設(shè)計(jì)學(xué)用戶研究的多學(xué)科知識系統(tǒng)綜述

韓海燕，方興

【設(shè)計(jì)研討】

設(shè)計(jì)學(xué)用戶研究的多學(xué)科知識系統(tǒng)綜述

韓海燕1,2,3，方興1

（1.武漢理工大學(xué)，武漢 430070；2.內(nèi)蒙古師范大學(xué)，呼和浩特 010020；3.設(shè)計(jì)與社會創(chuàng)新內(nèi)蒙古高校人文社科重點(diǎn)研究基地，呼和浩特 010020）

梳理設(shè)計(jì)學(xué)用戶研究態(tài)勢，挖掘其知識基礎(chǔ)與結(jié)構(gòu)，厘清其研究流程與應(yīng)用范疇。運(yùn)用科學(xué)計(jì)量法，對國內(nèi)外設(shè)計(jì)相關(guān)用戶研究文獻(xiàn)關(guān)鍵詞聚類，梳理研究熱點(diǎn)、重點(diǎn)和發(fā)展趨勢；通過文本分析法，對用戶研究高共被引文獻(xiàn)編碼，提取知識基礎(chǔ)、歸納學(xué)科屬性、知識類型與研究流程。設(shè)計(jì)學(xué)用戶研究可歸納為“基礎(chǔ)理論、模型范式、工具方法、統(tǒng)計(jì)分析”的知識結(jié)構(gòu)和“發(fā)現(xiàn)—用戶調(diào)查、定義—用戶測量、發(fā)展—用戶測試、交付—用戶評估”的研究流程。用戶研究是典型的跨學(xué)科研究，單一學(xué)科知識無法解決設(shè)計(jì)復(fù)雜問題，設(shè)計(jì)學(xué)用戶研究具有模糊的學(xué)科邊界和交叉的學(xué)科屬性；設(shè)計(jì)學(xué)用戶研究要多應(yīng)用于基于方法和價(jià)值觀的宏觀設(shè)計(jì)問題解決上。

用戶研究；設(shè)計(jì)知識體系；知識圖譜；系統(tǒng)綜述

20世紀(jì)80年代，唐·諾曼在加利福尼亞大學(xué)圣地亞哥分校提出了以用戶為中心的系統(tǒng)設(shè)計(jì)（UCD）概念[1]，此后“以用戶為中心的設(shè)計(jì)”被設(shè)計(jì)相關(guān)行業(yè)廣泛接受和使用。90年代，比爾·莫格里奇指出交互設(shè)計(jì)要以人為本[2]，并發(fā)表了《關(guān)鍵設(shè)計(jì)報(bào)告》[3]，隨后ISO相繼發(fā)布了ISO–13407–1999以人為中心交互系統(tǒng)設(shè)計(jì)過程標(biāo)準(zhǔn)（HCD）。無論UCD還是HCD，強(qiáng)調(diào)的是人作為使用者在設(shè)計(jì)過程中的核心地位，把用戶始終放在所有過程的首位[4]，由此可見用戶研究是設(shè)計(jì)學(xué)重要的知識體系之一。設(shè)計(jì)學(xué)用戶研究是分析用戶在使用產(chǎn)品、環(huán)境和服務(wù)過程中的行為和心理，挖掘用戶需求，服務(wù)用戶感受[5]，在業(yè)界常作為產(chǎn)品經(jīng)理的細(xì)分而存在，學(xué)界也主要運(yùn)用在工業(yè)、產(chǎn)品、服務(wù)設(shè)計(jì)的研究上[6]。用戶研究概念最早出現(xiàn)在管理學(xué)對圖書與情報(bào)信息用戶的監(jiān)控[7-8]，而后經(jīng)濟(jì)、通訊、傳播等領(lǐng)域也出現(xiàn)了類似的研究，雖然都是通過問卷、訪談、調(diào)研等方法，對問題進(jìn)行定性、定量分析，但各學(xué)科用戶研究范式、流程和顆粒度不盡相同。設(shè)計(jì)學(xué)用戶研究系統(tǒng)性知識架構(gòu)還未能形成，有著“知識單一，內(nèi)容簡單，多以概論形式存在”[6]的現(xiàn)狀，鑒于此，在梳理國內(nèi)外用戶研究文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，對設(shè)計(jì)學(xué)用戶研究的多學(xué)科知識結(jié)構(gòu)與譜系進(jìn)行系統(tǒng)性綜述，挖掘知識基礎(chǔ)與結(jié)構(gòu)，厘清研究流程與應(yīng)用范疇，為其學(xué)理重構(gòu)、設(shè)計(jì)創(chuàng)新提供有益的借鑒。

1 研究設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究設(shè)計(jì)

文獻(xiàn)計(jì)量屬于科學(xué)計(jì)量學(xué)的研究方法，它是對所有收集到的文獻(xiàn)進(jìn)行矩陣和整合，發(fā)現(xiàn)文獻(xiàn)中隱藏的規(guī)律和信息[9]。席濤等[10]利用文獻(xiàn)計(jì)量對設(shè)計(jì)科學(xué)的研究趨勢進(jìn)行了梳理，并對設(shè)計(jì)科學(xué)研究方法進(jìn)行了知識圖譜分析，熊一君[11]通過對文獻(xiàn)文本分析和三級編碼，解析出藝術(shù)學(xué)科核心素養(yǎng)的要素，從而提出藝術(shù)類實(shí)踐知識體系構(gòu)建策略。研究分為態(tài)勢梳理和知識體系構(gòu)建2個(gè)階段：其一，利用文獻(xiàn)計(jì)量的關(guān)鍵詞共現(xiàn)、聚類、中心性和突變梳理用戶研究的重點(diǎn)、熱點(diǎn)與趨勢，真實(shí)反映知識流動(dòng)和重組，并清晰展現(xiàn)發(fā)展態(tài)勢，為系統(tǒng)性綜述提供時(shí)效性和結(jié)構(gòu)支撐；其二，對文獻(xiàn)計(jì)量獲取的高共被引文獻(xiàn)進(jìn)行文本分析，追溯有影響力的基礎(chǔ)理論與關(guān)鍵知識元，并對其進(jìn)行設(shè)計(jì)學(xué)結(jié)構(gòu)的三級編碼，以展現(xiàn)多學(xué)科用戶研究知識在設(shè)計(jì)學(xué)的關(guān)系與權(quán)重。

1.2 數(shù)據(jù)來源

在科學(xué)計(jì)量文獻(xiàn)搜索上，為了更大范圍探尋設(shè)計(jì)相關(guān)用戶研究樣本，將搜索條件限制在“用戶研究”“設(shè)計(jì)”2個(gè)主題詞上。國內(nèi)，對中國知網(wǎng)（以下簡稱CNKI）以“用戶研究”和“設(shè)計(jì)”為主題搜索條件，文獻(xiàn)來源確定為“北大核心”“CSSCI”或“CSCD”學(xué)術(shù)期刊，時(shí)間限定為CNKI可實(shí)現(xiàn)最大范圍，搜索共得2 988條結(jié)果，剔除會議摘要、書評、簡報(bào)等，實(shí)得有效文獻(xiàn)2 923條。國外，對Web of Science（以下簡稱WOS）以TS=（design）和TS=（user research）為搜索條件，文獻(xiàn)來源確定“Web of Science Core Collection”核心合集，包含了科學(xué)引文索引（SCI），社會科學(xué)引文索引（SSCI），藝術(shù)與人文科學(xué)索引（A&HCI）3個(gè)庫，無時(shí)間限制搜索共得文獻(xiàn)31 850條，剔除簡報(bào)、會議摘要、軟件評論、書籍評論、書籍章節(jié)、社論材料等，實(shí)際檢索31 301條有效文獻(xiàn)。

2 關(guān)鍵詞維度的設(shè)計(jì)學(xué)用戶研究態(tài)勢

2.1 用戶研究多學(xué)科分布現(xiàn)狀

從可查閱的文獻(xiàn)范圍來看，國內(nèi)CNKI收錄最早的用戶研究文獻(xiàn)出現(xiàn)在1984年，丁自改[7]從情報(bào)行為上詳細(xì)論述了用戶研究的方法，在2004年后文獻(xiàn)數(shù)量有顯著增長，學(xué)科分布上排在前3位的分別是計(jì)算機(jī)技術(shù)與計(jì)算機(jī)應(yīng)用（占比24.03%）、圖書情報(bào)與數(shù)字圖書館（占比15.25%）、工業(yè)通用技術(shù)與設(shè)備（占比9.24%），其他前10學(xué)科見表1。值得注意的是國內(nèi)研究集中在工學(xué)與管理學(xué)領(lǐng)域，其中1999年前都是管理學(xué)尤其是圖情領(lǐng)域的文章，用戶研究作為關(guān)鍵詞的設(shè)計(jì)學(xué)相關(guān)文獻(xiàn)出現(xiàn)在2006年。姜葳[12]在其學(xué)位論文里對圖形界面的用戶生理、心理特征進(jìn)行了研究，隨后幾年武漢理工、湖南大學(xué)、江南大學(xué)、廣東工業(yè)大學(xué)設(shè)計(jì)學(xué)的發(fā)文貢獻(xiàn)較大，學(xué)者胡飛、譚浩、辛向陽等發(fā)文較多。由此可見用戶研究是典型的交叉研究領(lǐng)域，管理學(xué)研究較早，設(shè)計(jì)學(xué)相關(guān)研究出現(xiàn)在2006年前后，但發(fā)展勢頭很強(qiáng)。在國外WOS收錄最早的用戶研究文獻(xiàn)出現(xiàn)于1962年，F(xiàn)rancis[8]在Nature上發(fā)表了關(guān)于圖書館用戶的創(chuàng)新研究方法在科學(xué)與發(fā)明方面的應(yīng)用。與設(shè)計(jì)學(xué)相關(guān)的研究最早出現(xiàn)在1985年，Knut[13]在關(guān)于產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計(jì)方面提出了用戶研究的概念。研究領(lǐng)域分布上排在前3位的分別是計(jì)算機(jī)科學(xué)（Computer Science）占比29.51%、人類工效學(xué)（Ergonomics）占比21.94%、信息與圖書館學(xué)（Information Science Library Science）占比10.30%。前3的學(xué)科分布基本與國內(nèi)一致，與國內(nèi)不同的是，國外領(lǐng)域前10的還包含了醫(yī)療保健科學(xué)與服務(wù)（Health Care Sciences Services）、心理學(xué)（Psycho-logy）、公共環(huán)境職業(yè)健康（Public Environmental Occupational Health）、環(huán)境生態(tài)學(xué)（Environmental Sciences Ecology）、醫(yī)學(xué)信息學(xué)（Medical Infor-matics），這表明用戶研究在國外交叉了醫(yī)學(xué)、心理學(xué)、環(huán)境學(xué)等自然學(xué)科，見表1。

2.2 設(shè)計(jì)相關(guān)用戶研究熱點(diǎn)、重點(diǎn)與趨勢

共詞分析法是通過統(tǒng)計(jì)文獻(xiàn)集中詞匯對或名詞短語的共現(xiàn)情況，來反映關(guān)鍵詞之間的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度，進(jìn)而確定這些詞所代表的學(xué)科或領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)、組成與范式[14]。對搜索到的CNKI和WOS文獻(xiàn)進(jìn)行關(guān)鍵詞計(jì)量與共詞分析，得到設(shè)計(jì)相關(guān)用戶研究關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，通過關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合詞頻、中介中心性、關(guān)鍵詞突顯排序就可以分析出設(shè)計(jì)相關(guān)用戶研究重點(diǎn)、熱點(diǎn)和發(fā)展趨勢。

表1 用戶研究領(lǐng)域前10對比

Tab.1 Comparison of top 10 in user research fields

2.2.1 研究熱點(diǎn)與重點(diǎn)

在關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)半徑越大代表關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻率就越高，代表了研究熱點(diǎn)[7]。從CNKI關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)（見圖1）中可以看出，用戶體驗(yàn)、用戶需求、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、交互設(shè)計(jì)和KANO模型等節(jié)點(diǎn)半徑較大，是國內(nèi)研究熱點(diǎn)；國內(nèi)位于前10頻次的關(guān)鍵詞（見表2）中研究對象4個(gè)：用戶體驗(yàn)、用戶需求、用戶行為、情感體驗(yàn)，研究方法1個(gè)：KANO模型，應(yīng)用領(lǐng)域4個(gè)：產(chǎn)品設(shè)計(jì)、交互設(shè)計(jì)、界面設(shè)計(jì)和體驗(yàn)設(shè)計(jì)。從WOS關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)（見圖2）中可以看出，Experience（體驗(yàn)）、Model（模型）、Technology（技術(shù)）、User Experience（用戶體驗(yàn)）和Impact（影響）等節(jié)點(diǎn)半徑較大，是國外研究熱點(diǎn)；國外位于前10頻次的關(guān)鍵詞中研究對象6個(gè)：Experience（體驗(yàn)）、User Experience（用戶體驗(yàn)）、Impact（影響）、Usability（可用性）、Perception（感知）、Behavior（行為），研究方法1個(gè)：Model（模型），應(yīng)用范疇3個(gè)：Technology（技術(shù)）、System（系統(tǒng)）、Information（信息）。

圖1 CNKI關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)

圖片來源：CiteSpace軟件生成

表2 關(guān)鍵詞詞頻前10對比

Tab.2 Keywords word frequency top 10

關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)分支越多代表該節(jié)點(diǎn)與其他關(guān)鍵詞聯(lián)系越強(qiáng)，中介中心性就越強(qiáng)，凸顯出節(jié)點(diǎn)在結(jié)構(gòu)中的重要程度[7]。從CNKI關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)（見圖1）中可以看出，可用性、用戶參與、結(jié)構(gòu)方程模型、手機(jī)圖書館、數(shù)字圖書館等節(jié)點(diǎn)分支較多，是國內(nèi)研究重點(diǎn)；國內(nèi)中介中心性前10的關(guān)鍵詞（見表3）中屬于研究對象有2個(gè)：可用性、用戶參與，研究方法有4個(gè)：結(jié)構(gòu)方程模型、技術(shù)接受模型、用戶畫像、大數(shù)據(jù)，應(yīng)用范疇有4個(gè)：手機(jī)圖書館、數(shù)字圖書館、移動(dòng)圖書館、界面設(shè)計(jì)。從WOS關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)（見圖2）中可以看出，Performance（績效）、Knowledge（知識）、Reliability（可靠性）、Behavior（行為）和Usability（可用性）等節(jié)點(diǎn)分支較多，是國外的研究重點(diǎn)；國外中介中心性前10的關(guān)鍵詞（見表4）中研究對象有7個(gè)：Performance（績效）、Reliability（可靠性）、Behavior（行為）、Issue（學(xué)術(shù)問題）、Usability（可用性）、Validation（驗(yàn)證）、Determinant（決定因素），應(yīng)用范疇有3個(gè)：Knowledge（知識）、Technology（技術(shù)）、Communication（通訊）。結(jié)合以上數(shù)據(jù)可知，在研究熱點(diǎn)方面，國內(nèi)外設(shè)計(jì)相關(guān)用戶研究熱點(diǎn)均與用戶體驗(yàn)高度相關(guān)，熱點(diǎn)應(yīng)用范疇國內(nèi)是偏向于專業(yè)或行業(yè)的，國外是偏向于設(shè)計(jì)整體的。研究重點(diǎn)方面，“可用性”雖然不是研究熱點(diǎn)，但一直是設(shè)計(jì)相關(guān)用戶研究的重點(diǎn)；國內(nèi)應(yīng)用重點(diǎn)更集中在圖書館領(lǐng)域，國外研究應(yīng)用重點(diǎn)更側(cè)重于設(shè)計(jì)過程的效果評價(jià)，這與國內(nèi)有較大差異。

表3 關(guān)鍵詞中心性前10對比

Tab.3 Keywords Centrality top 10

圖2 WOS關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)

（圖片來源：CiteSpace軟件生成）

2.2.2 研究趨勢

文獻(xiàn)計(jì)量中的關(guān)鍵詞突現(xiàn)是指在一定時(shí)期內(nèi)，關(guān)鍵詞發(fā)生巨大變化，可表現(xiàn)某一研究領(lǐng)域的衰落或崛起[7]。從關(guān)鍵詞突顯數(shù)據(jù)來看（見表4），國內(nèi)研究較早的主題是用戶界面、產(chǎn)品特征、信息搜索、KANO模型等；研究持續(xù)時(shí)間較長的主題是用戶界面、KANO模型；突顯較晚的主題是服務(wù)設(shè)計(jì)、APP、社交媒體、扎根理論、人工智能等。國外研究較早的主題是Information System（信息系統(tǒng)）；研究持續(xù)時(shí)間最長的主題是Information System（信息系統(tǒng)）、User Interface（用戶界面）、User Experience（用戶體驗(yàn)）；突顯較晚的主題是Sustainability（可持續(xù)）、Health（健康）、Social Media（社交媒體）、Machine Learning（機(jī)器學(xué)習(xí)）、Big Data（大數(shù)據(jù)）、Internet Of Thing（物聯(lián)網(wǎng)）、Deep Learning（深度學(xué)習(xí)）等。結(jié)合以上數(shù)據(jù)可知，設(shè)計(jì)用戶研究最早來源于計(jì)算機(jī)科學(xué)，用戶界面是早期主要研究方向。在研究方法演進(jìn)上，扎根理論的突現(xiàn)代表除了以往的KANO模型、結(jié)構(gòu)方程模型、技術(shù)接受模型等量化研究外，社會學(xué)質(zhì)性的研究方法也是當(dāng)今的趨勢。技術(shù)創(chuàng)新方面，大數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)主題的突現(xiàn)代表了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、人工智能等最新的技術(shù)手段逐漸被用戶研究所接受，國外技術(shù)創(chuàng)新知識更加具體，如機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）和深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）都具體到了算法，而國內(nèi)出現(xiàn)的是人工智能大概念。在應(yīng)用領(lǐng)域趨勢方面，國內(nèi)APP、服務(wù)設(shè)計(jì)是目前應(yīng)用比較廣的領(lǐng)域，國外Sustainability（可持續(xù)）、Health（健康）、Internet Of Thing（物聯(lián)網(wǎng)）、User–Centered Design（用戶為中心的設(shè)計(jì)）應(yīng)用比較廣泛，這也印證了設(shè)計(jì)學(xué)用戶研究在國內(nèi)和國外應(yīng)用領(lǐng)域的維度是有所區(qū)別的。

表4 關(guān)鍵詞突顯

Tab.4 Keyword highlighting

2.3 關(guān)鍵詞維度的設(shè)計(jì)學(xué)用戶研究討論

對用戶研究學(xué)科分布、關(guān)鍵詞共現(xiàn)、突現(xiàn)，可歸納出關(guān)鍵詞維度的用戶研究知識結(jié)構(gòu)，見圖3。從用戶研究的多學(xué)科現(xiàn)狀分析可以看出，與設(shè)計(jì)相關(guān)的用戶研究知識主要來源于計(jì)算機(jī)科學(xué)、圖書情報(bào)學(xué)、工效學(xué)、心理學(xué)等學(xué)科；研究熱點(diǎn)方面，用戶研究要注重對用戶的測試和評估等統(tǒng)計(jì)、量化知識，如用戶體驗(yàn)、KANO模型、用戶需求、用戶行為、情感體驗(yàn)；研究重點(diǎn)方面，集中在產(chǎn)品的可用性、用戶畫像、結(jié)構(gòu)方程模型、技術(shù)接受模型，其中結(jié)構(gòu)方程、技術(shù)接受模型作為經(jīng)典的科學(xué)研究模型設(shè)計(jì)學(xué)也適用；研究趨勢方面，要借助當(dāng)今最新技術(shù)來交叉，如基于社交媒體數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的用戶畫像、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度計(jì)算等人工智能技術(shù)。在研究應(yīng)用領(lǐng)域方面，國內(nèi)更加聚焦于用戶研究的行業(yè)，如產(chǎn)品設(shè)計(jì)、用戶界面、移動(dòng)圖書館、交互設(shè)計(jì)，而國外則多聚焦于用戶研究的問題（Issue），如可用性、信度、績效等。

圖3 用戶研究態(tài)勢-知識結(jié)構(gòu)

3 文獻(xiàn)維度的設(shè)計(jì)學(xué)用戶研究知識重構(gòu)

共被引分析（Co–Citation Analysis）是指兩篇文獻(xiàn)共同出現(xiàn)在第三篇施引文獻(xiàn)目錄中，則這兩篇文獻(xiàn)形成共被引關(guān)系[15]。高共被引文獻(xiàn)被認(rèn)為是某領(lǐng)域的研究基礎(chǔ)[16]，是知識元的重要來源。知識元是將傳統(tǒng)載體上的知識分解為知識單元，通過對知識單元進(jìn)行有效組織和集成、可揭示知識內(nèi)涵，為知識體系構(gòu)建提供切入點(diǎn)[17]。對高共被引文獻(xiàn)進(jìn)行知識碎片的文本挖掘，并對其知識元編碼，可近覷用戶研究的知識關(guān)系和權(quán)重。

3.1 國內(nèi)外高共被引文獻(xiàn)知識碎片梳理

通過對上文文獻(xiàn)計(jì)量所得的CNKI和WOS 34 224篇文獻(xiàn)進(jìn)行共被引聚類，剔除無關(guān)文獻(xiàn)，并按照重復(fù)知識點(diǎn)留取共被引數(shù)更高者篩選原則，對WOS和CNKI高引頻次前20的重點(diǎn)文獻(xiàn)進(jìn)行全文知識碎化和文本挖掘，對其在學(xué)科、領(lǐng)域、文獻(xiàn)知識碎片進(jìn)行梳理，見表5—6。從高被引文獻(xiàn)的學(xué)科和研究領(lǐng)域上發(fā)現(xiàn)，與設(shè)計(jì)相關(guān)用戶研究知識在自然、社會、人文科學(xué)上均有分布，學(xué)科大類包含了管理學(xué)、心理學(xué)、工學(xué)和理學(xué)，管理學(xué)分布在工業(yè)管理、信息管理和工商管理領(lǐng)域；心理學(xué)分布在應(yīng)用心理和認(rèn)知心理學(xué)領(lǐng)域；工學(xué)分布在計(jì)算機(jī)科學(xué)與工業(yè)工程領(lǐng)域；理學(xué)主要分布在數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域；另外在人文社會科學(xué)的經(jīng)濟(jì)學(xué)、傳播學(xué)、藝術(shù)學(xué)領(lǐng)域也有分布，這也從文獻(xiàn)維度印證了用戶研究的交叉屬性。國內(nèi)，情感化設(shè)計(jì)的三個(gè)層次（本能、行為、反思）、結(jié)構(gòu)方程模型、感知有用性、感知易用性、回歸分析、卡方檢驗(yàn)、設(shè)計(jì)心理學(xué)研究方法等知識共被引頻率較高。國外，知識碎片主要集中在結(jié)構(gòu)方程模型（Structural Equation Modeling）、探索性因子分析（Exploratory Factor Analysis）、多元回歸分析（MultipleRegression Analysis）、多元方差分析（MANOVA）、聯(lián)合分析（ConjointAnalysis）、聚類分析（ClusterAnalysis）、技術(shù)接受模型（TAM）、感知有用性（PU）、感知易用性（PEOU）等，根據(jù)高共被引文獻(xiàn)知識碎片可以發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)高共被引文獻(xiàn)呈現(xiàn)的領(lǐng)域較廣闊，而國外研究視角相對更窄，但知識深度較深。

表5 CNKI高共被引文獻(xiàn)文本分析

Tab.5 Text analysis of high Co-Citation Analysis (CNKI)

表6 WOS高共被引文獻(xiàn)文本分析

Tab.6 Text analysis of high Co-Citation Analysis (WOS)

續(xù)表6

3.2 基于文獻(xiàn)知識元的用戶研究知識體系編碼

知識體系包括知識的構(gòu)成、知識的層次關(guān)系、知識元之間的前后依賴關(guān)系，知識元為知識體系構(gòu)建提供了微觀知識基礎(chǔ)[58-59]，在分析高被引文獻(xiàn)全文文本后，對提取到的用戶研究知識碎片進(jìn)行知識元編碼，并使用?；鶊D（Sankey Diagram）來體現(xiàn)數(shù)據(jù)流的關(guān)系和權(quán)重。首先，使用開放性編碼原則，將收集的文獻(xiàn)知識碎化為不同概念的知識元；其次，使用關(guān)聯(lián)編碼原則，將知識元賦予其學(xué)科范疇、類型范疇和設(shè)計(jì)流程范疇；最后，使用選擇性編碼原則，將學(xué)科范疇、知識元、類型范疇、設(shè)計(jì)流程范疇整體可視化，厘清它們之間多重歸屬和上下游關(guān)系，以系統(tǒng)展示設(shè)計(jì)學(xué)用戶研究知識體系。

3.2.1 設(shè)計(jì)學(xué)用戶研究的學(xué)科范疇知識元編碼

將文本分析的知識碎片進(jìn)行匯總、去重共得到75個(gè)用戶研究知識元?？紤]有些知識元本身就有交叉學(xué)屬性，按照完全開放原則，共歸納到8個(gè)學(xué)科范疇，其中屬于心理學(xué)的知識元最多，產(chǎn)生28條連線，其次是計(jì)算機(jī)科學(xué)14條、統(tǒng)計(jì)學(xué)12條、管理學(xué)13條、設(shè)計(jì)學(xué)12條、經(jīng)濟(jì)學(xué)7條、傳播學(xué)5條、工業(yè)

工程4條，見圖4。在心理方面，馬斯洛需求層次理論、諾曼的情感化設(shè)計(jì)理論共被引量最高，馬斯洛需求層次理論是管理心理學(xué)中五大理論支柱之一；諾曼的情感設(shè)計(jì)理論基于本能、行為和反思3個(gè)設(shè)計(jì)維度，闡述了情感在設(shè)計(jì)中的重要地位和作用。在統(tǒng)計(jì)學(xué)方面，卡方檢驗(yàn)、回歸分析和方差分析都是用于用戶研究定量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的方法。管理學(xué)中的結(jié)構(gòu)方程模型解決了很多心理、教育、社會難以直接準(zhǔn)確測量的難題；技術(shù)接受模型是在運(yùn)用理性行為理論研究用戶對信息系統(tǒng)的接受時(shí)提出的一個(gè)重要理論，這兩種模型作為經(jīng)典的科學(xué)研究方法被各學(xué)科所使用。設(shè)計(jì)科學(xué)中的用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)五要素將產(chǎn)品和信息設(shè)計(jì)分為五個(gè)層次（戰(zhàn)略層、范圍層、結(jié)構(gòu)層、框架層和表現(xiàn)層）；情境分析、卡片分析、焦點(diǎn)小組等設(shè)計(jì)方法一直被產(chǎn)品設(shè)計(jì)、用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)所使用。傳播的創(chuàng)新擴(kuò)散理論是傳播效果研究的經(jīng)典理論，是通過媒體說服人們接受新產(chǎn)品的理論，關(guān)注大眾傳播對社會和文化的影響。經(jīng)濟(jì)學(xué)中價(jià)值四象限解決用戶具體問題帶來的價(jià)值，背后的邏輯支撐是業(yè)務(wù)和場景；服務(wù)利益相關(guān)者、顧客旅程圖在服務(wù)設(shè)計(jì)領(lǐng)域是非常成熟的研究工具。工業(yè)工程的感性意向、顯性隱性設(shè)計(jì)要素，是近幾年在工業(yè)設(shè)計(jì)領(lǐng)域?qū)Ξa(chǎn)品造型和用戶需求的科學(xué)設(shè)計(jì)方法。在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，用戶畫像是勾勒目標(biāo)用戶輪廓、聯(lián)系用戶需求和設(shè)計(jì)方向的有效工具，由軟件工程師阿蘭·庫珀（Alan Cooper）最早提出，目前影響到了設(shè)計(jì)、經(jīng)濟(jì)、管理等領(lǐng)域；當(dāng)今計(jì)算機(jī)科學(xué)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、人工智能又深刻地影響著設(shè)計(jì)學(xué)用戶研究全過程。

圖4 學(xué)科–知識元?；鶊D

3.2.2 用戶研究的類型范疇知識元編碼

將75個(gè)知識元依據(jù)設(shè)計(jì)研究特點(diǎn)，對其種、類、屬關(guān)系編碼，同樣考慮有些知識元本身就有交叉類型，按照完全開放原則歸納出“基礎(chǔ)理論”“模型與范式”“方法與工具”和“統(tǒng)計(jì)與分析”4個(gè)設(shè)計(jì)學(xué)用戶研究知識類型。對知識元和知識類型梳理中，基礎(chǔ)理論最少，產(chǎn)生7條連接線，模型與范式產(chǎn)生32條連接線，方法與工具最多，產(chǎn)生了45條連接線，統(tǒng)計(jì)與分析產(chǎn)生了17條連接線，見圖5。基礎(chǔ)理論方面，日常設(shè)計(jì)原則作為設(shè)計(jì)學(xué)經(jīng)典理論共被引量最高；作為心理學(xué)理論，馬斯洛的需求理論、心流理論對設(shè)計(jì)用戶的研究也非常重要。模型與范式方面，結(jié)構(gòu)方程模型、技術(shù)接受模型給設(shè)計(jì)學(xué)用戶研究提供了科學(xué)的量化研究范式；心智模型、認(rèn)知風(fēng)格、人的信息加工模型作為對用戶心理、行為研究的經(jīng)典模型可規(guī)范設(shè)計(jì)學(xué)用戶研究過程；而用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)五要素、可用性評估、利益相關(guān)者、旅程地圖是以用戶為中心設(shè)計(jì)的重要研究范式。方法與工具方面，大量地聚集了多學(xué)科用戶研究的具體方法和工具，這些可作為設(shè)計(jì)科學(xué)的研究方法，也可作為設(shè)計(jì)實(shí)踐的設(shè)計(jì)方法，如常用的問卷、觀察、實(shí)驗(yàn)、投射、量表、因子分析等既可以是學(xué)術(shù)研究方法，也可以是設(shè)計(jì)方法，另外感性意向、用戶畫像、故事版、焦點(diǎn)小組、卡片分析、解讀會等都是被很多設(shè)計(jì)領(lǐng)域長久使用的設(shè)計(jì)方法，還有機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、信息標(biāo)簽建模、信息可視化等計(jì)算機(jī)科學(xué)的方法越來越被設(shè)計(jì)領(lǐng)域接受和使用。

圖5 知識元–知識類型?；鶊D

圖片來源：作者自繪

3.2.3 用戶研究的設(shè)計(jì)流程范疇知識元編碼

以用戶為中心的設(shè)計(jì)按照英國設(shè)計(jì)協(xié)會（2005年）提出的雙鉆模型劃分為“發(fā)現(xiàn)、定義、發(fā)展、交付”4個(gè)過程[60-61]，在4個(gè)過程中用戶研究一直存在。為了更加清晰地對設(shè)計(jì)過程中用戶研究知識進(jìn)行梳理，對高共被引文獻(xiàn)75個(gè)知識元編碼，同樣考慮有些知識元本身的多重屬性，按照完全開放原則分別對應(yīng)得到“用戶調(diào)查”“用戶需求”“用戶測試”和“用戶評估”4個(gè)用戶研究過程，其中“發(fā)現(xiàn)—用戶調(diào)查”26條連線，“定義—用戶需求”“發(fā)展—用戶測試”和“交付—用戶評估”相同，各40條連線，見圖6。用戶調(diào)查主要解決在設(shè)計(jì)過程中發(fā)現(xiàn)用戶問題，這個(gè)階段，使用了一些如觀察、訪談、半結(jié)構(gòu)化問卷等定性研究方法與工具。用戶需求是在“用戶調(diào)查”發(fā)現(xiàn)問題的基礎(chǔ)上定義問題，與“用戶調(diào)查”不同的是，此階段的定義問題主要是剖析問題的實(shí)質(zhì)原因，是在基礎(chǔ)理論下，運(yùn)用心智模型、人的信息加工模型、認(rèn)知方式等研究范式對用戶需求的定義，會有第一階段的心理、行為的普適性調(diào)查方法，也有人工智能、大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)新技術(shù)、方法的參與，最終得到的是用戶畫像、用戶旅程圖、同理心地圖等。用戶測量是發(fā)生在定義了問題后的原型設(shè)計(jì)過程中，本階段方法與工具很關(guān)鍵，有兩大類方法，一類是設(shè)計(jì)方法，是對定義問題的創(chuàng)意、思維解決；另一類是對設(shè)計(jì)原型的用戶測試，如故事版、焦點(diǎn)小組、親和圖、卡片分析等。用戶評估階段主要解決設(shè)計(jì)的交付和產(chǎn)品的迭代，其方法基本上和用戶測試階段類似，使用了心理學(xué)、管理學(xué)的方法，以及量化的統(tǒng)計(jì)與分析工具。

圖6 知識元–設(shè)計(jì)流程?；鶊D

3.3 設(shè)計(jì)學(xué)用戶研究知識關(guān)系與權(quán)重可視化

綜合學(xué)科—知識元—類型—流程的分析，在設(shè)計(jì)相關(guān)的用戶研究學(xué)科對比中，心理學(xué)的?；芰孔疃啵睦韺W(xué)的理論、模型、方法、統(tǒng)計(jì)等對設(shè)計(jì)學(xué)用戶研究非常重要，同時(shí)也貫穿了知識類型、設(shè)計(jì)流程的各個(gè)環(huán)節(jié)。在知識類型方面，模型與范式、方法與工具接收到的知識元?；芰孔疃啵f明設(shè)計(jì)學(xué)用戶研究在理論研究和應(yīng)用研究方面都很活躍。在設(shè)計(jì)流程階段，用戶研究接收了很多“方法與工具”?；芰?，“基礎(chǔ)理論”“模型與范式”更多是在“發(fā)現(xiàn)”和“定義”階段，更多的是心理學(xué)理論與模型。“統(tǒng)計(jì)與分析”多發(fā)生在“發(fā)展”和“交付”階段，對用戶測量和評估提供了大量的統(tǒng)計(jì)學(xué)的知識元，見圖7。

圖7 學(xué)科–知識元–知識結(jié)構(gòu)–設(shè)計(jì)流程?；鶊D

3.4 設(shè)計(jì)學(xué)用戶研究知識構(gòu)建討論

在研究態(tài)勢上，可以看出與設(shè)計(jì)相關(guān)的用戶研究是典型的跨學(xué)科研究，這也符合設(shè)計(jì)學(xué)的交叉屬性；從關(guān)鍵詞詞頻和聚類來看，用戶研究不僅要體現(xiàn)基本理論的傳授，更要注重產(chǎn)品、服務(wù)、系統(tǒng)出現(xiàn)后對用戶績效的關(guān)注，要加強(qiáng)用戶評價(jià)、用戶研究信度、效度的相關(guān)知識。在文獻(xiàn)維度上，設(shè)計(jì)學(xué)用戶研究可以分為“基礎(chǔ)理論”“模式與范式”“方法與工具”和“統(tǒng)計(jì)與分析”的知識結(jié)構(gòu)，“基礎(chǔ)理論”更多的是一些宏觀或中觀的設(shè)計(jì)學(xué)本體理論，針對“以人為中心的設(shè)計(jì)”兼可演繹；在模型與范式和方法與工具上出現(xiàn)了較多跨學(xué)科的知識元，如“結(jié)構(gòu)方程模型”“技術(shù)接受模型”“李克特量表”“扎根理論”等，自然科學(xué)和社會科學(xué)的范式與方法近幾年逐漸被設(shè)計(jì)研究所使用；在對用戶資料、數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)與分析上，運(yùn)用了“方差檢驗(yàn)”“回歸分析”等客觀的統(tǒng)計(jì)方法，絕大多數(shù)都是定量的研究工具，這表明設(shè)計(jì)學(xué)用戶研究更多是實(shí)證研究，描述性的研究成果較為罕見。另外在研究趨勢上要關(guān)注創(chuàng)新技術(shù)的整合，如社交媒體獲取用戶行為數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)用戶畫像、網(wǎng)絡(luò)爬蟲、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能算法新技術(shù)的用戶研究工具。

4 結(jié)語

設(shè)計(jì)學(xué)用戶研究知識體系重構(gòu)的復(fù)雜性取決于以問題為導(dǎo)向的設(shè)計(jì)正在逐步替代以學(xué)科為導(dǎo)向的設(shè)計(jì)，單一學(xué)科知識無法解決設(shè)計(jì)的復(fù)雜問題，設(shè)計(jì)學(xué)用戶研究知識具有模糊的學(xué)科邊界和交叉的學(xué)科屬性，尤其是心理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、管理學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)的交叉是用戶研究的知識基礎(chǔ)；在應(yīng)用領(lǐng)域上，按照設(shè)計(jì)類型的3種維度[62]，多學(xué)科構(gòu)建的用戶研究不僅適用于產(chǎn)品設(shè)計(jì)、工業(yè)設(shè)計(jì)等基于行業(yè)或職業(yè)的設(shè)計(jì)專業(yè)分類，還應(yīng)當(dāng)多提倡應(yīng)用于如用戶體驗(yàn)、服務(wù)設(shè)計(jì)、系統(tǒng)設(shè)計(jì)等基于方法的設(shè)計(jì)分類和如用戶為中心的設(shè)計(jì)、包容性設(shè)計(jì)、可持續(xù)設(shè)計(jì)等基于價(jià)值觀的應(yīng)用方向。另外，從交叉學(xué)科視角，對模糊、交叉、碎片的知識進(jìn)行設(shè)計(jì)學(xué)系統(tǒng)性構(gòu)建，客觀的科學(xué)計(jì)量可開闊系統(tǒng)構(gòu)建的視野，主觀選擇性聚類可以提取更加具體的知識要點(diǎn)，定性、定量的挖掘過程是交叉學(xué)科知識體系構(gòu)建有效的路徑；交叉學(xué)科中各學(xué)科知識是不斷演進(jìn)的，系統(tǒng)性構(gòu)建不應(yīng)約束在具體知識碎片的確立，而是知識類型和研究流程框架，新技術(shù)、新知識的出現(xiàn)亦可及時(shí)歸納于系統(tǒng)之中。

本文未能將設(shè)計(jì)學(xué)用戶研究多學(xué)科知識元全部闡述，對于科學(xué)計(jì)量范圍的選定、高共被引文獻(xiàn)的編碼，雖能“窺見”部分用戶研究的知識“身影”，但“難覓”多學(xué)科用戶研究“全貌”，有“管窺蠡測”之憾。以期為設(shè)計(jì)學(xué)用戶研究知識體系構(gòu)建提供些許參考，并對交叉學(xué)科視域下設(shè)計(jì)研究提供一些方法上的借鑒。

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A Systematic Review of Multidisciplinary Knowledge for User Research in Design Science

HAN Hai-yan1,2,3, FANG Xing1

(1. Wuhan University of Technology, Wuhan 430070, China; 2. Inner Mongolia Normal University, Hohhot 010020, China; 3. Design and Social Innovation Key Research Base of Humanities and Social Sciences in Inner Mongolia Universities, Hohhot 010020, China)

The paper aims to sort out the design science user research dynamics, mine its knowledge base and structure, and clarify its research process and application scope. Using scientometrics methods, keywords in the current design-related user research literature are clustered, research hotspots, highlights, and development trends are sorted out; Through text analysis, the high co-cited literature is coded for user research, and the knowledge base is extracted, and the subject attributes, knowledge types and research processes are summarized. User research in design science can be summarized in the knowledge structure of "basic theory, model paradigm, tools and methods, statistical analysis" and the research process of "discovery-user survey, definition-user measurement, development-user testing, delivery-user evaluation". User research is a typical interdisciplinary research, and the knowledge of a single discipline cannot solve the complex design problems, so user research in design science has fuzzy disciplinary boundaries and interdisciplinary attributes; The user research in design science should break the current situation that it is only applicable to the micro design profession, and should be applied to the solution of macro design problems based on methods and values.

user research; design knowledge system; knowledge mapping; systematic review

TB472

A 文章編號：1001-3563(2022)18-0216-16

10.19554/j.cnki.1001-3563.2022.18.026

國家社科基金藝術(shù)學(xué)項(xiàng)目“包容民族地區(qū)跨文化用戶的信息交互設(shè)計(jì)研究”；內(nèi)蒙古科技計(jì)劃關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)項(xiàng)目（2021GG0184）；內(nèi)蒙古自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目（2021MS03019）；內(nèi)蒙古研究生教育教學(xué)改革項(xiàng)目（JGCG2000029）；內(nèi)蒙古師范大學(xué)基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)項(xiàng)目（2022JBTD014）

韓海燕（1981—），男，武漢理工大學(xué)設(shè)計(jì)學(xué)博士，內(nèi)蒙古師范大學(xué)副教授，主要研究方向?yàn)榭缥幕J(rèn)知與交互設(shè)計(jì)研究。

方興（1962—），男，博士，武漢理工大學(xué)教授，主要從事信息交互設(shè)計(jì)研究。

責(zé)任編輯：陳作