本次 Lecture 的主要内容（一句话版）

围绕“以用户为中心”的需求获取与分析：如何识别/分类用户并收集数据，如何对数据做不止于描述的分析，再把洞见凝练成人物画像、用户故事、优先级、故事板与验收标准等可交付物，支撑后续设计与评估。

分模块总结

1) 以用户为中心 & 识别/分类用户

• 课程目标：会选择识别/分类用户的策略；用不同方法分析数据；通过原型/人物画像理解用户；用用户故事/故事板表达需求。
• “用户”与“客户”思维不同：不是说服购买，而是理解其需求、能力、偏好与期望以对齐设计。
• 分类维度：角色（如学生/导师）、人口统计、技能水平（新手/中级/专家）、需要状态（探索/解题/学习/专业）。
• 技能进一步区分为界面技能 vs 领域技能；描述用户应客观具体，避免含糊与偏见。

2) 数据获取（User Research Methods）

• 样本量/选择：质性少到5人可有洞见，量化建议≥30；确保样本与目标人群匹配；了解概率/目的/便利抽样的利弊。
• 伦理说明与同意：交代研究目的、数据收集与存储、参与者权利。
• 访谈类型：结构化（好复现）、半结构化（兼顾引导与开放）、非结构化（最深但难分析/复现）。
• 补充研究：文献/竞品调研；善用用户评论挖掘真实痛点与非预期行为。

3) 数据分析（超越“描述性”）

• 先反思问卷能回答什么；量化结果要做交叉列联并放入语境理解差异。
• 分析必须超越简单复述，要提出解释/关系/推断。
• 质性分析流程：读回应→识别情绪/关键词/主题→可视化比较与呈现；可用词云（注意清洗与语义合并）；工具如 Excel、NVivo、情感/关键词抽取等。

4) 将分析沉淀为 UX 产出

• 原型（Archetypes）vs 人物画像（Personas）：原型更宽泛，画像更聚焦具体；画像便于共情与团队一致理解。
• 同理与同情的区别；用同理心地图从“说/想/做/感受”四象限对齐团队理解与动机。

5) 需求表达与优先级

• 用户故事：一句话，短/具体/目标导向：As a <角色>, I want <目标>, so that <收益>；避免“开发者视角”的功能表述。
• 优先级方法：In-or-Out、优先级矩阵（影响×投入/可行性）、MoSCoW（Must/Should/Could/Won’t）。

6) 场景、故事板与验收标准

• 从故事到场景拆解（Actor/Motivation/Intention/Action/Resolution）。
• 故事板：用3–6幅草图+文字讲清单一路径的目标与情境；先选保真度与步骤，再出草图并与队友评审。
• 验收标准：围绕完成目标、对用户的可感收益、与画像匹配；示例（通知入口的可达性、未读标记、屏蔽选项等）。

7) 观察法与偏差

• 被动/参与/主动观察三法；注意霍桑效应（被观察会改变行为）。
• 情境访谈：观察+追访，信息更丰富但成本更高，适合同质样本或窄域项目。
• 焦点小组：≥6人，需主持人把控话题与参与度，常需多场次。