数字图书馆用户体验综合研究机制*——以“中国科学院知识产权网”为例

徐源

数字图书馆用户体验综合研究机制*
——以“中国科学院知识产权网”为例

徐源

用户体验影响着数字图书馆信息服务的质量。文章提出将大众用户群体访问行为特征研究、集中用户群体验调查研究以及个体用户体验测试研究三方面相结合的综合研究机制。以“中国科学院知识产权网”为例，运用该研究机制进行用户体验的研究实践。

数字图书馆 用户体验 可用性 用户研究

0 引言

用户体验(User Experience，UE)一词最初由用户体验设计师唐纳德·诺曼(Donald.Norman)于上世纪90年代中期提出[1]。国际标准ISO 9241—210将用户体验定义为“人们对使用或期望使用的产品、系统或者服务的认知印象和回应”[2]。对数字图书馆而言，用户体验就是用户在使用数字图书馆产品与服务时产生的主观心理感受。良好的用户体验能帮助用户高效地获取信息，减少交互障碍，形成轻松愉悦的使用过程[3]。用户是数字图书馆信息服务质量评价的主体，所以相关的系统设计应该以用户为核心，关注用户的使用感受。只有着力加强对用户体验的研究，才能建立起满足用户信息需求、适应用户信息行为模式的优质信息服务平台。

目前数字图书馆用户体验的研究工作缺少统一规划，没有建立综合的研究机制，研究方法孤立，由此出现用户信息采集不完整、数据利用不充分等问题，从而导致研究结论片面，缺乏说服力，无法指导数字图书馆产品与服务的改善和优化。

1 数字图书馆用户体验综合研究机制

1.1 研究机制遵循的原则

用户体验研究是一门渗透到多领域、多学科的复杂研究工作，研究内容十分丰富，研究方法很多，相互间存在密切的联系。相关研究人员应根据研究工作的需要将它们有机地结合起来，通过建立综合研究机制来全面揭示用户的真实体验，从而对项目的优化工作提供科学的理论依据和方法指导。综合研究机制应该遵循定量研究与定性研究、共性研究与个性研究相结合的原则。

1.1.1 定量研究与定性研究相结合

在用户体验研究中，定量与定性两种研究方法缺一不可。如果研究人员仅使用定量研究的数据进行主观体验分析，很容易误导研究结论，因为定量数据只能反应某种现象，无法揭示产生该现象的深层次原因。例如，针对同一批数据会引发不同的解释。定性研究是通过对用户进行观察、访谈、测试来获得用户最直接的行为、想法和意见，进而对定量数据做出相应解释、预测。研究人员为避免定性研究结论泛化，应该充分利用定量研究加以验证。

图1 数字图书馆用户体验综合研究机制

1.1.2 共性研究与个性研究相结合

用户体验的基本概念体现出它具有主观性、个体差异性等特征。对一个界定明确的用户群体来讲，用户体验的共性是能够由良好设计实验来认识[4]。这就要求我们在研究中必须注重用户体验的共性与个性两方面，采用聚类用户群的方法将体验共性与个性有机地统一起来，将最广泛的目标用户群体的体验共性作为设计的根本依据，并针对特定用户群的特征和需求融入个性体验的设计，从而补充和丰富整体用户使用的主观感受。

在上述原则下，本文提出将大众用户群体访问行为特征研究、集中用户群体验调查研究以及个体用户的体验测试研究三方面相结合的综合研究机制。

1.2 研究机制的阐述

在对大众用户群体访问行为特征的研究环节中，研究人员通过WEB访问日志工具详尽地记录用户对站点的访问行为和过程，根据这些数据分析出用户属性特征、使用环境、使用习惯、使用偏好、注意力分布等信息，并筛选出对站点最为关注的一部分用户，也就是第二个环节提到的“集中用户”。对集中用户的行为研究是通过问卷调研的方式，获取用户反馈信息，发现用户体验问题，并将方向性的用户体验问题转化为个体用户体验测试脚本。在个体体验测试环节中，采集基于用户行为的客观数据与基于任务的主观评测数据，了解用户行为模式和思维模式，由此将研究中挖掘出的用户体验发现与用户体验问题层层深入地落实到站点的功能细节中。研究人员综合定性与定量的研究成果而提出优化建议。

1.2.1 大众用户群体访问行为特征研究

在数字图书馆的用户体验研究中，大众用户访问行为虽然不能直接地诠释出用户的真实体验，但大量的用户行为数据却能为整个用户研究工作打下坚实的基础，为用户行为特征分析提供重要参考。研究人员通过对用户行为特征的分析来细分用户群，分析出各类用户的访问目标、访问偏好以及兴趣趋向，为实现内容与信息的个性化推送、功能的个性化定制提供依据，促进数图产品目标向用户目标靠近；同时通过行为采集还有助于明确用户来源，聚焦集中用户群开展体验调查。

大众用户访问行为分析的具体内容包括访问量统计、访问路径分析、访问时间分析、访问频率分析、关键行为识别、用户端的环境识别等。研究人员通过用户访问量来统计分析用户访问的时间、地域以及数量；通过对用户访问路径、访问入口等数据的分析了解用户的行为模式；通过对用户访问频率分析来进行新老用户聚类，了解站点的用户粘度；通过对用户关键行为地识别与分析了解用户的使用目标；对用户应用环境(如操作系统、浏览器)的分析来帮助我们了解真实的用户环境；通过鼠标点击密度来进行用户的注意力分析，帮助优化界面的视觉结构，有效引导用户发现资源、利用资源。业内人士通常采用站点日志、cookie或第三方用户行为跟踪工具来采集用户行为数据，并使用描述性统计、均数差异检验、方差分析等方法来进行数据分析。

1.2.2 集中用户群的体验调查研究

集中用户群是以大众用户群体属性特征与行为特征为依据，根据不同的维度(如学科领域，使用经历，使用偏好)将用户进行聚合分类而产生的目标用户群体。这些用户拥有使用经验和使用需求，能为用户研究工作提供更多的效用信息。用户研究人员通常采用问卷调查的方法对集中用户进行研究，从采集到的信息中分析出站点存在的用户体验问题。这些问题具有宏观性、模糊性、方向性等特点。笔者建议以Jesse James Garrett提出的用户体验5层模型为理论依据[5]，将用户体验问题细分为用户目标、内容需求、交互设计、信息架构、界面视觉设计等5方面，为个体用户测试计划中的任务的设计、访谈设计提供目标和依据。与此同时研究人员还可以利用问卷调查的方式开展测试用户的招募与甄选。

1.2.3 个体用户体验测试研究

用户测试有利于对模糊的用户体验问题进行跟进，并展开细化研究，进而深入挖掘问题本质，是一种常用的定性的研究方法。科学的用户测试应建立在定量研究的基础之上，以此确定测试的着力点以及方向，做到有的放矢。测试中，研究人员提供给用户一系列与数字图书馆站点服务内容密切相关的操作场景和任务，采用录像记录法、现场观测法来捕捉用户在任务执行过程中产生的客观行为数据，并结合发声思维、用户访谈等方法收集用户的主观体验数据。综合分析用户产生特异性操作的原因，揭示站点存在的用户体验问题。

国际标准ISO-FDIS 9241-11中提出可用性测试的三个测量指标，即有效性、效率和满意度[6]。具体到数字图书馆站点的用户测试中，测量数据的类别应包括各项任务的完成率、出错率、使用帮助频率、对比专家使用的效率、任务消耗的平均时间等绩效数据(客观数据)和任务操作前的用户期待、任务操作后的用户评价等用户满意度数据(主观数据)。

用户研究人员综合模型中三方面的研究结论产出用户体验报告，报告应包括正面的用户体验发现与负面的用户体验问题，呈现正面的体验发现可以确保有效的体验设计在以后的迭代改进中不会被“背弃”，也为未来的设计提供启发。用户体验问题则将成为优化方案的重要依据，从而推动用户体验研究的成果积极地向系统优化方面转化。

2 案例研究

笔者和用户研究小组的其他成员一起以“中国科学院知识产权网”为案例进行用户体验研究。“中国科学院知识产权网”是中科院首个独立支撑从知识产权技术研发到转化实施全流程的信息服务平台[7]。整个研究工作从对大众用户群体特征和使用行为的研究入手，用户研究小组利用日志分析工具AWStats实施328天用户日志的数据采集，对用户访问量、回访率、用户粘性进行统计和分析。用户的客户端环境数据显示，67.97%的访问客户端分辩率尺寸不低于1024×768，站点可以满足多数用户完整浏览的需要；用户访问入口数据显示，58.9%用户访问入口来自谷歌，35.6%来自百度，来自自身网址的访问量少，建议加强网站的宣传力度；关键词数据显示，访问者在谷歌、百度进行检索的关键词集中为中国科学院知识产权网、知识产权、中国科学院、中科院等，用户研究小组建议在网页META部分加入一些扩展性关键词，例如“集成电路布图”、“专利”、“科技成果”等。最后，用户研究小组通过对用户来源IP数据的分析了解到，网站主要访问者来自科学院内部，从中整理出院内集中用户群，并建议站点依据这些单位的学科领域特色提供个性化服务。

在对“中国科学院知识产权网”用户访问热点的研究上，用户研究小组利用用户行为分析工具Crazy Egg对站点进行基于鼠标点击的用户行为数据进行采集，采集时间为89天。用户研究小组利用鼠标点击热力图进行用户偏好分析，同时通过鼠标点击高热区、低热区、盲区分析出的用户注意力分布情况，为网站界面优化提供依据。研究小组进行用户聚类比较，如：新/老用户的点击分布比较；不同国别的用户点击分布比较；不同浏览器类别下的用户点击分布比较；长时间使用与短时间使用的用户点击分布比较等等，从中分析他们的行为差异，提出若干体验问题和优化建议。

在对集中用户群的研究中，研究小组获取访问用户的IP地址整理出集中用户群的相关信息，以学科领域为维度将用户进行聚类展开用户体验度问卷测评。我们选择“问卷星”在线调查平台实施调查，调查对象主要包括中国科学院大连化学物理研究所、中国科学院电工研究所、中国科学院自动化研究所等9个研究所。调查平台共回收问卷191份，其中有效问卷为156份，自动生成一系列可视化图表。用户研究人员选取不同的数据源对数据进行交叉分析和分类分析，挖掘体验共性，并将问卷采集到的若干体验问题做结构化处理后，编辑为任务脚本、启发问答脚本融入到个体用户体验测试的规划中。

用户研究小组从集中用户群中甄选了6名典型用户参加“中国科学院知识产权网”的用户体验测试。采用美国TechSmith公司发布的MORAE系统作为测试工具。测试计划以问卷调查中发现的若干方向性的体验问题为指导，设计7项任务，覆盖“中国科学院知识产权网”的5大核心栏目块。测试任务中穿插引导人启发问答与用户执行任务前后的问卷调查。测试室被安排在环境相对开放、科研人员经常光顾而备感亲切的电子阅览室，而观察室位于一墙之隔的办公室。测试室安装MORAE Recorder录制用户体验测试影像，观察室安装MORAE Observer实时远程监控用户行为，测试完毕后，我们利用MORAE Manager进行数据的分析、统计，并制作演示报告。

用户研究小组将测试中收获的数据分为客观绩效数据、主观体验表达数据、满意度数据等三类加以利用，对于MORAE系统采集的客观绩效数据如时间、数量、比率等被直接用于绩效分析；将用户发声音思维和启发问答收集到的主观体验表达数据用于问题聚合分析；将测试任务前后的满意度问卷数据用于进行用户偏好与期望的分析。综合输出用户体验分析结果，重点对发现的用户体验问题的进行详细的结构化描述，内容包括问题现象描述、问题出现的范围、频率以及严重度、并针对问题逐项分析提出优化建议。此项用户研究工作为“中国科学院知识产权网”的全面改版提供重要的参考依据。

3 结语

用户体验研究已经成为数字图书馆建设的重要组成部分。用户会伴随着数字图书馆的迅速发展而逐渐成长，他们在接受新生事物和新兴交互方式的过程中不断积累使用经验、提出更高的体验需求，所以我们对用户体验的研究应该常态化地、科学地进行，才能更加快速、有效地提高数图产品的信息服务质量，打造核心竞争力。

[1]Nonvan DA， Draper SW．User centered system design： New perspective on human-computer interaction[M]．New Jersey：Hillsdale，1986．

[2]ISO 9241—210—2010，Human-centred design for interactive systems[S]．2010.

[3]孙丽，田才.基于用户体验的网站信息构建模型[J].情报科学，2010（6）：907-910.

[4]用户体验_百度百科[EB/OL].[2013-02-17].http：//baike.baidu.com/view/274884.htm.

[5]Jesse James Garrett.用户体验的要素：以用户为中心的Web设计[M].北京：机械工业出版社，2008.

[6]ISO／DIS 9241-l1，Guidance on Usability[S]，1997.

[7]中国科学院知识产权网建成开通[EB/OL].[2009-01-21].http：//www.cas.cn/xw/zyxw/ttxw/200901 /t20090121_2045274.shtml.

Comprehensive Research Mechanism of Digital Library User Experience——Taking the CASIP Project as an Example

XU Yuan

User Experience influences the quality of digital library services.In this paper，the author puts forward a comprehensive research mechanism on UE which has been applied to the project of CASIP.

digital library；user experience；usability；user research

格式 徐源.数字图书馆用户体验综合研究机制——以“中国科学院知识产权网”为例[J].图书馆论坛，2014（2）：69-73.

徐源（1979-），女，中国科学院国家科学图书馆成都分馆馆员。

2013-04-15

*本文系中国科学院国家科学图书馆青年人才领域前沿项目“数字图书馆环境下的以用户为中心的应用系统开发流程研究及实践” （项目编号：Y200071003） 研究成果之一