启发式评估&专家评估 (1)
现象一:
最近经常看到一些国内的“专家”们给人家做产品可用性的指导,还来了些什么“专家评估”(充其量也就是个“经验式评估”),
也有不少朋友在问我启发式评估一般怎么做,有没有什么样的标准,
说实话,对于这样两种情况我甚是迷茫…
一方面是因为可以指手划脚竟凭一己之意见的“专家”越来越多,另一方面是因为很多朋友对于一些基础概念的模糊或者对某些专家的盲目崇拜开始脱离了Usability的实际意义。
现象二:
最近一段时间“用户体验”好像越好越流行,“用户体验工程师”也越来越成为炙手可热的TITLE:
开复老师在签售会上提到了“一些计算机专业的同学如果对程序没有太高的兴趣,可以让自己去关注关注用户界面,想想用户的感受”。由此可以看出来对于“用户体验”的关注意识,当然也能看出来对于用户体验的不深理解(简单的计算机专业去做用户体验可能也稍微有些牵强);
QQ的新闻发布会上,马化腾、腾讯技术总监,不断地提到用户界面,不断地提高改善用户的感受,不断地提到以用户为中心。
雷军多次在对外的演说中提到“金山产品已用户…”
sina、sohu、MOTO、…
国内企业对于“用户体验”的看重和认识可见一斑.. ;
最有感触的是:
博客网的方兴东也在自己的BLOG上发出专帖,要“诚聘用户体验(UE)高手”,
写到"
UE涉及新产品设计,页面制作,产品原型评测,以及对产品用户体验的优化工作。
用户体验(UE)是什么?我也答不出专业严谨的答案。只是有点感觉。
做个比喻,“所谓UE,如同美女的身材,就是该凸的地方要凸,该凹的地方要凹。”就是主次分明。让用户充分体验产品和服务的“性感”。
博客网在UE方面,作为一个用户,我是很不满意,五官零件很全,就是凸凹不一致。很重要的东西却不突出,让你四处难以寻找,不重要的可能占据主导。
提升UE,是当下急迫的事情,也是长期需要抓好的事情。
提升的方式有两种:一种是聘请专业的公司,外包;二是聘请有天赋的UE人才。两种方式希望大家都帮着推荐一下,让博客网有本质的飞跃,焕然一新。
。。。"
由此可见老方对于用户体验的注意,当然我们也看到了他的谦虚(用户体验(UE)是什么?我也答不出专业严谨的答案)
有一位叫vincent wang得朋友给了好几段回复,说的还都算比较内行,其中有一部分是这样的
"
对于外包, 外包的概念仅适用于非核心竞争力的部门,如果公司真的需要将UE作为公司的长期发展的重心所在的话,一定是不能将这项外包的。否则,那今后公司的核心竞争力永远体现不在UE这快了。 UE最多是请一些公司做一些顾问性质的咨 询。 其效果,一是在于这间公司UE的经验,二是 UE 是一个长期性的公作,其核心是 user-centre design,并且与公司的战略相符合。 这是一个需要各部门协调参与的工作。从用户调研,到产品定位,从设计,到执行,不是一二个星期就可以改善的。前期的调研与计划,是UE工作的核 心,后期的 usability test ,同样需要大量的资源。一个天才可以就全做了? :)
"
记得当时我给了他这样一个回复:
=== 做个比喻,“所谓UE,如同美女的身材,就是该凸的地方要凸,该凹的地方要凹。”就是主次分明。让用户充分体验产品和服务的“性感”。===
这个比如倒是很别致, :)
不过还不够准确,
vincent wang的分析非常好,特别是谈到企业核心竞争力的时候。
一个产品(博客网也是一个产品)需要作的其实只有一点: 更好的帮助用户完成他的工作任务,让用户在完成任务的工作中可以有很好的体验感受。 前半句是交互设计的东西,后半句是用户体验的范畴。 应该说这就是整个UCD(以用户为中心设计的)的核心所在。 而贯穿其始终的就是usability(可用性)的原则
看到国内这么多人开始关注和重视用户体验和可用性,作为从业者我感到非常的高兴。
需要说明的是usability并没有所谓的天才,更没有什么所谓的标准。所谓的可用性专家只是说他们掌握了一定的可用性方法。
没有任何人可以根据自己的专家经验判断某个产品可用性好、某个产品的用户体验不好! 答案只有用户知道。可用性专家只是很好的掌握了了解答案的方法,他们自己本身并不知道答案。
希望我们不会走向误区,更不要以某个“专家”来完全判断产品的可用性好坏。盼望更多的产品真正能以用户为中心。
这样也是对产品商业价值的一个更好提升。
以上是对于最近一些现象的思考,有了上边的两个回复,我也想不用再说什么其他的内容,
这些也是今天促使我想写这个BLOG的起因,
还有一个问题: 很多朋友不断地说“你们成天在说“以用户为中心”,用户到底在哪里?用户到底什么体验感受谁真的知道呀?! 当然只有让专家说了算了!”, 对于这么一点我很不赞同,岂不知“七到八个用户可以反应75%以上的产品问题”…
不过这样的话也倒是一个提醒!其实目前看来大家在这一块作的方法好像还限制在两种: 专家评估+启发式评估(有人用的“形成性评估”应该说也是这个范畴),可以我们普遍都存在着这样的问题:
1、“专家”到底是不是应该可以一个人说了算? 观点是不是就很有权威性..
2、启发式评估是否可以真正找到想要的用户?用户的结果是否真的可靠..
其实回过头来想想,二者的区别在哪里? 无外乎就是一个是“专家”一个是“用户”嘛~ ,我们的专家有多专,我们的用户到底有多“生疏”每个人都挺着胸膛,可是他们心里连自己都有疑问..
于是我就在这样想,我们和不把“并不是很专家的专家当作半个用户”、把“已经很清晰的用户当作半个专家”、把“专家评估”结合“启发式评估”一起来搞个评估报告呢? 说不定效果会不错呢?
方法:
1、拉上三个左右的“专家”
2、找出三个左右的“用户”
由专家根据经验制定出评估的要点和关注点,列出报告提纲; 六人分开评估,集中问题..
这样的人员组成,和分工应该也是比较适合我们国情的,因为大部分企业都能找到这么几个人…
根据有三:
1、一个“专家”说了不算, 但要是三个左右的半“专家”半用户的家伙都有同样的一条问题,那么这个问题应该就的确是问题了
2、针对着具体问题“专家”PK“用户”最终起码能出来个知其所以然的结果
这就是“专家评估”&“启发式评估”…
如是乎,希望我们能有这样的评估结果出来 证实一下我的想法…
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对了,有人要启发式评估的基础性问题,我以前搜集了一些资料, 给公布出来: (出去都忘记了 应该是UPACHINA以前翻译的文章,不过作者名字还有。)
如何开展一个启发式评估
作者:by Jakob Nielsen
启发式评估法(Heuristic Evaluation)是一种用来发现用户界面设计中的可用性问题从而使这些问题作为再设计过程中的一部分被重视的可用性工程法。 启发式评估法包括让一小批评估人员评估界面以及判断这些界面是否符合已经确认的可用性规则(即Heuristics)。
一般而言,启发式评估法是很难让单个评估人员去做的,因为一个人永远不可能发现一个界面上所有的问题。幸运地是,许多不同的项目经验已经表明不同的人可以发现不同的可用性问题。因此,我们可以通过使用多个评估人员的方法来大大地提高启发式评估法的效率。图1中显示了一个关于启发式评估法的案例分析中的一个例子,在这个方案里,19个评估人员被用来发现一个让客户进入他们的银行账号的语音回复系统中的16个可用性问题(Nielsen 1992)。图中每个黑色方块表示一个评估人员发现了其中的一个问题。图中清楚地显示,在一大块区域里不同的评估人员发现的可用性问题是不相重叠的。非常明确,一些问题是非常容易发现的以至几乎所有的评估人员都发现了,但是也有一些问题只有很少的几个评估人员发现。此外,我们不能只是鉴定谁是最好的评估人员然后完全依赖这个人的发现。首先,同一个人他/她并不每次都是最好的评估人员。第二,一些最难发现的可用性问题(图中最左边的部分)却被那些并没有发现很多问题的评估人员发现了。因此,在任何启发式评估中使用多个评估人员是非常必要的(关于最理想的评估人员的数量请参看翻译的另一篇文章)。我的建议是在一般情况使用3到5个评估人员,既然我们不会通过使用大批量的评估人员来获得额外的信息。
图1显示了在对一个银行系统的启发式评估中哪个评估人员发现了哪个可用性问题。每一行代表一个评估人员,每一列代表一个可用性问题。每一个方块表示是否那一行代表的评估人员发现了那一列代表的问题:黑色表示评估人员发现了这个问题,白色表示没有发现。所有行按最成功的评估人员在最下面最不成功的评估人员在最上面的规则排列。所有列按最容易发现的可用性问题在最右边最难发现的问题在最左边的规则排列。
启发式评估法通过每个评估人员单独检查界面来执行。只有当所有的评估都结束之后,评估人员才被允许交流并将他们的发现整合在一起。为了确保每个评估人员独立的无偏见地进行评估,这个过程是非常重要的。评估的结果可以通过两种方式记录:让每个评估人员做书面报告或者让所有评估人员边仔细查看界面边口述他们的意见给一个指定的评估观察员。书面报告体现了正式的评估记录,但需要评估人员付出额外的精力以及评估管理者去读记录并总结。增加一个观察者增加了每个评估环节的管理费用,但却减少了评估人员的工作量。另外,由于观察者只需理解并整理一组自己写的而不是别人写的记录,所以评估结果也就会在评估的最后一个环节之后相当短的时间内完成。此外,观察者可以在评估人员操作界面的同时遇到类似界面不稳定等问题的时候协助评估人员,也可以在评估人员只有有限的专业知识并需要人对界面上某些特定方面做出解释的时候提供帮助。
在一个用户测试情形中,观察者(通常叫实验者,Experimenter)有责任解释用户的行为动作从而推断这些行为动作在界面设计中如何跟可用性问题如何联系起来。这样,即使在用户对用户界面设计一无所知的情况下也可以进行用户测试。相反,分析用户界面的责任就放在了一个启发式评估环节中的评估人员, 因此,一个观察者只需要记录评估人员对界面的评论意见,不必去解释评估人员的行为动作。
启发式评估和传统用户测试之间的另外两个区别就是观察者在评估过程中回答来自评估人员的问题的自动自发性和评估人员在使用用户界面的时候获得的提示和线索的程度。在传统用户测试中,人们一般想要发现用户在使用界面时所犯的错误;因此,实验人员(Experimenters)只愿意提供绝对必要的帮助。此外,用户需要通过使用系统来找到回答他们问题的答案,而不是让实验人员解答。在对一个特殊领域应用的启发式评估中,拒绝回答评估人员关于这一领域的问题是不合理的,尤其是在非此领域专家在充当评估人员的时候。相反,回答评估人员的问题可以使他们更好地评定用户界面在关于这一领域方面的可用性。同样地,当评估人员在使用界面时遇到问题的时候,他们可以获得提示如果去继续操作从而不致于浪费宝贵的评估 时间。然而,有一点必须重点指出,只有在评估人员很明显地遇到麻烦并已经对可用性问题提出问题的时候才能被给予帮助。
一般地,单个评估人员进行的一个启发式评估过程需要1到2个小时。对于更大的或有大量对话的复杂界面可能需要会需要更长时间的评估过程,但是对于这类界面如果能把评估分成几个更小的过程,每个过程集中在界面的某一部分的话就更好了。
在评估过程中,评估人员多次查看界面,检测各类对话,并把他们与一系列已经认可的可用性原则(Heuristics)进行比较。这些Heuristics是用来描述易用界面通常具备的共同特点的通用原则。除了要将一系列通用Heuristics考虑到每个对话成分中去之外,评估人员也明显允许去将他们想到的任何与任一对话成分相关的可用性原则或结果考虑进去。此外,可以将应用到特殊类型产品中的特殊种类的Heuristics发展成为对通用Heuristics的补充。有一种建立一个特殊种类heuristics的补充列表的方法是对某一特类中已有的产品进行competitive的分析和用户测试,并尽量去概括出原则来解释发现的可用性问题。(Dykstra 1993)
原则上讲,评估人员自己决定如何去评估界面。然而,一般的建议是他们至少得把界面过两遍。第一次是用来感觉一下交互的流程以及系统的总体范围。第二次则允许评估人员在获知某些特别的界面元素如何适用在更大的整体里的前提下,集中精力在这些界面元素上。
由于评估人员并不是在使用系统做真正的任务(Real Task),所以对于那些存在与纸上还并未实现的用户界面进行启发式评估也是可以的(Nielsen 1990)。这一点使得启发式评估法适合运用在可用性工程开发周期的早期。
如果要评估的系统是大众化的或者评估人员本身就是该领域专家,那么评估人员在使用系统的时候不需要有更进一步的协助。如果系统是针对某一特殊领域的并且评估人员对这一领域相当无知的话,那么就非常有必要为评估人员提供协助以使他们能够正常使用这些界面。有一种已经被成功应用的方法是提供给评估人员一个典型的使用场景,列出用户为了进行一组现实的任务而需要做的各类步骤。为了尽可能地接近系统最终的被使用情况,这样一个场景必须建立在对真正用户和他们的作业的进行任务分析(Task Analysis)的基础上。
使用启发式评估法后输出的结果是一系列在评估人员眼里违背了可用性原则的用户界面上的可用性问题。评估人员不能简单地说他们不喜欢什么,他们必须解释依据Heuristics或其他可用性成果解释为什么他们不喜欢。评估人员应该尽可能地做到详细明确,并将每个可用性问题单独列出来。举个例子,如果某个对话元素(Dialogue Element)有3个问题,每个问题必须跟可以解释为什么这个问题就是一个可用性问题的可用性原则列在一起。将每个问题分开注明主要有两个原因:首先,即使一个对话元素(Dialogue Element)会完全被一个新的设计替代,跟这个对话元素相关的有问题的方面也有重复出现的危险,除非你知道这个对话元素的所有问题。第二,可能一个界面中的所有问题不能全部解决或者用一个新的设计替代这个界面,但是对于所有我们知道的问题中的一部分,始终是可以解决的。
启发式评估法无法提供一个系统的方法找到解决可用性问题的方法,也不能提供一个途径去检测任何再设计的大概的质量。但是,因为启发式评估法旨在利用已确立的可用性原则来解释每个发现的可用性问题,所以要根据由已经被违背的、好的交互系统需具备的原则所规定的设计准则来制定一个修正的设计方案是相当容易的。另外,很多可用性问题在刚被发现的时候就已经有很明显的解决方法了。
例如,如果问题是用户无法把一个窗口(Window)中的信息复制到另一个窗口,那么,很显然,解决方案就是增加这样一个复制的功能。同样的,如果问题是大小写格式和字体使用的不一致性,那么解决方案明显是在整个界面上使用同一种格式。然而,即使对于这些简单的例子,设计者也没有信息可以帮助自己对界面设计出明确的修改方案(比如,如何使用户能做复制操作,或应该用两种字体格式中哪种来统一)。
有一种从启发式评估方法中延伸出一些设计建议的方法就是在最后一个评估环节之后制定一个任务报告的过程。参加这个任务报告过程的人员应包括评估人员,每个在评估过程中使用到的观察者以及设计小组的代表们。这个任务报告的过程主要采用自由讨论的方式,并把精力集中在讨论那些可能的旨在解决主要的可用性问题和原设计中大致有问题的方面的再设计上。由于启发式评估并不注重发现设计中好的方面,因此,任务报告也为讨论设计中比较好的方面提供了一次非常好的机会。
启发式评估被明确地成作是一种“便宜的可用性工程”(Discount Usability Engineering)方法。研究(Jefries et al. 1991)已经明确证实,启发式评估是一种非常有效的可用性工程方法。在我其中一个案例分析中发现启发式评估法中的利益-开销的比例是48:1:使用这个方法的开销大概是10,500美圆,而预期的利益大概在500,000左右(Nielsen 1994)。作为一个“便宜的可用性工程”方法,启发式评估不能确保提供完美的结果或者发现一个用户界面上的每一个可用性问题。
测定评估人员的数量
理论上讲,单个评估人员可以针对一个用户界面进行启发式评估,但是多个项目的经验表明当只有单个评估人员的时候,评估的结果非常地差。6个我做过的项目平均下来,发现单个评估人员只找到了界面上35%的可用性问题。然而,由于不同的评估人员可以发现不同的问题,所以通过将多个评估人员做的评估结果整合起来可以大大提高评估的成果。图2显示了随着越来越多的评估人员的加入发现的可用性问题所占的比例。图中清楚地显示了在使用多于一个评估人员的时候有一个非常好的盈利点(Payoff)。看起来,推荐使用大概5个左右的评估人员是很合理的,当然必须至少3个。使用的评估人员的明确数量要看开销-利益分析的结果。明显地,在那些可用性已经是很差的案例中或者当由于系统的大量的广泛的使用可以预见巨大的赢利的时候,更多的评估人员可以投入使用。
图2:曲线显示了不同数量的评估人员通过启发式评估法找到的一个界面上的可用性问题的比例。曲线代表了6个启发式评估中的平均结果。
Nielsen和Landauer(1993)在下面的关于可用测试中可能发现的可用性问题的数量的预测方程的基础上引进了这样一个模型:
ProblemsFound (i) = N (1 – (1-l) i)
ProblemsFound (i)代表通过合计i个独立的评估人员的评估报告后发现的不同可用性问题的数量。N表示界面上的可用性问题的总数,I表示单个评估人员发现的可用性问题在全部问题中所占的比例。在6个案例分析中(Nielsen和Landauer 1993),I的值的范围在19%和 51%之间,平均值为34%。N的值的范围是在16和 50之间,平均值为33。使用这个方程得到的曲线与图2中的非常相似,虽然曲线的确切形状随着变量N和I的改变而改变,其中N和I根据不同项目的特点而改变。
为了确定评估人员的最理想数量,我们需要一个启发式评估的开销-利益的模型。这个模型中的第一个要素是通过考虑固定的和不定的开销来计算使用这个评估方法的开销。固定开销是指那些不管有多少个评估人员都需要支付的开销,包括设计评估方案需要的时间,准备材料,以及写评估报告或者交流评估的结果。不定开销是指每次一个新的评估人员加入时需要的额外的费用,包括那个评估人员的工资,分析评估人员报告的费用,以及在评估过程中所用到的电脑等其他资源。根据多个项目的公布的数据,一个启发式评估的固定开销在3,700美元和4800美元之间;每个评估人员的不定开销在410美元和900美元之间。
实际的固定和不定开销在不同的项目中明显不同,并依赖每个公司的开销结构以及被评估的界面的复杂程度。举个例子,如果一个项目中启发式评估的固定开销时4000美元,每个评估人员的不定开销时600美元,那么,在这个项目中使用i个评估人员进行启发式评估的总费用就是(4000+600i)美元。
启发式评估法的益处主要是可用性问题的发现,虽然在某种程度上可以获得一些持续的教育的益处,比如,评估人员可以通过比较他们自己的报告和其他评估人员的报告来提高自己对可用性的理解。对于上面的范例项目中,通过使用Nielsen和Landauer(1993)在多个公布的研究中的得出的一个数据,设想发现一个可用性问题值15,000美元。在真正的项目中,我们明显需要在预期的用户数量的基础上估计发现可用性问题的价值。对于在内部使用的软件,这个价值可以在用户生产力预期的提高的基础上进行估计;对于那些在开放市场上出售的软件,这个价值可以在由于更高的用户满意率或更好的Review Ratings而引起的销售的预期增长的前提下被评估。注意:真实的价值只来源于那些在软件出货之前真正解决的可用性问题。由于不可能解决所有的可用性问题,每个发现的问题的价值只是一个最后解决的问题的价值中一部分。
图3:曲线显示了在一个使用了上面讨论到的设想的范例项目中使用启发式评估所获得的利益是花费的多少部。这个例子中,评估人员的理想数量是4,并且获得的利益是花费的62倍。
图3显示了在这个范例项目中,不同数量的评估人员对应的利益和花费之间的不同比例。曲线表明当前项目中评估人员的最理想数量是4,这点证实了文章开头提到的启发式评估中最好使用3-5个评估人员的说法。在这个例子中,有4个评估人员的启发式评估花费6,400美元,并找到价值395,000美元的可用性问题。
参考书目
? Dykstra, D. J. 1993. A Comparison of Heuristic Evaluation and Usability Testing: The Efficacy of a Domain-Specific Heuristic Checklist. Ph.D. diss., Department of Industrial Engineering, Texas A&M University, College Station, TX.
? Jeffries, R., Miller, J. R., Wharton, C., and Uyeda, K. M. 1991. User interface evaluation in the real world: A comparison of four techniques. Proceedings ACM CHI'91 Conference (New Orleans, LA, April 28-May 2), 119-124.
? Molich, R., and Nielsen, J. (1990). Improving a human-computer dialogue, Communications of the ACM 33, 3 (March), 338-348.
? Nielsen, J. 1990. Paper versus computer implementations as mockup scenarios for heuristic evaluation. Proc. IFIP INTERACT90 Third Intl. Conf. Human-Computer Interaction (Cambridge, U.K., August 27-31), 315-320.
? Nielsen, J., and Landauer, T. K. 1993. A mathematical model of the finding of usability problems. Proceedings ACM/IFIP INTERCHI'93 Conference (Amsterdam, The Netherlands, April 24-29), 206-213.
? Nielsen, J., and Molich, R. (1990). Heuristic evaluation of user interfaces, Proc. ACM CHI'90 Conf. (Seattle, WA, 1-5 April), 249-256.
? Nielsen, J. 1992. Finding usability problems through heuristic evaluation. Proceedings ACM CHI'92 Conference (Monterey, CA, May 3-7), 373-380.
? Nielsen, J. (1994). Heuristic evaluation. In Nielsen, J., and Mack, R.L. (Eds.), Usability Inspection Methods. John Wiley & Sons, New York, NY.
10条可用性准则(Heuristics)
系统状态的可见度
系统应该始终在合理的时间以适当的反馈信息让用户知道系统正在做什么。
系统和现实世界之间的吻合
系统应该用用户熟悉的词,短语和概念来说用户的语言,而不是用面向系统的术语。遵循现实世界中的惯例,让信息以自然的合乎逻辑的次序展现在用户面前。
用户控制和自由
用户经常错误地选择系统功能,所以在不需要查看由于误操作而延伸出来地对话的情况下有一个明显地标志为“紧急退出”的操作来离开不想要的状态。另外,系统需要支持“撤销操作”和“重做”的功能。
一致性和标准
用户不必去担心是否不同的词,情形或动作意味着同一件事情。遵循平台惯例。
预防错误的发生
一个事先就能预防问题发生的细致的设计要比好的错误提示信息好的多。
识别而不是回忆
使每个对象,动作,和选项都是可见的。用户在从对话的一部分到另一部分的过程不必去记忆信息。系统使用说明在任何适当的时候都应该使可见的或者很容易被获取。
使用的舒适性和高效性
加速器-初级用户未见过的-可以经常加快专家用户的交互操作,如此系统就能同时迎合无经验和经验丰富的用户的需要。允许用户进行频繁的操作。
有审美感的和内容最少的设计
对话中不应该包含无关的或者很少需要的信息。任何一个对话中的额外信息会严重影响对话中相关的信息并降低这些相关信息的可见性。
帮助用户识别错误,诊断错误并从错误中恢复过来
错误提示信息应该用简单的语言而非代码来表达,正确恰当地指出问题所在,并建设性地提供一个解决办法。
最初在1990年我和Rolf Molich合作开发了启发式评估法的准则 (Molich and Nielsen 1990; Nielsen and Molich 1990)。 随后,我在一个249个可用性问题的要素分析的基础上精简了这些准则并得到了一组最具解释力的准则,结果就是上面这一组修订过的准则 (Nielsen 1994b)。
更新2004
我在2004年的关于以往可用性指导准则的可适用性方面的最新发现将在拉斯维加斯和阿姆斯特丹的2004年用户体验会议中被介绍到。
See Also:
? Bruce "Tog" Tognazzini's list of basic principles for interface design. The list is slightly too long for heuristic evaluation but serves as a useful checklist.
? The 10 usability heuristics applied to everyday life (just for fun)
参考书目
? Molich, R., and Nielsen, J. (1990). Improving a human-computer dialogue, Communications of the ACM 33, 3 (March), 338-348.
? Nielsen, J., and Molich, R. (1990). Heuristic evaluation of user interfaces, Proc. ACM CHI'90 Conf. (Seattle, WA, 1-5 April), 249-256.
? Nielsen, J. (1994a). Enhancing the explanatory power of usability heuristics. Proc. ACM CHI'94 Conf. (Boston, MA, April 24-28), 152-158.
? Nielsen, J. (1994b). Heuristic evaluation. In Nielsen, J., and Mack, R.L. (Eds.), Usability Inspection Methods, John Wiley & Sons, New York, NY.
我想问问大家:
什么是用户体验?他是有待实现的目标还是已经实现的目标
哪些体验是可以被测量的?心理学上能测量的还只有满意度是比较成熟的。告诉我谁测量出来“爽”、“高兴”、“快乐”了,或者把他量化了。
一点UE的历史:
User Experience一词,是在开发可用性(Usability)高的产品时,表示应该实现的目标,它是认知派心理学家Donald A. Norman当时在苹果电脑从事GUI开发时提出的。
如果简单说明一下何为User Experience,那么“当然是使用方便、使用简单,此外还包括产品所带来的成果与使用感、使用中与使用后用户所发生的感情等,就是用户所有的体验”。
从所有体验来说,包括打算购买产品后搜集信息、到销售商店观看接触实物、拿不定主意是否购买等等。如果正在上班,还应该考虑幸亏工作结束得早这样的“体验”。但即使是这样解释,还是让人觉得似懂非懂、迷迷糊糊。
Norman并非一下子就提出了User Experience非常重要,其中是有一个过程的。如果不追溯这一过程,绝对不会弄清User Experience真正的含义,就很容易给人留下销售用语的印象。
评估不是做数学题,用不用“启发式评估”应该看你的评估目的。
《以用户为中心的设计与评估》中对UE的定义是比较合适的。
应该说Norman提出UE的时候只是把它作为Usability的一个应有目标,而现在更多的时候大家把他定为了要去实现的目标..
《以用户为中心的设计与评估》 确实不错, 推荐有兴趣的朋友可以看看..
申明一点,不是在帮董建明卖书哦~
用户的体验不是制造出来的,现在搞的是全都TMD的在为用户设计体验了~
那就成体验设计了,只有良好的交互才可以改善用户的体验还不是平空就造出一个体验了~
所以啊,找交互设计师才正确,找体验设计师,嘿~不过找个妓吧~这样会制造一个完美的体验~
哈哈哈,
“用户的体验不是制造出来的” 观点完全赞同..
不过比喻稍微有些不雅哦~
[9]
现在一般专家和用户都做评估的吧
作为两个阶段或者叫方式
不可能只作一个的
只是一起结合起来做也许不错呢
哈哈 , 小米同学今天有些“更年期综合症”,
不过观点倒是很鲜明, 很正确, 再次很明确的把我们很多时候不愿意说出口的批判说了出来..
“结合专家评估和启发是评估一起做”也是我昨天突然间萌发的想法,近期一定抽时间试验一下这个想法的合理性…
其实MIGI提到的那句话,可能大家没有注意到 “评估不是做数学题,用不用“启发式评估”应该看你的评估目的。” 也是有很鲜明观点的,
只是大家最近好像都有点上火(包括我) 所以说起话来有些表但不是非常到位,
是不是要做评估 如何做评估 真的是要看你的目的了, 方法只是方法主要还得去看如何应用..
昨天晚上正好被白鸦拉着玩一个启发式评估,说实话那还是我第一次接触到这个名词,几个样本看下来之后有点稀里糊涂的[2],于是又被拉过来看这篇文章。
然后把除了长长的介绍启发式评估的文章以外的东西看完,又遛了一圈大家的评论,有些个疑问:
如果如白鸦所说的可用性专家只是掌握了了解答案的方法,那么我觉得其更多的应该是处于组织专家式评估和启发式评估的一个角色,也就是说,可用性专家知道在这样一个产品中按照目标应该选择什么样的评估方式。对于一个业务特点十分明显的产品来说,真正要去做专家式评估的是否应该是真正的业务专家,而不是对于业务了解不多的可用性专家呢。可用性专家最大的作用应该是在整个UCD的开发周期中处于一个领导者的角色。
用户体验,User Experience,一个现在很容易被认为是销售用语的词组。我同意Digi和白鸦的说法,用户体验应该是一个过程,而不是一个目标,我们是为了提高可用性而去进行用户体验,并不是为了要用户体验而用户体验。这也就印证了s5s5说的,用户的体验不是制造出来的,而是需要一个好的交互设计让用户去体验。
用户体验的方法应该有很多,不管是启发式评估和专家式评估也好,关键还是要看产品的设计目的吧,我想。
搞了半天,还没好好去看启发式评估到底咋回事……
[19]
国内有Jakob Nielsen的《可用性工程》(Usability Engineering)一书,里面详细的介绍了启发式评价。可以作为参考
机械工业出版社,04年
鑫鑫可以多去看看一些概念的东西,
我想你对真正的专家评估还不是很熟悉,他也称“经验式评估”,
可以说他可以没有指导者,
启发式评估正如你所说的 他应该有“专家”作为领导者,
提出来“专家评估”&“启发式评估”就是想让两者结合,既有领导者又各行其道…
还是MSN细说吧, 我想大部分人都看懂了,应该还是你的基础问题..
因为一个人永远不可能发现一个界面上所有的问题。幸运地是,许多不同的项目经验已经表明不同的人可以发现不同的可用性问题
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很庆幸,我现在所处的项目已经是开始这么做,而且效果满8错的呢~~[9][9][9]
记得 ou812 好像申请过链接,我还给你通过了,
但还不知道仁兄是那位? 高就那里。
如果是国内的公司,能这样做应该算是比较不错的环境了..
最近逛书店 有本所谓的《情感华设计》的书 `用两天的工夫把书看完 我理解的评估就是用户调查问卷“`只是觉得概念化的东西太多 觉得不是很实用!国内的东西喜欢搞形式主义 抛开这么多理论的东西 这个年代已经不是用户才是上帝的年代了 商业无处不在 用户在大部分时候只能无辜的接受所谓的“用户体验 ” 所谓的交互设计师 就是让用户以最短的时间体验和操作和完成想要达到的目的 同时达到良好的用户体验 一切都是以为用户服务为目的 用户站在商业的角度去享受体验的时候是被动的
情感化设计是什么 ? 打个比方 我要取款 难道ATM机旁就要占一个性感又美貌的女郎 我从取钱到取完钱一直要对我微笑吗?让我享受上帝搬的用户体验吗?….
[2]ps:比方有点偏激….
回白鸦兄,可能没你想得那么好了…我是在一家网站做网页设计[19][19][19]
“并找到价值395,000美元的可用性问题。”
很想知道这个价值是如何评估出来的:)
目前正在启用这套方法,这也是在没有安排用户测试的时候做的可用性问题寻找方式。感谢你的文章!
刚开始接触可用性的相关知识,最想弄明白的问题就是什么是用户体验。
目前的想法如下:
1.用户体验是用户和产品进行交互的结果。涉及的心理过程涵盖了感知,记忆,想象,情绪体验等等。
2.作为关注用户体验的设计师或者开发人员,不能做到设计体验,我们只能尽量去理解影响这些体验的因素。
3.用户的心理因素我们无法直接设计,但是用户与产品交互的方式,也就是行为方式我们是可以进行设计的。这建立在深刻理解用户行为模式和问题解决模型的基础之上。
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