如何提出一個“好的”研究問題?
本文強調在快速變化的環境中保持謙遜與開放,通過實證方法驗證假設,并鼓勵探索未知領域。這些實踐不僅提升了產品競爭力,也促進了組織持續發展。
雖然沒有不好的問題,但有些問題比其他問題更好
提問需要謙遜,即有意識地接受無知。但這是了解客戶甚至我們自己的基本做法。提出更好的研究問題的關鍵行動包括檢查基礎知識、挑戰假設和直覺,以及為未知留出空間。
想一個問題。
這可能是一些直接的問題,例如“廚房里有什么零食?”也可能是一些更廣泛的問題,例如“五年后我的生活會是什么樣子?”
我們總是問問題,既問自己,也問別人。在 Atlassian,詢問的性質和范圍也各不相同,從具體的——例如“我們應該使用哪種設計?”和“哪個功能最重要?”——到廣泛的,例如“誰是該產品的主要用戶?”“他們的目標和常見任務是什么?”
問題的性質揭示了我們優先考慮什么,關注什么。重新審視問題可以導致重新考慮各種可能性,例如,在更短或更長的時間范圍內。或者,它可以突出一個新的視角:當與他人探討問題時尤其如此,無論您是與同事進行非正式聊天還是與治療師進行坦誠的交談。
提出更好的研究問題的關鍵行動包括(1)檢查基礎知識,(2)挑戰假設和猜測, 也(3)為未知留出空間。
“愿意質疑是一回事,提出良好且有效的質疑又是另一回事?!?/p>
– 沃倫·伯杰,《更美麗的問題》
一、檢查基礎知識
當您第一次發現需要研究時,您可能已經對該領域有一些了解。事實上,您的團隊對該主題的集體理解可能會加起來很多。回顧先前工作中的相關見解并向內部主題專家學習是可以節省時間并避免重復研究的一般最佳做法。
但積極質疑你所知道的知識仍然很重要。為什么?
- 我們經常會經歷來源遺忘癥——我們記得信息的內容,卻不記得從哪里學到的。知道真相的來源很重要,因為它提供了信息可靠性的背景。這個理論是來自經過充分研究的播客節目,還是來自你在推特上看到的推測性點擊誘餌標題?人類記憶是會出錯的,我們可能會錯誤地將隨機的想法記為事實。
- 生活中唯一不變的就是變化。例如,COVID-19 不僅使組織提供遠程工作政策成為常態,而且也使工人重新評估他們對工作的期望。這場疫情只是人類行為和社會規范如何發生根本性變化的一個例子:我們需要接受這樣一個事實:我們可能接受的“真理”可能會隨著時間的推移而改變。
隨著知識的增加,我們常常意識到一些看似簡單的事情實際上非常復雜和微妙。正如亞里士多德所言,“你知道的越多,你就越意識到你不知道的越多?!?/p>
提問可能看起來不了解情況或不服從,這取決于語氣。但這是評估假設和了解哪些值得進一步調查的關鍵步驟。確定未知數還有助于確定知識缺口的大小和風險。這反過來可以幫助你優先考慮時間和精力,而這些時間和精力通常是有限的。
如果對問題的理解程度較高,最好的行動方案可能是通過迭代,在下面的優先級框架中描述為“發貨和測量”或“重設計”。研究應主要針對對問題的理解程度較低的領域 – 尤其是風險較高的領域(“重研究”)。
如何在實踐中做到這一點
假設映射是一種有用的練習,可以幫助團隊對已知和未知達成共識。非正式地講,你也可以嘗試以下思維練習:
- 我們最早的數據點或見解是什么?自那時以來,有什么變化或沒有變化?
- 我們從哪里學到的知識?我們的信息來源有多可靠?
- 是否有任何證據相互矛盾或者違背預期?
二、挑戰假設和猜測
一旦你質疑了自己所知道的事情,你就應該更好地了解哪些是不確定的,哪些需要進一步調查。雖然這些可能是一般知識上的差距,但它們通常會被納入假設或有根據的猜測。
在科學領域,假設往往源于一種可以客觀描述世界的心態。在這種信仰體系中,實證主義是觀察世界的默認方法。這是一種以可證偽性為中心的懷疑論觀點——我們可以證明斷言是錯誤的,但不一定能斷言它們是正確的。
這種形式的實證研究就是我們與科學方法聯系在一起的。例如,讓我們考慮一個涉及小熊軟糖的兒童科學實驗。在這種情況下,我們可能會假設,“如果我們將小熊軟糖浸泡在液體溶液中 24 小時,它們的尺寸就會變大?!笨纯聪旅娴臉颖窘Y果,我們有一些支持這一假設的證據。
但我們不能斷言這是普遍正確的,因為右邊的最后一個“鹽水”軟糖熊實際上看起來比左邊的“對照”軟糖熊要小。我們也不能斷定水或醋會使軟糖熊的體積增加最多。它們可能是局部最大值,而不是全局最大值,因為可能還有另一種尚未測試的液體會使軟糖熊變得更大。
三、這在 Atlassian 的背景下意味著什么
進行實驗的團隊確實會采用嚴格的假設檢驗方法。例如,我們的買家體驗團隊會進行實驗,以確保新網頁在評價和購買率等指標上與現狀相比“不會造成損害”。我們假設新網頁的表現不會更差,只要它們的表現不會更差,我們就確認了這一假設。
然而,我們更經常地提到假設,而沒有考慮到假設檢驗的原始方法??谡Z中,當我們想表達“猜測”時,我們可能會說“假設”。無論使用什么術語,重要的是要記住,你應該對那些與你的想法相矛盾或挑戰的證據持開放態度。
隨著我們隨著時間的推移找到更多支持證據,我們的信心只會增強——尤其是在不同學科和渠道,如客戶支持單、產品分析、定性研究、CSAT 調查等。但即使你變得更加自信,你也不應該停止提問。事實上,你應該預料到我們的問題會隨著你不斷學習而不斷演變。
四、“驗證”有什么問題
嗯,這并不總是一個問題;就像大多數事情一樣,這取決于具體情況。但驗證意味著對已經知道答案或解決方案的隱性偏見。當確定性相對較高時,這是有道理的。
然而,很多時候,團隊可能會考慮“驗證”,而“測試”的心態更合適。在這些情況下,可以調用研究來生成證據,使其偏向于確認猜測。或者,人們可能會從現有數據中“挑選”證據來“驗證”主張。這些行動可能會讓你對自己的工作感到滿意,但最終不會為你的客戶服務。
五、如何在實踐中做到這一點
- 當考慮測試假設或猜測時,請使用平衡的語言檢查您的偏見——例如:“驗證或否定”、“確認或不確認”等。
- 同樣,避免向顧客透露你的假設或猜測,因為社交禮貌可能會讓他們同意你的觀點——即使這不是他們真正相信的。
- 除了定性的“驗證研究”,還可以考慮探索如何通過分析或其他定量方法進行驗證。
為未知留出空間
即使你對某個主題有一些了解,你也不需要有假設才能進行研究。另一種方法是圍繞“為什么”類型的問題展開研究——為意想不到的見解留出空間。
雖然混合研究方法有其優勢,但定性方法往往更適合開放式研究。這些方法依賴解釋主義作為解釋世界的主要方法。在這個信仰體系中,我們承認支配人類行為的潛在思想和情感并不像重力或熱力學等現象那樣客觀。但通過反復的經驗,我們開始相信社會規范的穩定性,就像我們相信科學理論一樣。
定性研究是有意深入而不是廣泛研究,而不是在沒有足夠的用戶進行調查時作為“安慰獎”。它可以更容易地解釋可能令人驚訝的信念和行為,揭示你的盲點。例如,考慮一下美國和臺灣的文化差異如何將紅色和綠色聯系起來。這種洞察力可能無法在預先設想的假設中表達出來,但對于從事股票表現展示的團隊來說,了解這一點仍然很有用。
六、這在 Atlassian 的背景下意味著什么
我們從開放式探索中學到了很多東西,將關注點擴展到產品中的特定功能之外。一種方法是調查客戶如何使用競爭對手的產品,這鼓勵我們跳出 Atlassian 特定的思維局限。但僅僅觀察人們使用我們的產品也可以獲得極大的啟發——看看產品在填充“真實”數據時是什么樣子,以及它們如何在用于工作的所有工具的更廣泛生態系統中使用。
通過觀察人們使用我們或競爭對手的產品,我們還能了解他們何時以及如何“錯誤地”或不按預期使用產品。這些通常可以成為他們遇到的問題或產品缺陷的創造性解決方法。Facebook Meta 產品經理 Simon Cross 將此稱為“鋪路?!薄斢脩舭l出他們想要的信號時。
七、如何在實踐中做到這一點
- 進行研究時,留出一些空間進行開放式探索(例如,調查中的文本字段問題、在瀏覽原型之前進行更廣泛的討論等)
- 如果研究參與者透露了一些意想不到的事情,請隨意“脫離腳本”。
- 如果結果發現參與者并不完全符合您的目標資料,請考慮一下您還可以從研究環節了解到什么。
- 如果您沒有進行自己的客戶研究,請嘗試觀看其他人的會議。我們建議養成每 6 周至少觀察 2 小時的習慣,正如UX 專家和教育家Jared Spool 所建議的那樣。
保持好奇心
好的問題往往會引發更多的問題,就像一滴水能激起層層漣漪一樣。但未知應該成為興奮的源頭,而不是沮喪或絕望。正如神經科學家斯圖亞特·費爾斯坦在《無知:它如何推動科學》一書中所寫,發現的關鍵之一是科學家愿意接受有意識的無知——并將問題作為引導新發現的手段。
“在誠實地尋求知識的過程中,您常常必須在一段無限期內忍受無知。”
– 諾貝爾物理學獎得主埃爾溫·薛定諤
即使是非科學家,我們也應該歡迎未知。新的體驗能讓我們成長。當我們挑戰自己去做以前從未做過的事情時,我們總是處于自我懷疑的狀態——無論是搬到新城市、跑馬拉松、成為父母等等。但對不確定性持開放態度對于學習和產生新知識至關重要,無論是關于我們的客戶還是我們自己。
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翻譯:蔣昌盛
原作者:Joyce S. Lee
原文鏈接:https://medium.com/designing-atlassian/how-do-you-ask-a-good-research-question-be96431b8ab1
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