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目前，關于手勢交互的應用越來越多。面對新興的手勢交互，我們要如何進行用戶體驗設計呢？

這篇文章我寫了很久(? ??灬??)?，匯總了一些平時搜集到的研究方法，以及自己在實際調研中的經驗總結。

上周在科技資訊內看到，最新發布的小度在家，開始支持手勢操作；同樣在前幾天，OPPO推出了自己的AR眼鏡，也支持手勢及語音操作；最近Facebook和微軟在自家的MR產品中，也加入了更加細膩的手勢操作功能。加上之前寫過的手機端和汽車端，我們可以發現，手勢的落地正在大面積鋪展開。

那么，面對新興的手勢交互，我們要如何進行用戶體驗設計呢？

自然的手勢交互

手勢本身是一種很自然的交互方式，畢竟小孩子在還不會說話也不會使用工具時，就已經可以靠本能去做出抓取的動作。

充分融入使用場景，是讓手勢交互更加自然方法之一。

ustwo在設計與測試手勢產品時，也發現最讓用戶感到共鳴的，是和對應場景有直接自然聯系的手勢。在MR的應用場景中，HoloLens和Oculus最近相繼更新了虛擬環境下的高精度的手勢操作，效果非常好。例如，用手去移動紙盒，可以說根本無需學習，只要按照真實生活場景中的直覺來做就好。

但是在手機和IOT場景中，手勢與場景的聯系沒有MR那么直接，用戶仍需學習在新的交互模式下手勢被賦予的含義。

當下的手勢交互學習成本還是比較高的，這點在之前的文章內也有寫過。當設計能降低使用門檻，算法能提高精準度時，手勢學習的難度肯定能大幅降低。

因此，除了融入使用場景外，我們還需要進行充分的用戶研究，根據用戶的行為習慣去制定自然的手勢交互的方案。更加符合用戶直覺的手勢交互，不易帶來記憶負擔，也更容易學習和掌握。

研究方法

面對這種相對前沿的技術，在嘗試中不斷探索是非常重要的。我們可以通過模擬實際場景這種直接有效的方式，去嘗試和驗證一些設計方案。

實測手勢交互產品的門檻和成本比較高，目前除了Google外多數企業是用CV實現的，需要先采集大量的素材。如果方案沒有經過一定的研究和驗證就去實測，可能會耗費更多的人力和物力，試錯成本相對較高，因此更需要重視前期的探索和調研。

要設計對用戶而言是自然流暢的手勢交互，核心還是要回歸用戶認知。即盡量在相應場景內做用戶認為應該做的事，減輕用戶的記憶負擔，讓一切自然發生。

因此，我們的調研可以優先定位在對用戶認知的研究上。我們可以根據經費、周期等條件的不同，選擇適合自己的研究方法。

富貴版

Oculus的研究人員引進了Marker-Based system，通過這種類似于動作捕捉的形式，嘗試各種天馬行空的想法。例如他們測試了無鍵盤虛擬打字、虛擬寫字等各種有趣的想法。

在投入實際算法研究前，先用這種動作捕捉的形式完成各種測試，不斷試錯，既能更有效地開拓新領域，又可以降低總體研發成本。

截圖來源：〔映維網〕OC6：Hand Tracking Deep Dive

中級版

在沒有高級設備或實驗室時，我們可以從網上購買一些物美價廉的模型產品，或者也可以通過DIY自制一些系統，模擬交互場景。例如，用方向盤、紙板和pad拼接出新型駕駛系統。之前還看到有VR產品的設計師會用紙板來模擬受限的視角。

這些demo可能看起來有些簡陋，但也足夠進行基礎的用戶研究與測試，是性價比非常高的選擇。

此外，有技能的設計師也可以嘗試用Processing這樣的工具，模擬下想象中的效果。

儉樸版

我在調研中受到了IDEO文章所描述方法的啟發（文末有鏈接）。

進行研究前我首先根據目標用戶的定位，確定了調研對象的人員構成。分析需求明確具體操作項后，對數十位用戶進行調研，記錄大家是如何用手勢詮釋不同概念的。收集這些數據的同時，觀察記錄用戶比較特別的行為，再對部分用戶進行結構化訪談。最后，對所有收集到的內容進行分析和總結，并根據以上的調研結果進行驗證測試，再進一步優化。

雖然方法比較儉樸，但最終的收獲還是很多的。調研后重新定義的手勢對用戶而言更為自然，掌握和記憶的難度也相應下降。

（我們將調研中錄制的視頻裁剪為獨立的GIF，然后再根據功能去橫向比較）

注意事項

在調研過程中，我發現了幾條關于手勢交互的比較特別的點，我認為可以詳細講一下。至于一致性、引導與反饋等通用的點，此處先不贅述啦。

手勢與區間

區間調整是我們平時經常用到的功能，包括調整音量、亮度、溫度……那么最日常的調整音量功能，要如何用手勢表示呢？

經過用戶研究后，我們曾經將第一選項確定為“抬手”。因為絕大部分用戶在聽到“調高音量”這個指令后，都做出了抬手的動作。

但聯系到實際應用中就可以發現，抬手是一種沒有區間范圍的動作，每個人做出的幅度也不盡相同；而音量本身是一個有區間的概念，會有0、100%以及更多更細節的音量節點。

在這種情況下，我們無法將升高降低的程度與手勢抬升的幅度直接對應起來。如果非要強制定義抬高50cm就是100%，那么手勢操作本身將會變得非?；魏碗u肋。

類似于音量的這種有區間的概念，本質是由兩個模塊構成：方向（高低、亮暗、冷暖……）和幅度。因此，我們在設計手勢時，需要用手表示出這兩個概念，可以將其量化為指節、手指、角度、圈數等可以表明方向性、含有明確數量信息并且用戶能夠輕松執行的內容。

手勢與空間

在用戶的潛意識中，手勢與空間有著非常強烈的關聯性。

此處的空間涉及兩個點，一個是空間位置，另一個是空間內運動的方向/模式。例如，要求用戶想象打開天窗時，多數會下意識地舉高手（模擬空間位置），向后揮手（模擬物理運動）。

在AR與VR產品中，用戶更是可以將現實中的空間操作直接投射到虛擬世界內。Oculus新展示的技術中，用戶可以用手對虛擬世界的物體進行高仿真的操作，甚至看起來像是1:1還原，例如伸手抓住前方的物體，彈開物體等。

在進行手勢設計時，盡量遵循用戶對空間的投射。但同時必須要注意的是，也必須要考慮到設備采集視角的限制，避免用戶的動作超出可采集范圍。

手勢的文化性

很多手勢在不同國家被賦予了不同的意義，例如原本很通用的OK手勢，最近在美國已經被惡搞得變成了種族歧視手勢。我們在設計手勢時，需要考慮到當地的文化背景和風俗習慣。

同時，手勢的表達還可能受到代際文化的影響。

年齡大一點的人群，在調整音量時會比年輕人更容易想到旋鈕式操作（IDEO在研究中指出）。前一陣我還看過一個故事，一位90后幼兒園教師讓小朋友們一起表演打電話，小朋友們紛紛把手掌貼到耳旁，只有他舉起了比“六”的手。

除此之外，在調研中還有個有趣的發現：對于絕大多數人而言，向右及向上的手勢，都表示出了相對正面的含義（如確定、接受、增加）；向左及向下的手勢，都表示出了相對負面的含義（如取消、拒絕、減少）。

個人猜測這種聯想和語言及GUI有一些關聯性。語言或文字本身對人的行為也是有一定暗示性的，例如聽到“調高音量”時，很多人都會做出抬高的動作，字面意義上的“調高”會直接映射到空間內的“高”。但說“聲音大一點”時，抬高的比例會略低一些。

手勢與技術限制

我們在設計手勢前，應該對相關技術有深入了解。目前，主流的手勢交互有兩種技術方案：一是通過計算機視覺來識別手部特征點，應用比較廣泛；另一種是Google的Project Soli，用毫米雷達波進行檢測。網上能找到很多相關資料，一些具體的問題也可以找算法大哥請教。

手勢交互在技術方面可能受到很多限制，例如攝像頭的位置、圖像采集方式、算法對不同手勢的區分能力等等。這些需要根據不同項目的不同使用場景，仔細思考。

我之前搜集過很多關于手勢交互的用戶反饋。目前，投入使用的幾款汽車手勢與手機手勢里，最?？吹降膯栴}是，有不少人認為自己明明做對了手勢，機器卻不能正確識別。

造成這個問題的原因可能有很多，例如用戶動作不太標準、算法識別閾值太高、超出識別范圍等。但在用戶的角度看來，就是機器不行。

如果大幅提高識別率，容錯性是上升了，但又可能造成誤識別。因此，更需要多進行測試，在識別準確率和容錯性之間調整，在技術限制和用戶體驗之間找到平衡點。

這篇總結就寫這么多啦，用研期間采集用戶信息是一件比較繁瑣的事，還要感謝實習妹紙幫了很多忙。

參考：

Helping people learn to use gesture-based technology through play.

Why gesture is the next big thing？

OC6：Hand Tracking Deep Dive（由映維網上傳）

作者：迷思特圓；作者公眾號：迷思特圓（ID:mryuan55）

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