文创产品设计app-国外非遗类app设计有哪些？

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国外非遗类app设计有哪些？

非遗类APP需要有哪些功能设计

手机的普及促使了各种应用软件的开发和使用,为满足各种不同的用户需求和使用场景,不同类型的非物质文化遗产类APP(以下简称非遗类APP)应运而生,APP的应用功能也愈加丰富。今天和大家主要对近几年国内非遗类APP的设计功能进行分析。信息数字化加快了各种新媒体的发展,如手机功能愈加强大,信息传播的速度越来越快,形式也越来越丰富,因此手机在智能化应用传播领域有着很好的发展前景。手机中的各种APP应用是数字化信息存储、传播的重要载体,利用手机APP与非遗文化结合,对非遗文化的记录、展示、文化创新和传播有着传统方式无法比拟的优势。

在以手机APP为载体传播信息的情景下,非遗文化有了被翻新与主动去创新的新机遇,不论是把非遗文化以平铺直叙的方法利用手机APP展现,还是把艺术化后的非遗文化与手机APP结合,都能够使非遗文化在移动互联网中产生更广泛的影响,使更多人接触和关注到非遗,这都对非遗的传承和保护起到巨大的正面影响作用。非遗因其本身各种不同的特征和表现方式,触及到的表现形式也是多种多样的,因此非遗类APP在满足各类场景与人群需求的情境下展现了不同的功能定位。

1非遗类APP+数字化信息存储及知识普及如今,一些地区的非遗文化因为社会的发展与文化的冲击、非遗传承人的老化、非遗传播方式过时等,导致非遗信息的丢失、非遗技艺传承后继无人、非遗文化传播障碍等问题。而拥有大容量存储信息、信息传播便捷、信息展现方式多样化等集网络时代优势于一身的手机APP客户端恰好可以综合性地解决非遗文化在这些方面遇到的问题。如地区非遗文化普及型的“AR安徽非遗”APP,囊括了安徽省现有的88个非物质文化遗产项目,利用AR展示手段,向用户提供趣味十足的交互体验,在这个APP里,用户可以获取海量的安徽非遗文化相关的视频、图文甚至三维模型资源,满足用户对信息的索取需求并富含趣味性。这个APP利用互联网优势改进了非遗文化的储存方式,创新了文化的展现新形式,给用户带来了耳目一新的感觉,有效扩大了安徽非遗文化的影响力。

2非遗类APP+旅游地信息可视化旅游地信息可视化主要体现在旅游城市的整体道路导览系统、临近景区距离方向导视及景区内的导览系统的各个细节之中,对景区的宣传、管理、营销都有积极的催化作用。如旅游视觉向导型的“大理州非物质文化遗产博物馆”APP,其中设置了展品讲解、展馆地图浏览、二维码导览等功能区,方便游客迅速快捷地了解展馆文化,加强了游客的观览体验感,有利于为游客留下良好的文化体验印象。

3非遗类APP+电商购物首先,非遗文创产品的开发使非遗的“非物质”体现在文创产品的“物质”上,是传承非遗的一种有效方式[12]。其次,非遗APP电商平台的搭建可以为对非遗工艺品有直接消费愿望的客户提供一个最便捷的通道,使他们足不出户也可以购买到自己想要的非遗工艺成品。有研究表明,大多数人会在旅游时购买景区的文创产品,而电商平台能够打破地域的局限性,成为人们接触文创产品、购买文创产品的最有潜力的途径。最后,通过电商平台对原料地与目标消费者的组建连线,可以帮助那些想要学习某种非遗文化却缺少工具或者原料的非遗继承人或是普通用户便捷地在这类电商平台购买到他们所缺少的原料和工具。“绝艺”APP是一个非遗产品购物型APP,此APP的定位就是非遗工艺品电子商城,主要售卖非遗工艺品成品,以商城为主要功能。查览这个APP的用户评价区发现,用户给出了一致的好评并表示自己购买非遗工艺品的需求得到了满足,说明非遗电商购物类平台的市场还是有着大好的发展前景。

4非遗类APP+社群圈子随着互联网的发展和社会的变迁,许多线下活动因此转移到了线上,聚集地也从熟人、书店、沙龙转向互联网,封闭的“圈子”从而变得开放。在开放的互联网社交圈子里,传受者之间的身份界定开始变得模糊,受众参与平台信息传播,如通过点赞、转发、评论等方式来表达自己的态度和见解,从而实现个人参与价值。除了服务受众,同时可帮助不知名的艺术家发声,或让艺术家、文化传播者承担社群意见领袖角色[16]。因此,社群圈子的性质特征既满足了相同群体之间的共享行为需求和情感共鸣需求,也满足了个体用户的自我意识输出。如“有待”APP是一个非遗爱好者社交型的APP,此APP的创建主旨就是“创建一个部落,聚合一群与你有相同信仰的人”,这为那些对非遗文化交流有需求的人创建了一个“家”。在平台的审核下,每个用户都有可以创建非遗部落并成为部落酋长的权利,其他用户则可以根据自己的兴趣选择加入不同的圈子,大家因为共同的信仰而加入相同的部落,每个人又都可以在部落里发出自己的见解和声音,满足了对传统非遗文化信息有交流意向的人群需求。

5非遗类APP+领域定位的现实意义以上的例子都是现有的非遗类APP较为常见的应用功能定位类型,它们各自都有明确的领域功能定位,精确化地锁定住了不同用户群体和不同使用场景下的需求,使其在不同的领域区间都有良好应用的效果,为非遗类APP的可用性和实用性打下了稳固根基。非遗类APP在不同应用领域中的探索方式,不仅从根本上解决了市场与用户的需求,同时提高了自身附加的文化与经济价值,从各个角度加深了非遗文化的影响力,延长了非遗文化的传播生命力。对于手机APP的整体市场来说,新样貌的非遗类APP也充实了手机APP客户端的市场,吸引了更多需求用户,活跃了手机APP客户端的市场氛围。

与其他的人工智能技术相比，情感分析(Sentiment Analysis)显得有些特殊，因为其他的领域都是根据客观的数据来进行分析和预测，但情感分析则带有强烈的个人主观因素。情感分析的目标是从文本中分析出人们对于实体及其属性所表达的情感倾向以及观点，这项技术最早的研究始于2003年Nasukawa和Yi两位学者的关于商品评论的论文。

随着推特等社交媒体以及电商平台的发展而产生大量带有观点的内容，给情感分析提供了所需的数据基础。时至今日，情感识别已经在多个领域被广泛的应用。例如在商品零售领域，用户的评价对于零售商和生产商都是非常重要的反馈信息，通过对海量用户的评价进行情感分析，可以量化用户对产品及其竞品的褒贬程度，从而了解用户对于产品的诉求以及自己产品与竞品的对比优劣。在社会舆情领域，通过分析大众对于社会热点事件的点评可以有效的掌握舆论的走向。在企业舆情方面，利用情感分析可以快速了解社会对企业的评价，为企业的战略规划提供决策依据，提升企业在市场中的竞争力。在金融交易领域，分析交易者对于股票及其他金融衍生品的态度，为行情交易提供辅助依据。

目前，绝大多数的人工智能开放平台都具备情感分析的能力，如图所示是玻森中文语义开放平台的情感分析功能演示，可以看出除了通用领域的情感分析外，还有汽车、厨具、餐饮、新闻和微博几个特定领域的分析。

那么到底什么是情感分析呢？从自然语言处理技术的角度来看，情感分析的任务是从评论的文本中提取出评论的实体，以及评论者对该实体所表达的情感倾向，自然语言所有的核心技术问题，例如：词汇语义，指代消解，此役小气，信息抽取，语义分析等都会在情感分析中用到。因此，情感分析被认为是一个自然语言处理的子任务，我们可以将人们对于某个实体目标的情感统一用一个五元组的格式来表示：(e,a,s,h,t)

以图为例，e是指某餐厅，a为该餐厅的性价比属性，s是对该餐厅的性价比表示了褒义的评价，h为发表评论者本人，t是19年7月27日。所以这条评论的情感分析可以表示为五元组（某餐厅，性价比，正向褒义，评论者，19年7月27日）。

情感分析根据处理文本颗粒度的不同，大致可以分为三个级别的任务，分别是篇章级、句子级和属性级。我们分别来看一下。

1 篇章级情感分析

篇章级情感分析的目标是判断整篇文档表达的是褒义还是贬义的情感，例如一篇书评，或者对某一个热点时事新闻发表的评论，只要待分析的文本超过了一句话的范畴，即可视为是篇章级的情感分析。

对于篇章级的情感分析而言有一个前提假设，那就是全篇章所表达的观点仅针对一个单独的实体e，且只包含一个观点持有者h的观点。这种做法将整个文档视为一个整体，不对篇章中包含的具体实体和实体属性进行研究，使得篇章级的情感分析在实际应用中比较局限，无法对一段文本中的多个实体进行单独分析，对于文本中多个观点持有者的观点也无法辨别。

例如评价的文本是：“我觉得这款手机很棒。”评价者表达的是对手机整体的褒义评价，但如果是：“我觉得这款手机拍照功能很不错，但信号不是很好”这样的句子，在同一个评论中出现了褒义词又出现了贬义词，篇章级的分析是无法分辨出来的，只能将其作为一个整体进行分析。

不过好在有很多的场景是不需要区分观点评价的实体和观点持有者，例如在商品评论的情感分析中，可以默认评论的对象是被评论的商品，评论的观点持有者也是评论者本人。当然，这个也需要看被评论的商品具体是什么东西，如果是亲子旅游这样的旅游服务，那么评论中就很有可能包含一个以上的观点持有者。

在实际工作中，篇章级的情感分析无法满足我们对于评价更细致，如果需要对评论进行更精确，更细致的分析，我们需要拆分篇章中的每一句话，这就是句子级的情感分析研究的问题。

2 句子级情感分析

与篇章级的情感分析类似，句子级的情感分析任务是判断一个句子表达的是褒义还是贬义的情感，虽然颗粒度到了句子层级，但是句子级分析与篇章级存在同样的前提假设是，那就是一个句子只表达了一个观点和一种情感，并且只有一个观点持有人。如果一个句子中包含了两种以上的评价或多个观点持有人的观点，句子级的分析是无法分辨的。好在现实生活中，绝大多数的句子都只表达了一种情感。

既然句子级的情感分析在局限性上与篇章级是一样的，那么进行句子级的情感分析意义何在呢？关于这个问题，需要先解释一下语言学上主观句与客观句的分别。在我们日常用语当中，根据语句中是否带有说话人的主观情感可以将句子分为主观句和客观句，例如：“我喜欢这款新手机。”就是一个主观句，表达了说话人内心的情感或观点，而：“这个APP昨天更新了新功能。”则是一个客观句，陈述的是一个客观事实性信息，并不包含说话人内心的主观情感。通过分辨一个句子是否是主观句，可以帮助我们过滤掉一部分不含情感的句子，让数据处理更有效率。

但是在实操过程中，我们会发现这样的分类方法似乎并不是特别准确，因为一个主观句也可能没有表达任何的情感信息，知识表达了期望或者猜测，例如：“我觉得他现在已经在回家的路上了。”这句话是一个主观句，表达了说话人的猜测，但是并没有表达出任何的情感。而客观句也有可能包含情感信息，表明说话者并不希望这个事实发生，例如：“昨天刚买的新车就被人刮花了。”这句话是一个客观句，但结合常识我们会发现，这句话中其实是包含了说话人的负面情感。

所以，仅仅对句子进行主客观的分类还不足以达到对数据进行过滤的要求，我们需要的是对句子是否含有情感信息进行分类，如果一个句子直接表达或隐含了情感信息，则认为这个句子是含有情感观点的，对于不含情感观点的句子则可以进行过滤。目前对于句子是否含有情感信息的分类技术大多都是采用有监督的学习算法，这种方法需要大量的人工标注数据，基于句子特征来对句子进行分类。

总之，我们可以将句子级的情感分析分成两步，第一步是判断待分析的句子是否含有观点信息，第二步则是针对这些含有观点信息的句子进行情感分析，发现其中情感的倾向性，判断是褒义还是贬义。关于分析情感倾向性的方法与篇章级类似，依然是可以采用监督学习或根据情感词词典的方法来处理，我们会在后续的小节详细讲解。

句子级的情感分析相较于篇章级而言，颗粒度更加细分，但同样只能判断整体的情感，忽略了对于被评价实体的属性。同时它也无法判断比较型的情感观点，例如：“A产品的用户体验比B产品好多了。”对于这样一句话中表达了多个情感的句子，我们不能将其简单的归类为褒义或贬义的情感，而是需要更进一步的细化颗粒度，对评价实体的属性进行抽取，并将属性与相关实体之间进行关联，这就是属性级情感分析。

3 属性级情感分析

上文介绍的篇章级和句子级的情感分析，都无法确切的知道评价者喜欢和不喜欢的具体是什么东西，同时也无法区分对某一个被评价实体的A属性持褒义倾向，对B属性却持贬义倾向的情况。但在实际的语言表达中，一个句子中可能包含了多个不同情感倾向的观点，例如：“我喜欢这家餐厅的装修风格，但菜的味道却很一般。”类似于这样的句子，很难通过篇章级和句子级的情感分析了解到对象的属性层面。

为了在句子级分析的基础上更加细化，我们需要从文本中发现或抽取评价的对象主体信息，并根据文本的上下文判断评价者针对每一个属性所表达的是褒义还是贬义的情感，这种就称之为属性级的情感分析。属性级的情感分析关注的是被评价实体及其属性，包括评价者以及评价时间，目标是挖掘与发现评论在实体及其属性上的观点信息，使之能够生成有关目标实体及其属性完整的五元组观点摘要。具体到技术层面来看，属性级的情感分析可以分为以下6个步骤：

关于文本中的实体抽取和指代消解问题，我们已经在知识图谱的相关章节中做了介绍，这里就不再赘述。针对篇章级、句子级、属性级这三种类型的情感分析任务，人们做了大量的研究并提出了很多分类的方法，这些方法大致可以分为基于词典和基于机器学习两种，下面我们进行详细的讲解。

做情感分析离不开情感词，情感词是承载情感信息最基本的单元，除了基本的词之外，一些包含了情感含义的短语和成语我们也将其统称为情感词。基于情感词典的情感分析方法，主要是基于一个包含了已标注的情感词和短语的词典，在这个词典中包括了情感词的情感倾向以及情感强度，一般将褒义的情感标注为正数，贬义的情感标注为负数。

具体的步骤如图所示，首先将待分析的文本先进行分词，并对分词后的结果做去除停用词和无用词等文本数据的预处理。然后将分词的结果与情感词典中的词进行匹配，并根据词典标注的情感分对文本进行加法计算，最终的计算结果如果为正则是褒义情感，如果为负则是贬义情感，如果为0或情感倾向不明显的得分则为中性情感或无情感。

情感词典是整个分析流程的核心，情感词标注数据的好坏直接决定了情感分类的结果，在这方面可以直接采用已有的开源情感词典，例如BosonNLP基于微博、新闻、论坛等数据来源构建的情感词典，知网（Hownet）情感词典，台湾大学简体中文情感极性词典（NTSUSD），snownlp框架的词典等，同时还可以使用哈工大整理的同义词词林拓展词典作为辅助，通过这个词典可以找到情感词的同义词，拓展情感词典的范围。

当然，我们也可以根据业务的需要来自己训练情感词典，目前主流的情感词词典有三种构建方法：人工方法、基于字典的方法和基于语料库的方法。对于情感词的情感赋值，最简单的方法是将所有的褒义情感词赋值为+1，贬义的情感词赋值为-1，最后进行相加得出情感分析的结果。

但是这种赋值方式显然不符合实际的需求，在实际的语言表达中，存在着非常多的表达方式可以改变情感的强度，最典型的就是程度副词。程度副词分为两种，一种是可以加强情感词原本的情感，这种称之为情感加强词，例如“很好”相较于“好”的情感程度会更强烈，“非常好”又比“很好”更强。另外一种是情感减弱词，例如“没那么好”虽然也是褒义倾向，但情感强度相较于“好”会弱很多。如果出现了增强词，则需要在原来的赋值基础上增加情感得分，如果出现了减弱词则需要减少相应的情感得分。

另一种需要注意的情况是否定词，否定词的出现一般会改变情感词原本的情感倾向，变为相反的情感，例如“不好”就是在“好”前面加上了否定词“不”，使之变成了贬义词。早期的研究会将否定词搭配的情感词直接取相反数，即如果“好”的情感倾向是+1，那么“不好”的情感倾向就是-1。但是这种简单粗暴的规则无法对应上真实的表达情感，例如“太好”是一个比“好”褒义倾向更强的词，如果“好”的值为+1，那么“太好”可以赋值为+3，加上否定词的“不太好”变成-3则显然有点过于贬义了，将其赋值为-1或者-05可能更合适。

基于这种情况，我们可以对否定词也添加上程度的赋值而不是简单的取相反数，对于表达强烈否定的词例如“不那么”赋值为±4，当遇到与褒义词的组合时褒义词则取负数，与贬义词的组合则取正数，例如贬义词“难听”的赋值是-3，加上否定词变成“不那么难听”的情感得分就会是（-3+4=1）。

第三种需要注意的情况是条件词，如果一个条件词出现在句子中，则这个句子很可能不适合用来做情感分析，例如“如果我明天可以去旅行，那么我一定会非常开心。”，在这句话中有明显的褒义情感词，但是因为存在条件词“如果”，使得这个句子的并没有表达观点持有者的真实情感，而是一种假设。

除了条件句之外，还有一种语言表达也是需要在数据预处理阶段进行排除的，那就是疑问句。例如“这个餐厅真的有你说的那么好吗？”，虽然句子中出现了很强烈的褒义情感词“那么好”，但依然不能将它分类为褒义句。疑问句通常会有固定的结尾词，例如“……吗？”或者“……么？”，但是也有的疑问句会省略掉结尾词，直接使用标点符号“？”，例如“你今天是不是不开心？”，这个句子中含有否定词和褒义词组成的“不开心”，但不能将其分类为贬义情感。

最后一种需要注意的情况是转折词，典型词是“但是”，出现在转折词之前的情感倾向通常与转折词之后的情感倾向相反，例如：“我上次在这家酒店的住宿体验非常好，但是这次却让我很失望。”在这个转折句中，转折词之前的“非常好”是一个很强的褒义词，但真实的情感表达却是转折词之后的“很失望”，最终应该将其分类为贬义情感。当然，也存在出现了转折词，但语句本身的情感并没有发生改变的情况，例如“你这次考试比上次有了很大的进步，但是我觉得你可以做得更好”，这里的转折词没有转折含义，而是一种递进含义。在实际操作中，我们所以需要先判断转折句真实的情感表达到底是哪个，才能进行正确的分析计算。

构建情感词典是一件比较耗费人工的事情，除了上述需要注意的问题外，还存在精准度不高，新词和网络用语难以快速收录进词典等问题。同时基于词典的分析方法也存在很多的局限性，例如一个句子可能出现了情感词，但并没有表达情感。或者一个句子不含任何情感词，但却蕴含了说话人的情感。以及部分情感词的含义会随着上下文语境的变化而变化的问题，例如“精明”这个词可以作为褒义词夸奖他人，也可以作为贬义词批评他人。

尽管目前存在诸多问题，但基于字典的情感分析方法也有着不可取代的优势，那就是这种分析方法通用性较强，大多数情况下无需特别的领域数据标注就可以分析文本所表达的情感，对于通用领域的情感分析可以将其作为首选的方案。

我们在机器学习算法的章节介绍过很多分类算法，例如逻辑回归、朴素贝叶斯、KNN等，这些算法都可以用于情感识别。具体的做法与机器学习一样需要分为两个步骤，第一步是根据训练数据构建算法模型，第二步是将测试数据输入到算法模型中输出对应的结果，接下来做具体的讲解。

首先，我们需要准备一些训练用的文本数据，并人工给这些数据做好情感分类的标注，通常的做法下，如果是褒义和贬义的两分类，则褒义标注为1，贬义标注为0，如果是褒义、贬义和中性三分类，则褒义标注为1，中性标注为0，贬义标注为-1

在这一环节中如果用纯人工方法来进行标注，可能会因为个人主观因素对标注的结果造成一定影响，为了避免人的因素带来的影响，也为了提高标注的效率，有一些其他取巧的方法来对数据进行自动标注。比如在电商领域中，商品的评论除了文本数据之外通常还会带有一个5星的等级评分，我们可以根据用户的5星评分作为标注依据，如果是1-2星则标注为贬义，如果是3星标注为中性，4-5星标注为褒义。又比如在社区领域中，很多社区会对帖子有赞和踩的功能，这一数据也可以作为情感标注的参考依据。

第二步是将标注好情感倾向的文本进行分词，并进行数据的预处理，前文已经对分词有了很多的介绍，这里就不再过多的赘述。第三步是从分词的结果中标注出具备情感特征的词，这里特别说一下，如果是对情感进行分类，可以参考情感词典进行标注，也可以采用TF-IDF算法自动抽取出文档的特征词进行标注。如果分析的是某个特定领域的，还需要标注出特定领域的词，例如做商品评价的情感分析，需要标注出商品名称，品类名称，属性名称等。第四步根据分词统计词频构建词袋模型，形成特征词矩阵，如表所示。在这一步可以根据业务需要给每个特征词赋予权重，并通过词频乘以权重得到特征词分数。最后一步就是根据分类算法，将特征词矩阵作为输入数据，得到最终的分类模型。

当训练好分类模型之后，就可以对测试集进行分类了，具体的流程与建模流程类似，先对测试的文本数据进行分词并做数据预处理，然后根据特征词矩阵抽取测试文本的特征词构建词袋矩阵，并将词袋矩阵的词频数据作为输入数据代入之前训练好的模型进行分类，得到分类的结果。

采用基于机器学习的方法进行情感分析有以下几个不足之处，第一是每一个应用领域之间的语言描述差异导致了训练得到的分类模型不能应用与其他的领域，需要单独构建。第二是最终的分类效果取决于训练文本的选择以及正确的情感标注，而人对于情感的理解带有主观性，如果标注出现偏差就会对最终的结果产生影响。

除了基于词典和基于机器学习的方法，也有一些学者将两者结合起来使用，弥补两种方法的缺点，比单独采用一种方法的分类效果要更好，另外，也有学者尝试使用基于LSTM等深度学习的方法对情感进行分析，相信在未来，情感分析会应用在更多的产品中，帮助我们更好的理解用户需求，提升用户使用智能产品的体验。

随着深度神经网络等算法的应用，情感分析的研究方向已经有了非常大的进展，但依然存在着一些难题是目前尚未解决的，在实操过程中需特别注意以下几种类型数据：

情绪轮在用户体验设计上被广泛的应用，很多情感化设计都是基于情绪轮进行的。但是在人工智能领域，将情绪进行多分类比情感分析的三分类任务要难得多，目前大多数分类方法的结果准确性都不到50%。这是因为情绪本身包含了太多的类别，而且不同的类别之间又可能具有相似性，一个情绪词在不同的语境下有可能表达的是不同的情绪类别，算法很难对其进行分类。即使是人工对文本进行情绪类别标注也往往效果不佳，因为情绪是非常主观性的，不同的人对不同的文本可能产生不同的理解，这使得人工标注情绪类比的过程异常困难。如何让机器可以理解真实的情绪目前还是一个未能攻克的难题。

APP如何开发设计才能吸引用户app越来越多,让app的开发看起来很轻松,但是移动app产品的交互设计并没有给人这种感觉的确,构建一个APP并不难,难的是如何让它具备长久生存的能力开发者和品牌吸引用户的主要秘诀是关注用户,洞察用户与APP交互的时间和方式,并利用相应的工具来利用这些洞察,从而保持APP的高度关联性,不断满足用户的需求,最终达到将APP融入用户日常生活的目的那么APP应该如何开发设计才能吸引新用户,留住老用户呢？1、解决必要的问题市面上有很多应用,很多应用都很完美,但是并没有受到很多用户的喜爱主要是APP软件没有解决他们对用户的真实需求,所以APP软件解决用户需求,会留住更多用户才是硬道理2减少不必要的bug体验对用户来说也很重要如果一个APP有很好的体验,用户自然会使用所以在开发一个APP的时候,一定要减少不必要的bug,解决bug问题,让用户能够顺利使用,留住更多的用户3差异化设计做到“简洁”的设计理念恰到好处吸引用户群体追求头脑的最初使用,通过创新的创意为用户创造独特的个性,从而在众多同类产品中脱颖而出4情感设计从最初的引导体验到注册时加入幽默的语言,用户可以感受到与产品的交流,并愿意积极改进信息虽然用户有时候知道这是产品玩的小把戏,但是大部分用户在前戏台词面前会觉得很有意思,有这样的代入感,积极的情绪会被充分调动起来5建立奖励机制稳定性和可控性是用户界面的关键原则,但意想不到的事情也能带来好处因为当用户不知道会面临什么的时候,欲望必然会增加6制造刺激在淘汰游戏中,我们乐于在混乱中寻找模式事实上,通过解决问题,我们的大脑获得了短暂的快乐当你把一个新的想法与你对世界形成的心理模型联系起来时,情况也是如此例如,你可以利用人体模型的能力为你的设计创造刺激7鼓励用户探索信息分为已知和未知,我们重视体验清晰我们去除了用户界面的不确定性,但是一旦按照一定的套路去除了所有的可用性陷阱,又怎么能把神秘感重新引入用户的操作中呢？简单来说就是“因为我知道的和我想知道的有差距,这个差距可以用来在设计上给用户制造神秘感你应该试着把已知的信息转化成某种谜题,鼓励人们去探索8让用户表达自己我们旅行的时候,很乐意拍照,留下个人印记,说明我来过,我做过这个或者这就是我家里装修成田园风格,日系风格贴有贴纸的手机我们喜欢表达自己的个性、感受和想法,在APP中加入用户自主添加的内容会让用户更有参与感

ui设计怎么获取用户？ui设计师的基本原则，ui界面视觉设计的基本原则如下：1、用户性：手机界面的视觉设计要遵循手机用户的认知习惯和认知过程。在界面图标、布局、色彩等视觉表现上要符合用户的认知习惯和认知心理。让用户容易识别和使用。2、用户习惯：手机的操作习惯也是ui设计师很重要的一点，比如我们切图、看视频的时候很多时候会用到各种各样的手机app，它们的各种特效你都要用到，你不会去误导他们。3、交互性：app的交互设计必须要注重易用性原则。4、情感性：app必须要有一种使用场景，才能与用户产生最佳的情感体验。5、logo设计的情感性：app的logo必须要注重易用性原则。