用户体验设计（UED）内功心法开山篇（附案例研究）
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参考国外关于UX研究的文献库，我们发现目前国际比较认可的是Hassenzahl的EQ-HQ理论，其相关论文引用率较高。 Hassenzahl认为可以从产品外显的人机性品质（EQ）和享乐性品质（HQ）两个维度去考量信息产品的UX水平。2010年Pucillo在Hassenzahl的对HQ进行了进一步细分，即前期HQ（用户刚接触产品时产生的即时性情感）、后期HQ（用户在与产品深入互动过后产生的长期性的情感）。2011年Park将前期HQ（Short-term UX）定义为“感官体验”（Affect Experience ）、后期HQ（Long-term UX）定义为“价值体验”（Value Experience）、人机性质量EQ定义为“可用性”（Usability）。结合用户与产品交互的不同阶段，可以将用户体验描述为：用户首次接触产品时，会产生一个即时性体验；接着用户对产品有了大致的理解，产生长期性体验雏形，即感官体验；随着体验的深入，用户会比较关注使用层面的体验，即可用性。值得注意的是长期性体验会一直存在直到产品进入死亡期，在这期间，长期性体验并不是一成不变的，会不断得到矫正。
图2-15产品生命周期下用户体验构面 综上我们将评价构面分为三个部分，分别是：“感官体验”、“价值体验”、“行为体验”，并将这三个构面确定为本次设计目标的三个外延信息。 （2）关于评价指标 为了得到各个评价构面下的指标，我们分别对三个外延信息下的老年人用户生理、心理以及生活形态进行分析，挖掘能够量化这些外延信息的具体指标。
图2-16评价指标确定（应项目保密性要求，已对原型进行模糊处理） （3）建立评价体系 综合评价构面和评价指标，我们建立了一套评估老年人医疗产品的UX评价体系。
图2-17老年人医疗APP用户体验评价体系（应项目保密性要求，已对原型进行模糊处理） 招式2：评价规则的确定-灰色关联分析 灰色系统理论是一种适合“内涵模糊、外延清晰”的“小样本、贫信息”的系统分析理论，其中灰色关联分析是一种将研究对象及影响因素的因子值视为一条线上的点,与待识别对象及影响因素的因子值所绘制的曲线进行比较,比较它们之间的贴近度,并分别量化,计算出研究对象与待识别对象各影响因素之间的贴近程度的关联度,通过比较各关联度的大小来判断待识别对象对研究对象的影响程度，从而导出方案的优劣排序,灰色关联度值越大，代表方案距离理想方案越近，即越理想。 灰色关联分析步骤如下： （1）灰色序列生成 灰色生成在灰色系统中指针对系统的需求增加一个新的信息。换句话说，是指基于数据处理发现数据之间的规则；本研究中我们基于缺省功能，展现了三种灰色生成方法：
（2）灰色关联系数 灰色关联系数是用来表示最好和实际结果之间的关系，通过以下公式求得：
（3）灰色关联度 灰色关联度是通过下列公式计算求得：
但通常情况下，每一个因素并非是等权的，因此我们把上面公式延展到如下：
我们依据指标不同性质（语义指标、绩效指标）分别对6套原型进行用户体验实验，通过问卷的方式获得语义指标的信息，通过测量用户完成指定任务过程中的任务时间、错误次数、迷失度等指标获得原型绩效方面的信息。
表1原型样本评价实验结果 招式3：评价信息收集与处理预测模糊内部信息 考虑到指标之间并非是等权的，我们邀请利益相关者对同一层级下的不同指标进行两两比较，通过层次分析法获得评价指标的权重。 最终我们将实验数据和指标权重信息导入灰色关联分析中，计算出方案的灰色关联度，从而导出最佳原型。与此同时我们还可以通过不同方案在不同指标下的表现获得产品迭代的线索。
即方案4>方案2>方案3>方案1>方案6>方案5。因此将方案4确定为老年人移动医疗APP的最终方案。 三、写在最后（编辑：宿州站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
