经常会被问到一个问题“在企业中，用户研究人员，到底要做什么呢？”

不同的企业可能对用户研究的定义有所不同，但首先可以肯定的是都是在研究“用户”。差异在于我们了解“用户”的哪些方面呢？我们可以研究用户的基本属性，生活方式，态度……；当然我们也需要研究用户的使用情景，产品使用行为模式……；如果更加具体一点，我们也需要了解用户在使用产品时具体的操作，对系统提供的概念以及系统反馈的认知……

无论是哪个层面的研究，其实都可以归结为是一个过程，更确切的说是一个“将离散的用户信息还原，并转变成产品可用的结构化信息”的过程。而一个完整的过程至少可以包括“规划、获取、提取、表示、转化”等不同的阶段。这是因为我们经常在做项目的时候，问自己类似的问题“我想要什么信息？信息在哪里？我们需要去做什么呢？我们该如何获取？收集到的离散信息要如何提取才能保证不失真？信息如何表示才能最有效的表达观点？需要进行怎样的转化才能为产品所用？”

在公司里工作，会更多的是在讲求“可控性”。如何把握每个阶段都是可控，并且行之有效的？“逻辑性、结构化的方法、研究模型以及流程”可以帮助我们，虽然这样不一定能够创造出伟大的产品，但可能在最大的限度上保证我们的产品创造过程可复制，且方向正确。因此我认为用户研究是一个工程类职位，因此在百度我们更原意叫每个用户研究人员为“工程师”。

单纯在信息的“收集与获取阶段”，就有如下的方法可以供我们利用。

总结一下我们曾经所采用过的用户研究方法，按照对执行人员的专业背景以及技能要求的差异，我们可大致分为3类：着使用了包括了研究，心理学行为实验和眼动实验，以及用户行为及日志数据分析。研究体系的理论根源则来自于人种学/民族志（Ethnography），社会学、计算机科学下的人机交互等。例如我们经常用到的观察法，文化探针（culture probe）等方法均在人种学研究中有很好的应用；而研究人员最频繁使用的问卷、访谈、焦点小组等方法，都源自于社会学；在自身学科方面，例如任务分析，用例，卡片分类等均会被经常使用。

介绍一个在“研究类”项目中，典型的“信息到信息”的过程。左侧图为实景调查，大家注意这是2个不同的家庭了吗？像不像照镜子？而右边的图则是我们在做文化探针时发放给用户的探针包以及用户的真实使用情景。

当然在很多情况下提取、分析以及表示的过程往往是重合的。下边是在回收了信息后，我们会对信息进行提取，与表示的方法。

类似的做法还有很多，举几个其他的例子。

基于用户操作推导行为模式。

用户的时间序列行为回溯

用户的操作与评价卡片的行为模式归类

还有大量在这个阶段使用的方法，例如前些年非常流行的personas/scenario。值得关注的是，我们在这个阶段已经将离散的用户数据转换为了结构化的数据，因此为了保证信息在这个阶段的转化不失真，我们需要跟多的原则、技巧和经验，这里不再详细介绍。

在我们日常的工作中，也会大量运用行为实验和眼动实验。下边是一次较为完整的眼动实验的“信息到信息”的过程。而在这样的过程中，信息的获取和分析工作绝大多数都是机器辅助完成的，我们只需要在各个阶段控制好输入的参数，就可以了。

互联网的一个优势在于用户在使用产品，用脚投票的同时，会留下自己的脚印。在很多产品线上，我们也会进行用户日志数据的分析，来帮助我们更加全面的了解用户的行为模式，发现规律解决问题。众多的产品改进建议就是通过这样的方式来实现的。如下就是一个典型的通过用户的日志数据的获取、提取以及分析，表示的过程。

一天仅一次会话的新闻搜索用户中，绝大部分在下午5点左右开始访问，在这仅有的一次会话中，基本上只使用新闻搜索一种产品，大概使用30分钟左右退出，我们认为，这类是下班前打发时间浏览新闻的那一类用户。

一项专业调查机构的数据表明“可用性专业人员与开发人员在运用UCD方法的效果上的差别约为130%；优秀与平均水平的可用性专业人员在运用UCD方法的效果上的差别为34%”。只有当我们有了正确的研究理念，且在“信息到信息”的过程中，正确有效的利用一些方法和工具，就可以让我们的工作更加有效，可控。也可以帮助我们形成流程与规范，融入到公司的各个产品及业务的开发过程中。