文 / 张凯 孙宁娜 崔学伟 ( 南京艺术学院 工业设计学院；江苏大学 艺术学院 )

DOI编码:10.3969/J.ISSN.1674-4187.2020.03.006

摘要：从用户认知视角出发，结合产品体验设计发展趋势，进一步厘清了用户产品信息获取体验度量的相关概念，明确了研究内容和研究策略，提出了度量内容的四个维度和十二个要素，系统阐述了度量数据采集和分析的主要方法，构建了用户信息获取体验度量体系。进一步完善和丰富了用户体验度量理论，并对产品体验创新设计实践提供依据和指导。

Abstract：This paper starts from the user perspective of cognition , combined with the development trend of product experience design, the paper further clarified the related concepts of the acquisition experience measurement of the user product information.By defining the research strategy and content it, pointed out the four dimensions and twelve elements of measurement content, elaborated the main methods of measurement data collection and analysis, and built the measurement system of user information acquisition experience. Moreover, the paper further improved and enriched the user experience measurement theory, and provided the basis and guidance for the innovation design practice of product experience.

关键词：用户认知；用户体验；产品信息获取；度量体系

Key words: User's cognition; User's experience; Product information acquisition; Measurement system

随着体验经济的到来，产品不再是承载实用功能的物质形态，而应看作是与人交流的媒介。从用户认知视角出发，产品及服务是由一系列信息触点共同构成的相关信息系统。用户体验是用户对于特定信息系统认知活动过程中产生的内在评价和行为倾向的集。从这个角度讲，产品体验设计是以用户体验为需求导向，以产品为信息载体，通过优化和创设信息触点及其系统，提升用户产品使用中的正向评价的密度和程度。与用户认知过程相对应，可以将用户体验要素导出为 ：信息获取体验、信息加工体验、信息输出体验和信息记忆体验。其中，信息获取是用户认知产品及服务的开端，信息获取体验不仅是基础的用户体验，还直接影响到其它要素体验的达成与品质 ；其度量研究正逐渐成为产品体验设计理论及实践研究共同关注的重点之一。

一、产品信息获取体验度量研究的界定

1. 用户体验评价与用户体验度量

在产品体验设计相关研究领域中，学者们从各自的视角对用户体验评价展开研究， 主要代表包括 ：Norman 提出的用户体验三维度模型，Garrett 提出的用户体验五要素等。上述成果为产品体验设计提供了重要的指导性原则，但无法应用于具体的用户体验度量。随着产品体验设计的发展，用户体验研究开始关注评价指标和权重的计算，并结合不同的模型对用户体验进行度量。如Tullis T 和 Albert B 将产品可用性度量分为六个类别，并提出了相应的度量方法 ；Jeff Sauro 和 James R.lewis 系统阐述了量化用户体验的统计学方法等。与侧重于分析与评定用户体验价值的“用户体验评价”相比，“用户体验度量”更倾向于用户体验属性的描述、分析和解释，其研究粒度更为微观和具体，更加注重在产品体验设计精益性创新实践中的应用。

2.产品信息获取体验度量研究的构成

产品信息获取体验是在感官、感觉和知觉等共同作用下的产品信息内化过程体验，也可称为感知体验。其度量研究的主要目的是从用户认知视角出发，针对用户产品信息获取阶段体验的要素，构建符合设计学科特征的度量体系，侧重于为基于用户信息获取体验提升与创设的产品体验设计创新实践提供指导和参考。其主要研究包括如下四个方面 ：度量策略研究、度量内容研究、数据获取研究和数据分析研究。

二、产品信息获取体验度量策略

1. 系统与要素度量相结合

系统度量主要反映用户信息获取体验整体评价结果，反映用户产品信息获取体验总体满意度的高低 ；要素度量则反映体验满意度的支撑点以及各支撑点的满意度程度，及其在总体满意度的作用。简单地说，系统度量反映用户信息获取体验 “满意不满意”，要素度量反映“哪里满意”和“满意的程度”。该策略重点应用于产品信息获取体验度量内容研究中。

2. 定性与定量度量相结合

定性研究侧重对事物的考察、描述、归因和推论，是人文学科的主观研究范式 ；定量研究侧重对客观事物的分析和研究，其重点是以度量数据以及数据模型中自变量和因变量关系为基础，描述和验证产品中各个要素之间的关系，是自然科学的客观研究范式。该策略重点应用于产品信息获取体验度量数据获取研究中。

3. 描述性、解释性、探索性度量相结合

描述性度量是对用户信息获取过程中具体研究对象客观、中立、详细的描述，解释性度量是在描述性度量的基础上，揭示研究对象的内在逻辑、变化规律和调节方式 ；探索性度量是在前两者研究的基础上，提出创新型假设，并通过度量来验证假设的可行性。该策略重点应用于用户信息获取体验度量数据分析研究中。

三、用户信息获取的体验度量

以用户信息获取过程为线索，用户信息获取体验度量可分为 ：感官体验度量、感觉体验度量、知觉体验度量三个维度。

1. 感官体验度量

感官亦称“感受器官”，指人和动物体内专司感受各种刺激的结构，分为外部、内部和本体三类。其中外部感官接受来自外界环境的刺激，内部和本体感官主要接受内部和自身的刺激。在用户感官体验度量中，研究重点主要集中在用户外部感官特征和产品信息属性的度量，其是用户获取产品信息体验的基础和前提。感官体验度量的要素主要包括 ：匹配性、安全性、代偿性、新奇性。前三个要素属于功能性要素，新奇性为情感性要素，主要度量感官通道选择与用户期待的差异度。用户感官体验度量维度、要素与度量具体内容的相互关系见表 1。

表1  感官体验度量的要素及内容

感官体验度量以外部感受器官生理性特征度量为主，是用户信息获取过程中生理限制性因素的要素度量。从用户体验需求满足的视角看，感官体验度量用于评价产品信息内容特征与用户预期的感官通道以及感官特征的差异。其中，感官体验匹配性度量，主要用于判定产品信息传达感官通道选择的合理性。安全性度量，主要用于发掘和满足用户期待和隐性需求，在保障用户感官安全的前提下，启迪设计师为运用技术手段弥补和延展用户感官能力不足，提升感官体验和产品价值，增加产品竞争优势。代偿性度量，更趋向在某些无法通过用户预期感官通道获取高质量产品信息的情境中，通过改变信息表达形式，转换感官通道，突破用户预期。新奇性度量评价感官通道的创新度，以提示和驱动设计师创设和满足用户兴奋型感官体验需求。

2. 感觉体验度量

感觉是个体由外界刺激人体感官而产生的最初级的心理反应。用户获取信息的过程中，通过感官获得产品的形态、色彩、材质、声响、气味等信息特征，从而产生视觉、听觉、触觉和味觉等感觉，感觉是用户信息获取体验的基础，也是人的复杂和高层级心理活动的基础。感觉体验度量的要素主要包括 ：适应性、可达性、统合性和舒适性。前三个要素属于功能性要素，舒适性主要度量用户受到感官刺激后，反映出积极、满意等情绪性体验的程度，为情感性要素。感觉体验度量维度、要素与度量的具体内容相互关系见表 2。

表2  感觉体验度量的要素及内容

感觉体验度量以用户对产品信息刺激源反应度量为主，是用户获取信息的过程中外部因素的要素度量。在用户信息获取体验中，感觉体验度量中适应性、完整性度量以用户某一种感觉种类为度量线索的定量要素度量。前者是保障性度量，是感觉获取的前提 ；后者是品质性度量，反映感觉获取的绩效。感觉体验度量中统合性、舒适性度量主要是以产品信息为线索，跨越两个或多个感觉类型的定性要素度量。前者是用户对同一产品信息内容获取中多种类感觉间转换和叠加的统合 ；后者是用户感觉对使用场景中产品信息触点及信息流反应的态度。

3. 知觉体验度量

知觉是客观对象直接引发的感官刺激在人脑中形成的对客观对象的整体认识，并依赖人脑贮存的知识获得感觉信息意义的过程。感觉和个体知识共同作用于知觉，相较而言，感觉信息相对具体，知觉信息则更为抽象。知觉对感觉获取的信息特征的直接加工，可认为是自下而上加工或数据驱动加工 ；而调用用户的个体经验知识对感觉所获取的信息特征进行加工，称为自上而下加工或概念驱动加工。所获取的感觉信息越丰富，自下而上加工优势越明显 ；反之，用户需要调用更多的知识经验来完成知觉，则自上而下加工占优势。知觉体验度量的要素主要包括 ：可达性、容错性、共鸣性、愉悦性。前三个要素属于功能性要素，愉悦性度量为情感性要素。知觉体验度量维度、要素与内容的相互关系见表 3。

表3  知觉体验度量的要素及内容

知觉体验度量是用户知觉加工过程中内部因素的要素度量。在用户信息获取体验中，知觉体验度量中可达性度量侧重对自下而上的知觉加工度量，主要针对于知觉具有的整体性、选择性、理解性和恒常性特征，由低到高，从察觉、分辨、确认三个层次评价用户知觉在信息获取中的功能性绩效，以指导产品信息内容和形式的优化和创新。容错性度量侧重于产品信息触点知觉加工结果的正确性评价，确保用户信息获取目标达成的一致性。共鸣性度量侧重自下而上的知觉加工度量，主要针对产品信息知觉过程对用户知识要求的高低，要求越低产品信息获取通用性越高，适用的用户群越大 ；反之则产品信息获取通用性越低，适用的用户群也越小。愉悦性度量则反映了用户知觉加工的总体满意度。

四、用户信息获取体验度量数据获取

1. 样本的选取

样本选取的常用方法主要包括 ：随机、机械、分层和整体四类抽样法。用户信息获取体验度量中多采用“分层抽样法”进行样本选取。通过分层抽样法，将主体目标用户按照分层变量(如人口属性、经验水平等变量)导出若干群体，并在每一个层中随机抽取一定数量的样本。Gordon and Langmaid 推荐用“确定变量——变量排序——设计样本——群组合并”的方法来定义群组。分层分析法因样本的代表性较突出，抽样的误差性较小，所需样本的数量较少等特点，广泛应用于用户信息获取体验度量的样本选取中。

2. 数据的收集

用户信息获取体验数据可分为物理量和心理量两类。物理量数据主要包括 ：用户生理和非语言行为数据(如生理阈限、脑电、眼动轨迹、动作等)，产品信息源物理属性数据(如形态、大小、色彩等)，产品使用情境中的环境变量(如照明强度、噪音强度、温度等)。其数据获取的常用方法为实验法、测试法等。心理量数据主要包括 ：用户心理特征数据(如感觉能力、知觉能力等)，由信息源刺激引发的心理变化数据(如察觉度、分辨度、确认度等)，用户主观体验数据(如态度、感受、动机等)等。其数据获取的方法为测试法、出声思考法、访谈法、语义差异法、问卷法等。

五、用户信息获取体验度量数据分析

1. 数据预处理

数据的预处理指对所收集数据进行分类或分组前所进行的必要的审核、筛选及排序。其中数据审核主要对原始数据的准确性、适用性、一致性等方面的审核 ；数据筛选主要是剔除不符合要求或有明显错误的无效原始数据 ；数据排序则是按一定顺序将原始数据进行排列，以便发现数据组特征或趋势。

2. 数据统计

产品信息获取体验度量数据统计主要分为描述统计和推断统计。描述统计是概括数据集中与离散趋势基本特征的数据统计分析，包括集中分析、差异分析和相关分析。集中分析以中数、众数、算术平均数、加权平均数统计分析为主。差异分析可细分为全距、百分位差、中心动差三种，全距统计分析数据分布的最大、最小值，表示数据分布的离散程度 ；百分位差统计分析离散趋势的差异量 ；中心动差以数据组中数据与平均数的差值为基础来描述离散程度，其又可以细分为平均差、方差和标准差分析。相关分析主要分析和描述两个变量间的关系程度，根据数据统计分析类型不同，相关系数可以用不同公式计算。推断统计是在描述统计的基础上，通过差异性的检验，说明度量效应的统计处理过程，主要以非参数和参数分析为主。其中非参数分析主要应用于离散型数据统计，常用方法包括 ：卡方检验、二项式检验、独立或相关样本检验等。参数分析主要用于连续型数据统计，常用方法包括 ：T 检验、方差分析或 F 检验。

3. 数据评价

用户信息获取体验数据评价分为信度和效度两个方面。信度评价的方法主要包括重测法、交替形式法和折半法。信度评价中，相关性越高的话信度则越高。其中，重测法是在相同条件下，进行两次以上的度量，并比较数据的相关性。交替形式法是用内容、难度、形式等特征类似的度量方式对两组同类样本进行度量，并比较数据的相关性。折半法是通过将度量结果分成两半，计算这两半数据之间的相关性。效度评价的包括内容、准则和结构三个方面。其中内容效度是用对于涵盖预测度量内容的程度，即度量内容的代表性来表示的效度，专家法是最为常用的方法。准则效度是用作为外在标准的度量结果和实际度量结果之间关联度来表示的效度，多采用相关系数表示关联程度的相关法等。结构效度是用度量内容与设定的理论、概念的一致性来表示的效度，主要采用检测内方法、检测外方法和因素分析法等方法。

六、结语

本文从用户认知视角出发，界定了产品信息获取体验度量的研究内容，提出了研究策略，以用户信息获取过程为线索，明确了度量维度、要素及其内容，并对度量数据获取与分析方法进行了系统归纳，初步构建了基于用户认知视角的产品信息获取体验度量体系，以期进一步丰富和完善用户认知视角下的用户体验度量理论，并对产品体验设计创新实践提供指导和参考。

参考文献 ：

[1] B•约瑟夫 •派恩，詹姆斯 •H•吉尔摩．体验经济［M］．北京 ：机械工业出版社．2005.5．

[2] 张凯．用户认知视角下的产品体验设计创新路径探析 [J]．包装工程，2019，40(22) ：28-33．

[3]Norman D A．Emotional design—why do we love(or hate)everyday things［M］．New York ：Basic Books，2004．

[4]Nielsen J．可用性工程［M］．刘正杰译．北京 ：机械工业出版社，2004．

[5]Garrett J J．The elements of user experience ：UserCentered design for the Web［M］．Berkeley：New Riders Publishing，2003.13 － 20．

[6] 胡飞，周坤，麦永治．面向产品服务系统的用户体验可拓评价方法研究 [J]．机械设计，2018，35(02) ：109-114．

[7] Tullis T，Albert B．用户体验度量［M］．周荣刚等译．北京 ：机械工业出版社，2009 ：38 － 51．

[8]Jeff Sauro，James R．lewis．用户体验度量 ：量化用户体验的统计学方法［M］．殷文婧等译．北京：机械工业出版社，2014．

[9] 冯契主编．哲学大辞典［M］．上海 ：上海辞书出版社．2007.4.

[10] 黄希庭，郑涌．心理学导论 [M]．北京 ：人民教育出版社，2015.263．

[11] 罗子明．消费者心理学(第二版)[M]．北京 ：清华大学出版社，2002.36-37.

[12] 彭聃龄．普通心理学 [M]．北京 ：北京师范大学出版社，2004.129-130.

[13] 葛列众等．工程心理学 [M]．北京 ：中国人民大学出版社，2012.27-29.

[14]Jeff Sauro，James R．lewis．用户体验度量 ：量化用户体验的统计学方法［M］．殷文婧等译．北京 ：机械工业出版社，2014.

[15] 李卫东主编．应用统计学 [M]．北京 ：清华大学出版社，2014.55-56.