你是好司机吗？——设计师如何运用数据获取真相
翻译：张佩文
原文：Matt Cooper-Wright
传感器、摄像头以及一些开放数据装置帮助我们比从前更加了解人们的行为。而这些重塑了设计以及创造的进程。
如果你请有车的伦敦人来评判自己的驾驶水平，十个人里有九个人会觉得自己开得很不错。但是当我们记录下人们开车的行为，就会看到完全不一样的情况。任何一个在城市里开过车的人都知道，驾驶水平高的司机远没有这么多。
那么，是哪儿出了问题？为什么人们经常高估自己的驾驶水平？作为一个设计师，我想知道的是：我应该根据他们自评的驾驶水平来设计产品，提供服务，还是根据他们真实的驾驶水平呢？
作为以用户为中心的设计师，我们总是通过数据找寻灵感。通过类似家庭访谈、网络调查以及当面采访等人类学研究方法，我们已经收集到了大量的数据。但是人们所说、所想、所做的，可能完全不同，甚至是自相矛盾的。这并不代表人们不诚实——事实上正相反，他们已经给出了最诚实的答案。
传统意义上的人类学研究方式并没有将定量和定性的方法结合在一起。现在可以使之成为可能。低廉的传感器、小型电脑以及开源数据库使得我们可以了解到客观世界，并且将它和人们主观的看法进行对比。这些行为数据像我们展现了人们真正的行为和他们所说的话有多么不同。
说的和做的不一样是人们的天性。以用户为中心的方法则意味着我们需要为这种天性来做设计。（我的同事Arianna McClain在她的文章中深入探讨了数据与设计的关系，她是一名设计师，在旧金山的IDEO工作。）
在进行一个全新的以设计驱动的，减轻城市司机的压力服务的设计过程中，我们发现了车主们自己的看法与事实的分歧。
研究过程中，我们用三个月时间记录了15个伦敦人的驾驶行为，比如说行驶轮子的角度，或者是刹车踩得有多重。我们发现在很多情况下，数据成了我们整个设计过程中非常必须的一个部分。这些围绕着人类的意识和行为产生的新数据要点，可以从以下三个方面对各个阶段的设计产生影响：从激励研究阶段，利用真实的、有细微差别的行为数据来改进设计，到证明原型的价值，以及为此建立商业策略。
数据是新灵感的来源。灵感激发出好设计。
在设计初始阶段，所有人都能够参考的数据集合可以帮助我们在一些以前没有观察过的地方发现新的机会。个人、研究机构以及政府都逐渐意识到开放数据的有效性，与此同时，更多的接口以及可视化工具的出现也让这些数据更容易理解。例如，和我们的新服务相关，近期数据表明在英国，汽车的平均行驶里程数在下降。这表明用户的开车旅行行为有所改变。
伦敦交通管理部门开放他们的交通数据是一个很明智的行为。类似CityMapper这样的敏捷公司通过这些数据，可以为用户开发更好的工具，这比伦敦交通管理部门自己里建立一系列的应用要好的多。
作为设计师，我们应当不仅会使用新的工具，还能明白如何直接处理数据，而不是依靠数据分析师来替我们处理数据。如果你能直接观察原始数据，那么你可能从一些被数据分析师丢掉的数据中找寻到灵感。当我们开始跟踪调查城市司机时，我们很快意识到我们需要建立一些可视化的工具来让整个设计团队都能看见这些数据。刚开始的时候，我们使用简单的柱形图以及饼状图来展现一段旅程中的刹车和加速。后来我们讲这些数据转移到了地图上，并且标注了天气以及交通状况。整个团队都能够获得并理解数据是一件非常重要的事情，因为不同的成员可以在数据中观察到不同的要点。
发现隐藏的行为模式
大量的行为数据可以显现很多隐藏行为模式，并带来新的洞察。例如，当我们将城市司机的驾驶数据都集合到一起的时候，我们会发现周三和周四在伦敦开车，是最危险的。
如果你定期在城市里开车，这点你可能已经知道了。事实上，在访谈的过程中，有个司机告诉我们：“我不知道为什么，但是人们在星期三的时候开车非常怪。”他已经察觉到了我们能够用数据来证明的观点。当这些隐藏的行为模式出现，我们可以量化出它们所代表的机遇。那些最有信心，给自己驾驶能力评价最高的司机，往往是驾驶习惯最差的。
数据不但揭示整体行为趋势，数据同样也揭示了细节上的行为。亚马逊曾近发现，页面的加载速度每延迟100毫秒，网页的转化率就少了1%。
当用户行为可以以毫秒数为量级来呈现时，对于设计师来说，就多了很多有趣的问题：当你的设计所需要的呈现时间比眨眼还短的时候，用户的感受是怎样的？谷歌和亚马逊在对现有产品进行升级迭代的时候，对速度非常重视。但是如果你在设计新产品的时候，就已经知道速度的重要性，那么出现的产品会有什么不同呢？除了这些过分自信的司机，研究结果揭示了还有一批紧张的司机。在夜晚开车会紧张这个宏观结果，是我们发现更多让人紧张的开车环境的关键。
简单来说，如果你在晚上开车的时候很紧张，那么你很可能在一部分其余的情况中开车，也容易紧张。如果你的研究结果已经确定了两类非常不同的人，那么你要怎样设计才能让这两类人都满意呢？
2. 评估人类行为的细微差别
用数据来平衡说、想、感受和做。
人类学已经为我们建立了一系列的工具，来帮助我们发现人们真实的想法和感受，而数据与之相辅相成，可以帮助我们了解人类行为的细微差别。这两者的结合是非常强大的。除了只是跟踪了解司机如何使用我们的样品，我们还从量化的网络调查中获取灵感。网络调查在五百个城市司机中进行，这样额外的调查手段让我们能够从一个更大的环境下来看待司机的行为。
连接研究点
将15个试点用户的详细用户行为和500个做网络调查的用户的调查结果相结合，我们的设计团队以及客户都从中获得信心，知道我们这样小范围对司机的调查是可以代表广大的城市司机的：从一段研究结果中可以直接举一反三。对于设计师来说，在产品完全做好前就知道用户对此的反馈，是一件新鲜的事情。
长期跟踪研究
设计新东西的挑战是如何建立一系列的证据来展示新设计的影响以及其潜力。
整个汽车项目的过程中，我们进行了75小时的用户访谈，为我们的样品收集了两千万的行驶数据点以及分析数据，并且从650名司机那儿获得了反馈。我们获得的所有证据指引我们设计出合适的解决方案。这是我最感兴趣的领域之一——在你设计新东西的过程中，通过长期记录用户行为，来观察他们的改变。而收集数据使之变成可能。
我们为城市司机们提供了一个app，他们可以通过app看我们所收集的数据。而他们连续两周每天都打开app则很好的向设计团队以及客户证明我们的确找到了一些他们关心的东西。更赞的是，记录数据可以立刻看到真实的用户行为，从而可以在设计的过程中进行快速迭代。
为司机们所开发的样品使用一周之后，我们会根据这一周的数据来改进产品，并且立即将新产品投入测试，来获取一周的数据。这个过程对于任何一个做过虚拟产品的人来说，都是非常熟悉的，而这样的快速迭代为设计师们提供新机遇。
看到用户不经常使用我们花很长时间设计的产品是一件令人沮丧的事情。但是发现用户不用我们设计的新产品比这更糟。
3. 建立商业案例
数据可以证明一个想法的价值，用户行为也是一样。
对于客户来说，一个好主意是不够的：用户需求和可行的商业模式挂钩。如果你收集了长期的证据并且用它来打造了你的设计，那么下一个步骤则是让这些数据直接和商业模式挂钩。样品所产生的原始行为数据对交互设计师和商业设计师来说，都是非常有用的。这些原始数据可以在你设计的过程中，就为你所设计的东西找到商业例子，并且评估新设计潜在的影响力。
我们很难去违背真实用户的反应与反馈。例如在我们的城市驾驶项目的最后，商业设计师们可以根据我们收集到的用户真实的驾驶行为，设计不同的收费模型。
以人为本的数据
最终，数据在设计进程中的作用是能让我们从一个新的角度更好的理解人类。很难想象，假如我无法像现在这样全面的了解用户的生活，要如何开展整个设计的过程。但是数据的作用远不止带来新的机遇和更好的观察。长期测量用户行为让设计师有能力来提升他们自身的潜力。
举一个例子：在项目的最后，我们针对那些对自己的驾驶技术过度自信的司机进行了重新调查。他们起初被自己的主观评判与客观事实间的差距震惊了，并且要求查看数据证据。看着他们查看自己的驾驶视频是一个轻率的时刻，而最后他们都决定要成为更好的司机。不久以后，监测数据表明他们的驾驶行为的确变得更好了。我们知道根据数据来进行设计可以帮助我们获得激励用户更好驾驶的关键。