大資料時代，處理使用者資料的方法在不斷進化，而從數字方面去建構或度量使用者場景的研究卻很少。場景作為度量體驗的載體，有利于進一步建構基于場景的體驗評價名額體系。本文作者對使用者場景的數字化建構進行了分析，一起來看一下吧。
大資料時代，處理使用者資料的方法在不斷進化，而從數字方面去建構或度量使用者場景的研究很少。
場景是生活方式到使用情境的中間階段，是人與環境等互動的細化。場景是體驗度量的新視角，作為度量體驗的載體，有利于進一步建構基于場景的體驗評價名額體系。
本文将圍繞“使用者場景的數字化建構”和大家分享一二。
一、使用者場景研究的意義與價值
1. 場景研究的意義
使用者場景研究是落地以使用者為中心的體驗設計（UCD）的重要環節；
場景是認知圖式和社會圖式的疊加，不能通過一個架構來量化整個場景；
從場景到使用情境再到主觀體驗的行為旅程，圍繞使用者需求和可預期互動所覆寫的範圍不同，“任務”是連接配接使用者研究和産品研發的關鍵點。
2. 場景研究的痛點和難點
- 場景的代表性、典型性不明确
- 各方對場景的認識限于共識層面，轉化落地較差
- 存在資料孤島和項目限定
3. 場景研究的價值
- 基于場景進行産品利益點管理，制定切合使用者認知架構的營銷政策
- 有利于各方建立基于使用者視角的需求了解能力
- 提高協作效率，達成背景統一與共識
二、數字化場景研究的分析與構想
“窄進寬出”，可用于分析的資料少、跨度長，且需要經過專家思維的推理和發散才能得出結論，是數字化場景研究的特征和難點。
要突破這些特征帶來的限制，首先可通過元分析、資料标準化以及标準化的使用者體驗工具來提高資料的複用價值；其次可借助專家思維、标簽系統提高資料的分析價值；最後通過資源共享建立場景并關聯業務名額來提高資料的業務價值。
以場景為中心的數字化研究：
以場景為中心的數字化研究可通過以下三種途徑展開：
1）整合體驗資料，建立回報機制
通過建設場景庫統合單一産品/場景，提高資料複用。
2）搭建資料化場景研究體系
核心是資料采集、使用、分析不同方面進行場景資料的資産化。
3）建構基于場景的體驗評價名額體系
以場景為參考次元整合多管道資料，持續疊代形成動态監測體系，并建立監測/預警機制。
二、數字化場景研究的探索
1. 場景庫設計探索
場景庫是圍繞使用者群體、生态體驗和産品設計建設的長期的、系統的管理平台。在産品體系架構下采集到的資料複用性強，資料來源和資訊标簽作為資料層的疊加可以經過中間層的專家思維模組化用來描繪使用者故事。
2. 場景庫的應用價值
①場景庫整合産品、空間、人物角色與需求，具有跨空間特性，與多裝置互動并采集資料。
②借助場景庫提高協同效率，做前期研發的資料支撐。以智慧屏為例：需要多個産品線的同僚參與探讨産品功能需求。
③助力營銷方案的制定和落地。場景庫是場景化營銷的資料支援與來源，協同營銷管道和載體将産品的優勢更好地傳遞給客戶。
3. 場景資料的擷取
1）日志研究法
數字化使用者體驗工具，内置互動分析或統計邏輯，面向不同場景或任務部署使用者之間關系的标簽，用于進一步的交叉分析。
2）Tortoise
基于周遊搜尋和關鍵詞比對機制研發調教的簡易主題文本處理模型Tortoise，從自上而下的角度建構文本處理模型，輸出資訊标簽，進行後續的資料分析。
與傳統NLP相比，Tortoise更依賴使用者研究工程師的經驗，優勢在于從使用者體驗的角度進行建構，包括對場景的拆解布局，以及基于ROC的邏輯模型修正。
Tortoise模型的處理機制——其中形成一個三元組包括方面、評估和極性，便于後期進行資料分析。
運用SDT實作模型校驗——采用信号檢測論（SDT）的方法。即在訓練語料中使用Tortoise輸出分析内容，由使用者研究員人工解析訓練語料，并比較兩者之間的差異。在結果上依次關注擊中、虛報和漏報三個次元，以查全率和查準率為核心名額。
Tortoise模型的應用示例
來源公衆号：伊飒爾UXD學院，專注使用者研究和使用者體驗設計
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