一直在關(guān)注體驗(yàn)量化方面的理論，劍虹在之前的博文里分享了關(guān)于體驗(yàn)量化的一些方法，受益匪淺。

關(guān)于行為層的量化方法我想再補(bǔ)充一下goms方法中的擊鍵模型，這種模型的好處在于可操作性更強(qiáng)，設(shè)計(jì)師可以短時(shí)間內(nèi)獨(dú)立完成度量。

擊鍵模型中用戶(hù)的交互行為被分解為幾個(gè)元?jiǎng)幼?，每個(gè)元?jiǎng)幼鞫纪ㄟ^(guò)大量的測(cè)試得出一個(gè)平均時(shí)長(zhǎng)（見(jiàn)下表），通過(guò)這些元?jiǎng)幼鞯睦奂拥贸鼋缑嬖O(shè)計(jì)方案需要的操作時(shí)間，來(lái)驗(yàn)證和對(duì)比各種方案的優(yōu)劣。（根據(jù)個(gè)體不同元?jiǎng)幼鞯暮臅r(shí)不同，但對(duì)大部分對(duì)比性評(píng)估而言采用典型值足夠了，如需要精確的絕對(duì)時(shí)間可以參照cpm-goms）。

使用擊鍵模型最困難的地方在于你無(wú)法判斷用戶(hù)什么時(shí)候會(huì)停下來(lái)進(jìn)行無(wú)意識(shí)的心理活動(dòng)。因此我們有必要參照以下規(guī)則定義插入M的時(shí)機(jī)。

定位心理活動(dòng)的規(guī)則

規(guī)則0：候選M的初始插入

所有的K（擊鍵）之前插入M，在所有用于命令選擇的P之前插入M，但是對(duì)于選擇命令參數(shù)的p不要插入M

規(guī)則1：刪除可以預(yù)知的M

如果M前面的操作符（K,P,H）能完全預(yù)知M后面的操作符，則將M刪除。例如你移動(dòng)鼠標(biāo)的目的是點(diǎn)擊淘寶首頁(yè)，這時(shí)候就需要?jiǎng)h除由規(guī)則0添加的M，這時(shí)PMK就變成了PK。

規(guī)則2 ：刪除同一認(rèn)知單元內(nèi)的M

如果一系列的鍵入屬于同一認(rèn)知單元，則刪除第一之外的所有M，例如：輸入taobao根據(jù)規(guī)則0插入M應(yīng)該是MKMKMKMKMKMK=6mk，由于taobao是一個(gè)詞的連續(xù)輸入 所以屬于同一認(rèn)知單元，刪掉M后應(yīng)該是MKKKKKK=M+6k

規(guī)則3：刪除連續(xù)終結(jié)符之前的M

如果K是一個(gè)認(rèn)知單元后面的多余分隔符，例如命令的分隔符后面緊跟參數(shù)的分隔符，則將之前的M刪除。

規(guī)則4：作為命令終結(jié)符的M的刪除

如果K是一個(gè)分隔符，且后面緊跟一個(gè)常量字符串（例如，命令名或每次使用都一樣的實(shí)體），則將之前的M刪除（分隔符會(huì)因?yàn)榱?xí)慣性的成為字符串的一部分，從而不需要單獨(dú)的M）。但如果K是一個(gè)命令參數(shù)的分隔符，或者可能變化的字符串，則保留之前的M

規(guī)則5：刪除重疊的M

不要計(jì)入任何與R（計(jì)算機(jī)響應(yīng)時(shí)間）重疊的M

簡(jiǎn)單擊鍵模型計(jì)算示例：

任務(wù)描述：在淘寶網(wǎng)搜索T恤衫，屏幕資源不受限制，淘寶首頁(yè)已經(jīng)加載完成。

元?jiǎng)幼鞣纸猓?/p>

把手移到鼠標(biāo)：H

指向搜素輸入框：HP

點(diǎn)擊定位輸入：HPK

將手移回鍵盤(pán)：HPKH

輸入“T恤”：HPKHKKKK

T恤在搜狗輸入法中是默認(rèn)項(xiàng)所以只需點(diǎn)擊空格確認(rèn)就可以了。如果中文輸入結(jié)果不在默認(rèn)選中狀態(tài)下 還要加上一串 HPKH。

敲回車(chē)鍵加載搜索結(jié)果：HPKHKKKKK

頁(yè)面加載進(jìn)入搜索結(jié)果頁(yè)：HPKHKKKKKR

在結(jié)果中篩選：最好結(jié)果是目標(biāo)商品在結(jié)果中排在第一位，用戶(hù)可以直接點(diǎn)解進(jìn)入寶貝詳情頁(yè)完成購(gòu)買(mǎi)HPKHKKKKKRPK。假設(shè)這種情況出現(xiàn)的概率是P，則1>P>1/7500（每頁(yè)有75個(gè)結(jié)果共100頁(yè)）這種概率同時(shí)受排序算法，商品所屬類(lèi)目的標(biāo)準(zhǔn)化程度……等等復(fù)雜因素的影響，因此完成查詢(xún)之后的操作將不在本次示例中涉及。

因此我們的到的最終表達(dá)式為：HPKHKKKKK

根據(jù)規(guī)則0增加初始M

表達(dá)式為：HPMKHMKMKMKMKMK

根據(jù)規(guī)則1-3刪除多余的M得到表達(dá)式：HPKHMKKKKK=2H+P+6K+M+=0.8+2.2+1.2+1.35+2=4.55

如果采用搜索輸入的自動(dòng)補(bǔ)全功能

（輸入法默認(rèn)為E文）表達(dá)式可以調(diào)整為：HPKHMKHPKPK=3H+3P+4K+M=6.65

通過(guò)對(duì)比兩個(gè)表達(dá)式的結(jié)果，我們就可以得出自動(dòng)補(bǔ)全在某些條件下輸入效率低于全文輸入的結(jié)論。

定量方法的好處在于它可以將無(wú)休止的爭(zhēng)論轉(zhuǎn)換為計(jì)算，得出公認(rèn)的令人信服的結(jié)論。

的goms擊鍵模型還有很大的局限性，它更偏重物理層面的度量，而淘寶用戶(hù)在購(gòu)物過(guò)程中經(jīng)歷的篩選；對(duì)比；印象；經(jīng)驗(yàn)；消費(fèi)沖動(dòng)；等等各種復(fù)雜的心理因素在交互行為層面還沒(méi)相對(duì)準(zhǔn)確的度量方法有待我們進(jìn)行更加深入的研究。

參考書(shū)目：《the humane interface》

來(lái)源：http://ued.taobao.com/blog/2010/05/27/goms/