人物角色
人物角色创建是用户研究的重要组成部分，是实现以用户为中心设计的重要工具，人物角色的创建能够帮助产品设计者更好地了解用户，理解用户的需求，进而更好地满足用户的需求，最终实现企业的商业目标。
目前主要人物角色构建步骤
人物角色创建是用户研究的重要组成部分，是实现以用户为中心设计的重要工具，人物角色的创建能够帮助产品设计者更好地了解用户，理解用户的需求，进而更好地满足用户的需求，最终实现企业的商业目标。
但是，人物角色的构建步骤至今没有统一，主要有：
（1）Alen Cooper的七步人物角色法
即界定用户行为变量
将访谈主题映射至行为变量
界定重要的行为模式
综合特征和相关目标
检查完整性
展开叙述和制定任务角色模型
（2）Lene Nielsen的十步人物角色法
即发现用户（谁是用户？有多少？）
建立假设（用户群体内部是否存在差异？）
调研（收集用户群体的相关特征，诸如人口学特征、消费特征、兴趣特征以及社会特征）
发现共同模式（是否抓住重要的标签？是否有更多的用户群？是否同等重要？）
构造虚构角色（根据用户在标签上的差异将用户划分成细分群体）
定义场景（需求适应的场景？）
复核与买进（对群体划分进行验证）
知识的散步（如何与企业内部同事共享人物角色？）
创建剧情和持续的发展（是否有新的信息改变角色？）
（3）Mulder根据用户的类型和分析方法进行划分的三步人物角色构建
即用户研究（定性人物角色、经定量检验的定性人物角色和定量人物角色）
生成细分的人物角色
使人物角色真实可信
通过比较分析可知，Alen cooper和Nielsen所主张的构建步骤是两种完全不同的路径，前者主要是通过定性研究来进行人物角色构建，过程中缺乏定量研究的验证，而后者则是通过典型的定量研究来构建人物角色，即以群体内部差异假设为开始，收集数据，统计分析，然后对假设进行判断。
定性和定量研究之间的典型区别主要在于是否存在原假设，也就是说，在对用户群体进行研究前，是否有对群体之间的差异进行了假设，例如某社交产品在对用户进行研究时，假设男女用户对该产品的使用会存在显著差异（男性使用该产品更多地是用来寻找异性，女性则更多地是用来获得关注）。然后通过大量的数据收集和数学统计分析结果来支持该假设。
Mulder的观点则更具综合性，将定性和定量两种研究进行了结合，提出了三种用户研究的方法，见表1：
表1三种人物构建方法比较
人物角色的构建5步骤
综合这三种观点，笔者认为，人物角色的构建主要包含5个主要步骤：
确定分类维度（在那些方面对用户群体进行细分）
收集数据（通过各种研究方法收集用户主客观两方面的数据）
角色类型分析（从大量数据中，根据特征之间的相关等级或相似程度，对用户进行分类，最终得到每一类用户所包含的典型特征）
角色等级评定（根据产品或产品功能特征来评定不同角色的重要等级）
角色修饰（是给角色等级评定表中某类角色增加一些修饰性的信息，使其看起来更可信和可用）
见图1：
图1人物角色构建步骤
1、人物角色构建的分类维度
许多用户体验研究是将用户的心理特点，如经验、人格特点、价值取向等，和人口统计学特征，如年龄、性别、种族等，作为分类维度对用户进行分类的。
但是，人物角色法是针对特定产品或者及其功能的，所以人物角色的分类一般是根据角色的目标（人物需求）、行为和观点（行为倾向）进行的。目标，例如是什么原因促使你使用该产品？观点，例如这个产品中，最喜欢功能？行为，例如你最近一次使用该产品做了什么？
2、数据收集
信息的收集需要考虑数据来源与数据类型两个因素：数据来源包括样本容量、取样人群与收集方式；数据类型包括定性数据、定量数据和经由定量数据转换而成的定性数据。
根据角色分类维度，不同类型的数据的收集可以采用不同的数据收集方法。角色的目标和观点可以选择定性或者定量的研究方法，如：问卷法、访谈法、焦点小组法、日记/笔记研究、参与式设计、卡片分类法等等。行为也可以选择使用定性或者定量的研究方法（如观察法、可用性测试等）或者定量研究方法（如自动化可用性测试法、生理测量方法等）。见图2。
角色创建的具体应用中，经常需要把定量数据转换而成的定性数据。在角色修饰（下文）的过程中，为了使人物角色更具有真实性，研究者通常不将收集的数据直接表述出来，而是选择较生活化的描述性词句来表述实际得到的数据内容
例如，提及使用频次时，常用偶尔、不常、经常、常常等更生活化的词语，所以需要将测量得到的定量数据通过某种转换方式将数据转换成定性数据。
这种转换方式并不是固定的，不同类型的数据可根据实际需求定义多种不同的转换方式。有时，人们的需求与行为模式会有不一致。
例如：SONY在开发Boom Box时，邀请一些消费者参与产品颜色的讨论，在讨论中，每个参与者都认为黄色更适合该产品，但当会议结束后，开发商允许参与者免费带走一个产品（黄色或黑色）的时候，所有参与者选择带走的是黑色产品嘲
因此，研究者在收集数据的过程中不仅要考虑用户的目标是什么，还需要考虑用户的实际行为是什么，如可以通过问卷法、访谈法了解用户的目标，同时通过学习日记，观察等方法记录用户在实际操作过程中更关注哪些。当用户需求与用户实际行为不一致的时候，我们需要在考虑需求的基础上，更多地关注用户的实际行为。
图2 数据收集方法与分类维度的关系
3、对人物角色类型进行细分的方法？
产品开发者们通过定性和定量研究，收集了有关用户的相关信息，那么如何通过这些信息来对用户进行细分呢？分析角色常用的方法有德尔菲法、一般统计方法与聚类分析3种方法。
德尔菲法（也叫专家意见法）采用匿名的通信方式征询专家小组意见，经过几轮征询，使专家小组的预测意见趋于集中，最终得出统一结论。德尔菲法成本比较低，能够在短时间内根据专家经验得到用户分类结果，对数据的依赖比较小，但其主观性较强。
一般统计方法通过描述数据的集中趋势、离散趋势和相关关系来确定行为与角色之间关系的紧密程度，从而确定角色特征。一般统计学方法有一定的数据支持，适用于数据量较小的情况。
聚类分析，也叫集群分析，是一种多变量分析程序旧。在分析角色类型时，聚类分析通过计算不同角色之间的目标或行为的相似程度及其差异程度，将角色进行分类。聚类分析属于高级统计方法，适合在数据量充足、数据关系复杂的情况下使用。
4、 如何对人物角色的重要性进行区分？
通过对用户群体的细分，我们能够获得多个有代表性的人物角色，但是产品功能不可能满足所有用户的需求，为此，我们需要给用户进行优先级排序。
角色等级评定是根据产品或产品功能特征来评定不同角色的重要等级。这种评定通常在一个角色等级评定表上进行，如表2。
一般针对某产品或产品功能会得到3—12个角色类型。可以根据角色类型特征与产品特征的相符程度打分（打分原则可根据实际需求改变，例如5分表示非常符合、4分表示比较符合、3分表示无关特征、2分表示比较不符合、1表示非常不符合）。
根据每个角色的总计分就可以将针对该产品或产品功能的角色分为以下几类：
首要的角色，即针对产品或产品某功能的角色，它具有使用该产品或产品功能的典型用户的特征。在产品开发、设计和评估的过程中，首先要考虑首要人物的需求与行为模式；
次要的角色，即型性低于首要人物的角色，包含首要人物的一部分需求或特征。产品开发、设计和评估过程中，在和首要人物不冲突的情况下，需要重点考虑的人物角色。
不重要的角色，即具有对产品或产品功能不需要着重考虑特征的角色。在实际使用的过程中，不重要人物可以避免一些精力与经费的浪费；
反面角色，即具有与某产品或产品功能相反特征的角色。反面人物可以帮助发现产品或产品功能的不足，主要用于改进产品或产品功能。
表2 角色等级评定表
5、人物角色的内容
关键差异信息（不同人物角色的明确的目标、观点和行为）
个人信息（姓名、照片、年龄、婚姻状况、籍贯、教育程度、性格、爱好、职业、星座、优先级等）
计算机和互联网使用情况（互联网经验、使用网站或者APP的行为、喜欢的网站、浏览收藏内容、互动内容、每周上网时间、）
简介（一定要与用户的需求有关）和语录
业务目标
场景
附加属性
以上。
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