什么是情感计算？

人们期盼着能拥有并使用更为人性化和智能化的计算机。在人机交互中，从人操作计算机，变为计算机辅助人；从人围着计算机转，变为计算机围着人转；计算机从认知型，变为直觉型。显然，为实现这些转变，人机交互中的计算机应具有情感能力。情感计算研究就是试图创建一种能感知、识别和理解人的情感，并能针对人的情感做出智能、灵敏、友好反应的计算系统。

情感被用来表示各种不同的内心体验（如情绪、心境和偏好），情绪被用来表示非常短暂但强烈的内心体验，而心境或状态则被用来描述强度低但持久的内心体验。情感是人与环境之间某种关系的维持或改变，当客观事物或情境与人的需要和愿望符合时会引起人积极肯定的情感，而不符合时则会引起人消极否定的情感。

情感具有三种成分：⑴主观体验，即个体对不同情感状态的自我感受；⑵外部表现，即表情，在情感状态发生时身体各部分的动作量化形式。表情包括面部表情（面部肌肉变化所组成的模式）、姿态表情（身体其他部分的表情动作）和语调表情（言语的声调、节奏、速度等方面的变化）；⑶生理唤醒，即情感产生的生理反应，是一种生理的激活水平，具有不同的反应模式。

概括而言，情感的重要作用主要表现在四个方面：情感是人适应生存的心理工具，能激发心理活动和行为的动机，是心理活动的组织者，也是人际通信交流的重要手段。从生物进化的角度我们可以把人的情绪分为基本情绪和复杂情绪。基本情绪是先天的，具有独立的神经生理机制、内部体验和外部表现，以及不同的适应功能。人有五种基本情绪，它们分别是当前目标取得进展时的快乐，自我保护的目标受到威胁时的焦虑，当前目标不能实现时的悲伤，当前目标受挫或遭遇阻碍时的愤怒，以及与味觉（味道）目标相违背的厌恶。而复杂情绪则是由基本情绪的不同组合派生出来的。

情感测量包括对情感维度、表情和生理指标三种成分的测量。例如，我们要确定一个人的焦虑水平，可以使用问卷测量其主观感受，通过记录和分析面部肌肉活动测量其面部表情，并用血压计测量血压，对血液样本进行化验，检测血液中肾上腺素水平等。

确定情感维度对情感测量有重要意义，因为只有确定了情感维度，才能对情感体验做出较为准确的评估。情感维度具有两极性，例如，情感的激动性可分为激动和平静两极，激动指的是一种强烈的、外显的情感状态，而平静指的是一种平稳安静的情感状态。心理学的情感维度理论认为，几个维度组成的空间包括了人类所有的情感。但是，情感究竟是二维，三维，还是四维，研究者们并未达成共识。情感的二维理论认为，情感有两个重要维度：⑴愉悦度（也有人提出用趋近-逃避来代替愉悦度）；⑵激活度，即与情感状态相联系的机体能量的程度。研究发现，惊反射可用做测量愉悦度的生理指标，而皮肤电反应可用做测量唤醒度的生理指标。

在人机交互研究中已使用过很多种生理指标，例如，皮质醇水平、心率、血压、呼吸、皮肤电活动、掌汗、瞳孔直径、事件相关电位、脑电EEG等。生理指标的记录需要特定的设备和技术，在进行测量时，研究者有时很难分离各种混淆因素对所记录的生理指标的影响。情感计算研究的内容包括三维空间中动态情感信息的实时获取与建模，基于多模态和动态时序特征的情感识别与理解，及其信息融合的理论与方法，情感的自动生成理论及面向多模态的情感表达，以及基于生理和行为特征的大规模动态情感数据资源库的建立等。

欧洲和美国的各大信息技术实验室正加紧进行情感计算系统的研究。剑桥大学、麻省理工学院、飞利浦公司等通过实施“环境智能”、“环境识别”、“智能家庭”等科研项目来开辟这一领域。例如，麻省理工学院媒体实验室的情感计算小组研制的情感计算系统，通过记录人面部表情的摄像机和连接在人身体上的生物传感器来收集数据，然后由一个“情感助理”来调节程序以识别人的情感。如果你对电视讲座的一段内容表现出困惑，情感助理会重放该片段或者给予解释。麻省理工学院“氧工程”的研究人员和比利时IMEC的一个工作小组认为，开发出一种整合各种应用技术的“瑞士军刀”可能是提供移动情感计算服务的关键。而目前国内的情感计算研究重点在于，通过各种传感器获取由人的情感所引起的生理及行为特征信号，建立“情感模型”，从而创建个人情感计算系统。研究内容主要包括脸部表情处理、情感计算建模方法、情感语音处理、姿态处理、情感分析、自然人机界面、情感机器人等。

情境化是人机交互研究中的新热点。自然和谐的智能化的人机界面的沟通能力特征包括：⑴自然沟通：能看，能听，能说，能触摸；⑵主动沟通：有预期，会提问，并及时调整；⑶有效沟通：对情境的变化敏感，理解用户的情绪和意图，对不同用户、不同环境、不同任务给予不同反馈和支持。而实现这些特征在很大程度上依赖于心理科学和认知科学对人的智能和情感研究所取得的新进展。我们需要知道人是如何感知环境的，人会产生什么样的情感和意图，人如何做出恰当的反应，从而帮助计算机正确感知环境，理解用户的情感和意图，并做出合适反应。因此，人机界面的“智能”不仅应有高的认知智力，也应有高的情绪智力，从而有效地解决人机交互中的情境感知问题、情感与意图的产生与理解问题，以及反应应对问题。

显然，情感交流是一个复杂的过程，不仅受时间、地点、环境、人物对象和经历的影响，而且有表情、语言、动作或身体的接触。在人机交互中，计算机需要捕捉关键信息，觉察人的情感变化，形成预期，进行调整，并做出反应。例如，通过对不同类型的用户建模（例如，操作方式、表情特点、态度喜好、认知风格、知识背景等），以识别用户的情感状态，利用有效的线索选择合适的用户模型（例如，根据可能的用户模型主动提供相应有效信息的预期），并以适合当前类型用户的方式呈现信息（例如，呈现方式、操作方式、与知识背景有关的决策支持等）;在对当前的操作做出即时反馈的同时，还要对情感变化背后的意图形成新的预期，并激活相应的数据库，及时主动地提供用户需要的新信息。

情感计算是一个高度综合化的技术领域。通过计算科学与心理科学、认知科学的结合，研究人与人交互、人与计算机交互过程中的情感特点，设计具有情感反馈的人机交互环境，将有可能实现人与计算机的情感交互。迄今为止，有关研究已在人脸表情、姿态分析、语音的情感识别和表达方面取得了一定的进展。

目前情感计算研究面临的挑战仍是多方面的：⑴情感信息的获取与建模，例如，细致和准确的情感信息获取、描述及参数化建模，海量的情感数据资源库，多特征融合的情感计算理论模型；⑵情感识别与理解，例如，多模态的情感识别和理解；⑶情感表达，例如，多模态的情感表达（图像、语音、生理特征等），自然场景对生理和行为特征的影响；⑷自然和谐的人性化和智能化的人机交互的实现，例如，情感计算系统需要将大量广泛分布的数据整合，然后再以个性化的方式呈现给每个用户。

情感计算有广泛的应用前景。计算机通过对人类的情感进行获取、分类、识别和响应，进而帮助使用者获得高效而又亲切的感觉，并有效减轻人们使用电脑的挫败感，甚至帮助人们理解自己和他人的情感世界。计算机的情感化设计能帮助我们增加使用设备的安全性，使经验人性化，使计算机作为媒介进行学习的功能达到最佳化。在信息检索中，通过情感分析的概念解析功能，可以提高智能信息检索的精度和效率。

展望现代科技的潜力，我们预期在未来的世界中将可能会充满运作良好、操作容易、甚至具有情感特点的计算机。

新时代的信息构建师（包括网站设计师、架构师等）应当特别掌握好网站的用户体验(User Experience)设计方法，以给用户提供积极丰富的体验，为网站提高利益。在用户体验方面，信息构建师Peter Morville由于长期从事信息构建和用户体验(User Experience)设计的工作，对此深有体会，他对用户体验(User Experience)设计进行总结，并设计出了一个描绘用户体验(User Experience)要素的蜂窝图，如图1所示。

该蜂窝图很好的描述了用户体验的组成元素，信息构建师在设计网站或其他信息系统时应当参照 这个进行。这个蜂窝图也说明，良好的用户体验不仅仅指是可用性，而是在可用性方面还有其他一些很重要的东西。比如：

有用性（useful）：它表示设计的网站产品应当是有用的，而不应当局 限于上级的条条框框去设计一些对用户来说根本毫无用处的东西；

可找到性（findable）：网站应当提供良好的导航和定位元素，使用 户能很快的找到所需信息，并且知道自身所在的位置，不至于迷航；

可获得性（accessible）：它要求网站信息应当能为所有用户所获 得，这个是专门针对于残疾人而言的，比如盲人，网站也要支持这种功能。

满意度（desirable）：是指网站元素应当满足用户的各种情感体 验，这个是来源于情感设计的；

可靠性（credible）：是指网站的元素要是能够让用户所信赖的，要 尽量设计和提供使用户充分信赖的组件；

价值性（valuable）：它是指网站要能盈利，而对于非盈利性网站， 也要能促使实现预期目标。

网站的用户体验如何能提高

搜索引擎算法的不断更新完善，目的是让用户有一个更好的用户体验，说白了就是让用户找到自己所找的东西，进而让网站能留住用户，提高网站的用户体验度。其实网站用户体验一直都是个很宽泛的概念，总结起来用户体验要从以下几个方面来做：网站性能、视觉设计、导航分类、站内搜索、网站内容、交互设计、登录(付款)方式。

第一、网站性能网站页面打开速度是否快，网站打开速度的快与慢直接影响用户的体验，一个打开慢的网站肯定是不受用户喜欢的。还有网站不要有过多的，量过多直接会影响网站打开速度，网站性能不仅影响用户的浏览体验，也直接影响SEO效果。

第二、视觉设计颜色搭配是否符合网站定位，风格设计是否符合目标用户喜好，这是决定用户是否驻足停留的关键。主要是符合大众的喜好，只有这样才能吸引用户，增加用户体验度，给网站带来很好的权重。

第三、一般的网站至少有三个层面，首页-栏目页-终极页面，点入一个网页，要让用户知道如何返回上一个页面，或者用新窗口的形式弹出终极页面，关闭后能返回上一个页面。并且要指导用户如何找到他想要的内容或者产品。

第四、导航分类对于没有明确目的的用户，在网站上放置搜索功能，让用户方便找到想要的内容。大型网站都会有自己的搜索引擎，而且有自己的算法，研究如何设置算法才能搜索到用户想要的内容。这对用户体验有很大帮助，尤其是想在你的网站产生交易的用户。

第五、网站内容是网站的血液，所谓的内容为王，这是恒久不变的真理。不管算法怎么变，搜索引擎都是喜欢原创文章，因为这是用户所需要的，一篇文章被复制多少遍，用户看了对于用户来说毫无意义，所以只有原创文章对用户才有帮助，于是搜索引擎就更加喜欢原创文章，对于这个网站就会更加信赖。

第六、交互设计交互设计包含3个方面：界面设计、导航设计和信息设计。可以留下你的****，也可以做一个浮窗让用户主动联系你。该有的QQ、邮箱、MSN都应该有，如果用户想进行交易却联系不到你，又亏了。

　　不管是什么产品都会和用户体验搭上关系，用户体验的好坏有时候会直接影响一个产品的成败。通常来说，用户体验是一种主观的感受，是用户在使用产品的过程中所感受到的、所获得的全部内容的总和。好与不好，很难用一个数字指标衡量出，但并不是不可能。以下为一些将用户体验指标进行量化的信息。

　　用户体验可考核的指标有哪些？谈到这个问题，就需要分享一篇Peter Morville’s 在2004年一篇关于用户体验的文章：文章中首先介绍了他对信息架构的理解，他认为信息架构包含了三部分，及用户(user)、内容(content)和上下文(context)。

　　useful（有用性）：产品所包含的功能是否能够满足用户的需求。

　　usable(易用性）：包含易学性和效率性。

　　desirable（满意度）：功能是否满足用户的各种情感体验，可参考情感化设计。

　　valuable（价值点）：设计的产品是否有商业价值。

　　findable(可发现性）：是否提供良好的导航和定位元素，能很快的找到所需信息，并知道自身所在的位置。

　　accessible（可及性）：更确切的说法为是无障碍性。比如色盲用户使用你的网站时是否会出现问题？

　　credible（可靠性）：产品是否能让用户信任，是否有安全感。

用户体验等概念本身具有强烈的模糊性，反映的多是用户认知、操作和主观感受等层面的体验，这就注定对用户体验的测量离不开经验型的评估方法。

本书的可用性度量在实践中可用于任何类型的产品和技术，不限于网站或任何其他单一的技术，其任务成功（率）和满意度都同样有效。

用户参与；用户需要做一些事情；用户需要一个产品/系统/其他物件做事情。（特定使用情境下，特定的用户完成特定的目标时，产品所表现出来的效果、效率和令人满意程度）

可用性通常关注的是用户使用产品成功完成某任务时的能力；用户体验则着眼于一个更大的视角，强调的是用户与产品之间的所有交互以及对交互结果的想法、情感和感知。“大视角”可用性测查的是整体用户体验。

度量：一种测量或评价特定现象或事物的方法。

可用性度量：有效（能否完成某个任务）、效率（完成任务时所需要付出的努力程度）、满意度（操作任务时，用户体验满意的程度）

用户会喜欢这个产品吗？

这个新产品的使用效率会高于当前的产品吗？

如何比较这个产品的可用性与竞争对手产品的可用性？

这个产品中最为明显的可用性问题是什么？

从前期的设计迭代中所吸取的经验有没有体现在后期的改进上？

可用性度量和其他度量之间的一个区别：可用性度量测试的内容与人及其行为或态度有关。

测量用户体验所能提供的信息要远远多于简单的观察所能提供的信息。度量使设计和评价过程增添了结构化的元素，能够给予调查结果以更好的理解，同时给决策者也提供了重要的信息，而不是通过不正确的假设、直觉和预感做出重要的商业决策。

1 可用性度量可以准确地知道新产品是否真的优于当前产品。

2 可用性度量是计算ROI的一个重要组成部分。

3 可用性度量是不是要花太多的时间和钱？

理想情况下，可用性度量可以加速设计进程，度量可以快速而容易地收集。一些简单的可用性度量可以作为你每天测试的组成部分加以收集，在测试单元的开始和结束增加几个额外的重要的问题，在任务结束后，可以要求参与者就易用性和满意度进行评级。简单联络目标用户群发邮件即可，另外网上还有一些免费的分析工具，资金和时间绝不是重要度量所必要的。

“噪音”经典例子是，在一个自动化的可用性研究中，当测试参加者出去喝咖啡或者过周末时，还在继续测量任务完成时间。可用性数据可以被整理，这样在分析中就不会用到极端的数值。如果给予一些周全的考虑和几个简单的方法，可用性数据中的众多噪音可以被显著地减少，直到显示用户行为和态度的清晰原貌。

新产品度量可以构建一系列基线度量，也有助于为新产品确定目标性的度量，后续产品发布均需满足基本的可用性度量。迭代产品可以比较数据，是了解新设计是否有提高的唯一途径。

选择参加者： 1、有代表性；2、不同类型的参加者类型进行数据分类（领域专业化程度-新手/熟练/专家，使用频率，经验程度，人口统计学变量-性别/年龄/地理位置，特定行为）；3、抽样策略（随机抽样、系统抽样、分层抽样、方便抽样）

样本大小： 早期阶段需要较少（3-4个）的参与者来确定主要的可用性问题；随着设计逐渐完成，即需要更多的参加者（4个以上）发现剩余的问题。

组内研究/组间研究； 自变量和因变量

数据类型 （任务完成率、网络流量、满意度调查的评价、参与者实验过程中遇到的问题数）：

称名数据：一些简单无序的组/类别。（如计数、频率）

顺序数据：一些有序的组/类别。（如网站评级为 极好、好、一般、差，相邻等级间的差距不一定相等）

等距数据：没有零点的连续数据，且测量值之间的差异是有意义的。（如摄氏温度和华氏温度）

比率数据：与等距数据类似，而且具有绝对的零点。

描述统计：

集中趋势（平均数、中数、众数）的测量；变异性（全距、方差、标准差「变异性、离散程度」）的测量；置信区间（一个范围，用来估计某统计值的总体实际值）。

图形化呈现数据：条形（柱状）图、折线图、散点图、饼图、堆积条形图

· 研究目标

研究目标-形成式可用性 （目标是对设计进行改进，即发现/分析问题、提出修改建议，然后待完成修改后再次评估。在设计最终确定之前进行）

    1 有哪些最重大的可用性问题让用户无法完成他们的使用目标或导致效率低下？

    2 产品的哪些方面用户用起来感觉良好？哪些方面让他们觉得沮丧？

    3 用户通常犯哪些最常见的失误或错误？

    4 产品在经过一轮设计评估迭代后是否有所改进？

    5 你预期在产品上市后可能还存在什么样的可用性问题？

研究目标-总结式可用性 （目标是评估一个产品或者一项功能与其目标结合得有多好。可用于对多款产品的比较研究）

    1 我们是否满足了这个项目的可用性要求？

    2 我们的产品与竞争对手的产品相比如何？

    3 跟上一版已发布的产品相比，新版产品是否有改进？

用户目标

    1 绩效：绩效与用户使用产品、与产品发生交互所做的所有工作有关。（完成每个任务的时间、完成每个任务所付出的努力-比如鼠标的点击数或认知努力的程度、所犯错误的次数及成为熟练用户所需的时间-易学性）

    2 满意度：满意度与用户接触和使用某产品时所说和所想的一切有关。（满意度和绩效并非总是紧密相关的）

选择正确的度量：十种可用性研究

    1完成一个业务（成功/失败、再次使用可能性、用户期望、效率）

    2 比较产品（比较竞品/上一版产品的可用性的最佳方式之一是通过组合与比较式的可用性度量）

    3 评估同一产品的频繁使用（度量任务时间、完成步骤数、页面浏览量、易用性-知晓度/有用性）

    4 评估导航和（或）信息架构（任务成功-类似寻宝/清障游戏、迷失度、卡片分类）

    5 增加产品知晓度（产品有的部分没有被注意或使用，这可以有很多原因，包括视觉设计、标记或位置等；视线跟踪，网站数据/流量变化-A/B测试）

    6 问题发现（用于以前没有经过可用性评估的问题，通常是开放式的。对问题进行分类总结，如高层级的导航、术语用语问题，并对问题给出严重性评分，制定设计改进点列表）

    7 使重要/要害产品的可用性最大化（要害产品的存在是为了让用户去完成十分重要的任务，没完成将导致严重的负面后果）

    8 创造整体正面的用户体验（最佳的用户体验是那些超越用户期望的产品。满意度是常见的自我报告式度量）

    9 评估微小改动的影响（a/b测试是用一个控制设计方案去比较另一个替代方案，大样本的在线可用性研究也很重要）

    10 比较替代性的设计（发生在设计过程的早期。可以组间比较、迫选比较、对不同原型进行评分）

其他细节：

预算和时间表（准备数据——可用性测试的时间和成本——自己整理和分析数据的额外时间和成本）

评估方法（实验室测试：一对一问答形式，4-10个参加者；在线测试/研究；焦点小组，8-10个参加者，3组及以上）

参加者（招募标准、数量、招募策略）

数据收集（excel等）

数据整理（筛选数据-过滤极端/有问题的数据、创建新变量、检验应答、检查一致性）

这两种方法的前后相似之处在于，他们都邀请具有代表性的用户参与进来。在焦点小组中，参加者通常只是看某个人演示或描述一个可能的产品，然后对此做出反应。而在可用性测试中，参加者要自己实际去尝试某一个版本的产品。我们看到过很多例子，一个产品原型在焦点小组中获得了热情洋溢的评论，却在可用性浏试中反响拙劣。

任务成功

二分式成功-成功/失败-成功数据的置信区间，「有清晰的结束状态」

成功等级-完成任务/部分完成任务/失败-需要帮助/不需要帮助/误解/放弃、没问题/小问题/大问题/失败放弃，「有清晰的等级定义」

任务时间（通常-任务时间越短体验越好，游戏/培训课-相反。

「时间、中数、平均数、95%置信区间、全距、阈值、分布和异常值」

时间数据需要考虑：只针对成功任务还是所有任务、出声思维、是否告知参与者需要进行时间测量？

错误

何时测量错误？「错误导致效率降低-数据丢失/重新输入/任务缓慢；错误导致成本增加-客服电话量上升/产品退回；错误导致任务失败-病人服错药、投票选了错误的人、买了错误的产品」

什么构成了错误？「多种不同类型、用户操作动作（视觉、交互）」

收集和测量错误「收集任务中的错误机会/错误数量」

分析和呈现错误「1个错误机会的任务：考察每个任务的错误频率；多个错误机会的任务：考察每个任务的错误频率，每个任务每个参加者所犯的平均错误数，哪些任务落在阈值之上或之下，错误程度不同」

考虑问题「不重复计算错误；多每种类型的错误进行考察；错误和任务成功与否的度量存在交集，选择适合受众的度量」

效率（用户完成任务所付出的努力程度）

认知努力（找到正确的位置执行操作动作-确定操作动作的必要性-解释该操作动作的结果）和身体努力（执行操作需要的身体动作）

收集和测量效率：确定有待测量的操作动作；定义操作动作的开始和结束；计算操作动作的数目；确定的动作必须有意义-动作能表示认知/体力需求的增加；只考察成功的任务。

分析和呈现效率数据：迷失度(操作任务时所访问的不同页面数、总页面数、完成任务必须访问的最小页面数)；「考察参加者完成某任务时的操作动作数量」

结合任务成功和任务时间的效率：效率百分数=完成率/任务时间，即每分钟完成任务数，可评估任务难度

易学性（是一种测量绩效随时间而如何发生变化的方法）

因为产品使用不是一次性事件，是具有一定数量的发生频率，所以易学性十分重要。

几乎可以使用任何持续性的绩效度量予以测得，最常见的是聚焦在效率上的度量（任务时间、错误、操作步骤数量、每分钟任务成功）

任何影响了任务完成的情形。

任何导致用户”偏离航线’（off - course ）的情形。

任何让用户产生某种疑惑的情形。

任何导致错误的情形。

没有看到应当注意的内容。

认为本来错误的内容是正确的。

任务未结束时误以为已经完成了。

错误的操作行为。

对内容的误解。

不理解导航（结构）。

常见的方法是在研究中直接与参加者接触/交互（如面对面实验室研究、电话/视频远程测试）以发现可能存在的问题。还可以利用诸如在线学习之类的自动化技术来发现可用性问题。

面对面研究：出声思维法，集中于如何与产品进行交互的意识流。（用户正在做什么、想做什么、对自己的决定有多大把握、预期是什么、操作行为背后的原因，用户言语中的失望/疑惑/高兴/信心/犹豫、用户没说出他们应当说出的事情、非语言行为如表情或眼动）

自动式研究：注意收集数据、收集评论，基于单个任务的反馈可能好于整体反馈。

严重性等级评估：低中高（对用户体验影响大小+多少用户遇到问题），54321级

1、该产品的总体可用性如何？2、产品的可用性是否随着每一次设计迭代而提高？3、应当着力于哪些方面以改进设计？

独特问题的频次（理想：随着设计迭代，问题数量减少）；每个参与者遇到的问题频次（独特问题频次减少了嘛？少数用户的问题解决了嘛？大家共同遇到的问题解决了嘛？）；参加者频次（说明遇到各个问题的参加者数量）

对问题进行归类（导航、术语、内容、功能）

报告正面的问题（可以提升报告的可信度）

发现可用性问题时的一致性，发现可用性问题时的偏差（参加者-5个足矣/5个远远不够、任务、方法、产品、环境、测试引导员）。「在可用性测试中扩大任务覆盖面的一种行之有效的方式是定义一套所有参加者都必须完成的核心任务以及另一套只适合某个参加者-基于特征 的任务」

了解产品可用性的最显而易见的方法就是询问用户，让用户告诉你他们使用产品时的体验，包括用户感知系统与系统交互。

你的问题可以有多种形式，包括：各种各样的评定量表、参加者可以从中选择的选项列表以及开放式的问题（如“请列出你对本设备最满意的三个方面” ) ；你可能问到的一些可用性属性包括：总体满意度、易用性、导航的有效性、对某些特征的知晓度、术语的易懂性，视觉上的吸引力以及其他许多方面。但是所有这些的共同特征是你询问参加者者以获得信息。

描述这类数据分为主观数据和偏好数据。主观数据和客观数据相对应，客观数据经常用于描述可用性研究中的绩效数据。

收集数据：likert量表（强烈反对、反对、既不同意也不反对、同意、非常同意；5点/7点量表：语义差异-弱ooooooo强、美ooooooo丑）（在线调查工具）；正性陈述和负性陈述；

任务后评分：易用性、情景后问卷(容易程度、所用时间、辅助性信息)、期望测量(期望容易实际很困难-尽快修改、期望容易实际也容易-维持不变、期望困难实际容易-广而告之、期望困难实际也很困难-重要机会)；「单个任务的评分；系统可用性量表」「SUS分数」

计算机系统可用性问卷：系统有效性、信息质量、界面质量、总体满意度。用户界面满意度：总体反应、屏幕、术语、学习、系统能力。定性研究-生成反应卡。

用sus比较各种设计：“老年人友好”网站、windows ME/XP、纸质选票

评估具体属性：视觉吸引力、感知效率、有用、愉悦、可信程度、术语的适当程度、导航、响应程度；除了评估一个产品或网站的具体属性外，你也可以评估他们的具体元素，如使用说明、FAQ、在线帮助、首页、搜索功能、站点地图。

言语行为（正面评论、中性评论、负面评论）和非言语行为（面部表情-面部肌电图传感器/视频录像、肢体动作、视线跟踪-热点地图、瞳孔反应、皮肤电反应和心率）

单一可用性分数：在可用性测试之后，会被问到“产品表现如何？”，这个问题通常想了解的不是任务完成率、任务时间或者问卷分数，而是某种类型的综合分数：产品表现得好不好？与前一轮可用性测试相比，它表现得如何》这就需要将可用性测试中得多个度量合并为某种类型的一个综合可用性分数。

根据预定目标合并度量（如以平均不超过70s的时间完成至少80%任务的综合指标，是且的关系，即不能超过70s也要完成80%的任务）；

根据百分比合并度量（如将任务数、错误数、满意度评分均换算成百分制）；

根据z分数合并数据（比较不同子集/子类，如不同迭代/不同组别/不同条件的数据）

使用SUM：单一可用性度量（任务完成、任务时间、错误、任务满意度 合并）

可用性计分卡：雷达图（任务完成、页面访问、准确性、满意程度、有用性评分）、Harvey球

与目标专家绩效比较：与目标比较（如至少90%的典型用户能够成功下单、用户能够在平均时间小于三分钟内完成每个任务）；与专家比较（有的任务本身就比较困难/耗时长，目标是比较参加者与专家绩效的实际接近程度）

服务器端的日志（更多的访问量）；点击率（通常测试网站广告的效果，点击次数/投放次数，卡方检验）；弃用率（统计每个页面的到达率、弃用率）；A/B研究（A/B测试，一部分访问者会看到A版本，另一部分访问者会看到B版本：流量百分比-不同版本的投放量、新的销售量-购买的访客量）

开放式卡片分类数据（15个人左右，研究者自由归类，类别相同则距离为0，类别不同则距离为1，所有用户数据相加，值最小为最相似）「层级聚类分析-可以看出卡片大致被分为几组；多维标度法/MDS-拟合度、项目之间的相对距离」。封闭式卡片分类数据（给用户提供卡片和分组组名，统计用户将卡片放在某组的用户数和最大比例；或统计用户将卡片放在不同组的用户数、最大值、第二位置和第一第二差值。适合比较不同信息架构哪个更适合用户使用）

可达性数据：只针对某类特殊用户的可用性，如盲人用户、视弱用户、控制组。WCAG（w3c的web内容可达性指南）

投资回报率数据：产品用户是你的雇员（可节省的任务完成时间直接换算成美金）/产品用户是你的客户（收益更为间接）

六西格玛(six sigma)，六个标准差，指在平均数上下的三个标注差范围内，你能解释997%的事例（正态分布-SUS得分）

1、竞品的可用性测试「a、任务举例-确定设计中哪些元素有益哪些元素无益，b、问卷-测量网站的吸引力，c、结果-综合得出网站吸引力的份」；

2、对三种不同的设计概念进行测试「a、对三种原型中的两种进行评估-第一印象和整体喜好程度，b、问卷-满意度测评，c、结果-满意度，d、结果-吸引力和可信度，e、负面反应，f、不关注统计意义上的显著性，关心发展的趋势和设计中的突破」

3、对单独的设计方案进行测试「a、结果-任务成功率、满意度，b、总结-设计检视」

方法：参加者完成4个任务，每个任务完成后填写“情景后问卷ASQ（3个问题，1-7打分，分数越低满意度和易用性越好，整体得分为平均值）”，完成所有任务后填写“测试后系统可用性问卷PSSUQ（16个题项，7点标度描述用户对一个论述的同意程度，得分越低表示主观可用性越好，系统有效性/信息质量/界面质量）”

结果：基于任务的测量（完成时间、成功率、满意度、90%置信区间）；用户评论（对三个最喜欢和最不喜欢的特点进行评论）；可用性问题（让用户无法完成任务、补救时间超过1分钟、补救时间小于1分钟、轻微的低效率，影响等级越大权重越高）；基于用户行为和评价的建议；讨论。

项目主要的可用性工作包括以下内容：检视 CDC 过去有关可用性研究的结果，访谈用户、利益相关者、合作伙伴及网站制作人员，详细分析网站、搜索和访问日志，分析从”美国消费者满意指数”得到的用户调查数据，调查 CDC 管理层、雇员和网站制作人员的意见和态度，进行卡片分类，开展并行设计，制作一系列线框图，制作图形化导向的原型。

这个案例研究中的可用性测试包括基线测试、首次点击测试、和后期原型测试。用了 100 多个任务场景，170名参加者进行了测试。这些可用性测试最终表明成功率提高了 26 ％、满意度得分提升了 70 ％。

传统的检查型评估，比如启发式评估和专家检视等

利用场景进行规则式检视

适度控制的可用性测试，需要相对少量的测试参与者（大约8名）

严格控制的可用性侧试，只需要适量的测试参加者以对整个用户群进行较弱的推断

严格控制的可用性测试，需要足够数量的测试参加者以对整个用户群进行充分的推断

基线测试，任务场景，定性分析的发现。数据处理及可视化，讨论。

用户（性别、年龄、种族、家庭收入、教育水平、使用不同数据业务，并有侧重-XXX特征的XX年纪的人）

推进

推销可用性和度量的作用

邀请决策者到实验室观察尽可能多的可用性测试单元；短小的视频片段；

从小事做起，努力慢慢做起来，不要试图全面开花

确保有时间和经费

早计划，常计划

给你的产品确定基线

挖掘你的数据

说商业性的语言

呈现你的置信程度

不要误用度量

简化你的报告（取决于目标受众，报告总结性度量）

心理测试的方法有许多种，许多人都会用各种测试来看自己内心潜在的情感如何，只是这些测试有时过于片面，结果不尽准确。

世界上著名的佛洛伊德学派研究出一种简单测试人内在情感的方式，叫做“树、屋、人”的测试，可以通过这种测试，让人了解到自己潜在的内心情感究竟如何。

并且这种测试特别简单，下到4岁可以拿笔画画的儿童，上到耄耋老人，都能通过自己的画笔，或是通过自己的口述，描绘出自己对三件事物的摆放，从而得知受测者内心真实存在的想法与隐藏的情感。

“树、屋、人”的测试可以表现人的性格特征、事业、感情、家庭及人际关系等各个方面，并且准确率极高，甚至可以毫不夸张地说：这是一副公开的人性隐私图，如果你能看懂的话。

最早“树、屋、人”的测试是应用在精神科患者和其他语言表达有障碍的患者身上，通过简单而精心的设计评估他们的精神状态及心理状态。

因为有些人会因为询问人员的语调及态度等多方面因素，从而内心配合或抗拒无法准确地完成评估，也无法有针对性地治疗。

但是让他们用自己的笔将自己的想法画出来则不会受到这方面的限制，随心所欲地画画是人人都可以做的事，而且也不一定需要有其他人在场，也许自己一个独处时，更能将自己内心的想法画在纸上，也更能反应出真实而准确的内心世界。

后来经过经年累月的观察与实践研究，“树、屋、人”对正常人的的心理测试，与对他们进行问卷调查的结果惊人的一致。

因此“树、屋、人”的心理测试对正常人同样有效，它同样能准确地反应出正常人内心深处的心理状态和那些不为人知的隐蔽情感。

当人们无法用言语表现自己的真实情感，不愿表现自己的真实感受，或无法面对自己内心深处的感法时，便可以用这一经典的“树、屋、人”来进行性格分析，让普通人更能了解自己、改善自己并提升自己。

也有人曾经遭受过沉重的心理打击而不愿面对自己的内心时，也可以运用“树、屋、人”来剖析自己的真实的内心世界，帮助自己走出困境。

“树、屋、人”的测试方法非常简单，材料随处可取，这也使得这一心理测试不需要太复杂的准备，取一支笔和一张白纸，便可以开始对自己的内心测试了。

具体的做法是这样：按照自己内心所想，不用拘泥于其他任何束缚，分别将树、屋、人画在这张纸上，无论怎么画都行，没有任何的要求。只有一点：必须是你自己内心真实所想。

通过分析树、屋、人这三者画在纸上不同的方位、大小以及是否规整，可以看出受测者的内心到底如何。

一、 树

树通常象征着一个人的感情，从树的画法可以看出人们的感情体验，并且通过画不同的树、位于白纸不同的位置可以看出不同的象征。

01 位置

树画的位置不同，所代表的意义也不一样。

树的位置居中：表示受测人在感受上以自我为中心，自我意识较强，不太注重他人的感受。

树的位置偏左：表示受测人比较留恋过去的生活，也暗示了对现在生活的不满。

树的位置偏右：表示受测人一心憧憬着美好的未来，同时过去并没有受到太多挫折。

树的位置偏上：表示受测人是个喜欢幻想的人，可能现在的生活不尽如人意。

树的位置偏下：表示受测人是个现实的人，特别对安全问题较为关注。

02 种类

不同各类的树，以及树的画法也能折射出内心的世界以及曾经的遭遇。

单线条树：如果受测者不是幼儿无法画得更细致的话，那么可以看出其内心忧郁。假如除了单线条数以外还画了落叶，那么受测者潜意识里可能有自杀倾向。

在树枝上画出了嫩叶：表示受测者内心渴望或正在经历重新开始。

假如将树枝涂黑或是将树根画出呈鹰爪状：表示受测者在潜意识里是个攻击性比较强的人，有时尽管看起来温文尔雅，但是内在的攻击性通过简单的画便可以看出来。

柳树：通常男性画柳树则表示此人较为女性化，如果画柳树的是女性那么这一定是个追求完美的女人。

松树：男性画松树表示个性里有刚强、倔强的一面；而女性画松树则可以看出她追求成熟，较为男性化。

白桦树：通常画白桦树的人无论男性女性内心都较为敏感。

树上画上疤：暗示这个人曾经受过心理的创伤，并且至今仍未完全愈合。还可以通过树疤在树干上的位置判断出受伤害的大致年龄，通常位置越低，年龄越小。

画果实：如果受测者不是儿童，而是大人的话，表示这个人童心未泯，或有退行行为。

画一棵高山上的树：受测人有要么显性、要么隐性的恋母行为。

二、 屋

房屋是一个人成长的场所，通过房画的画法，可以看出这个人内心的安全感如何，或是其理想家园是什么样的，也可以表示其身体状况或精神家园。

每个人成长的环境都不一样，内心的精神世界也不尽相同，那么画出来的房屋也会有区别，这正如世界上没有两片完全相同的树叶一般。

画楼房：通常画楼房的人具有较高的智商，受测者通常具有较强的学习能力，也有一眼看穿事物本质的智慧。

房子画得如同庙宇一样：这种画法通常受测人员存在两个极端，一种是受测人员是个人才，另一个则是其有怪异的行为表达。

画房子时强调地面：房子一般都是建立在地面上的，如果过于强调地面的话，那是一种内心极度没有安全感的体现。

画房子时将瓦片画得很细致：表示受测者对细节极为重视。

画房子时加上烟囱：通常人们会习惯性地将烟囱画在右边；假如画在边则可能有精神分裂的倾向；如果烟囱画在中间且有烟直向上，则可以看出受测人有较大的心理压力，需要一个出气筒。

三、 人

人的画法是可以投射出受测者自我形象及人格的完整性，根据画出不同的人可以看出这个人对自己的形象和内在最在意的是什么。

用符号来指代人：受测者具有掩饰性，不希望别人了解真实的自己，说谎能力强。

头部：一般来讲，年龄越低的人，会将头部画得越大，如果超过12岁还会出现大头小身的情况，那么受测的人智力可能存在一定缺陷。

耳朵：代表一个人是否愿意听话。儿童不画耳朵可能厌倦了大人的唠叨，如果耳朵画得很大，而又不是卡通形象的话，可能这个人内心较为敏感。

眼睛：通常而言眼睛画得大的人内心敏感、多疑、偏执，而连睫毛都画上的人可以看出对美过分关注，不画瞳孔则表示在社交中有回避倾向。

头发：通常把头发画得竖起来的人攻击性较强。

手：在测试中手代表对环境的掌控，如果将手画得过于细致，连手指都根根分明，表示这个人注重细节。并且手伸得越长，表示支配力越强；假如手在背后则有被动攻击的行为，如果是儿童则可能经常撒谎。

脚：代表一个人的活力，脚分得越开表示活动力越强，反之则不擅与人交往，性格较为拘谨。

通过这项简单的“树、屋、人”的测试，可以看出一个人年幼时是否受过心理创伤，而这种创伤仍影响着现在，也能看出一个人的性格如何，有哪些优势、哪些劣势。

可以对照上述进行一下自我测试，看看自己的性格中存在着哪方面不足，再有针对性的加以改进，让自己变得更好，与人相处更为融洽。

一、用户体验到底是什么

用户体验说白了就是用户在使用网站过程中一种纯主观的感受。用户在使用一个网站时的印象和感受，使用过程中是否享受，是否还想再次登陆，都和用户体验息息相关。如果你的产品做得好，不久就会口口相传；如果你的产品做得不好，不久后用户就会流失惨重。

在互联网时代，产品是否能够成功，用户体验是一个关键要素，用户购买你的产品，并非一锤子买卖。当用户拿起你的产品，使用你的产品的时候，用户体验之旅才真正开始，而用户的体验之旅是否愉快，将直接影响到你的口碑，影响到你的销售。所以为了更好地接触用户，我们一起来理顺用户体验。

一般来说，最常见的用户体验的要素有感官体验、交互体验、情感体验、浏览体验、信任体验。

感观体验，呈现给用户视听上的体验，强调舒适性，一般在色彩、声音、图像等呈现。

交互体验，呈现给用户操作上的体验，强调易用性，一般在点击、输入、输出等呈现。

情感体验，呈现给用户心理上的体验，强调认可性，一般在心理、情感、口碑等呈现。

浏览体验，呈现给用户浏览上的体验，强调实用性，一般在原创、底色、字体等呈现。

信任体验，呈现给用户信任上的体验，强调可靠性，一般在服务、安全及隐私、法律声明等呈现。

二、建立用户评价模型

在众多的用户体验相关描述中，认知度较高的有两种：一种用户体验是用户在使用网站的过程中所感受到的、所获得的全部内容的总和；另一种用户体验是衡量网站质量的重要标准，是一种与交互相关的集合。

每个用户的性格、习惯不一样，对网站的功能要求也不一样，体验也就不一样，要怎么才能使用户获得较好的用户体验？黄彦鸣觉得就只能优先考虑最主要目标受众的需求。当你的网站能不断为目标受众提供有价值的业务时，就能让用户感到满意和愉快。

如何评测你网站给用户带来的体验呢？这就需要通过一定的方法对用户体验进行量化。

用户体验主要由四个方面组成：品牌、可用性、功能和内容四个因素组成。要量化这些元素，我们只需要把分析分成四个部分，每个用户体验元素为一个部分。对每一个元素，我们创建一系列的描述或参数，用户针对性地测量网站。假设我们为每一个描述创建一个从1到20的尺度范围，并在这个范围内给每个描述打分。为了讲述方便，这里用5个参数，并设20个为一档，最大分值为100，这样确保整个元素的可能分值的最大值总和等于100，这样的结果是带给每个元素真实的百分比。

下面以一个团购网站为例，对四个参数进行描述：

品牌

谈到品牌，我们往往会想到某个行业比较知名的企业；如谈到搜索引擎就会想到百度、谷歌等。品牌包括在网站中所有审美的、设计相关的项目，它带给网站想要的组织形象或信息的创意。

用于测量品牌的描述包括：

网站提供给访客有吸引力的和难忘的体验

网站的视觉效果能迎合品牌特性

网站对品牌传达出感知预示

网站利用了媒体的能力来增强和扩展品牌

是否利用了音频、等元素对体验进行增值强化。

经过对该团购网站的品牌综合评测后，其总体得分是78分，这里提供的是假设分数，可以在实际评测中灵活运用。

功能

对一个网站来说，功能上的体验主要是网站的各种功能是否真正的便捷、好用；也就是不要让用户花时间去考虑某个功能该如何实现，而是尽可能实现傻瓜式引导。

网站功能包括：

用户及时获得对他们查询和提交信息的响应

任务进度的清晰及时告知

权威的安全认证和隐私标准

让用户参与进来

网站包含管理员工具来加强管理员的效率。

经过对该团购网站的品牌综合评测后，其总体得分是74分。

可用性

可用性带来的是网站所有元素和特性的总体易用性。可用性之下的二级主题包括导航和易用性（友好度）。

可用性的描述包括：

网站防止错误发生，并帮用户从错误中恢复

网页整体侧重针对主要受众优化、方便的用户指南帮助访问者达成一般目标和任务

清晰的网站页面布局

网站为残疾用户提供内容

经过对该团购网站的可用性评测后，其总体得分是68分。

内容

内容指的是网站的实际内容（文字，音频、视频、图像、投票）及其信息架构。

内容的描述包括：

内链密度足够清晰，且容易导航

内容组织方便用户达到目标

内容及时准确

内容满足用户需求

多语言的综合性内容

经过对该团购网站的内容评测后，其总体得分是75分。

答案：ADE

情感成果可以用来测量受训者对培训项目的态度、动机以及行为等方面的特征，例如受训者对培训项目的各种反应。反应成果是情感成果的一种具体类型，反应成果信息通常是在课程结束之后运用调查问卷法采集的。还有其他的方式如访谈、关注某小组和态度调查。

情感体验：通过功能体验、业务体验、视觉体验、内容体验、交互体验等各种体验的不同表现方式而带给用户的情绪感受。在互联网产品如此丰富的时代，让用户具备更佳的情感体验是提升用户满意度的最佳方式。

功能体验通过其有效性、高效性、流畅性、完整性、统一性、差异性、整体与局部的关系等因素，可以影响到用户需求的满足程度，从而影响到用户的满意度，进而影响到用户的个人情感。

业务体验通过业务支持体系的组织结构、运行逻辑、价值理念、有效性、高效性、流畅性、完整性等均可以影响到用户的个人情感。只是盯着用户钱包看的企业，显然没有把快乐带给每个人的企业具备情感感染力。

视觉体验和内容体验通过图形、文字、数字、色彩、标识结合文化内涵和人类心理认知可以对用户的个人情感产生影响。

交互体验通过响应状态的变化，提升人与机器的互动感，从而改善用户的个人情感体验。

人类的情感变化是非常复杂和敏感的，其非常容易受外部环境的变化的影响，每种体验的变化维度都可能影响用户的个人情感，而关注用户的情感体验还是要落到每种体验维度上来。

情感体验是一个系统工程，远不是某种单一的体验就可以搞定的事情。

用户体验系列文章 | 用户体验要素之功能体验 | 用户体验要素之业务体验 | 用户体验要素之视觉体验 | 用户体验要素之内容体验 | 用户体验要素之交互体验 | 用户体验要素之情感体验 | 用户体验对用户决策的影响