量化用户研究
这篇讲的是如何量化地理解用户——从《Quantifying the User Experience》一书中摘出的核心章节。文章开篇用Edward Tufte的一句调侃点出“用户”这个称呼的特殊性：只有计算机设计和贩毒行业会这样叫。它聚焦于前者，即那些使用软件、网站和设备来完成目标的人，并强调我们的核心兴趣在于“如何量化用户的行为”。 作者重点剖析了可用性测试，清晰区分了两种类型：以发现问题、驱动改进为目的的“形成性测试”，和以指标描述产品可用性水平的“总结性测试”。绝大多数测试属于后者，通常会收集完成率、错误、任务时间等数据。文章纠正了一个常见误区：样本量并非越大越好。它以1936年《文学文摘》著名的民调失败为例，说明样本的“代表性”远比“随机性”或“大小”更重要——一个从正确人群中选取的小样本，远胜于从错误人群中抽取的大样本。即便只有2-5个用户，也能通过分层取样等方法获得有统计意义的量化结论。 文章还梳理了数据收集方式，从传统实验室到远程主持与无主持测试的演进，并介绍了“完成率”（成功率）这一最基本的二进制指标。整体上，它为从业者提供了一套在资源有限下，依然能做出扎实数据驱动决策的实用框架。