用戶體驗(yàn)的未來：揭示用戶的情緒

2022-08-08 分類：用戶體驗(yàn)

真正了解用戶感受一直是我們用戶體驗(yàn)研究的夢(mèng)想，用戶開心嘛？沮喪嘛？真的有興趣或意愿來訂閱嘛？了解用戶真實(shí)的感受的體驗(yàn)可以幫助我們優(yōu)化具體方面的體驗(yàn)設(shè)計(jì)，從而做到讓情感在產(chǎn)品中自然而然地流露出來。成都網(wǎng)站制作正在進(jìn)入一個(gè)洞察用戶體驗(yàn)的新時(shí)代：洞察他們的情緒變化。

Figure 1. 想想坐過山車時(shí)所經(jīng)歷的情緒

當(dāng)前方法的失敗

用戶體驗(yàn)研究經(jīng)常從參與者身上直接觀察他們的情緒變化，然而，要注意我們的參與者(受試者)并不永遠(yuǎn)是客觀的，往往會(huì)落入人類思維的灰點(diǎn)中。一個(gè)常見的方式來解決情緒和認(rèn)知方面的用戶體驗(yàn)測(cè)試是通過自我回顧–即: 用戶被要求以口頭或者書面的問卷的形式來描述或回答有關(guān)他們的經(jīng)歷體驗(yàn)的一些問題。這些方法雖然是司空見慣的，但他們過于依賴參與者的解釋和回憶受試者“彼時(shí)”的情緒。而現(xiàn)實(shí)是，參與者只會(huì)告訴我們那些他們認(rèn)為我們想聽到的話，或者有選擇性地描述他們當(dāng)時(shí)的情緒。有時(shí)他們甚至不能很好地解釋自己的感受。

而生理測(cè)量就能夠消除主觀性的評(píng)估用戶的體驗(yàn)，依靠量化指標(biāo)，測(cè)量那些往往是用戶潛意識(shí)的情緒。

新方法來丈量情緒

新的生物設(shè)備是實(shí)用而且價(jià)格也合理，非常適合對(duì)用戶體驗(yàn)從業(yè)者。我很愿意承認(rèn)我是高度懷疑這些看似神秘的工具設(shè)備是否能告訴我用戶真正的體驗(yàn)和情感的，但是我也著迷于這種可能性。許多懷疑的根源可能源于缺乏知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)吧。目前，已有少部分人在UX社區(qū)上發(fā)布相關(guān)的主題研究了。據(jù)我所知，也有一些人正在進(jìn)行通過人眼追蹤技術(shù)提供一個(gè)客觀的方式讓我們更直觀地理解用戶的研究活動(dòng)。

人眼追蹤技術(shù)

人眼追蹤技術(shù)對(duì)用戶體驗(yàn)研究員起到了非常大的幫助作用，如果用的恰當(dāng)，可以達(dá)到其他方式所無法達(dá)到的洞察結(jié)果。最明顯的獨(dú)特之處就是眼動(dòng)儀可能追蹤參與者的視線和關(guān)注點(diǎn)。

Figure 2. 帶有眼動(dòng)儀的顯示器, 由Tobii科技提供

人眼追蹤是一個(gè)不可或缺的生物測(cè)量手段，這種測(cè)量可以結(jié)合任何其他的生物測(cè)量儀器使用。但這種測(cè)量方式只有在有具體上下文情景中：例如用戶在觀察某些內(nèi)容時(shí)使用才有意義，當(dāng)眼球鎖定在某個(gè)內(nèi)容上時(shí)間較長的時(shí)候，就知道用戶想要了解什么。它能告訴你用戶在看什么，但是不會(huì)告訴你為什么，這一點(diǎn)需要研究人員自己琢磨。

研究到用戶的大腦: EEG

在我早期尋找合適的測(cè)量情緒反映的裝置時(shí)，我發(fā)現(xiàn)了腦電圖(EEG). 腦電圖可以測(cè)量大腦皮層的生物電的變化。從這些電極獲取的信號(hào)所產(chǎn)生的波形中反映出電壓的變化

Figure 3

Figure 3. EEG頭戴設(shè)備實(shí)時(shí)輸出的結(jié)果展示了人腦區(qū)域的活躍度，由Emotiv提供

EEG頭戴設(shè)備實(shí)時(shí)輸出的結(jié)果展示了人腦區(qū)域的活躍度，由Emotiv提供

EEG信號(hào)是進(jìn)入到用戶體驗(yàn)研究領(lǐng)域最敏感的儀器了，它提供了下面這些特性：

· 實(shí)時(shí)的毫秒級(jí)的精確度.

· 全方位的情緒和認(rèn)知活動(dòng).

· 情緒的展示圖.

最近例如由Emotiv開發(fā)的頭戴式設(shè)備是通過無線藍(lán)牙連接方式，來將人腦電波信號(hào)傳輸?shù)皆O(shè)備上的一種設(shè)備。這些頭戴式設(shè)備可以讓用戶感覺舒適一些，能夠最小干擾到參與者的自然行為。更輕便，更便宜并且完全無線的解決方案將讓EEG在未來幾年中對(duì)實(shí)踐性用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)們更有幫助。

Figure 4. 使用Emotive EEG 頭戴式設(shè)備的用戶正在進(jìn)行測(cè)試

對(duì)于用戶體驗(yàn)研究人員來說，難點(diǎn)是將腦電波形狀的數(shù)據(jù)翻譯成情感的狀態(tài)是極其復(fù)雜的事情，也是UX研究員專業(yè)領(lǐng)域外的內(nèi)容了. 分析工具可以處理原始的EEG數(shù)據(jù)并產(chǎn)生可視化的一些標(biāo)準(zhǔn)化過的情緒狀態(tài)，例如參與中、感興趣、遇到挫折、幸?；虮瘋那楦?。

你的皮膚顯示出你的情緒: GSR

皮膚電感應(yīng)(GSR) 一直被用來測(cè)量生理上的刺激，這項(xiàng)技術(shù)可測(cè)量皮膚毛孔產(chǎn)生的少量汗液的導(dǎo)電性。 GSR可以根據(jù)這種導(dǎo)電情況來洞察參與者的情緒，例如高漲、投入、緊張、心煩意亂、不感興趣或放松的狀態(tài)。當(dāng)然這種測(cè)量能得到最理想的結(jié)果的時(shí)候就是用戶在使用界面遇到困難而變得沮喪和有壓力的時(shí)候。這些測(cè)量結(jié)果可以通過縱向評(píng)估展示情緒的趨勢(shì)變化(例如: 體驗(yàn)整個(gè)產(chǎn)品過程中壓力增減的時(shí)間區(qū)間).

對(duì)于那些需要讓用戶持續(xù)參與和保持興趣的產(chǎn)品來說，GSR能幫助測(cè)量用戶參與的強(qiáng)度，以及能持續(xù)參與的時(shí)間有多長。例如下圖中是最新款的Shimmer3裝置，非常便捷也允許人自由運(yùn)動(dòng)毫無妨礙，對(duì)研究人員快速收集數(shù)據(jù)來說也很方便。

Figure 5.測(cè)試用戶帶上特別的皮膚感知器設(shè)備Shimmer3

讓我們來看看你的情緒：面部情緒反應(yīng)分析

面部編碼是對(duì)面部表情的系統(tǒng)分析。早在上世紀(jì)70年代，心理學(xué): Paul Ekman在早期工作中確定了六種普遍的表情。他推廣的面部動(dòng)作編碼系統(tǒng)（FACS）也眾所周知地系統(tǒng)地介紹了面部表情和動(dòng)作。

Figure 6. 相貌特征提取，由Affectiva提供

像Affectiva和Emotient 這樣的公司，開發(fā)出了新的軟件能夠通過檢測(cè)他們面部的反應(yīng)用來分析用戶的情緒。攝像頭早已被用來捕捉非語言行為(例如微動(dòng)作、表情)，以及收集用戶的聲音，從而用來研究用戶體驗(yàn)了。使用面部分析是一種最不容易打擾用戶就能夠捕捉情緒變化的高度自動(dòng)化的方式。這些系統(tǒng)使用計(jì)算機(jī)的算法，從一個(gè)攝像頭捕捉的視頻中逐幀分析出人的表情變化，以此作為輸入不斷分析。分析數(shù)據(jù)的一步是確定人臉，然后提取需要識(shí)別的每個(gè)情感特征的面部關(guān)鍵點(diǎn)標(biāo)志(上圖所示的綠點(diǎn))。用軟件產(chǎn)生的結(jié)果評(píng)分，表示用戶是否專注于手頭上的任務(wù)。較低的值表明用戶正在遠(yuǎn)離相機(jī)，通常代表著厭惡或者疲勞或者是他“不留神”。個(gè)人情緒會(huì)以直觀的數(shù)字形式得以清晰的展現(xiàn)。

Figure 7.由面部識(shí)別器輸出的人臉表情分析圖，一個(gè)圖展示整體的參與的情緒，第二個(gè)展示的是每個(gè)獨(dú)立的情緒。由Emotient提供

雖然面部識(shí)別相較于其他手段非常容易收集和分析，但從我經(jīng)驗(yàn)來看它似乎不是那么準(zhǔn)確的。目前的算法雖然能很準(zhǔn)確地分析出高度表達(dá)的情感例如：大大微笑，但更復(fù)雜的情感例如:“蔑視”就很難體現(xiàn)出來了。在這些用戶體驗(yàn)測(cè)試的參與者的反應(yīng)中，往往都是微表情較多，例如微微一笑表示高興，略略提高眉頭表示驚訝。捕捉這些低表達(dá)的情緒(無論正面或負(fù)面) 才是UX研究中至關(guān)重要的點(diǎn)。參與者并不總是有強(qiáng)烈的外向情緒的表達(dá)。

為什么混合方法很重要？

沒有一種測(cè)量方法可以完全捕捉用戶的所有情感體驗(yàn)的。我認(rèn)為這些手段之間是互補(bǔ)的，在某些情況下是互相補(bǔ)充的。我們可以從不同的設(shè)備上提取不同的數(shù)據(jù)。使用腦電圖和面部反應(yīng)分析，我們可以測(cè)量一個(gè)參與者是否有一個(gè)良好的或相對(duì)較差的反應(yīng)。GSR和心率無法衡量心理，但是可以提供精確的參與者合適被激勵(lì)的數(shù)據(jù)指標(biāo)，結(jié)合每種類型的測(cè)量的優(yōu)勢(shì)，我們可以識(shí)別特定類型的情緒體驗(yàn)。

Figure 8. 由James Russell和LisaFeldman Brarrett開發(fā)的激勵(lì)和心理模型。

使用多種類型測(cè)量的另一個(gè)好處是，我們可以經(jīng)常使用它們來互相驗(yàn)證。例如，如果面部分析數(shù)據(jù)強(qiáng)烈的表明參與者正在產(chǎn)生強(qiáng)烈的快樂，但是EEG數(shù)據(jù)顯示是高強(qiáng)度的憤怒，那肯定有一個(gè)測(cè)量是不對(duì)的。在文章開始我提到：不能完全依賴用戶主管提供的信息因?yàn)樗麄儫o法正確認(rèn)知自己的情緒，雖然我們不完全依賴，它仍然是關(guān)鍵的。通過這種結(jié)合測(cè)量的方法，我們有信心能夠更準(zhǔn)確地掌握和理解用戶的情緒。

UX研究的應(yīng)用

那么這些研究結(jié)果究竟如何應(yīng)用呢？ UX研究人員和設(shè)計(jì)師現(xiàn)在可以向著那些能夠引發(fā)用戶特定情緒或反應(yīng)的方面來創(chuàng)建或者改良他們的設(shè)計(jì)了。用戶體驗(yàn)的質(zhì)量不再局限于UI界面，現(xiàn)在更多的是用戶在使用過程中的感受和用戶在與機(jī)器程序交互的過程中的體驗(yàn)上了。以前當(dāng)我們對(duì)一個(gè)人說：你的工作就是幫助團(tuán)隊(duì)評(píng)估一個(gè)網(wǎng)站的新產(chǎn)品的選擇流程的是否高效. 通常情況下你會(huì)找一些衡量體驗(yàn)的關(guān)鍵指標(biāo)，例如任務(wù)完成的效率，口頭的評(píng)論，網(wǎng)站的評(píng)分等。然而你知道這不足以識(shí)別任何細(xì)微的痛點(diǎn)問題，并不能幫助你真正了解用戶的情緒是如何影響他們的決策的過程的。所以通過組合使用眼動(dòng)儀、腦電圖、GSR和面部表情追蹤你可以找出這些情緒是何時(shí)出現(xiàn)的。

Figure 9. 在易用性測(cè)試中展示情緒反應(yīng)的輸出。由iMotion提供。

理解什么設(shè)計(jì)能有吸引力的/ 促進(jìn)用戶參與，使用眼動(dòng)儀，我們可以了解：

· 最開始吸引用戶關(guān)注的是什么 (例如：圖片、價(jià)格、功能對(duì)比、可交互的元素、還是照片等等)？

· 是什么讓用戶長期保持關(guān)注？

· 用戶在瀏覽在線商店時(shí)眼球保持一種什么樣的運(yùn)動(dòng)軌跡模式？

理解情緒投入，我們使用EEG，GSR，和面部表情捕捉儀器，可以分析出:

· 使用體驗(yàn)過程中有哪些瞬間的情緒狀態(tài)？

· 通過面部表情看出總體的使用情緒是正面還是負(fù)面？

· 是什么讓用戶高興，用戶找到何種參與的方式

使用自我匯報(bào)的方法進(jìn)行后續(xù)的體驗(yàn)分析，我們可以了解：

· 用戶為什么在網(wǎng)站上看某些元素？ (較長時(shí)間)

· 用戶觀察某些元素時(shí)會(huì)有什么感覺？(可交互的？迷惑的？)

· 用戶在不同模塊的購物體驗(yàn)是怎樣的？（例如在主頁、登陸頁面、產(chǎn)品頁面或結(jié)算頁面的不同感受）

通過了解用戶的情緒旅程的高點(diǎn)和低點(diǎn)，一個(gè)團(tuán)隊(duì)就可以盡可能地優(yōu)化功能的設(shè)計(jì)，以盡可能地減少用戶使用時(shí)的痛點(diǎn)，并為強(qiáng)調(diào)某一個(gè)交互元素(如購買)提供了積極的經(jīng)驗(yàn)。

用戶體驗(yàn)研究的挑戰(zhàn)

這些工具的好處也為用戶體驗(yàn)研究院帶來了顯著的挑戰(zhàn)，所有這些工具都源于UX研究院所不熟悉的領(lǐng)域，如人體生理學(xué)和神經(jīng)病學(xué)。因此，這些工具對(duì)UX研究院來說有著潛在的陌生感和使用上的風(fēng)險(xiǎn)。即使有新的更容易上手的設(shè)備，也還有需要挑戰(zhàn)以完成這種研究:

· UX研究員需要掌握必要的技術(shù)和能力，能建立和操作先進(jìn)的設(shè)備，并確保嚴(yán)格的執(zhí)行過程以確保收集數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

· 你團(tuán)隊(duì)里的人需要有神經(jīng)病學(xué)、認(rèn)知或?qū)嶒?yàn)心理學(xué)背景。

· 生理研究需要比典型的用戶研究方法更高更龐大的樣本量。

· 試點(diǎn)測(cè)試是不可少的，以確保設(shè)備是否正確地配置，輸入輸入要確保是預(yù)期類型的數(shù)據(jù)。

· 設(shè)備必須仔細(xì)校準(zhǔn)，而且要考慮到不同參與測(cè)試者之間的差異性。

另外一個(gè)挑戰(zhàn)是在于對(duì)數(shù)據(jù)的解釋，因?yàn)橥瑯拥膭倮磻?yīng)可以觀察到不同的心理狀態(tài)，如挫折、驚喜或增加認(rèn)知的努力等等。一個(gè)正確的解釋需要對(duì)出現(xiàn)在上下文情景中獲得數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)。為了更好地理解結(jié)果，建議記錄額外的觀測(cè)和生理測(cè)量，例如用戶自己的評(píng)論、觀察到的行為、主觀評(píng)價(jià)等等。

情緒研究的未來

使用目前的已有的這些方式，可以了解用戶情緒反應(yīng)的情況下其得到的數(shù)據(jù)也是有限的，最壞的情況下有可能完全不準(zhǔn)確。隨著用戶體驗(yàn)領(lǐng)域的發(fā)展，我們需要探索利用神經(jīng)科學(xué)和人類生物學(xué)借鑒一些測(cè)量情緒反應(yīng)的新方法。實(shí)施這些方法仍然有很大的挑戰(zhàn)，然而，現(xiàn)有工具相比以往任何時(shí)候都更經(jīng)濟(jì)實(shí)用了，種種跡象表明、這種用戶體驗(yàn)研究的趨勢(shì)還將在未來幾年繼續(xù)發(fā)展。我相信最終我們會(huì)達(dá)到: 收集生理數(shù)據(jù)幫助我們了解用戶變成司空見慣的一種地步。

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