934.934.93A424.804.804.804.80A514.934.674.534.40A524.934.874.734.73A534.934.804.804.73A614.934.934.934.93B114.934.934.804.80B214.934.934.934.93C114.934.874.874.80C124.874.874.804.80D114.934.874.874.87E114.804.804.804.67E214.874.874.804.80E314.934.734.674.67表21和表22为通过MATLAB程序（附录F）运算得出的结果：表21标准化评价矩阵数据指标/对象M1M2M3M4A110.50000.50730.50000.4927A120.50150.49540.50150.5015A130.52150.49980.49220.4857A140.51560.49470.49470.4947A150.50020.50640.50020.4930A210.50530.49820.49820.4982A220.50860.50210.49460.4946A230.49820.49820.49820.5053A240.50000.50000.50000.5000A250.49810.50550.49810.4981A310.50360.50360.49640.4964A320.50370.49630.50370.4963A410.50000.50000.50000.5000A420.50000.50000.50000.5000A510.53160.50360.48850.4745A520.51190.50560.49110.4911A530.51190.49840.49840.4911A610.50000.50000.50000.5000B110.50660.50660.49330.4933B210.50000.50000.50000.5000C110.50640.50020.50020.4930C120.50360.50360.49640.4964D110.50460.49850.49850.4985E110.50340.50340.50340.4897E210.50360.50360.49640.4964E310.51880.49780.49150.4915表22加权标准化评价矩阵数据指标/对象M1M2M3M4A110.01700.01720.01700.0168A120.02360.02330.02360.0236A130.01250.01200.01180.0117A140.03610.03460.03460.0346A150.00550.00560.00550.0054A210.02630.02590.02590.0259A220.00200.00200.00200.0020A230.01300.01300.01300.0131A240.00650.00650.00650.0065A250.00400.00400.00400.0040A310.00650.00650.00650.0065A320.00650.00650.00650.0065A410.02100.02100.02100.0210A420.00700.00700.00700.0070A510.01010.00960.00930.0090A520.00970.00960.00930.0093A530.00310.00300.00300.0029A610.01750.01750.01750.0175B110.02740.02740.02660.0266B210.00550.00550.00550.0055C110.04200.04150.04150.0409C120.00710.00710.00690.0069D110.11560.11410.11410.1141E110.01160.01160.01160.0113E210.01160.01160.01140.0114E310.05910.05670.05600.0560继续使用MATLAB程序计算得出评价对象与最大值的距离和最小值的距离，并算出得分，见表23。表23TOPSIS分析结果编码App名称正理想解距离负理想解距离未归一化得分归一化后得分评价排序M1Keep0.00030.00430.930.621M2悦动圈0.00330.00150.310.212M3小米运动0.00400.00080.170.123M4咕咚0.00430.00030.070.054将表23所得分析结果与表19对比可得，基于TOPSIS分析得出的评价排序结果与比达咨询公布的“2020年6月份中国运动健身类APP活跃用户数”排行榜中的排序一致，从而验证了本文所构建的运动健身App用户体验评价指标体系具有合理性和可行性。结论1．研究结论良好的用户体验是提高市场竞争力和用户黏性的关键，未来的运动健身类App将更加重视服务和体验，优化其用户体验对于运动健身App自身发展以及国内移动运动健身行业进步具有重要作用。本文从产品用户角度入手，深入研究目前国内的运动健身App，基于HEART模型构建了运动健身App用户体验评价指标体系，并采用了层次分析法确定评价指标权重，再利用TOPSIS法对国内运动健身App进行了实证分析。基于整个研究过程，得出以下结论：（1）构建了以愉悦度、参与度、接受度、留存度、任务完成度为一级指标的运动健身App用户体验评价指标体系。以HEART模型为基础，结合文献研究法、网络调查法以及德尔菲法构建了此运动健身App用户体验评价指标体系，并通过问卷调查，使用SPSS对该指标体系进行了信度分析，验证了其可靠性。（2）根据AHP计算得出了评价指标的权重，分析得出软件开发者应当重点关注运动健身App的资源内容建设、功能服务设计、用户持续使用意愿、自身系统设计。在已进行权重赋值的运动健身App用户体验评价指标体系中，愉悦度A的一级指标权重为0.4495，在一级指标权重中位列第一，即提升用户体验首先需要提升用户的愉悦度；在愉悦度的二级指标中，资源内容A1的二级指标权重为0.4113，位列第一，功能设计A2的二级指标权重为0.2283，位列第二；留存度D所对应的三级指标持续使用意愿强D11的合成权重为0.229，在所有三级指标的合成权重中位列第一；任务完成度E的一级指标权重为0.1594，在一级指标权重中位列第三。（3）基于TOPSIS方法，验证了运动健身App用户体验评价指标体系具有合理性和可行性。研究选取了Keep、悦动圈、小米运动、咕咚作为评价对象进行实证分析；使用TOPSIS方法，计算得出了4个评价对象的最终得分并进行了排序，排序结果与比达咨询公布的排行榜中的排序一致，验证了评价指标体系在评估运动健身App用户体验水平过程中的有效性。2．对策建议依据研究结果提出优化运动健身App的一些具体建议，以期运动健身App能够科学而又长远的发展，为广大用户提供更好的服务和体验。同时为我国体育健身事业以及体育产业的可持续发展服务，推进全民健身事业，改善国民体质。（1）完善资源内容建设资源内容A1中，内容安全可靠A14、内容全面A12的权重分别为0.3777、0.2536，在三级指标中位列前二。具体建议：=1\*GB3①加强内容审核：对在App内发布的文章、视频等内容进行严格的审核，保证其资源内容的安全性和可信性。=2\*GB3②提升资源内容的全面性：当前大部分运动健身App的资源内容主要为在线健身指导视频、课程等，开发者可适当增加线上线下赛事、趣味赛、线上马拉松等一系列活动内容，并增设赛事福利，给用户带来挑战性与满足感。如"Keep"、“咕咚”等排名靠前的运动健身类App的资源内容就包含了赛事、活动推荐等内容。除此之外，还可以像“Keep”一样增设百科知识栏目，在重视训练运动技能的同时，普及与健身相关的一些医药保健知识。通过提升内容全面性，更大程度上满足客户的使用需求，进而提高用户的愉悦度，提升用户体验。（2）加强功能服务设计运动健身App的功能设计方面与用户体验的优劣关联性很强。在用户体验评价指标体系中，二级指标功能设计A2对应的隐私保护A21、社交功能A23、记录功能A24的指标权重在三级指标权重中位列前三，分别为0.5019、0.2512、0.1234。因此，运动健身App开发者可从保护用户隐私、完善社交功能以及记录功能等方面入手，提升其App的功能设计水平，以此让用户收获更好的体验。具体建议：=1\*GB3①完善隐私保护功能：App开发者要时常完善用户隐私保护政策和App内注册用户签约的用户隐私保护条款，并且要严密监督，对恶意泄露隐私的行为追究法律责任。=2\*GB3②社交功能服务：目前很多综合型运动健身App都已经有了社交板块用于广大用户发布动态、进行社交等。但也有很多功能较单一的App没有提供社交功能服务，建议这些App开发者增设此功能，以便提升用户的愉悦度、满意度。同时也建议已有此功能的开发商要及时完善、创新，以便在同质化严重的行业环境中可以脱颖而出，比如尽量减少界面所提供动态的广告数量，适当监控、筛检。=3\*GB3③记录功能服务：有很多运动健身App的数据记录准确性不高。比如“咕咚”记录的数据与实际值就存在偏差。运动健身App的专业性集中体现在其精准的运动数据记录以及对数据进行的分析、反馈。运动健身用户的初始需求也是希望其运动过程中产生的数据可以被精确记录、分析。软件开发商不仅需要提高记录的准确性、运动轨迹的规范性，还需要完善软件与手机系统及外接设备的兼容性，提高用户的体验水平。（3）提升用户持续使用意愿运动健身App在用户使用设备上留存度的高低，也就是指用户对该App的持续使用意愿的强弱。能够直接反映运动健身App用户体验效果的指标也就是用户对此App的持续使用意愿情况。为提升运动健身App用户的持续使用意愿，使得App能够在设备上留存时间更久，本文提出以下具体建议：=1\*GB3①进行宣传活动：企业可邀请广大客户体验研发出的App新版本，或邀请大家参与每日打卡等小型活动，同时在其做完相应任务后给出既定奖励。比如给予“优秀勋章”、商城优惠卷等，使得用户在“有奖参与”的激励下能够对该App保持兴趣，从而持续使用该App。=2\*GB3②打造信息生态圈：首先增设或者完善社交功能服务，使得用户在信息的发布与交流上更加高效、有价值；在此基础上，为更大程度提升软件的趣味性，App开发者可以研发游戏化的运动机制为用户提供更为有趣的体验。若是像“Keep”一样已经为用户提供了游戏化的运动环境，则需要考虑怎样提升自身软件的趣味独特性，使其可以在具备同样功能的软件中脱颖而出。除此之外，App开发商要想全面提升用户持续使用意愿，则还需考虑市场上的特殊群体以及其不同的特征。中老年人等特殊群体作为全民健身主力军的重要组成部分，也占有很大的市场比重。在开发App时，要照顾到中老年人等特殊群体的需求。为给不同的客户群体提供个性化的服务，App开发者可以研发面向不同年龄范围、不同性别以及不同特殊群体的运动健身App子产品。比如在软件开发上，“美柚”就是针对女性用户使用的App。（4）优化App自身系统设计运动健身App使用过程中，任务完成度在较大程度上影响着用户体验水平。在已进行权重赋值的运动健身App用户体验评价指标体系中，一级指标任务完成度E对应的三级指标任务完成效率高E11、任务完成效果好E21以及操作过程中错误率低E31的合成权重分别是0.023、0.023和0.114。运动健身App的系统开发者可以通过完善系统内的设计来提高任务的完成度。具体建议如下：=1\*GB3①简化任务流程：通过简化任务的操作流程，可以有效帮助使用运动健身App的用户减少其任务操作完成所需要的时间。比如，在用户第一次登录运动健身App后，可使其App保持现有的登录状态，待该用户下次使用App时不需要再次登录。=2\*GB3②融入高新技术：在运动健身App系统的开发设计过程中，软件的开发者可以结合现有的人工智能服务等各种高新的技术对App进行设计、完善。比如，为了能够给使用运动健身App的用户提供二十四小时不间断的服务，从而降低用户在使用App过程中的错误率，软件开发者可以在运动健身App中添加AI向导或者客服。除此之外，在界面设计上，建议丰富各板块的资源内容，对于不同的用户群体提供与其相匹配的指导视频，例如提供面向中老年用户群体的用于强身健体的运动指导资源。在视觉设计上，建议在对主要的界面进行设计时，要保证有美感的同时也要避免繁琐复杂，文字说明要简单明了，要严格根据人因工程学的标准对字体大小、颜色以及排版进行设计。色彩搭配上要营造统一、和谐的整体视觉效果，使其界面效果可以给予用户一种视觉享受。3．研究展望本文对运动健身App的用户体验评价指标体系进行了研究，得到初步研究结果。本文存在一些不足之处，且有着一定的改善空间，未来的研究可以从以下两个方面进行完善：（1）本文在进行指标体系确定、指标重要性调查以及对4款运动健身App进行指标打分的过程中使用了专家调查法，此方法具有一定主观性，未来可进一步探索更客观、准确的方法进行评价研究。（2）本文选取了4个运动健身App对用户体验评价指标体系进行实证分析，未来可根据需要进一步分析，拓展研究范围。参考文献中国报告网.2020年中国运动健身App行业分析报告-市场运营态势与发展潜力评估[EB/OL]./wentibangong/487552487552.html,2020-04-07/2021-3-30.唐又红,王志敏,武美萍.基于AHP-TOPSIS的起重设备风险评估方法研究[J].农机使用与维修,2019(03):7-13.DonNorman,JimMiller,AustinHenderson.Whatyousee,someofwhat'sinthefuture,andhowwegoaboutdoingit[C].HumanFactorsinComputingSystems,1995.EffieLai-ChongLaw,VirpiRoto,MarcHassenzahl,ArnoldP.O.S.Vermeeren,JokeKort.Understanding,scopinganddefininguserexperience[C].HumanFactorsinComputingSystems,2009:PP719-728.辛向阳.从用户体验到体验设计[J].包装工程,2019,40(08):60-67.ISO9241-210:2019,Ergonomicsofhuman-systeminteraction–Part210:Human-centreddesignforinteractivesystems[S].KerryRodden,HilaryHutchinson,XinFu.Measuringtheuserexperienceonalargescale[C].HumanFactorsinComputingSystems,2010:PP2395-2398.李玮祎,徐中阳,陈燕.基于AHP-TOPSIS的医疗健康App用户体验评价[J].医学信息,2021,34(01):7-11.陈博.基于德尔菲法的深基坑安全风险分析[J].科技视界,2014(31):12.张炳江.层次分析法及其应用案例[M].北京:电子工业出版社,2014:30-35.曹飞红,赵海军,朱威冲.基于MATLAB和TOPSIS法的齿轮齿条转向器的参数优化[J].汽车实用技术,2021,46(05):100-103.马婷婷,邵晓东,杨宇峰.基于AHP与TOPSIS的航天员便携照明灯造型方案筛选分析[J].科技创新与应用,2021,(01):11-13+18.ZhixiangGu.PreferenceofCorporateCharitableDonationFieldBasedonAHP-TopsisModel[J].JournalofPhysics:ConferenceSeries,2021,1792(1):012012-.MerveAkçayandMehmetAtak.OptimalSiteSelectionforaSolarPowerPlantinTurkeyUsingaHybridAHP-TOPSISMethod[J].Ce