智能時代用戶體驗特點及其測量方法

王清菊，吳萍，范潔云，于兆泉，高瑩

（1.北京人因智能工程技術研究院，北京 100020；2.北京津發科技股份有限公司，北京 100085）

用戶研究是針對用戶的可用性研究，內容涵蓋了用戶特征、需求特點和操作特點等方面。用戶體驗研究不單是為了產品的優化與設計，同時也需要滿足用戶需求。在科技高速發展的今天，用戶體驗研究與產品創新設計的結合，是智能產品或系統發展的要求與必然。創新智能產品或系統的設計和優化涉及各行各業，如智能城市建設、智能制造與系統管理、智能醫療與智能物聯網、自動駕駛等，也包括各類如移動終端產品可用性研究、車載設備產品可用性研究、智能家居產品可用性研究、基于互聯網技術的智能APP產品的可用性研究及軍工裝備可用性研究等[1]。同時，隨著大數據、人工智能、物聯網等新技術的發展，對用戶體驗的發展也產生了重要的影響。以人工智能的機器學習為例，從一些用戶推薦系統，自主決策交互系統，到無人駕駛汽車，機器學習驅動的用戶體驗各個領域的發展。比如產品體驗中的預期設計及伴隨的預測式用戶體驗，這是一種圍繞學習（物聯網）、預測（機器學習）和預期（用戶體驗設計）的設計模式。該設計模式代表了智能時代產品或系統人機交互中的用戶體驗需求特點。在針對用戶體驗的研究測量與評價中，定性研究是經常使用到的方法，其研究結果的分析及推廣在一定程度上受限于客觀場景的多樣變化與用戶及其行為精細定位上，無法做到大量樣本下的定量化研究。而技術的進步為這種不足提供了可能。如人工智能與大數據技術的結合，能夠進一步擴展用戶體驗研究的應用范圍，體現了“以人為中心”的產品設計理念，為用戶體驗設計研究提供了一種重要的定量化研究方法[2]。從國內外關于用戶研究的發展來看，國外整體研究技術方法及成果相對成熟，國內雖然也有一些研究，但系統或產品在與人工智能、大數據等融合上突出“為用戶服務”，滿足用戶體驗的需求還需要進一步完善。

1 智能系統或產品用戶體驗特點與要求

智能時代的產品或系統用戶體驗將新的技術、算法與產品或系統相互結合，以智能化、數字化、創新及滿足用戶需求，實現產品經濟戰略價值為核心特點。

隨著智能互聯技術的提升及企業生態戰略的實施，當前制造型企業也面臨著服務化轉型。各個領域都在朝著打造智能產品服務生態系統的方向發展，有研究提出支持智能產品服務生態系統六面體構成要素模型[3]，其中用戶體驗是其中重要的要素之一。

同時，數字化、網絡化、智能化技術的迅速發展，各行各業新的創新與變革需求也更加突出。在用戶體驗研究中，也逐漸由基于產品的模式向基于智能化產品和服務的模式轉變，突出以用戶為中心的用戶體驗與創新設計。

創新設計過程在本質上也是一種由用戶體驗驅動的過程。在新的技術發展趨勢中，創新產品設計與人工智能等技術方法越來越高度融合，如語義識別等智能交互方式，及模式識別算法等服務。隨著人工智能技術的快速迭代優化，會不斷給圍繞語音交互等的智能人機交互設計帶來新挑戰和機會。如何以人的體驗訴求為核心，向更主動、更情感化、更低認知符合的方向不斷進化是其用戶體驗研究與評價的關鍵[4]。智能化產品的設計創新是一種結合先進技術的顛覆式技術創新，需要以用戶體驗為核心。基于此，用戶體驗不單包含了用戶本身的體驗，也包含用戶之間，用戶與產品/系統，用戶與智能交互方式、內容[5]等（信息）及環境之間的交互體驗過程，而且對用戶測量與評價維度更加復雜、深入，方法要求更加客觀。

智能時代突出智能技術的主導，是以用戶中心為設計的第三個發展階段，設計的理念是以用戶為中心。同時，設計平臺結合大數據、云計算、5G、區塊鏈等技術，關注智能化人機交互方式或人機交互界面，這也促使用戶的需求從傳統的用戶體驗向智能化、個性化、情感體驗等方向遷移。本階段的智能系統或產品設計的重點更加突出用戶體驗和創新設計，而且提升到了推動中國經濟發展的國家發展戰略層面[6]。

在創新設計驅動的智能系統或產品以用戶為中心的研究中，應該關注在產品全生命周期管理跨度上深度挖掘用戶的顯性及隱性需求，并關注系統或產品人機交互過程中的用戶體驗質量。智能產品設計正逐漸從技術驅動轉向以人為本，突出用戶需求。然而，目前針對人工智能技術的設計方法和設計工具仍相對較少，智能產品的設計實踐迫切需要符合人工智能技術特性的設計方法與工具，以彌合機器思維與設計思維的差異[7]。同時，更需要從用戶特征、用戶需求等出發，提供客觀科學的用戶體驗測量及評價方法，以提升用戶體驗質量，進一步優化產品性能，提升產品迭代效率，節省成本。

2 用戶體驗研究及其一種新的測量技術

2.1 用戶體驗標準

20 世紀80 年代用戶體驗的理論體系及方法論由軍用轉到民用，隨后用戶體驗的一些專業設備如眼動儀、腦電儀、皮電皮溫生理設備等也逐漸得到廣泛應用，用戶體驗行業得到了迅速發展，目前已經發展成為一個獨立的行業。

用戶體驗從軍工國防領域進入到民用領域的時間雖然短，但其行業已經逐步完善并建立一系列成熟的標準，如以ISO 9241、ISO 16982 及ISO 2506 系列標準為代表的國際標準和以GB/T 18978、GB/T 18976為代表的國家標準。比如 2019 年發布的 ISO 9241-210[8]對產品生命周期中的人機交互、用戶體驗、以人為中心的設計、易用性等進行了描述。同時，2014年及2008 年發布的針對互聯網行業用戶體驗質量評估的國家標準與國際標準 GB/T 18978-151[9]，IDT ISO 9241-151[10]等。

用戶體驗以實現產品服務創新為目標，是終端使用者（用戶）衡量產品服務質量的綜合性指標。智能系統或產品的用戶體驗評測當前仍缺少相關的標準，有哪些指標可供依據，如何建立智能產品用戶體驗測評標準，其核心價值之一也需要提供一套完整的方法論和指標體系，進一步確保宏觀和微觀層面創新成果的商業和社會目標在終端用戶實現。

2.2 用戶體驗研究內容及其測量方法

用戶體驗涉及研究領域廣泛，如駕駛行為[11-12]、人機界面交互[13]、機械制造、自動化控制、工業設計[14]、神經營銷、軍工武器裝備等。與人工智能結合如自動駕駛、智能服務機器人、智能制造、智能無人機、智慧醫療、智慧教育、智能語音交互系統、智能家居系統等的用戶體驗，研究內容不單是產品本身的功能或技術創新與迭代、優化，也涉及人機交互過程中用戶的認知負荷/腦力負荷、認知能力增強、腦機接口、運動執行與運動想象、智能反饋及控制、情緒、情感計算及認知計算、工作記憶等方向，“以用戶為中心”問題的研究需求越來越重要。

同時，多種新的技術手段與方法的發展，也為用戶體驗的研究維度提供了更多可能性，包括人工智能、大數據、云計算、物聯網等技術成為諸多用戶體驗領域未來研究的新趨勢。比如作為差別化設計的情感計算，是基于人工智能領域的主要研究內容之一。通過借助一些新的技術測量方式，如生理傳感器技術、圖像識別技術、視覺追蹤技術、三維虛擬現實技術等，實現人機交互中的情感或狀態模型建設、預測及識別或者用戶體驗評估。例如，關于人機交互用戶體驗的研究[15]中，通過皮電、心電等生理信號進行情緒質量和強度識別，結合機器學習算法與模型建設，實現智能化監測，能夠實時地根據用戶的狀態來調整活動變化，從而提高用戶的體驗效果。Tsuchiya[16]使用感性工學方法與虛擬現實技術相結合的方式，分析了居民對歷史風貌街景的感受，以此測評人們對街景設計的喜好程度。Zhou 等[17]人則通過專家和用戶的主觀評定、用戶觀察時的眼動分析（注視點、注視時間、次數等）和腦電（ERP P300 成分）分析，研究了用戶對不同醫療護理床設計的評價等。

隨著用戶體驗測量技術的發展，其研究方法也從常用的問卷、專家訪談、焦點小組等過渡到將客觀的一些定量化多通道數據融合起來。用戶研究突出體驗服務至上，以用戶為中心，將人、信息/系統/設備/界面/網頁與實際環境多維度因素整合起來綜合考慮。結合人工智能、大數據、云計算等先進的技術，為“情感化”與“智能化”用戶研究提供定量化多維度、客觀數據支撐是用戶體驗與時俱進的重要體現。如有研究者[18]研究汽車工業設計中的用戶體驗評選指標，采用了眼動與腦電相結合的方法，分析了用戶在體驗4 款不同汽車設計效果及評價過程中的眼動和腦電指標數據，進一步建立并驗證了生理與心理多維綜合評價模型，用于對用戶體驗進行全面的評價。也有研究者[19]基于三維虛擬現實技術，將多通道的生理指標與人體行為數據融合，建立了一套多通道數據用戶體驗系統，通過評測駕駛人在不同駕駛環境中的呼吸、心電、關節角度等數據，研究用戶體驗效果，測評人機交互過程中用戶的舒適度、壓力疲勞及感知交互質量等。國內研究者孫遠波等人[20]為測試所構建的虛擬車輛人機交互設計評價系統的可用性，結合虛擬現實技術，同時采集人的音頻、眼動、生理（皮電、腦電）、近紅外等多維度的數據，實現了對車輛人機交互設計方案的評價。

隨著人工智能、神經網絡、計算機、信息化等技術的進步，在各用戶體驗研究領域，針對智能系統/產品全生命周期的驗證、測試與評價仍然缺乏實際有效的客觀定量化手段，而且在數據提取與評價反饋階段也缺少統一的標準。分析其問題及原因主要表現在：一是產品或系統全生命周期中，各角色的相互獨立，缺少系統整合性思維。二是以人為中心的用戶體驗研究方法比較單一，多依賴專家經驗或采用問卷或訪談等傳統主觀方法，缺少客觀的數據與科學的指標做支撐。三是隨著自動化水平的提高，產品/系統擁有了更多的主導性和自主性，多復雜體之間的交互，必然會呈現更多不確定性和不可預測性，涉及人機功能分配、人機協同、人員生理和心理疲勞、組織和管理、判斷和決策、人機界面設計等問題，這對智能系統或產品用戶體驗的評價維度要求也越來越高。如何主動、積極地融合新的技術手段，探尋更多有助于用戶體驗研究的方法顯得尤為重要。

2.3 用戶體驗測量的一種多通道數據同步技術

在智能化時代，如何使用戶體驗的效率最大化，涉及多方面的內容建設。其中，創新設計驅動用戶體驗測量技術在方法上的突破為智能產品或系統的交互定量化評價提供了重要的數據支撐。創新設計關注用戶滿意的產品設計原則，以實現高效、安全、健康、舒適地工作和生活為目標。多通道數據同步測評技術能夠實時同步采集用戶、產品及環境交互過程中的人-機-環境多通道數據，并給出數據的處理、統計與分析報告。通過多通道的人機交互數據同步，實現對體驗者的行為動作分析研究，同時進行腦認知神經網絡、生理情緒狀態、心理、工效姿態等方面的特性測試與評價。如津發科技公司自主開發研制的ErgoLAB人機交互用戶體驗測試與評價系統，以人-機-環境及人-信息-系統整合理論為基礎，突出以人為中心的研究核心，結合云計算、3D-VR 虛擬現實等技術，從項目建設、項目管理、任務建設、腳本編制與場景設計、用戶管理、數據的收集、記錄分析到結果可視化顯示，能夠開展全流程的用戶可用性測試。如對網頁用戶體驗研究能夠自動爬取網頁典型元素，獲取用戶人機交互數據，同時采用智能算法進行數據清洗與處理，完成數據統計分析，生成用戶體驗可視化結果報告。同時，該系統也具有云平臺架構體系，能實時完成針對同一服務端、多客戶端的主觀與客觀定量化多通道數據同步團體施測。

測量方法的有效使用能最有效且真實地解決用戶觸點及痛處問題，為提升智能產品或系統的迭代效率及用戶滿意度、舒適性等提供最客觀的數據支撐。從用戶體驗驅動的創新設計出發，多通道數據同步技術考慮用戶、技術和環境的交互影響性，是用戶體驗研究中先進的一個量化方法。多通道數據同步技術綜合考慮人-機-環境整體系統內多維度因子交互影響的可能性，能夠在用戶體驗中，實時同步獲取人-機/信息與系統的一系列交互體驗數據[21-23]，例如同步獲得人的腦認知神經數據、視覺數據、行為表現數據、情緒狀態表現數據等及人機交互數據、環境數據等。設計者希望對一個實時的腦機接口系統平臺的腦機交互方式進行用戶體驗研究，該系統的特點是通過采集操作者的腦電信號，將其分析的結果作為系統的一種輸入裝置，從而實現通過人的思維活動來控制平臺操作，如向左、向右、靜止的運動想象操作等。研究者可以采用這種實時同步的方法既可結合VR 虛擬現實或AR 增強現實技術模擬用戶人機交互過程，也可在實驗室或真實世界現場環境創建產品設計原型及用戶交互體驗場景來進行用戶體驗測試；可實現實時同步采集人機交互過程中的眼動追蹤數據來分析用戶視覺感知特性及其認知加工過程[24-25]，如色彩、明亮度、空間布局、版式創新、風格變化等元素設計對用戶注意力的影響，或者用戶滿意度評價[26]；可實時同步采集生理數據來分析用戶與產品交互過程的情感體驗感受，如不同交互手段輸入對用戶使用習慣的情緒喚醒程度；可同步采集腦電波數據來分析用戶大腦認知加工過程，如思維、判斷及決策等；實時同步采集用戶面部表情變化數據來分析用戶體驗過程中的情感變化狀態，如是否體驗到愉悅或不喜歡；實時同步采集用戶操作行為和肢體動作數據，結合經典焦點小組方法等分析用戶行為特點，研究用戶行為習慣及人機交互姿態變化特征等；以及更多的人-機-環境測試數據種類。

多通道數據同步技術采用同一時間標簽，基于時間晶振同步方法能夠毫秒級實現在同一時間點或同一時間段下同時采集各維度數據，通過結合一定的算法可以提取到在該時間點或時間段內的相關多級指標與參數。這對綜合分析人、產品/系統、環境的交互影響性具有重要的意義。不單在數據分析及提取環節提高了效率，而且將多模態、多通道的數據進行融合，尤其是結合了人工智能技術，可被應用到人機交互及腦機接口中的用戶體驗研究。不僅考慮產品本身的功能或可用性問題，而且也更加關注用戶與智能產品交互過程中的認知、情感維度及人與信息反饋的交互過程的通達性。

可見，新的測量技術探索是時代發展的需求。同時，“以用戶為中心”的創新設計，強調整體頂層/迭代的以人為本的系統設計/開發的重要性，需要綜合考慮用戶各方面需求及其自身特征，產品或系統特點及其環境的制約因素與相關要執行活動、任務的關系等因素。在智能時代，探索或促進新的用戶體驗測量技術與方法的發展也非常重要。

3 結語

進入智能時代，任何產品的迭代更新或創新設計都越來越追求個性化及滿意的用戶體驗效果。伴隨先進科學技術的發展，人-信息-系統交互及人-機-環境交互的關系也越來越復雜、多變，用戶需求質量的提高也越來越重要。伴隨未來新的技術的發展，貫穿智能產品全生命周期的用戶體驗與創新設計如何在傳統用戶體驗測量方法基礎上積極探索智能化創新產品或系統的先進用戶體驗測評技術，是實現用戶體驗戰略化意義非常重要的一個方面。