| 用户体验量化方法研究的提出
近年来，用户体验一词铺天盖地的出现在网络上、书本中。而在众多的用户体验相关描述中，认知度较高的包括：（1）用户体验是用户在使用产品的过程中所感受到的、所获得的全部内容的总和；（2）用户体验是衡量产品质量的一个重要标准，是一种与交互相关的集合。与此同时，无论是用户体验的相关工作人员，还是众多企业的高管，都意识到好的用户体验不仅能够满足用户的需求，同时能够提高企业的经济效益。
而此时，用户体验的相关工作人员所面临的问题是如何评测产品给用户带来的体验呢？这就需要我们通过一定的方法对用户体验进行量化。在诺曼、Robert等学者所作研究的基础上，我们在用户体验量化方法上进行了大胆的尝试。在用户体验量化方法的研究过程中，我们首先通过分析用户体验的流程来建立用户体验的层次；其次，以该层次为基础来寻找每个层次的组成要素以及要素间的相互关系，并依照层次的划分提出用户体验量化的方法；再者通过案例详细阐述用户体验量化方法的运用。
在这里，我将分三次向大家展示整个方法的研究，今天要和大家分享的是用户体验层次模型的建立。
用户体验层次模型的构建
为了研究用户体验量化方法，我们首先需要明确用户体验是如何产生的。这就需要我们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。诺曼认为用户体验是一种与交互相关的集合，这为用户体验层次结构的构建提供了依据。于是我们结合诺曼的理论从用户体验的流程出发对用户体验进行模糊的层次划分，之所以称之为模糊的层次是因为对于不同的操作者以及不同的产品，甚至是不同的任务来说，各个层次中各要素的划分不尽相同，这一点会在其他的研究中涉猎，但在《用户体验量化方法研究》的系列中将不再详细陈述。用户体验模糊层次模型如图1所示。
图1 用户体验模糊层次模型
图1展示了用户体验的产生流程，元素处于整个用户体验模糊层次的最底层，包括产品层面要素和行为层面要素。以手机为例，产品层面的要素包括手机所发出的声音、光，手机所呈现的图片、视频等；而行为层面的要素包括按、长按、单击、双击等。行为交互层是指使用户与产品进行交互的单元，不难发现，用户与产品间的交互都可以通过图1中所示的最小单元来形成；若干个行为交互形成了用户的体验行为；用户的若干个体验行为形成了用户体验。将图1的内容按照发生的先后顺序进行重新构建，我们可以得到用户体验的逻辑层次，并称它们为目标层、行为层、体验层，如图2所示。这三个层次与诺曼所提出的本能层、行为层、反思层的理论相吻合。
图2 用户体验层次模型
在目标层上，需要用户对自己的目标进行识别，得到为完成实践目标所需要的信息与操作方式从而进入行为层；在行为层中，用户完成若干个行为交互，最后进入体验层；在体验层中用户会产生不同的主观感受，这需要通过问卷方法对用户的主观感受进行度量。三个层次间相互关联、互相影响，是用户体验形成的必然组成要素。用户在体验层形成最终的主观感受，而目标层、行为层即是用户主观感受的原因，又是用户主观感受的客观记录，通过对目标层、行为层的分析，可以获取用户相应的主观感受。这一点在后面所提出的用户体验方法中有明显的体现。
以用户体验层次模型为基础，我们提出了三种用户体验量化方法：以任务为中心、以体验为中心以及以行为为中心的量化方法。三种方法中有不同的要素组成，各要素间存在着不同的关系，在下篇博客中将具体向大家阐述。
在用户体验量化方法研究（一）中，我们以用户体验层次模型为基础，提出了三种量化用户体验的方法：以任务为中心、以行为为中心以及以体验为中心的量化方法。在本篇博客中我们将具体向大家介绍下三种方法。
3．用户体验的量化方法
（1） 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。这个过程将是对每个任务进行定量分析的过程。在用户体验层次模型中的目标层是针对用户的需求而构建的，在此之所以将“从目标层出发的量化方法”称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作出的行为的客观表象。客观的事物正是我们需要去量化的。在实际的操作中，用户往往是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），某个阶段性任务的完成伴随着某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}。
目标和任务间存在这样的关系，这一点为实现从目标层出发的用户体验量化提供了很大的帮助。下一步我们将考虑如何从客观角度出发来评测任务？这就需要我们来了解任务是如何被完成的。对于有产品介入的任务来说，任务的完成与产品的功能息息相关。为什么这么说？众所周知，产品的功能决定了我们可以用它来完成什么样的任务、如何用它来完成任务。产品的功能是客观存在的，是可以被量化的，因此从目标层出发的以任务为中心的量化方法，是通过对产品功能进行定量分析来实现的。
在这里我们以手机为例，来阐述以任务为中心的用户体验量化方法。对于手机，它的功能包括打电话、短信、拍照、字典、照相机、闹钟、计算器、日历、备忘录、游戏、音乐播放器……正因为手机具备这些功能，所以我们可以通过手机来完成打电话、发短信、拍照等任务。这些功能在用户中受欢迎的程度不同，各功能的操作难易程度不同，甚至各功能为用户提供信息的效率不同……于是各功能对用户体验的影响情况不同，这些正式我们要去评测的。我们将这一系列的评测称为任务评测，如表1所示。
表1 任务评测
任务（T）可以分为常用任务Tc、非常用任务Tuc以及个性常用任务Tpc。我们将Task（i）的score 记为S（Ti），则有STi=STci+STuci+STpci。若将用户体验的量化记为UX，则有：
实践表明，Tc、Tuc、Tpc三者的比重不同，我们用WTi来表示Task（i）在{task}中的权重，则三者所对应的权重为WTc、WTuc、WTpc且有WTc+WTuc+WTpc=1，则有STi=WTc×STci+ WTuc ×STuci+ WTpc ×STpci，那么UX可表达为：
在以任务为中心的量化方法使用的过程中，重点是通过评测描述中的各个点来计算各个任务在体验过程中的影响权重（这因产品而异），我们将在后续的研究进行深入的探讨，本系列文章中将不再详细阐述。
（2）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，通过分析客观因素来量化用户体验。在以行为为中心的量化方法中，我们需要分析行为过程中存在哪些变量，这些变量间存在什么样的关系，以最终获得可以衡量目标完成情况的具体数值。为了更清晰地解释以行为为中心的量化，我们首先将行为交互的过程具体地表达为：信息的输入、动作（用户的操作行为）、信息的输出这个循环过程，如图3所示。
图3 行为交互示意图
表2 行为的构成分析
对图3进行文字表述如表2所示。其中步骤与时间是过程，与图3中的Act直接关联；行为结果是指信息的接收情况，通过借助以体验为中心的量化方法得到的确切数值，Ti表示图1中的行为i，定义行为i所带来的体验程度为Sti，那么Sti与Pti、Tti之间存在：
表1 体验程度计算
而在行为过程中所获取的P、T数据如表2所示：
表2 以行为为中心量化方法的实验数据
最后，需要构建体验程度与步骤、时间的函数关系Sti =f(P,T) =E。通过对实验整体数据的分析得知，当每个步骤的操作时间越少，带给用户的感觉越好，其有助于提高用户的体验程度；反之对用户的体验程度形成负面影响。因此，我们在建立模型时考虑P与T间以P/T的形式影响体验程度。而每个人的体验标准不同，在实验数据中，部分被试的操作时间、步骤和体验程度呈现了明显的跳跃，因此我们需要确定一个标准值对所有数据进行平衡。行为层中还有一个重要的元素，那就是信息接收频率，即操作频率，而操作频率上的差异给每个人带来了不同的体验评测标准。据此，我们通过对总步骤、总时间以及频率的综合考虑，最终确定以129/211作为标准值。并通过以129/211为底P/T的对数来对所有数据进行平衡。我们假设体验程度、步骤以及时间之间的函数关系为:Sti=log0.63(P/T)[a(P/T)2+b(P/T)+c]。按照此推断，用实验数据中的前15组数据进行二次曲面拟合后所得公式为：
Sti= log0.63(P/T)[165 (P/T)2-109P/T+25.4]
其视觉化的表现如图1所示。
图1 以行为为中心的量化结果示意图
将实验中后9组P、T数据带到拟合公式中进行计算得到结果为Sti，与以体验为中心的量化方法中所得到的数据E进行对比，如表3所示：
表3 以行为为中心量化方法的实验数据
对比分析Sti与E，它们间的平均差值为1.72，Sti与E间形成的差值比为8.6%。而结合P、T，以及P/T分析，Sti数据趋势更加贴切的描述了操作者的体验趋势。由此可见，从主观角度出发的以体验为中心的量化结果与从客观出发的以行为为中心的量化结果间还是存在一定的差异。而只有结合三种量化方法，充分考虑到主客观因素所带来的量化上的差异，这样的用户体验的量化才是比较准确的。
（注：此案例为量化方法研究初期所完成的，存在一定的不足，后期研究已经有所改进，有机会再与大家进行分享。研究思路方面还希望能够给大家一些参考。）
结束语
本系列的文章提出了三种用户体验的量化方法，以手机体验为案例来研究以行为为中心的量化方法。最终获得用户体验程度、体验步骤和体验时间的表达式为：
Sti= log0.63(P/T)[165 (P/T)2-109P/T+25.4]
该表达式表明：以行为为中心的量化是从客观出发来计算体验程度。同时通过案例中数据的对比分析，表明主客观因素对用户体验的影响有着显著的区别。因此，为得到更满意的用户体验量化，必须综合考虑三种方法的运用。下一步我们将以本文的研究为基础，采用更多的样本来验证其他两种方法，并综合三种方法继续研究用户体验的量化问题。
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