测不准的用户调研
学生时代，每个人都经历过大小考试。
试卷好比一张问卷，用来测试学生所学知识，预测成就。

为了满足父母的期望，如今考试通常只是为了得到一个更好的分数。
因此，考试成绩的可信度降低。
原因一，考生在考场里高度紧张，测不出真实水平。
原因二，学校在培养学生如何应付考试，答对题目。

要想使考试成绩更准确，必须降低这个过程中的干扰：
一，改良考试环境；
二，调整父母对考试期望的：学习知识才是最重要地！

这样的现象在产品的测试中体现得也很充分，
测试中的干扰越小，测量结果的精度才有可能更高。
如下图：

降低干扰
首先要提到的是测试环境。
某日，一朋友提出“你如何知道极端的环境下测试出来的数据不重要呢？”
不是不重要，我们要测试的是大多数用户使用这款产品时的正常环境。
并且，任何“极端”都是相对的，
在快要喷发的火山旁边进行大学入学考试，不是没可能，但会很“极端”。
而防高温的服装的产品测试，选择安静的实验室也会相对“极端”。
在测量中，“干扰”越大，准确性越低。
如果环境的情况“极端”糟糕，甚至会导致测量结果毫无意义。

其次，测试人员也是环境中一分子。
人无完人，我们都是有感情的动物。设计人员更是敏感得要命。
为了保护自己设计的产品，常常在无意中通过言行影响到测试用户。
所以在测试产品时，测试人员应该尽量给出一个开放式的问题。
如果你问：你喜欢蓝色吗？你为什么不喜欢蓝色？蓝色哪点得罪你了？
用户大多会告诉你想听的答案：“唔，蓝色也行啦，我对颜色其实不太关心。”
这就是传说中的期望效应：说你行，你就行；说你不行，你就不行。

如果你只是给用户一张购物卡，让Ta自己去买一样他感兴趣的东西。
你只是在旁边观察，你会发现更多你想要的测试结果。

最后，也是产品测试中最重要的一环：被测试人。
现在行业里经常会提到：用户说的不一定都是对的。
我遇到过的其中一种情况是：用户都自以为在说实话。
例如：“放心啦，我当然会认真读使用手册啦！”
或者：“放心啦，我会先比较可用性，然后才购买某个产品的啦！”

还有一种情况：用户为了顾及自己的面子或达到测试人的期望，说一个善意的谎言。
如：“哦，这个，这个刚刚在说话没注意到哦！”
或：“蓝色不错，我最喜欢蓝色！”
然而，这个善意的谎言却会导致测试数据不准确。
面对这些不真实的数据，测试人员要尽量把它们剔出去。

总而言之，测试人员在心中要有一把测试产品的尺子。
用这把尺子时，注意其中几个要素：
测试环境、测试人、被测试人。
并且要使用正确的测试方法降低环境对测试人的干扰。

调研结果永远不可能百分百精确，但是却可以无限地向真理靠拢，而非渐行渐远。
----------------------------------------------------------------------------------------------------

收集的一些资料分享
无论焦点小组、可用性测试、入户访谈还是问卷调查，都离不开与“人”交道，
因此可以利用心理学的方法，来保持数据的准确性：

1.《Reading people》，amazon有售。
书里提供了很多“读人”的诀窍。
在书中作者提到，一些人在进入一个陌生环境的会紧张，一段时间后自然放松。
如果某人在一段时间后仍然装腔作势，那就不太正常了。
这个时候，Ta说的可能是假话，这一点在焦点访谈中有用。
淘宝ued上的《如何判断对方是否说的是实话？》，也提供了类似方法。

2.是否能象电影里的大侦探一样，通过眼睛来判断一个人的状态呢？
Richard和John在《Frogs into Princes: Neuro Linguistic Programming》里
做了一系列的实验参考，包括通过眼球运动方向的辨别法。

3.或许你天生就有鉴别真假的能力，那么就来做游戏吧。
以心理学家Paul Ekman教授的研究为基础。
人们微笑的20个短片，由你来判断他们的真假。

P.S.
杜绝浪费，请先阅读：我们需要用户调研吗?

原文链接：http://hi.baidu.com/ui88/blog/item/65d62638100cabf1b211c7b9.html

更多UI博客精选