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TCC 情報局的第 159篇乾貨分享
2022年的第 57篇
TCC 推薦：大家好，這裡是TCC翻譯情報局，我是張聿彤。用戶體驗研究是一個很寬泛的話題，也是一個很精細的工作。在體驗上可以割裂成很多個問題，我們也可以就每一個問題出一份研究報告甚至一個研究文檔庫。但是，當問題變遷，項目流轉之後，過往的研究報告也早已落滿了灰……所以，我們需要原子用戶體驗研究，把研究報告「細分切片」，隨時可以拿起其中一個片段反覆端詳，不斷復用，而且從現象到解決方案的推演上，這種方法也更為科學。你可能之前聽說過 Atomic Design（原子設計），現在 Atomic Research（原子研究）來了，這是一種以無限強大的方式組織用戶體驗知識的新方法。 
在 Glen.ly 工具中的原子研究卡簡而言之，原子研究是將用戶體驗知識進行合理地分解： 
1. 它是如何開始的去年，我在一家 FTSE 100 科技公司工作。我們試圖解決的問題是如何為業務中每個人提供合理的方法進行存儲和分發用戶體驗知識，讓他們都可以使用並從中受益。
就目前而言，UX（用戶體驗）團隊、BA（商業分析師）和 PM（產品經理）將進行「實驗」，寫下他們了解到的東西以及如何使用這些知識。這些通常以 PDF、Google Docs 或 Slide-decks 的形式製作，然後歸檔在 Google Drive 中。
這些原本都是很好的，直到某一個人開發了一個功能，可以幫助我們快速找到已知所需的東西，然而即便找到了，卻發現很難將這些用於另一個項目。
大膽假設一下：「如果我們的用戶體驗知識不是在文件和文件夾中堆積灰塵，而是採用可搜索和可共享的格式，那會怎樣？」
會簡單對嗎？我們沒有將研究放入 PDF 中，而是將它們放入某種在線存儲庫，也許是某種維基？
我開始研究這種存儲庫，希望可以找到能夠使我們的研究可標記和可搜索的東西。有一些系統聲稱可以做到這一點，但很明顯，這些系統都是針對做小型、獨立項目的小公司，並不適合處理大型項目。
研究通常非常聚焦於你正在研究的領域。這似乎是一個明顯而毫無意義的陳述。但這很重要 —— 比如說我進行了一些研究，結果之一是我們了解到綠色在號召性用語上比紅色更有效，這意味着它在那個非常特定的領域或對於某個角色……或兩者兼而有之更有效。但這並不意味着我們就應該改變整個 UI 的顏色。
這種存儲庫要麼不允許你為研究提供適當的來源，要麼相反，讓你無法在狹小的「圍牆花園"圍牆花園【1】"之外發現和利用研究，這些研究並不比共享驅動器中的 PDF 文件更好。(【1】：圍牆花園（walled garden）：是一個控制用戶對應用、網頁和服務進行訪問的環境。）
圍牆花園把用戶限制在一個特定範圍內，只允許用戶訪問或享受指定的內容、應用或服務，禁止或限制用戶訪問或享受其他未被允許的。
彼時，正如 UX 設計師慣常做的那樣，我也正在和一位同事討論將研究分解為簡單的部分。我非常感謝這位同事David Yates，因為我認為是他開始談論如何將數據與洞察區分開來。
他提到了馬斯洛需求層次。當我們交談時，我們意識到可以將一項知識分解為 3 或 4 個部分。這種「眾多小細節導致更大發現」的想法讓我想到了原子設計。
當我們討論它是如何工作以及像這樣分解研究的好處時，我知道我們發現了一些重要的東西。
而且更為神奇的是在，之前就有類似的結構！那就是 DIKW 金字塔（數據、信息、知識和智慧），我們不小心「發明」了一個現有的，備受推崇的，至少有 60 年歷史的科學數據模型！
儘管如此，這只是向我證實了這是看待用戶體驗研究的好方法——我覺得到處說「DIKW」（大多數人似乎都會念成dickwee）並不出色，而且我們的模型也略有不同，所以，我相信原子研究是一個更好的術語。當我將之與原子設計比較時，人們也更容易理解。
我已經使用原子研究原理近一年了，我覺得它確實是一種非常有用的思考產品知識的方法。
2. 實踐中的原子研究2. Atomic research in practice
從實驗中我們可以收集到事實。事實不做任何假設，它們永遠不應該只反映你的意見，而應該是「發現了什麼」或「用戶的情緒」。
這是你可以解釋你發現事實的地方。一個或多個事實可以聯繫起來以產生洞察。即使它們來自其他實驗。有些事實可能會反駁一個見解。
建議是關於如何使用從事實中收集到的寶貴見解與想法。與建議相關的見解越多，你對其價值的證據就越多。這有助於確定工作的優先級。
3. 多個來源意味着更好的決策3. Multiple sources mean better decisions
我從這種方法中注意到的第一個好處是，不止一個事實可以支持或反駁一個見解，而且不止一個見解可以支持或反駁一個建議。
最終導致推薦的事實越多，你對這條前進路線的信心就越大。
同樣，一個事實也可以通過多種方式來理解，並且可以從洞察中得出幾個建議。因此，一個事實可以有很多見解，而一個見解可以有很多建議。
只要我們還在測試它們，就會源源不斷地生成更多證據並證明哪些是正確的，哪些並不重要。直到我們有更多的證據可以聯繫起來證明或反駁一個洞察。
4. 最好的事情......適用於多個實驗！
4.The best thing… This works across multiple experiments!
這與我們接下來所做的事情有關，但不依賴於我們接下來所做的事情，因為我們的發現與我們發現它的方式有關，但不依賴於我們發現它的方式，這讓我們有機會利用多個實驗的事實來支持一個單一的見解。我們可以從任何地方獲取見解來創建建議。我們可以從組織中的任何地方發現相關結論的模式，以指導我們走向未來。最初引導洞察的實驗可能早已被遺忘，不再相關。但來自其他來源的證據繼續支持這一見解，支持它並使其成為真理。結果不再保留在特定研究的這個小泡泡（文字描述框）中，我可以提供儘可能多的證據來做出重大決定。5. 研究不再是線性的
5. Research is no longer linear
假設我們有一個洞察，說人們不理解我們的按鈕。一項建議可能是向這些按鈕添加圖標。我運行了一個用戶測試，似乎表明它有助於理解。現在，我想在實時系統上運行拆分測試。最終，數據進來並表明實際上這不起作用……害！但好消息是我可以使用這些數據來反駁我的建議，同時保留導致該建議的見解完好無損。事實上，失敗的測試數據可能會削弱一些洞察力，但實際上會加強其他洞察 —— 它可能證明另一種洞察是正確的。這無疑有助於我們更清楚地了解如何改進我們的產品。傳統的報告方法在一段時間內被卡住了——「我們的研究告訴我們……」在編寫該文件時可能是正確的，但當幾個季度後發現它不正確時，然而它不太可能被更新。通過將見解獨立於其來源，意味着它們可以不斷地被重新檢驗，並允許它們根據證據生死存亡。6.原子研究迫使循證思維6. Atomic research forces evidence based thinking如果我沒有支持建議的見解，我將無法創建建議。沒有事實，我無法創造洞察力。我擁有的每個資源越多，我們對我的建議就越有信心。當然，我可以欺騙並說一個事實支持我的洞察（或者只是被誤導了），但對於任何看起來不支持的人來說都是顯而易見的。
7. 實踐原子研究的工具7. Tools to practice Atomic Research近一年來，我一直在自己的工作中使用 Atomic Research（原子研究）。
在這段時間的大部分時間裡，我一直在手動執行此操作。用手繪線條在白板上寫上粘滯便箋。這對於以小方式處理結果很有用，但它只是暫時的並且不太便於共享。
下一步是使用諸如draw.io 之類的思維導圖工具——這會更持久，但仍然非常耗時且受到很大限制。
很明顯，要使這種方法具有真正的價值，它需要一個合適的工具。
我開始與開發人員David Barker合作，我們一起構建為一個工作工具，我們希望儘快以Glean.ly 的名義公開發布它。
我很高興地宣布，Glean.ly已經發布，你現在可以註冊試用 30 天！
我已將「結論」一詞更改為「建議」，因為我們發現這更平易近人且更準確。建議基於當前證據，並應在連接新數據時進行審查，而結論聽起來非常具體和完善。
如果你喜歡不同的術語，無論是實驗、事實、見解還是建議，都可以，因為這些本來就應該適用於你和你的組織。
原文：https://blog.prototypr.io/what-is-atomic-research-e5d9fbc1285c#e009
作者：Daniel Pidcock
譯者：孫晨宇
審核：李澤慧、張聿彤
編輯：孫淑雅
本文翻譯已獲得作者的正式授權（授權截圖如下）
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