《用户体验设计导论》第13章 用户体验的量化方法

用户体验设计导论IntroductiontoUserExperienceDesign第十三章用户体验的量化方法目录CONTENTS01用户体验量化的概念02用户体验的量化方法03双钻模型设计过程的实施04双钻模型的优势与思考用户体验量化的概念Theconceptofquantitativeuserexperience01用户体验量化的概念用户体验的量化，是利用建立在一套系统化测量体系上的科学方法，对用户与产品交互时的主观感受，进行数值化的度量。用户体验量化方法简单量化法综合量化法给产品属性，包括外观、色彩、功能、可用性、效率/效能、维护性、品牌、服务等影响用户感受的因素赋予经验分值，对各项指标打分的结果进行简单累加，来判定体验强度的量级在简单量化赋予属性经验分值的基础上，按照产品属性相对于目标的重要性，赋予其经验权重，将指标得分乘以其权重并进行累加，最终得到结果，以作为对体验评价的依据。用户体验的量化方法Quantitativeuserexperiencemethodologies02要素权重的确定用户体验量化建模结果分析与评估确定体验目标识别关键要素要素的分析与量化用户体验的量化方法一般来说，用户体验的量化可以通过确定目标、识别影响要素、要素分析并赋予权重、建立计算模型、以及数值结果的分析与评估等过程来实现。用户体验量化的过程用户对特定产品的体验，是在使用过程中（包括前、中、后期）所感受到的、所获得的全部内容的总和。它是多种因素的交叉作用，对用户心理所产生的复合影响的结果，用户的偏好及研究与评估的目标，也会对所包含因素的处理产生影响。有学者从信息处理的角度，将用户体验划分成四个维度，即感知有用性、感知易用性、感知享乐品质和感知视觉吸引力。对这几个维度进行深入考察得知，其追求的体验目标各异，而且，不同维度的体验目标对于产品总的体验目标的贡献也是不同的。当从多个维度来综合确定产品的用户体验目标时，每个子目标就需要按照其对总目标贡献的大小，赋予其权重约束，以构成总的评价目标的表达。确定体验目标用户体验的维度感知有用性感知易用性感知享乐品质感知视觉吸引力关键要素是指与体验目标密切相关的那些因素。对于每一个产品来说，其包含的用户体验的要素是不一样的，且同样的要素对不同的用户体验目标来说，其阐释也会有所不同。关键要素的识别取决于体验的目标。而且，用户的体验通常不只是对某个产品的体验，也延伸到了对企业品牌价值的体验上。例如，使用苹果手机是一种时尚的感觉，使人感觉自己的社会地位似乎进入了某个特殊群体，这就是体验的社会价值属性。关键要素就隐含在从产品属性到企业品牌价值，甚至售后服务这样一个价值链条当中。识别关键要素某网站的用户体验关键要素示例大项子项感官体验精准定位设计潮流Logo设计性能稳定页面布局页面色彩内容质量兼容适配…交互体验导航清晰搜索方便路径简短容错性好主次原则直接原则统一原则少做原则反馈原则对称原则简洁原则…情感体验尊重用户用户惊喜亲和友好用户满意情感共鸣细致关怀…价值体验基本价值期望价值附加价值…信任体验Footer信息隐私保护权威推荐成功案例…数据指标网站转化率…要素的量化就是依据其重要性赋予分值。量化的目的，是为后续的数学建模与分析提供数值基础。分值的高低反映了要素对体验目标影响的大小，影响大分值就高，反之就小。要素分值的取值范围一般为[0,100]，也有采用五分制或十分制的情况。一般来说，低分值表示要素的重要性低，其影响也小，反之亦然。要素的分值通常通过用户访谈或问卷的方式进行赋值，可采用要素主观打分法、主次指标分类排队法或专家调查法等方法。有时候，每个要素可能由一系列解释项所组成，这时，要素的赋值可通过给每个解释项打分，赋予权重，并通过加权平均来计算其最终的分值要素的分析与量化平均评估分值表MOSQoE损害程度5优不能察觉4良可察觉但不严重3中轻微2次严重1劣非常严重权重是一个相对的概念，是针对某一指标而言的。某一指标的权重，是指该指标在整体评价中的相对重要程度。要素的权重是其对体验目标的贡献度的数值表示，它与用户偏好及体验评价的目标都有密切的关联。例如，不同用户对不同产品的关注点都是不一样的，这也造成了其对产品偏好的不同：看重美学特性的用户，更偏向于生动的隐喻设计方式（Metaphor-based）；而看重可用性特性的用户，则偏向于严谨的菜单设计方式（Menu-based）。在这种情况下，对于不同的用户，上述每个关键因素对体验目标的影响程度也出现了差异。要素权重的确定垃圾桶图标Metaphor-based菜单示例Menu-based权重的取值通常在[0,1]范围内，且所有要素权重（）的和为1，即，n代表要素总数。对体验目标影响大的要素的权重较大，反之较小。权重赋值的科学性性、客观性，在某种程度上也决定了体验强度评价的客观正确性。设置权重的方法通常有以下三种：1．主观经验法。凭借以往的经验直接给要素设定权重，一般适用于对研究对象非常熟悉和了解的情况下。2．主次指标排队分类法。也称ABC分类法。顾名思义，其具体操作分为排队和设置权重两步：排队是将要素指标体系中所有指标按照一定的评判标准，如按照其重要性程度，进行排列；设置权重则是在排队的基础上，按照A、B、C三类指标设置权重。3．专家调查法。指聘请熟悉研究内容的有关专家，对体验研究的产品对象进行研究；再由每位专家独立地对各个要素设置权重；然后，对每个要素的权重取平均值，作为其最终的权重。

权重的取值和设置方法量化建模，是指把数学方法应用于研究数据，以使构造出来的模型得到经验上的支持，并获得相应的量值结果。量化模型是基于理论与观测的并行发展，而理论与观测又通过适当的推断方法得以联系。用户体验的量化建模，就是把用户体验设计的各关键要素，利用一种数学的方法表达出来，通过对各要素分值及其权重的加权计算，进而得到优化体验度的数值依据。有很多数学方法可以用来进行用户体验的量化建模，作为示例，本书采用具有较好综合性且直观易懂的加权量化模型建模方法，具体简述如下。一旦确定了关键要素和权重，则用户体验的加权量化模型可以表示为：

用户体验量化建模产品的用户体验度代表第i

个要素的分值为其权重代表要素的总数（13-1）

结果分析与评估对一个产品的用户体验量化结果的分析，不仅可以从整体把握用户对产品的感觉如何、看法好坏，也可以定量地分析具体每一个体验要素的优劣及其影响，并由此制定产品的改良计划，或进行产品的更新迭代设计。有很多分析方法可用于对用户体验度量的结果值进行量化分析。例如，单因素分析法和竞品分析等。单因素分析法可以通过对该要素所包含的解释项权重进行打分，那么式（13-1）模型给出的结果，就是该要素在新得分条件下的用户体验值；对竞品分析而言，上述基于关键要素及其权重打分方法的用户体验数值计算模型，能够充分地测量出不同用户的偏好和满意度，适用于对同类产品进行多要素用户综合体验度的数值对比分析。样本容量抽样方法样本容量的概念定性研究的样本容量定量研究的样本容量Thesamplesize03样本容量样本容量又称样本数、样本数量，是指一个样本的必要抽样单位数目。确定样本容量的基本原则1．在限定的费用和时间约束下，抽样误差要尽可能小、精确度和可靠性尽可能高。2．在既定的精确度和可靠性下，研究费用尽可能少，同时，能保证抽样推断得到最好的效果，也即最具典型性和代表性，能反映样本的真实情况。抽样方法抽样方法直接影响到样本数量的确定。常用的抽样方法，有重复抽样和非重复抽样两大类。重复抽样同一用户在不同的时段参与同样问题的访谈，就属于重复样本，这种抽样方式属于重复抽样。非重复抽样同一用户在不同的时段参与不同问题，或在相同的时段参与不同问题的访谈，属于非重复样本，这种抽样方式属于非重复抽样。非重复抽样的分类非重复抽样随机抽样简单随机抽样分层随机抽样集体抽样多段抽样多期抽样单纯随机抽样指将全部被调查对象编号，再用抽签法或随机数字表，随机抽取部分对象组成样本。

系统抽样又称机械抽样、等距抽样。即先将全部被调查对象按某一顺序分成n个部分，再从第一部分随机抽取第k号对象，依次用等间距从每部分各抽取一个对象组成样本。整群抽样即先按对观察指标影响较大的某种特征将总体分为若干层类别，再从每一层内随机抽取一定数量的被调查对象，合起来组成样本，有按比例分配和最优分配两种方案。分层抽样即将总体分群，再随机抽取几个群组成样本，群内全部调查。

按样本被抽中的概率按抽样方式非随机抽样立意抽样偶遇抽样定额抽样定性研究的样本容量定性研究也称质化研究，是社会科学领域的一种基本研究范式。它通过发掘问题、理解事件现象、分析人类的行为与观点、以及回答提问，来获取对问题的洞察。如果说定量研究解决的“是多少”的问题，那么定性研究解决的就是“为什么”的问题，而不是“怎么办”。对定性用户研究来说，若聚焦细分用户群体，则每一类细分群体定性访谈的合理样本量是6～8人，最少6个人。这是一个经验数据，来自于雅各布·尼尔森关于可用性测试的经典理论。他通过对大样本用户群体进行研究，得出6～8人便可以找到产品80％以上的可用性问题的结论。之后，随着样本量的扩大，所获得的有用信息增量会趋于平缓定性研究样本数量与发现问题的关系定量研究的样本容量定量研究样本容量的确定比较复杂，主要考虑因素有：决策的重要性；调研的性质；变量的个数；数据分析的特点；同类研究中所用的样本量；发生率；完成率；资源限制等。越重要的决定，需要的信息越多、越准确，就需要越大的样本量。一般来说，探索性研究的样本量一般比较小；而结论性研究，如描述性的调查，就需要较大的样本量；若要收集许多相关变量的数据，样本量就要更大一些，以减少抽样误差的累积效应；如果需采用多元统计方法，对数据进行复杂的高级分析，样本量也应当较大；若要做特别详细的分析，如分类问题等，也需要大样本。而且，针对子样本的分析比只限于对总样本的分析，所需要的样本量要大得多。影响样本容量的因素定量研究的样本容量与置信区间有关。置信区间是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。在一定的抽样方式下，建立置信区间所需样本容量的大小取决于以下因素。1估计的精度2建立置信区间的代价3置信度即置信区间的宽度。对置信度的要求越高，置信区间的宽度就越大，同时，估计的精度也就越低。既要提高估计的精度，又不降低估计的可靠度，就必须增大样本容量。增加样本容量，可提高置信区间的可靠度和估计精度，但也不是愈大愈好，因为这会延长调查时间，增大工作量和成本费用，还有可能增大调查误差。即总体参数真值落在置信区间内的可靠程度。要求较高的置信度，就需要较大的样本容量，置信度越高样本容量就要越大。允许误差为均值时样本容量的确定定量用户研究，多采用有限总体不重复抽样，这时的允许误差可以表示为：相应的有限总体不重复抽样样本容量的计算公式为：可见，样本容量

与置信度所对应的标准正态分布的双侧分位数的平方成正比。置信度愈高，要求样本容量就愈大；样本容量与总体方差成正比。总体方差愈大，要求样本容量就愈大；样本容量与允许误差成反比。增大允许误差，也就是扩大置信区间的宽度，会降低估计的精度，相应地可以减少样本容量。允许误差为比例值时样本容量的确定当允许误差采用比例表示时，允许误差为：这时，有限总体不重复抽样样本容量的计算公式为：其中，为允许误差，表示总体比例与样本比例的绝对误差不超过;代表抽取的样本总数；代表样本总数。

是标准正态分布系数；用户体验量化方法的应用基于要素的用户体验量化基于层次的用户体验量化体验量化方法应用实例The

practiceofquantitativeuserexperiencemethodologies03基于要素的用户体验量化美国信息架构师皮特·莫维里（PeterMorville），对网站的用户体验进行了总结，并设计出了一个描绘用户体验要素的蜂窝图，包括可用性

、有用性、可找到性、可获得性、可靠性、满意度和价值性等要素，见图13-3。该蜂窝图清楚地描述了用户体验的组成元素，也说明良好的用户体验不仅仅包括可用性，也包括可用性之外的其他一些很重要的东西。网站用户体验要素蜂窝模型基于要素的用户体验量化为进一步直观地量化用户体验，2006年美国学者厄瑞茨·凯肯-基尔（ErezKikin-Gil）基于皮特·莫维里的模型，创建了用户体验蜂窝模型量化图。它通过分别为七项因素进行简单赋值（0～10），清晰地展现了系统体验的细分特征。数值的大小来自于定性访谈和定量打分的结果。蜂窝模型量化雷达图基于层次的用户体验量化基于层次的用户体验量化方法，以层次为基础，来寻找每个层次的组成要素及要素间的相互关系，并依照层次划分来确定研究的目标及其要素；再通过要素打分、设定权重等，构建用户体验量化的层次模型。用户体验层次模型的构建首先，需要明确体验是如何产生的。这需要建立一个囊括全部要素在内、并能表明各要素间相互关系的用户体验层次结构。美国认知心理学家唐纳德·诺曼（DonaldArthurNorman）认为，用户体验是一种与交互相关的感受的集合，这为体验层次结构的构建提供了依据。结合唐纳德·诺曼的理论，从用户体验的流程出发进行模糊的层次划分。之所以称之为模糊层次，是因为对不同的操作者及不同的产品、甚至是不同的任务来说，每个层次中各要素的划分不尽相同。用户体验模糊层次模型用户体验层次模型的构建将用户体验模糊层次模型的内容按照发生的先后顺序进行重构，可以得到体验的逻辑层次，命名为目标层、行为层、体验层。不难发现，用户与产品间的交互，都可以通过图中所示的行为单元来完成；若干个行为交互，形成了用户的体验行为；若干个体验行为，形成了用户体验。这三个层次与唐纳德·诺曼在其《设计心理学》中所提出的本能层、行为层、反思层的理论相对应。用户体验模糊层次模型面向层次的用户体验的量化方法由于针对目标的不同，层次模型体验量化的方法也有所差异。具体来说，层次模型有以任务为中心、以体验为中心和以行为为中心等三种量化方法。三种方法对应于三个不同目标，每个目标分别由不同的要素组成，各要素间存在着耦合的关系。这种分别以任务、行为和体验为目标的量化方法，有助于厘清任务和行为对产品整体体验的贡献。以任务为中心的量化方法以行为为中心的量化方法以体验为中心的量化方法以任务为中心的量化方法以任务为中心的量化方法，是从目标层出发，通过对客观事物的评测，来量化用户在使用产品过程中的体验，是对每个任务进行定量分析的过程。目标层是针对用户的需求而构建的，这里之所以称之为以任务为中心的量化方法，是因为任务是用户为完成目标所做出的行为的客观表征。实践中，用户往往在有了一定目标之后，为了完成这个目标而首先为自身制定若干个阶段性的任务（阶段性的目标），每个阶段性任务的完成，都伴随着一个阶段性目标的实现。因此，目标和任务之间存在这样的关系：目标=任务={阶段性任务之和}。以行为为中心的量化方法以行为为中心的量化方法，是从行为层出发，通过分析客观行为来量化用