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    用戶體驗(yàn)的生理心理測量技術(shù)評介

    2014-09-11 17:43寧平羅崢
    心理技術(shù)與應(yīng)用 2014年7期
    關(guān)鍵詞:用戶體驗(yàn)情感體驗(yàn)

    寧平+羅崢

    摘要:用戶體驗(yàn)是用戶在使用產(chǎn)品、技術(shù)和服務(wù)過程中產(chǎn)生的一種包括行為、態(tài)度和情感的整體感受。以情感體驗(yàn)為重心的各種用戶體驗(yàn)測量技術(shù)如今越來越受到重視,但目前尚缺乏對各種測量技術(shù)的系統(tǒng)討論。因此,本文評介了以情感體驗(yàn)為核心的用戶體驗(yàn)測量技術(shù),比較了用戶體驗(yàn)的傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)性測量與生理心理測量,并進(jìn)一步展望生理心理測量技術(shù)的發(fā)展前景。

    關(guān)鍵詞: 用戶體驗(yàn);情感體驗(yàn);生理心理

    一、引言

    在信息時代的浪潮下,用戶對產(chǎn)品服務(wù)的決策變得越來越靈活自主,而對服務(wù)的要求也越來越高。為了提高用戶對產(chǎn)品服務(wù)的滿意度,服務(wù)商必須確保優(yōu)質(zhì)的用戶體驗(yàn)(user experience,UX)。一般認(rèn)為,UX是指用戶在使用產(chǎn)品、技術(shù)和服務(wù)過程中的綜合感受與反應(yīng)[1]。Hassenzahl認(rèn)為,UX是對產(chǎn)品特點(diǎn)(如功能、設(shè)計等)的整體反應(yīng),包括感知、情緒反應(yīng)(如滿意、愉悅等)、直觀評價(如美觀、有吸引力、好用等)及行為變化(如購買、回避等)等層面[2]。Mahlke更明確概括了UX的兩大組成:一是認(rèn)知線索體驗(yàn),二是情感線索體驗(yàn)。情感體驗(yàn)會明顯地影響認(rèn)知線索體驗(yàn),如決策行為??梢?,UX的情感體驗(yàn)體現(xiàn)出用戶與產(chǎn)品、技術(shù)和服務(wù)的交流互動,是一種凸顯UX社會價值的衡量指標(biāo)。因而,測量情感體驗(yàn)?zāi)芨玫亟忉孶X的生態(tài)效度,即現(xiàn)實(shí)作用。在此構(gòu)想的基礎(chǔ)上,本文關(guān)注UX的情感體驗(yàn)測量,追蹤這種測量的發(fā)展脈絡(luò),比較UX傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)性測量和生理心理測量法的差異和適用性。

    二、UX的傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)性測量

    情感體驗(yàn)測量關(guān)鍵在于情感的測定。與情感緊密相關(guān)的概念是情緒。有時,人們會將同生物需要相聯(lián)系而產(chǎn)生的感情反應(yīng)稱為情緒;而把受社會規(guī)范制約而產(chǎn)生的感情狀態(tài)稱為情感。在不同場合使用情緒或情感術(shù)語時,指的是同一過程,同一現(xiàn)象所側(cè)重的不同方面[3]。可見,情感體驗(yàn)的測量與情緒測量方法是互通的。Izard曾提出情緒三成分的操作性定義,將情緒分為主觀體驗(yàn)、生理喚醒和表情行為[4]。傳統(tǒng)的UX測量以主觀體驗(yàn)和表情行為為核心,二者分別以自我報告法和觀察及錄像分析為代表。

    (一)主觀體驗(yàn)測量法

    UX主觀體驗(yàn)測量的具體技術(shù)以自我報告法為主。具體形式有問卷法、采訪、日記、敘事和實(shí)地調(diào)查等方法。

    目前,受到廣泛使用的是問卷法。例如,在電子游戲開發(fā)領(lǐng)域,問卷法在測量玩家體驗(yàn)(player experiences)方面得到了有效利用。Nacke等研究者設(shè)計研發(fā)了游戲體驗(yàn)問卷(Game Experience Questionnaire,GEQ)來評估玩家體驗(yàn),該問卷涵蓋了7項玩家體驗(yàn)指標(biāo),分別是感知覺投入、強(qiáng)度、能力、流、積極情緒、消極情緒和挑戰(zhàn)[5]。玩家在游戲過程中的情感體驗(yàn)(積極情緒和消極情緒)能通過問卷被大量采集與分析,這種采集手段保證了數(shù)據(jù)樣本的代表性,也便于研究推廣。類似地,Brockmyer等研究者通過研發(fā)游戲投入度問卷(Game Engagement Questionnaire,GEQ)來考察玩家玩視頻游戲的投入度??傮w而言,在UX測量中,問卷法因其數(shù)據(jù)采樣方便和成本低而受到廣泛使用。

    在實(shí)際生活中,專家采訪法也功不可沒。例如,Rafael和Vilnai-Yavetz通過設(shè)計開放題目來采訪相關(guān)專家,目的是探討公眾對公交車車身色彩的情感體驗(yàn)偏好,最后統(tǒng)計分析得出偏好色彩類別,從而以科學(xué)的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)來提升公交系統(tǒng)的形象,這提升了城市交通的視覺舒適性[6]。類似地,通過采用封閉式和開放式題目訪談的方式,Tracinksy和Zmiri研究了用戶對微軟電腦軟件皮膚設(shè)置的偏好??傊?,采訪法利于提高測量的生態(tài)效度,同時,與問卷法一樣能有效采集用戶的基本信息,如個人背景、體驗(yàn)經(jīng)歷、期望和動機(jī)等。

    另外,其他方法(調(diào)查、日記和敘事技術(shù))也能有效獲取UX。這些方法避免了過多的外界干擾,能讓用戶自由地抒發(fā)體驗(yàn),因而,自然流露的體驗(yàn)成分真實(shí)而有效。其中,敘事技術(shù)的特點(diǎn)在于組織性強(qiáng),便于回憶感受。因此,測量主觀體驗(yàn)的主導(dǎo)方法仍是問卷法和采訪。問卷和采訪法的不足在于難以保證測量問題的簡練性及易理解性,而且,題序的設(shè)計也會影響測量的效度。另外,在實(shí)際體驗(yàn)產(chǎn)品的過程中,用戶時常不能準(zhǔn)確地用言語表達(dá)體驗(yàn),這也容易產(chǎn)生對題目內(nèi)涵理解的偏差。針對測量的信效度,問卷和采訪法也存在社會贊許效應(yīng)。研究顯示,情緒的主觀報告在樣本上存在較大偏差,如,一般認(rèn)為社會期許性高的個體更不愿意或不會報告自身消極情緒體驗(yàn)。因此,UX的主觀體驗(yàn)測量有待改善。

    (二)表情行為測量法

    觀察技術(shù)和錄像分析代表了基于表情行為的UX測量法。觀察技術(shù)是一種研究者通過制定UX觀察指標(biāo)來測量分析的技術(shù)。錄像分析是一種采集用戶體驗(yàn)的錄像片段(如,行為、面部表情)來分析情感體驗(yàn)的手段。觀察技術(shù)和錄像分析都是利用非言語信息來測定UX的方法,這彌補(bǔ)了問卷和采訪法的不足:不能捕捉用戶潛意識中的情感體驗(yàn)。這些技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中有眾多范例。Fleck等人為美國舊金山的一所博物館研發(fā)了一款名為Exploratorium的電子指南手冊。Exploratorium能夠以旁觀者的視角觀察和采集游覽者的情緒體驗(yàn)數(shù)據(jù),研究者利用本手冊再對觀察數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼分析,進(jìn)而深入理解用戶游覽博物館的UX過程。

    總之,觀察和錄像分析能更全面地把握UX的表情和行為特征。但是,在用戶實(shí)際體驗(yàn)產(chǎn)品時,觀察和錄像技術(shù)常常不能捕捉用戶所有的體驗(yàn)細(xì)節(jié),例如,當(dāng)用戶轉(zhuǎn)身活動或低頭時,表情行為的采集過程就會出現(xiàn)數(shù)據(jù)缺失。另外,值得質(zhì)疑的是:錄像過程本身會對UX體驗(yàn)產(chǎn)生影響;并且,單一的錄像內(nèi)容未必就能很好評估UX。具體而言,在問卷評估中,用戶可能會反映說體驗(yàn)到非常緊張的情緒,但是表情行為的錄像資料卻并沒有采集到這些體驗(yàn)。因此,整合問卷或采訪法來理解這些體驗(yàn)是十分必要的。另外,對于用戶表情、行為的分析過程,研究者會主觀地根據(jù)錄像材料的特點(diǎn)來制定指標(biāo),這就存在一定的分析偏差。況且,情緒材料的采集和評估費(fèi)時費(fèi)力,且缺乏客觀統(tǒng)一的編碼指標(biāo)。這樣,評估的客觀性與有效性就很難保證。

    三、傳統(tǒng)方法的小結(jié)

    UX的傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)性測量說明,觀察和錄像分析是彌補(bǔ)問卷或采訪法缺陷的有效測量法。但是,這也不是絕對的,需要根據(jù)研究問題而定。一般而言,在測量UX的過程中,前期可采用問卷或采訪法來分析,后期可結(jié)合觀察及錄像法來彌補(bǔ)整合數(shù)據(jù)的不足。而且,觀察和錄像分析須排除其他額外因素對UX的干擾,但實(shí)踐中這點(diǎn)很難保證。因?yàn)椋诓蹲経X的各種表情行為的過程中,設(shè)備的攝像頭必須在空間的各個視角安置,這樣可以保證數(shù)據(jù)的完整性,但這種密集的物理分布會干擾用戶,因而使數(shù)據(jù)的生態(tài)效度受到嚴(yán)重的影響。

    四、UX的生理心理測量

    之前的論述得出,UX的傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)性測量存在不足,如主觀性和指標(biāo)不明確等。當(dāng)下的生理心理測量技術(shù)以關(guān)注情感體驗(yàn)的生理喚醒為重心,生理喚醒幾乎不受機(jī)體主觀意志的控制,就能更能客觀地反映用戶的體驗(yàn)情緒。例如,有研究通過生理指標(biāo)測量來考察用戶玩電子曲棍球游戲過程中的愉悅感,研究發(fā)現(xiàn),整個游戲過程中,用戶多數(shù)時間的生理指標(biāo)表現(xiàn)平穩(wěn),但在即將進(jìn)球到進(jìn)球后的短暫時間內(nèi),其生理指標(biāo)出現(xiàn)明顯的變化,這體現(xiàn)了用戶高度興奮的體驗(yàn)。另外,也有生理指標(biāo)顯示,雙人對決游戲比單人PK電腦的游戲能誘發(fā)更高的愉悅感。 再如,IBM首創(chuàng)了一款情感鼠標(biāo)(emotion mouse),可作為一種簡易檢測情感體驗(yàn)的生理測量儀,其檢測指標(biāo)有:用戶使用鼠標(biāo)時的指壓、體溫和皮膚電變化。它能夠識別生氣、 害怕、 悲傷、 厭煩、高興和驚奇等六種情緒。

    這些研究顯示了生理心理指標(biāo)對UX評估的科學(xué)性。UX目前采用的生理指標(biāo)包括皮質(zhì)醇水平、 心率(HR)、 血壓(BVP)、呼吸、皮膚電活動(EDA)、瞳孔直徑、EEG 、EMG和 ERP等。常用的有EEG、fMRI、EMG等神經(jīng)系統(tǒng)指標(biāo)。本文就以方法學(xué)邏輯來評介UX測量的主要指標(biāo)。

    (一)腦電圖(EEG)測量

    EEG是通過記錄大腦皮層活動產(chǎn)生的頭皮電勢來反映大腦活動狀態(tài)的非侵犯性技術(shù)。EEG 測量的一般操作是在個體頭部的特定部位放置 8~16個電極,經(jīng)腦電圖機(jī)將腦細(xì)胞固有的生物電活動放大并連續(xù)描記在紙上而形成圖形。EEG 的時間分辨率非常好,但是它的空間分辨率有限。因此,EEG常是對腦中相當(dāng)大的區(qū)域進(jìn)行測量,如比較前后腦、左右半球的區(qū)別。EEG測量最常用的指標(biāo)是 alpha 波( 即 8~13Hz 頻段)。早期研究將其與情感體驗(yàn)的效價相關(guān)聯(lián)。有研究發(fā)現(xiàn),影片誘發(fā)積極情緒會更多地激活左前額。這些研究表明左前額更容易使人體驗(yàn)到積極情緒。

    Takahashi于2004開展了UX情緒識別的相關(guān)實(shí)驗(yàn)研究。首先,研究團(tuán)隊建立了3個干電極檢測EEG的實(shí)驗(yàn)環(huán)境,然后,采集被試的多個生理指標(biāo)(包括EEG、皮膚電及脈搏),目的是區(qū)分五種情緒狀態(tài),包括高興、生氣、難過、恐懼及放松。隨后,實(shí)驗(yàn)單一采集EEG測量數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),EEG指標(biāo)對情緒體驗(yàn)的識別分類精度能夠達(dá)到41.7%。

    腦-計算機(jī)接口技術(shù)(brain computer interface,BCI)利用EEG技術(shù)發(fā)揮了UX的巨大應(yīng)用價值。BCI通過腦-電控制裝置來實(shí)現(xiàn)殘障人員之間的情感交流,它是一套不依賴大腦外周神經(jīng)與肌肉反射通道的通訊控制系統(tǒng),通過采集和分析大腦的EEG信號,在人腦與計算機(jī)或其他電子設(shè)備之間建立起人際情感交流的通道。這樣,人們就可以通過腦的“情感線索”來交流,而不需要語言或肢體動作,這滿足了那些不能通過外顯情感進(jìn)行交流和測量的人群的需要。另一項采集EEG指標(biāo)的UX技術(shù)是神經(jīng)反饋技術(shù)( Neurofeedback,NFB),NFB屬于生物反饋技術(shù),源于學(xué)習(xí)理論(learning theory),反映了行為的習(xí)得觀。首先,采集用戶EEG 表征的情感信號,然后,不斷訓(xùn)練用戶學(xué)習(xí)強(qiáng)化EEG表征的指標(biāo)水平,從而學(xué)會自我調(diào)節(jié)內(nèi)部生理心理的變化,調(diào)節(jié)自身的情感體驗(yàn)。NFB多用于心理障礙患者的心理調(diào)適方面,但在產(chǎn)品UX中也能使用,這能客觀地增加UX的技能和信心,如對于電子游戲產(chǎn)品的

    體驗(yàn)。

    EEG測量看似十分科學(xué)理想,但是考慮到實(shí)踐應(yīng)用的成本,實(shí)際實(shí)施較為困難。因?yàn)?,任何?xì)微的活動(如,眨眼)都會產(chǎn)生干擾數(shù)據(jù),分析排除的過程十分繁瑣。自然的UX本來就包括自由活動,故EEG測量對UX測量并非十分適合。

    (二)神經(jīng)影像學(xué)測量

    比起EEG技術(shù),功能性磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI )或正電子發(fā)射斷層掃描(positron emission computed tomography,PET)等神經(jīng)影像學(xué)技術(shù)在精確性上也更加完善。fMRI在“觀察活動中的大腦”時,不僅時間分辨率更高,空間分辨率也十分精確??臻g編碼是磁共振成像的關(guān)鍵技術(shù),因此,它對于UX的腦功能定位更具有適用性。fMRI測量的是大腦各區(qū)域靜脈毛細(xì)血管中血氧結(jié)合所引起的磁共振信號的變化,而PET 則通過監(jiān)測注射的放射性同位素來追蹤大腦活動。這兩種技術(shù)假設(shè),采集信號越多表明更多的血流量在大腦的特定區(qū)域,這相應(yīng)地反映了該區(qū)域的活躍性。針對恐懼、 厭惡和悲傷等基本情緒的腦區(qū)域定位技術(shù)研究頗多[7],這為基本情緒的腦功能定位提供了有力證據(jù),也支持了情緒維度論。另外,與 EEG 研究一致,神經(jīng)影像學(xué)技術(shù)也發(fā)現(xiàn),趨近的情緒激活狀態(tài)也出現(xiàn)在大腦左外側(cè),而右半球激活反映了回避狀態(tài),這為情緒特異性研究和具體的腦通路研究提供了具有前景的線索。

    針對網(wǎng)絡(luò)成癮者的內(nèi)在體驗(yàn)機(jī)制探討,國內(nèi)的學(xué)者利用fMRI技術(shù)采集了中國青少年被試的腦圖,發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)成癮青少年的額葉獎賞功能系統(tǒng)及抑制功能存在失衡,這種失衡導(dǎo)致了其更傾向于選擇近期獎賞——上網(wǎng),這就導(dǎo)致青少年網(wǎng)絡(luò)體驗(yàn)用戶失去了對遠(yuǎn)期結(jié)果的考慮[8]。這一研究為fMRI有效檢驗(yàn)UX內(nèi)部生理機(jī)制提供了有力的支持。

    (三)肌電(EMG)測量技術(shù)

    EMG通過探測肌肉收縮時產(chǎn)生的表面電壓變化來反映機(jī)體的情感體驗(yàn)過程。研究積極情緒體驗(yàn)時,EMG指標(biāo)體現(xiàn)在人們的顴大肌在活動過程中產(chǎn)生的電活動。而研究消極情緒時,皺眉時產(chǎn)生的皺眉肌電活動則表征了消極情緒體驗(yàn)。許多研究采用EMG技術(shù)來獲得UX的情緒效價,如驚跳反射研究。

    驚跳反射是一種強(qiáng)烈的應(yīng)激反應(yīng),涉及到機(jī)體多塊肌肉的活動(如背部肌肉繃緊、 眨眼等)。這種反射具有保護(hù)功能,防范對機(jī)體的潛在威脅,因而被當(dāng)作是對威脅保持警惕的一種行為干預(yù)方式。眨眼是驚跳反射最具代表性的行為表現(xiàn)。研究通常用眨眼幅度作為測量驚跳的指標(biāo)。測量過程通過EMG檢測下眼瞼的眼匝肌電活動來評估情緒。 最常用的驚跳誘發(fā)刺激是一個簡短的(50ms)在 95~110分貝范圍內(nèi)爆裂的白噪聲。眾多的研究表明,經(jīng)歷厭惡刺激環(huán)境的機(jī)體會有更大幅度的驚跳反射,而經(jīng)歷愉悅刺激環(huán)境的機(jī)體表現(xiàn)出較小的驚跳反射幅度[9]。Roy等通過實(shí)驗(yàn)研究了不同情緒體驗(yàn)類型的音樂對個體驚跳反射的調(diào)節(jié)作用。實(shí)驗(yàn)采用愉快和不愉快音樂材料來誘發(fā)被試情緒,然后再隨機(jī)呈現(xiàn)驚跳探測,隨后通過生理多導(dǎo)儀采集EMG作為驚跳指標(biāo),研究發(fā)現(xiàn)了情緒體驗(yàn)如何調(diào)節(jié)驚跳防御機(jī)制,即愉快情緒體驗(yàn)下,被試的驚跳幅度顯著小于不愉快情緒體驗(yàn)下的驚跳幅度,這說明愉悅的情緒體驗(yàn)有助于個體維持平衡和諧的身心狀態(tài),而非處于緊張應(yīng)激

    之中[10]。

    總體而言,EMG技術(shù)比錄像分析等技術(shù)在面孔情緒識別方面更加精準(zhǔn),因?yàn)?,低喚醒水平的情緒表情常難以通過視覺手段識別。但是不足的是,在被試臉上安置帶有電纜的傳感器會造成對被試的侵犯。

    (四)神經(jīng)系統(tǒng)的其他指標(biāo)

    自主神經(jīng)系統(tǒng)的活動不完全是一種情緒體驗(yàn)的表征,因此,測量時往往不能判斷是自主神經(jīng)系統(tǒng)的活動反映了情緒狀態(tài),還是體現(xiàn)了其他的機(jī)能狀態(tài)[16]。盡管如此,有關(guān)指標(biāo)也是具有表征意義的。最常用的指標(biāo)有皮膚電和心血管反應(yīng)。皮膚電(EDA)測量外分泌腺的活動,有關(guān)研究表明,EDA與情緒體驗(yàn)的喚醒具有線性相關(guān)。盡管諸多變量(如室溫、濕度、被試狀態(tài)等)須控制,但EDA是一種較為成熟而可靠的記錄情緒喚醒的方法。另外,最常用的心血管指標(biāo)有心率(HR)、血壓(BP)、和心率變異(HRV)。血壓揭示了血管壁擴(kuò)張與情緒體驗(yàn)喚醒的關(guān)系。心律(HR)也與喚醒有關(guān),并且,心律變異是評估積極情感體驗(yàn)和消極情感體驗(yàn)的指標(biāo)。然而,傳統(tǒng)的心電圖測量需將電極安置在被試的胸部,這在一定程度上侵犯了個人隱私。

    2005年,國內(nèi)學(xué)者李建平在研究中探討了5種基本情緒自主神經(jīng)反應(yīng)模式特異性。實(shí)驗(yàn)招募了92名女大學(xué)生被試觀看6段用于誘導(dǎo)基本情緒(即,快樂、憤怒、恐懼、悲哀和厭惡這5種基本情緒)和中性狀態(tài)的影片片段,用情緒報告表采集被試產(chǎn)生的情緒及其等級,并測量多個反映自主神經(jīng)活動的指標(biāo)(心率、心率變異性、血壓、呼吸率、指溫等),探討基本情緒體驗(yàn)之間的自主神經(jīng)反應(yīng)模式的差異,并與中性狀態(tài)進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)測量數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),研究所誘導(dǎo)的每一種基本情緒(除憤怒情緒外),都有自己的特異性變化,并且不同情緒的自主神經(jīng)反應(yīng)模式之間是有差異的[12],這說明了自主神經(jīng)系統(tǒng)指標(biāo)對于情緒體驗(yàn)的識別性在一定程度上是有效的,這對于UX的識別有借鑒意義。

    五、小結(jié)及展望

    以上討論了情緒體驗(yàn)觀下的UX測量技術(shù),分別是傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)性測量與生理心理測量。傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)性測量技術(shù)分主觀體驗(yàn)測量和表情行為測量,這些技術(shù)體現(xiàn)了Izard情緒觀的主觀體驗(yàn)和表情行為成分。生理心理測量法以EEG、神經(jīng)影像學(xué)測量技術(shù)、EMG等技術(shù)為主導(dǎo),體現(xiàn)了Izard情緒觀的生理喚醒成分。以往的研究主要關(guān)注機(jī)體的主觀體驗(yàn)和表情成分,因此,大多數(shù)的研究都采用自我報告和觀察及錄像技術(shù)來研究情緒和UX中的情感體驗(yàn)。隨著信息技術(shù)的發(fā)展以及與生物科技等學(xué)科的交叉,相應(yīng)的技術(shù)不斷成熟,機(jī)體生理水平的情緒指標(biāo)越來越受到重視,為情感體驗(yàn)生理喚醒成分測量提供了科學(xué)客觀的數(shù)據(jù)。然而,總體而言,每種UX情感體驗(yàn)測量方式都各有優(yōu)劣,這很大程度上取決于能否在現(xiàn)實(shí)情境中實(shí)施這些方法,即不同的情緒體驗(yàn)測量方法具有不同的適用性。

    另外,情感體驗(yàn)觀下的UX測量仍存在諸多挑戰(zhàn)。首先,自我報告法測量UX會干擾用戶的當(dāng)下體驗(yàn)過程。其次,生理測量雖可及時獲得相應(yīng)的生理指標(biāo),但是這種間接的測量常具有靈活的情感指向性,即目前尚不能通過生理指標(biāo)來十分精確地推斷用戶的具體情緒狀態(tài)。因此,技術(shù)間的互補(bǔ)性也啟發(fā)研究者形成方法的整合觀,即生理測量法一般可與用戶的主觀陳述相結(jié)合來反映UX。另外,生理測量尚不適用于運(yùn)動情境,因?yàn)橛脩粼隗w驗(yàn)過程中的任何細(xì)微活動都會改變UX信號采集的純凈性。

    總體而言,UX領(lǐng)域中的生理心理學(xué)方法尚處于萌芽階段,需要深入的研究去克服各種技術(shù)和實(shí)踐的挑戰(zhàn),如技術(shù)步驟對用戶隱私的侵犯。在實(shí)踐方面,這些技術(shù)的整合應(yīng)用對UX中的情感設(shè)計都極具廣泛的應(yīng)用價值。如,在信息檢索中,通過整合的方法來測量用戶的情感并加以分析,再實(shí)施情感干預(yù),可以提高智能信息檢索的精度和效率;在電子商務(wù)領(lǐng)域,設(shè)計者在設(shè)計購物和股票交易等網(wǎng)站時,可充分利用情緒測量的反饋數(shù)據(jù)去改善網(wǎng)站的吸引力,從而提高點(diǎn)擊率和購買率。這些實(shí)際的應(yīng)用前景都對UX的測量技術(shù)提出了積極的可持續(xù)發(fā)展要求。

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    欄目編輯 / 楊 怡.終校 / 丁 堯

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