案例研究
前面的文章中介紹了三種用戶體驗量化方法。通過這篇文章，我們將通過案例來一起研究以行為為中心的量化方法的使用。案例需要借助以體驗為中心的量化方法來得到以行為為中心的量化表達式，並將其與以體驗為中心的量化結果進行比較。具體情況如下：
首先，通過認知實驗來獲得行為交互過程中的時間與步驟。我們選擇了小范圍樣本取樣的方法，有24人參與了該實驗，年齡分布在22～27歲之間。任務是通過兩款外觀相似、鍵盤布局相似以及檔次相同的手機分別完成照片拍攝並將照片以彩信形式發送的任務。在拍照的過程中，操作者在統一的平台下完成，以盡量減少環境因素以及其他外界因素對操作過程的影響。並通過錄像的方式記錄操作者的操作步驟以及操作時間。其次，在每次任務完成後操作者及時回答滿意度、情緒反應、審美反應問卷，從而及時記錄整個過程中操作者的主觀體驗感受。最後，在數據的處理過程中，時間和步驟是通過對錄像的分析得到的；主觀體驗程度是通過對滿意度、情緒反應以及審美反應綜合計算的結果。如表1所示：
表1 體驗程度計算
而在行為過程中所獲取的P、T數據如表2所示：
表2 以行為為中心量化方法的實驗數據
最後，需要構建體驗程度與步驟、時間的函數關系Sti =f(P,T) =E。通過對實驗整體數據的分析得知，當每個步驟的操作時間越少，帶給用戶的感覺越好，其有助於提高用戶的體驗程度；反之對用戶的體驗程度形成負面影響。因此，我們在建立模型時考慮P與T間以P/T的形式影響體驗程度。而每個人的體驗標准不同，在實驗數據中，部分被試的操作時間、步驟和體驗程度呈現了明顯的跳躍，因此我們需要確定一個標准值對所有數據進行平衡。行為層中還有一個重要的元素，那就是信息接收頻率，即操作頻率，而操作頻率上的差異給每個人帶來了不同的體驗評測標准。據此，我們通過對總步驟、總時間以及頻率的綜合考慮，最終確定以129/211作為標准值。並通過以129/211為底P/T的對數來對所有數據進行平衡。我們假設體驗程度、步驟以及時間之間的函數關系為:Sti=log0.63(P/T)[a(P/T)2+b(P/T)+c]。按照此推斷，用實驗數據中的前15組數據進行二次曲面擬合後所得公式為：
Sti= log0.63(P/T)[165 (P/T)2-109P/T+25.4] （1）
其視覺化的表現如圖1所示。
圖1 以行為為中心的量化結果示意圖
將實驗中後9組P、T數據帶到擬合公式中進行計算得到結果為Sti，與以體驗為中心的量化方法中所得到的數據E進行對比，如表3所示：
表3 以行為為中心量化方法的實驗數據
對比分析Sti與E，它們間的平均差值為1.72，Sti與E間形成的差值比為8.6%。而結合P、T，以及P/T分析，Sti數據趨勢更加貼切的描述了操作者的體驗趨勢。由此可見，從主觀角度出發的以體驗為中心的量化結果與從客觀出發的以行為為中心的量化結果間還是存在一定的差異。而只有結合三種量化方法，充分考慮到主客觀因素所帶來的量化上的差異，這樣的用戶體驗的量化才是比較准確的。
（注：此案例為量化方法研究初期所完成的，存在一定的不足，後期研究已經有所改進，有機會再與大家進行分享。研究思路方面還希望能夠給大家一些參考。）
結束語
本系列的文章提出了三種用戶體驗的量化方法，以手機體驗為案例來研究以行為為中心的量化方法。最終獲得用戶體驗程度、體驗步驟和體驗時間的表達式為：
Sti= log0.63(P/T)[165 (P/T)2-109P/T+25.4]
該表達式表明：以行為為中心的量化是從客觀出發來計算體驗程度。同時通過案例中數據的對比分析，表明主客觀因素對用戶體驗的影響有著顯著的區別。因此，為得到更滿意的用戶體驗量化，必須綜合考慮三種方法的運用。下一步我們將以本文的研究為基礎，采用更多的樣本來驗證其他兩種方法，並綜合三種方法繼續研究用戶體驗的量化問題。