TB最近在各個關鍵產品與購物流程中陸續加入了用戶反饋入口（圖1），也開設了各種官方論壇收集用戶意見和建議，因此會收集到大量純文本數據。如何對這些數據進行分析、從而指導產品改進？本文將講述，將內容分析（content analysis）應用於網絡文本數據（如，用戶反饋）處理的理論基礎與實際應用。包括：內容分析法簡述；企業中應用內容分析的步驟與技巧。
圖1：淘寶的用戶反饋入口
PART1 理論基礎：內容分析法簡述
內容分析，是指利用明晰的編碼規則，將大量文本信息轉化為定量數據，並歸於若干類別以分析信息特征的方法)。內容分析有三個特點：
1）客觀性。內容分析不受主觀偏見影響，有標准化的研究過程，研究員對結果持開放態度；
2）系統。內容分析過程（取樣、分析、編碼等）有統一、標准的規則和程序；
3）定性與定量結合。內容分析通過定性研究找出能反映內容本質的特征，又將文本轉化為定量的數據，分析結果可用頻次、百分比，或相關系數等來表示。
這種研究無需直接接觸研究對象，在傳播學、情報學、教育學等社會學科有廣泛應用，但目的有所差別。鑒於本文所述的應用類型，更傾向從情報學的觀點去定義內容分析的目的：通過分析內容了解本質性的事實和趨勢，並揭示隱性問題。換句話說，在用戶反饋分析中應用內容分析法，目的在於對反饋信息進行系統的歸納分類，整理問題點並評估其嚴重性，從而有針對地實施改進。
內容分析的基本流程如圖2所示。科研中，還有訓練編碼員（5、6環節間）、測量編碼員之間可信度（6、7環節間）的步驟。在企業環境中由於受到時間等調研成本制約，可選擇性執行這兩步。具體每一步的實施將在PART2中通過實例詳述。
圖2：內容分析流程圖
PART2 實踐應用：步驟與技巧
如前所述，在企業的用戶研究中利用內容分析處理文本型用戶反饋數據，最終目的在於，通過科學有效地總結歸納問題來促進改進。因此應用文本分析的步驟和技巧有以下特點：
2）抽樣的時間點，會根據產品/項目的特點而定，如有無重大改進等；
3）分類以及後續數據分析維度的建立，是研究員與產品經理等項目組關鍵成員共同完成的；
現按照前文所述的分析流程，以旺鋪升級後一周內的用戶反饋分析為例，介紹內容分析在企業用戶研究中的實踐步驟。
【第一步 對分析的目標和范圍做出准確定義】
分析目標：收集、歸納用戶體驗問題及用戶看法
分析范圍：
- 主題領域——以某產品，或某流程的用戶反饋為范圍
- 時間段——如，改版後一周內、新上線一周後……等。值得注意的是，在產品大事件（如發布、改版）時間段，收集到的問題會較多，用戶反饋兩極化明顯。在系統大事件（down機等）時間段，反饋的問題會較集中，用戶反饋多為抱怨。
呈現在用戶研究報告中，也就是一句簡短陳述，如：旺鋪升級後一周內的用戶反饋總結
【第二步 決定抽樣樣本】
包括決定以下三方面
1）內容源：選擇從什麼地方（幫派？問卷？…等）抽樣
2）時間：選擇在分析時間段的哪幾天（全段？隔天？隔周？）抽樣
3）內容：對內容進行隨機或等距抽樣
這意味著研究員要對產品周期有充分的了解和認識。在本例中，我們的抽樣樣本是，旺鋪升級後一周內（7天）用戶通過旺鋪裝修頁面“提意見”入口（圖3）提交的所有數據。
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圖3：旺鋪用戶反饋收集入口
【第三步 確定分析單位】
分析單位是內容分析中的最小元素，要對此給出明確清晰的操作性定義。在本例中，分析單位就是一名用戶所陳述的一條意見。值得注意的是，並非以一次提交的數據為單位，因為一名用戶一次性可能提交若干條意見，需要把意見拆開，每條為一個分析單位。如圖4所示，“刪除模塊刪完不能添加”、“發布完又回到裝修頁面”分別是一個分析單位。
圖4：分析單位舉例
【第四步 建立分類】
分類是內容分析的關鍵步驟，決定了後續的定量分析的有效性。類別是內容分析的基本單位，每個分析單位都能且只能歸入某類別中。在學術研究中，往往依據研究理論或參考過往研究結果來分類。在企業用研中，則要對產品有充分了解，並與產品經理合作制定分類框架。因為這便於分配問題解決負責人。
窮盡、互斥是分類的兩大原則。分類應涵蓋可能的問題范圍，但由於事前無法全面預知內容，最好設立“其它”類以滿足窮盡性。若有≥10%的分析單位被歸入“其它”，則分類不當。類與類之間是不重合的，若有一個分析單位可歸入兩個或以上類別，則分類不當，或分析單位不准。
分多少類為合適？類別太多會導致某些類的分析單位少而失去統計意義；類別太少，不同性質的分析單位歸入同一類，可能會掩蓋顯著性差異。考慮到將分類合並比將分類拆分容易，建議寧多勿少。在無從下手的情況下，可試檢驗50-100條分析單位。
在本例中的分類如圖5——
圖5：旺鋪用戶反饋的分類與說明
該分類傾向於以問題解決方（如系統問題由開發人員解決、功能需求由產品經理解決、交互問題由設計師解決）為基礎維度，便於推動改進。對於頁面、功能有限的產品/流程，也可按照頁面或功能分類。對於本例，也有針對功能、頁面進行分類，主要體現在二級編碼中，詳情見下。
【第五步 制作編碼表 試驗性編碼】
制作編碼表是在大分類的基礎上進行細化，以更好地聚焦問題。在這一步，要盡可能細致全面，才能保證有效的數據分析。對每個編碼的含義要有所說明，尤其在編碼者不止一人的情況下。在本例中，對功能需求這一大分類的部分編碼如圖6，其原則是盡可能涵蓋所有功能。而對於系統問題、交互體驗問題，子編碼又是應內容特點、以另外的維度設定的。
圖6：編碼表示例
在編碼表制作好後，抽取50-100條分析單位（如100條反饋）進行試編碼（coding），以檢驗是否夠細夠全。當然了，在實際實施編碼（第六步）過 程中可能發現編碼不夠用的情況。此時只能新增編碼，並對該分類下的所有分析單位重新編碼。所幸的是——也是內容分析的優點之一——即使發現問題，能在不影響數據本身准確性和完好性的情況下彌補錯誤。不像問卷調研或現場實驗，一旦實施，有錯誤也無法彌補，只能拋棄數據。
【第六步 收集數據 實施編碼】
收集數據就是按照之前所定義好的范圍與抽樣標准提取數據。通常將數據導入到EXCEL中進行處理。在本例中，每條用戶意見（即最小分析單位）對應一行（圖7）。
圖7：原始數據示例
然後便可開始對每個分析單位進行編碼，是純人工的過程。目前也有一些文本分析軟件可輔助，但這些基於分詞技術的軟件智能程度不足，且實施聚類分析對樣本量有要求（至少上萬條），更適合用於海量文本數據的分類。
編碼過程可借助EXCEL的文本篩選功能。比如筆者用得較多的是“包含XX關鍵詞” 的篩選方式（圖8），能有效提高編碼效率。在過程中要把無意義的分析單位（如在本例中，會有用戶在反饋中打自己店鋪的廣告）給清理掉。
圖8：文本篩選功能示例
初步編碼結果如下圖所示，接著便可進入分析、報告階段。
圖9：編碼結果示例
【第七步 分析 報告結果】
分析包括兩部分。定量部分使用描述性統計，計算各分類中條目、各個碼類的頻數、百分比。如果還能結合到其他變量，如用戶的星級等，可進行更復雜的交叉分析、卡方檢驗、t檢驗、方差分析等。定性部分，是對某子編碼下的所有條目進行梳理，總結出問題點。
要注意的是，頻數、百分比不是衡量嚴重程度的唯一指標。比如我們發現大量系統問題這一分類的用戶意見，但基本上說的只是發布失敗和速度慢兩點。 功能需求這一分類下的意見總數相對較少，但問題有10余種。因此，定性與定量分析的結合，才能反映各分類對整體體驗（滿意或不滿意）的貢獻度大小，以及問題聚焦/分散程度。示例如下：
圖10：反饋總結示例
進一步的分析還包括對表象所隱含的問題的推斷。例如筆者發現圖11所示的問題。
圖11：深層分析示例
在企業中，內容分析報告的輸出形式更靈活，關鍵在於有效傳達問題，推動問題的解決。尤其用戶反饋的內容本身比用戶研究員的分析歸納更具沖擊力，更易引起同理心。
在本例中，筆者的輸出物包括：
- 原始數據EXCEL表，按分類將問題分別放在不同sheet裡（圖11）。在每一張sheet裡，可通過篩選功能，看具體某個方面的用戶反饋原話。要注意的是，此時會把編碼重新轉化為文字描述便於理解。
圖12：EXCEL 輸出物示例
- 用戶反饋總結ppt，將各分類中的問題匯總羅列，用於向項目組宣講，並探討解決方案。陳述問題時，可引用典型的用戶原話。比如有10個人反映同一問題，可選取問題表達最清晰或感情色彩最濃烈者的原話。
小結
本文介紹了內容分析，以及內容分析在企業用戶研究中應用的步驟與技巧。內容分析的優點有：1）相比實驗法、問卷法等，較為節省人力物力；2）內容可被重復分析，可靠性較大；3）無需直接接觸研究對象；4）操作過程若產生問題，錯誤易被彌補。它的缺點在於：1）人為因素（如如何分類、編碼）會極大影響結果；2）編碼工作需時較長、單調。