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對于一個如此簡單的術語，“用戶研究”對于不同的人意義也是不同的。對于用戶研究中的“用戶”，Edward Tufte(Bisbort，1999)有一句名言：“只有兩個行業把他們的顧客稱作用戶：計算機設計(譯者注：computer design)以及販毒?！?/p>

本書關注的是前者的用戶。這里的用戶可以是一個付費顧客、內部員工、物理學家、呼叫中心處理員、汽車司機、手機擁有者或是任何試圖去完成某個目標的人——尤其是那些涉及到軟件、網站以及機器設備的目標。

這里的“研究”寬泛而又模糊——它是以其為核心的方法和專業人員融匯的結果。Schumacher(2010,p.6)提出了以下的定義：

用戶研究是對于用戶目標、需求和能力的系統研究，它的目的是為了給設計、架構或改進工具來幫助用戶更好的工作和生活。

相比起這個詞語的定義以及它包含的內容，我們更關心如何量化用戶的行為，因為這涉及到可用性相關專業人士、設計師、產品經理、營銷人員以及開發者。

用戶研究中的數據

盡管“用戶研究”這個說法最終可能會失寵，但是它其中產出的數據卻不會。貫穿本書，我們將把重點放在可用性測試，使用一些來自可用性測試、用戶調查、A/B測試以及實景調研的案例。之所以把重點放在可用性測試上，是有以下三點原因：

可用性測試依然是判別用戶是否在完成任務的核心方法。

作者均執行過大量的可用性測試并對其有著很多論述。

可用性測試用到了許多其他用研方法所涉及到的指標。(比如到處都能看到的“完成率”)。

可用性測試

可用性有一個國際標準:ISO 9241 pt.11(ISO,1998)，其中把可用性定義為：在具體的使用場景下，一個產品能幫助具體用戶有效果、有效率并滿意地達到一個具體目標的程度。盡管沒有方法來衡量效果、效率以及滿意度，一項09年針對將近100個總結性可用性測試的大型調查(Sauro和Lewis,2009)發現了執行測試的人一般能收集到的內容。大部分的測試包含了一些組合，這些組合包括：完成率、錯誤、任務時間、任務級別滿意度(譯者注：task-level satisfaction)、測試級別滿意度(譯者注：test-level satisfaction)、幫助途徑以及可用性問題列表(一般包含頻率和程度)。

總體上來說，有兩種可用性測試：找到并解決可用性問題(形成性測試)(譯者注：formative tests)和用指標描述一個應用的可用性(總結性測試)(譯者注：summative tests)。這里的“形成性測試”和“總結性測試”兩個術語來自教育界(Scriven,1967)用于描述學生學習水平測試時用到的類似方式(“形成性”——提供即時的反饋來改進學習方式以及“總結性”——評估學到的內容)。

大多數的可用性測試屬于總結性的。它們通常是一個小樣本量的定性活動，在其中問題描述以及設計建議是以數據的形式輸出的。你的目標是發現盡可能多的問題并找到解決方案，但是這并不意味著沒有定量什么事。你可以從頻率、程度的角度量化問題，追蹤哪些用戶碰到了哪些問題，衡量一下他們完成任務花費的時間，判斷一下他們是否成功的完成了任務。

通常來講有兩種典型的總結性測試：基準測試以及比較測試?；鶞士捎眯詼y試的目標是描述一個應用相對于一系列基準來說的可用程度。在基準測試里你可以提出一個界面中需要修復的問題并且它也提供了用于比較設計后改變的一條基線。

比較可用性測試，就像他的名字一樣，這可以是比較同一個產品的不同版本，也可以是比較幾個競品。在比較測試中，同一個用戶可以在所有的產品上嘗試完成任務(主題下的設計)，或者不同組的用戶可以試驗各個產品(主題間的設計)。

樣本量

對于樣本量有一種錯誤的觀點認為必須越大越好，這樣才可以讓數據精確可使用并量化成可用數據。我們將在第6.7章中深入探討這個問題，并且在本書中，我們都將展現給你如何在樣本量小于10的情況下獲得有效的數據結果。不要讓你的樣本量(哪怕你只有2到5個用戶)阻礙你使用統計信息來量化數據并指導最終的設計方案。

代表性和隨機性

和樣本量能夠扯上些關系應該算是樣本的構成。對于一個小樣本經常會有人擔心它不夠有代表性。樣本量以及代表性其實是不同的概念。你可以建立一個數量只有5但是能夠代表人群的樣本，你也可以建立一個樣本量高達1000但是并沒有什么代表性的樣本。有關這兩個不同概念最著名的例子之一便是1936年《文學文摘》(譯者注：Literary Digesst)做的關于總統候選人民意調查。這本雜志調查自己的讀者傾向于投票給哪位候選人并收到了240萬份結果，但是最后卻預測錯了大選結果。這里面問題不在于樣本的大小而在于樣本的代表性。而《文學文摘》收到回復的人群大多是高收入高學歷人群——顯然并不能夠代表所有人。(詳見wiki)

在用戶研究中，無論數據是定量的還是定性的，最重要的一件事在于你測試的用戶樣本能夠代表你所要針對的所有人。否則你的調研結果從邏輯上就不適用于你的目標人群。如果你用一個群體的樣本來推斷另一個不同的群體，那么再好的統計學都幫不上忙。如果你想要深入了解如何改進雪地鞋的設計，去調研5個極地探險者都要比調研1000個沖浪者來的好。在實踐中，這就意味著如果你試圖從不同的用戶群里得出結論(比如，新用戶和經驗用戶，或年長用戶和年輕用戶)，你就該讓樣本很好的代表不同的用戶群。

關于樣本量和代表性存在困擾的一個原因在于，你的人群，比如說是由10個不同的組構成，而你的樣本量是5，那么顯然樣本量不夠來代表所有的組別。你就需要針對這制定合適的取樣方法來保證從每個需要調研的組別中都取得樣本——這個方法又叫“分層取樣”(譯者注：Stratified Sampling)。比如說，如果你有理由相信以下幾點，則考慮從不同組取樣：

在關鍵指標上不同組別之間有潛在的重要差別。(Dickens，1987)

組與組之間存在潛在交流。(Aykin and Aykin，1991)

在關鍵指標的變動性上，組與組之間不同。

不同組之間取樣成本不一樣。

Gordon和Langmaid推薦用一下方法來定義一個組(1988)：

寫下所有重要的變量。

如果需要的話，按優先級對變量排序。

設計一個理想的樣本。

利用常識來合并組。

舉例來說，假設你一開始有24個組，這些組都是基于6個人口統計地點、2種經歷、2種性別的組合。你可能規劃著(1)每組中都包含同樣數量的40歲以上和以下的男性女性，(2)初學用戶和經驗用戶分開，然后(3)棄用中間的那些用戶。最后的規劃需要從2個組里取樣。而沒有合并性別和年齡的規劃則需要從8個組里取樣。

我們理想的假設你的樣本是從母人群中隨機挑選的?，F實中這一點十分困難。除非你強迫用戶去參與調查，否則多多少少不會完全隨機。在可用性研究和調查中，如果人們決定參與，那么這一組里可以有不同的特點，而如果人們不選擇參與則反之。這個問題不僅僅存在在用戶研究中。即便在要對藥物以及醫療程序作出生與死的決定的臨床測試里，人們又不得不參與或者有某種疾病(癌癥或糖尿病)的時候，也有這樣的情況。許多心理學課本里關于人們行為的準則居然是被一些大學本科生得出的——這是一個潛在的代表性以及隨機性問題。

你必須要意識到你的數據依舊是存在偏差的，這也將制約到你的結論。在應用研究中，我們被預算以及用戶參與度所拘束，可是產品依然必須要產出。所以，在我們能收集到的數據的基礎之上，我們盡量做出最正確的判斷。在盡力讓樣本中的系統偏差最小化的同時要記住，代表性比隨機性更加重要。換句話說，哪怕你有一個非常完美的隨機樣本，但是它選取自錯誤的人群，那么這個樣本也比不上選取自正確人群但不完美的樣本。

數據收集

可用性數據可以在一個傳統基于實驗室的有主持過程里被收集，這個過程中，用戶去完成任務，而一個主持人將觀察并與他們互動。這樣的測試過程無疑耗時耗力，并且還需要具備用戶和觀察人兩個角色(這也阻礙其進行一些跨國的測試)。這樣的研究一般運用小樣本的統計學過程，因為每一個樣本的成本實在太高了。

近些年來，遠程主持以及無主持的過程越來越受歡迎。在遠程主持的過程中，用戶在自己的電腦上嘗試完成任務，而主持人通過屏幕共享軟件來觀察并記錄用戶的行為。而在無主持的遠程測試過程中，用戶嘗試任務(通常是在網站上)，而軟件記錄下點擊，頁面瀏覽以及時間。對于遠程測試的辦法，讀者可參閱《Beyond the Usability Lab》(Albert et al.,2010)，里面有深入的討論。

根據我們的經驗，盡管量化人類行為動機是十分困難的，這些行為的結果卻是易于觀察、衡量并利用的。以下就是在用戶研究里，可用性測試內外能收集到的一些常見指標描述。我們會在本書里不斷用到這些術語。

完成率

完成率，也被稱為成功率，是可用性指標里最為基本的。(Nielsen，2001)。他們一般都記錄成二進制的數據：1代表任務成功，0代表任務失敗。你所報告的成功率就是將那些成功完成任務的用戶數量除以所以嘗試任務的用戶數量。舉例來說，如果10個用戶里有8個成功完成了任務，那么成功率就是0.8，通常報告里寫成80%。你也可以用用100%減去成功率而記錄失敗率為20%。

當然，也有辦法來定義一種表示部分成功的指標，但是我們更加推崇這種簡單的二進制衡量方式，因為它更加利于之后的統計分析。本書里提到的成功率都是指這種二進制的成功率。

二進制統計的另一個好處在于它在科學以及統計學文獻里無處不在。本質上來說，任何事物的出現和未出現都可以記錄成1或者0，然后可以匯總成一定的比率。這個可以是在一個軟件上完成任務的用戶數量，或是從疾病中恢復的病人數目，又或是湖里補上來的魚的數量，以及購買一個產品的顧客數量等等等等，它們都適用于二進制比率。

可用性問題

如果用戶在完成任務的時候遇到了問題，而這個問題又和界面有關系。那這就是一個用戶界面問題(UI問題)。UI問題的匯總通常以列表的形式出現。這個列表包含了問題名稱、描述以及一個用來反映問題出現頻率和對用戶影響的級別評分。

計算問題出現頻率的常用方法是把所有參與者遇到的問題數量除以參與者的數量。而評估問題影響程度常用的辦法(Rubin,1994;Dumas and Redish,1999)則是為這個影響的程度打分，其參考以下標準：

這個問題是否導致任務無法完成;

這個問題是否導致完成的延遲或讓用戶遇到阻礙;

這個問題對于整個任務表現影響相對比較小;

這個問題有待繼續觀察。

當你在處理數據時，如果這些數據是多類別的，且有著一定的層次順序，那么就很有必要用某種方式合并一下這些數據。一種方法便是用某種算法作為依據。Rubin(1994)描述了一種將影響的四個級別(利用上面介紹到的4個級別，4表示最嚴重)和問題出現頻率的四個級別(4：大于等于90%;3：:51-89%;2:11-50%;1：小于等于10%)通過分數疊加合并的辦法。舉例來說，如果一個問題被監測到有80%的出現頻率，但相對來說影響較小，那么它的級別評分就是5(頻率3分加上影響2分)。通過這種方法，級別評分可以從最小2分到最大8分之間浮動。

還有一個類似的合并策略是將監測到的出現頻率百分比乘上影響分(Lewis,2012)。得到的級別評分范圍取決于每個影響級別被賦予的值。如果你把最嚴重的影響級別定義為10分，那么最高級得分就是1000(也可以在這個基礎上除以10，這樣得出的結果就在1到100的范圍內，便于分析)。剩余三個影響級別的值取決于測試方的判斷，但一個合理的組合一般是5,3和1分。利用這些值，一個出現頻率為80%、有著較小影響的問題的級別得分是24(80乘以3除以10).

從分析的角度考慮，把UI問題和遇到問題的用戶聯系起來是組織這些問題的好辦法，就像表2.1那樣。

你要去了解在不同的測試階段用戶遇到一個問題的幾率是多大。這能成為衡量可用性活動的影響以及ROI的關鍵指標。而了解哪個用戶遇到哪個問題則能讓你更好的估量你的樣本量、問題發現率以及未發現問題的數量。