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用戶體驗的未來：揭示用戶的情緒

2022-08-08    分類： 用戶體驗

真正了解用戶感受一直是我們用戶體驗研究的夢想，用戶開心嘛？沮喪嘛？真的有興趣或意愿來訂閱嘛？了解用戶真實的感受的體驗可以幫助我們優化具體方面的體驗設計，從而做到讓情感在產品中自然而然地流露出來。成都網站制作正在進入一個洞察用戶體驗的新時代：洞察他們的情緒變化。

Figure 1. 想想坐過山車時所經歷的情緒

當前方法的失敗
用戶體驗研究經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)并不永遠是客觀的，往往會落入人類思維的灰點中。一個常見的方式來解決情緒和認知方面的用戶體驗測試是通過自我回顧–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他們的經歷體驗的一些問題。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”的情緒。而現實是，參與者只會告訴我們那些他們認為我們想聽到的話，或者有選擇性地描述他們當時的情緒。有時他們甚至不能很好地解釋自己的感受。
而生理測量就能夠消除主觀性的評估用戶的體驗，依靠量化指標，測量那些往往是用戶潛意識的情緒。
新方法來丈量情緒
新的生物設備是實用而且價格也合理，非常適合對用戶體驗從業者。我很愿意承認我是高度懷疑這些看似神秘的工具設備是否能告訴我用戶真正的體驗和情感的，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和經驗吧。目前，已有少部分人在UX社區上發布相關的主題研究了。據我所知，也有一些人正在進行通過人眼追蹤技術提供一個客觀的方式讓我們更直觀地理解用戶的研究活動。
人眼追蹤技術
人眼追蹤技術對用戶體驗研究員起到了非常大的幫助作用，如果用的恰當，可以達到其他方式所無法達到的洞察結果。最明顯的獨特之處就是眼動儀可能追蹤參與者的視線和關注點。

Figure 2. 帶有眼動儀的顯示器, 由Tobii科技提供

人眼追蹤是一個不可或缺的生物測量手段，這種測量可以結合任何其他的生物測量儀器使用。但這種測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容時使用才有意義，當眼球鎖定在某個內容上時間較長的時候，就知道用戶想要了解什么。它能告訴你用戶在看什么，但是不會告訴你為什么，這一點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量情緒反映的裝置時，我發現了腦電圖(EEG). 腦電圖可以測量大腦皮層的生物電的變化。從這些電極獲取的信號所產生的波形中反映出電壓的變化
Figure 3
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Figure 3. EEG頭戴設備實時輸出的結果展示了人腦區域的活躍度，由Emotiv提供
EEG頭戴設備實時輸出的結果展示了人腦區域的活躍度，由Emotiv提供
EEG信號是進入到用戶體驗研究領域最敏感的儀器了，它提供了下面這些特性：
· 實時的毫秒級的精確度.
· 全方位的情緒和認知活動.
· 情緒的展示圖.
最近例如由Emotiv開發的頭戴式設備是通過無線藍牙連接方式，來將人腦電波信號傳輸到設備上的一種設備。這些頭戴式設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在未來幾年中對實踐性用戶體驗設計們更有幫助。

Figure 4. 使用Emotive EEG 頭戴式設備的用戶正在進行測試
對于用戶體驗研究人員來說，難點是將腦電波形狀的數據翻譯成情感的狀態是極其復雜的事情，也是UX研究員專業領域外的內容了. 分析工具可以處理原始的EEG數據并產生可視化的一些標準化過的情緒狀態，例如參與中、感興趣、遇到挫折、幸福或悲傷的情感。
你的皮膚顯示出你的情緒: GSR
皮膚電感應(GSR) 一直被用來測量生理上的刺激，這項技術可測量皮膚毛孔產生的少量汗液的導電性。 GSR可以根據這種導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。當然這種測量能得到最理想的結果的時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候。這些測量結果可以通過縱向評估展示情緒的趨勢變化(例如: 體驗整個產品過程中壓力增減的時間區間).
對于那些需要讓用戶持續參與和保持興趣的產品來說，GSR能幫助測量用戶參與的強度，以及能持續參與的時間有多長。例如下圖中是最新款的Shimmer3裝置，非常便捷也允許人自由運動毫無妨礙，對研究人員快速收集數據來說也很方便。
Figure 5.測試用戶帶上特別的皮膚感知器設備Shimmer3
讓我們來看看你的情緒：面部情緒反應分析
面部編碼是對面部表情的系統分析。早在上世紀70年代，心理學: Paul Ekman在早期工作中確定了六種普遍的表情。他推廣的面部動作編碼系統（FACS）也眾所周知地 系統地介紹了面部表情和動作。

Figure 6. 相貌特征提取，由Affectiva提供
像Affectiva和Emotient 這樣的公司，開發出了新的軟件能夠通過檢測他們面部的反應用來分析用戶的情緒。攝像頭早已被用來捕捉非語言行為(例如微動作、表情)，以及收集用戶的聲音，從而用來研究用戶體驗了。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化的方式。這些系統使用計算機的算法，從一個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。分析數據的一步是確定人臉，然后提取需要識別的每個情感特征的面部關鍵點標志(上圖所示的綠點)。用軟件產生的結果評分，表示用戶是否專注于手頭上的任務。較低的值表明用戶正在遠離相機，通常代表著厭惡或者疲勞或者是他“不留神”。個人情緒會以直觀的數字形式得以清晰的展現。
Figure 7.由面部識別器輸出的人臉表情分析圖，一個圖展示整體的參與的情緒，第二個展示的是每個獨立的情緒。由Emotient提供
雖然面部識別相較于其他手段非常容易收集和分析，但從我經驗來看它似乎不是那么準確的。目前的算法雖然能很準確地分析出高度表達的情感例如：大大微笑，但更復雜的情感例如:“蔑視”就很難體現出來了。在這些用戶體驗測試的參與者的反應中，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。捕捉這些低表達的情緒(無論正面或負面) 才是UX研究中至關重要的點。參與者并不總是有強烈的外向情緒的表達。
為什么混合方法很重要？
沒有一種測量方法可以完全捕捉用戶的所有情感體驗的。我認為這些手段之間是互補的，在某些情況下是互相補充的。我們可以從不同的設備上提取不同的數據。使用腦電圖和面部反應分析，我們可以測量一個參與者是否有一個良好的或相對較差的反應。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的數據指標，結合每種類型的測量的優勢，我們可以識別特定類型的情緒體驗。

Figure 8. 由James Russell和LisaFeldman Brarrett開發的激勵和心理模型。
使用多種類型測量的另一個好處是，我們可以經常使用它們來互相驗證。例如，如果面部分析數據強烈的表明參與者正在產生強烈的快樂，但是EEG數據顯示是高強度的憤怒，那肯定有一個測量是不對的。在文章開始我提到：不能完全依賴用戶主管提供的信息因為他們無法正確認知自己的情緒，雖然我們不完全依賴，它仍然是關鍵的。通過這種結合測量的方法，我們有信心能夠更準確地掌握和理解用戶的情緒。
UX研究的應用
那么這些研究結果究竟如何應用呢？ UX研究人員和設計師現在可以向著那些能夠引發用戶特定情緒或反應的方面來創建或者改良他們的設計了。用戶體驗的質量不再局限于UI界面，現在更多的是用戶在使用過程中的感受和用戶在與機器程序交互的過程中的體驗上了。以前當我們對一個人說：你的工作就是幫助團隊評估一個網站的新產品的選擇流程的是否高效. 通常情況下你會找一些衡量體驗的關鍵指標，例如任務完成的效率，口頭的評論，網站的評分等。然而你知道這不足以識別任何細微的痛點問題，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儀、腦電圖、GSR和面部表情追蹤你可以找出這些情緒是何時出現的。

Figure 9. 在易用性測試中展示情緒反應的輸出。由iMotion提供。
理解什么設計能有吸引力的/ 促進用戶參與，使用眼動儀，我們可以了解：
· 最開始吸引用戶關注的是什么 (例如：圖片、價格、功能對比、可交互的元素、還是照片等等)？
· 是什么讓用戶長期保持關注？
· 用戶在瀏覽在線商店時眼球保持一種什么樣的運動軌跡模式？
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:
· 使用體驗過程中有哪些瞬間的情緒狀態？
· 通過面部表情看出總體的使用情緒是正面還是負面？
· 是什么讓用戶高興，用戶找到何種參與的方式
使用自我匯報的方法進行后續的體驗分析，我們可以了解：
· 用戶為什么在網站上看某些元素？ (較長時間)
· 用戶觀察某些元素時會有什么感覺？(可交互的？迷惑的？)
· 用戶在不同模塊的購物體驗是怎樣的？（例如在主頁、登陸頁面、產品頁面或結算頁面的不同感受）
通過了解用戶的情緒旅程的高點和低點，一個團隊就可以盡可能地優化功能的設計，以盡可能地減少用戶使用時的痛點，并為強調某一個交互元素(如購買)提供了積極的經驗。
用戶體驗研究的挑戰
這些工具的好處也為用戶體驗研究院帶來了顯著的挑戰，所有這些工具都源于UX研究院所不熟悉的領域，如人體生理學和神經病學。因此，這些工具對UX研究院來說有著潛在的陌生感和使用上的風險。即使有新的更容易上手的設備，也還有需要挑戰以完成這種研究:
· UX研究員需要掌握必要的技術和能力，能建立和操作先進的設備，并確保嚴格的執行過程以確保收集數據的準確性。
· 你團隊里的人需要有神經病學、認知或實驗心理學背景。
· 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。
· 試點測試是不可少的，以確保設備是否正確地配置，輸入輸入要確保是預期類型的數據。
· 設備必須仔細校準，而且要考慮到不同參與測試者之間的差異性。
另外一個挑戰是在于對數據的解釋，因為同樣的勝利反應可以觀察到不同的心理狀態，如挫折、驚喜或增加認知的努力等等。一個正確的解釋需要對出現在上下文情景中獲得數據進行關聯。為了更好地理解結果，建議記錄額外的觀測和生理測量，例如用戶自己的評論、觀察到的行為、主觀評價等等。
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的情況下其得到的數據也是有限的，最壞的情況下有可能完全不準確。隨著用戶體驗領域的發展，我們需要探索利用神經科學和人類生物學借鑒一些測量情緒反應的新方法。實施這些方法仍然有很大的挑戰，然而，現有工具相比以往任何時候都更經濟實用了，種種跡象表明、這種用戶體驗研究的趨勢還將在未來幾年繼續發展。我相信最終我們會達到: 收集生理數據幫助我們了解用戶變成司空見慣的一種地步。

網頁名稱：用戶體驗的未來：揭示用戶的情緒
當前鏈接：http://m.newbst.com/news8/187508.html

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