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书名 设计调研(第3版上海交通大学设计学院硕士教材)/鱼缸系列书籍
分类 人文社科-社会科学-社会学
作者
出版社 电子工业出版社
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简介
内容推荐
设计调研是设计专业学生和设计师在信息时代需要掌握的一项基本技能,因此《设计调研(第3版)》全方位地就这一主题开展讨论。首先定性地介绍常用的数据采集方法,如观察法、单人访谈法、焦点小组、问卷法、头脑风暴法、自我陈述法、现场试验法和AIGC赋能设计调研,然后阐述常用的调研分析方法,如数据对比分析、知觉图、鱼骨图、卡片法、情景分析法、人物角色法、故事板、可用性测试、A/B测试、用户点击行为分析及口碑净推荐分数、流量/转化率/跳出率、网站数据分析。最后介绍设计调研的一般流程,并通过3个不同类型的实践案例(基于大数据的设计调研与设计、社交聆听设计调研案例、场地空间设计调研案例)展现不同的领域设计调研与设计洞察的实践的发展过程。
《设计调研(第3版)》新增了很多内容,如AIGC赋能设计调研、如何推广设计调研、设计调研中的沟通与汇报、基于社交聆听(以小红书调研为例)的设计调研和海外互联网产品的设计调研等。
作者简介
戴力农,上海交通大学设计学院设计系环境设计专业副教授,硕士生导9币。“中国家庭与儿童人居环境研究中心”负责人。上海交通大学工业设计专业本科,同济大学建筑设计及其理论专业硕士,南京林业大学家具设计与工程专业博士。美国伊利诺伊理工大学访问学者。
曾任UXPA(用户体验协会)·中国理事,文集负责人。设计社群“鱼缸”创始人。主持“国家社科基金艺术学项目”。上海天文馆体验设计总策划。
已出版著作和教材12本。代表作品:《设计调研》《设计心理学》等。
主要研究方向:以人类学人种志为主的用户研究、新产品开发与战略、空间体验设计。
目录
第0章 导读
0.1 设计之前为何要调研?走出两个误区
0.2 数据采集法概述
0.3 定性数据分析法概述
0.3.1 侧重基础数据分析的定性数据分析法
0.3.2 侧重用户场景的定性数据分析法
0.3.3 侧重功能测试的定性数据分析法
0.4 定量数据分析法概述
0.4.1 原始数据量化
0.4.2 数据持续自动采集
0.5 从设计调研到设计洞察
第1章 数据采集法
1.1 观察法
1.1.1 什么是观察法
1.1.2 观察法的4个维度
1.1.3 观察法的步骤
1.1.4 观察法的优缺点
1.1.5 应用案例——上海中高收入家庭儿童家具设计研究
1.2 单人访谈法
1.2.1 什么是单人访谈法
1.2.2 招募
1.2.3 访谈结构
1.2.4 访谈类型
1.2.5 访谈技巧
1.2.6 访谈环境
1.2.7 记录访谈
1.2.8 远程用户访谈
1.3 焦点小组
1.3.1 什么是焦点小组
1.3.2 焦点小组的优势与不足
1.3.3 焦点小组的实施结构
1.3.4 研究主题和目标用户
1.3.5 访谈大纲
1.3.6 访谈场所
1.3.7 访谈技巧
1.3.8 访谈记录
1.3.9 数据整理
1.4 问卷法
1.4.1 什么是问卷法
1.4.2 问卷的分类
1.4.3 问卷的结构
1.4.4 设计问卷问题
1.4.5 设计问题的答案
1.4.6 问卷法的实施
1.4.7 问卷的发放、回收、分析
1.5 头脑风暴法
1.5.1 什么是头脑风暴法
1.5.2 头脑风暴法的分类
1.5.3 头脑风暴法的操作流程
1.5.4 头脑风暴法的原则
1.5.5 头脑风暴法的支持工具——思维导图
1.5.6 头脑风暴法的优点与局限性
1.5.7 经典案例
1.6 自我陈述法
1.6.1 什么是自我陈述法
1.6.2 自我陈述法与其他数据采集法的比较
1.6.3 自我陈述法的适用条件
1.6.4 自我陈述法的反馈收集
1.6.5 自我陈述法的案例
1.6.6 自我陈述法的优缺点
1.6.7 与其他数据采集方法结合
1.7 现场试验法
1.7.1 什么是现场试验法
1.7.2 现场试验法的分类
1.7.3 现场试验法的操作流程
1.7.4 现场试验法的案例
1.8 AIGC赋能设计调研
1.8.1 什么是AIGC
1.8.2 文本生成式AI在设计调研中的应用
1.8.3 图像生成式AI在设计调研中的应用
1.8.4 其他类型AIGC在设计调研中的应用
1.8.5 当前AIGC的局限性
1.8.6 AIGC对设计调研的未来影响
参考文献
第2章 调研分析
2.1 数据对比分析
2.1.1 数据间关系的表现形式
2.1.2 设计调研常用图表
2.1.3 数据大小关系的对比分析
2.1.4 数据趋势变化关系的对比分析
2.1.5 数据占比关系的对比分析
2.1.6 数据相关性关系的对比分析
2.2 知觉图、鱼骨图
2.2.1 知觉图
2.2.2 鱼骨图
2.3 卡片法
2.3.1 什么是卡片法
2.3.2 不同类型的卡片分类法
2.3.3 卡片分类法的操作
2.3.4 对卡片分类结果的分析
2.3.5 Q-sorting法
2.3.6 卡片法的发展与局限性
2.3.7 应用案例——上海中高收入家庭儿童家具设计研究
2.4 情景分析法
2.4.1 什么是情景分析法
2.4.2 情景分析法的应用
2.4.3 撰写情景故事
2.4.4 B端产品在使用情景分析法时的注意事项
2.4.5 情景分析法的优缺点
2.5 人物角色法
2.5.1 什么是人物角色法
2.5.2 人物角色法的类型和比较
2.5.3 人物角色法的步骤
2.5.4 人物角色模型卡
2.5.5 人物角色法的优缺点
2.5.6 应用案例——上海中高收入家庭儿童家具设计研究
2.6 故事板
2.6.1 什么是故事板
2.6.2 故事板在设计调研中的应用
2.6.3 情景故事板及其四要素
2.6.4 故事板的表现手法
2.6.5 创建故事板
2.6.6 故事板的发展与局限性
2.7 可用性测试
2.7.1 什么是可用性测试
2.7.2 测试功能点
2.7.3 大纲和脚本
2.7.4 实施测试
2.7.5 整理数据
2.7.6 常见的问题和对策
2.8 A/B测试
2.8.1 什么是A/B测试
2.8.2 A/B测试的历史
2.8.3 如何开展A/B测试
2.8.4 A/B测试的内容
2.8.5 A/B测试的优缺点
2.8.6 A/B测试工具
2.8.7 A/B测试案例
2.9 用户点击行为分析及口碑净推荐分数
2.9.1 “数据驱动”是当代产品研发的必然模式
2.9.2 调研数据的选择原则和类型
2.9.3 分析用户的行为:用户的点击数据
2.9.4 分析用户间的口碑——净推荐分数(NPS)
2.10 流量、转化率和跳出率
2.10.1 流量
2.10.2 转化率
2.10.3 跳出率
2.11 网站数据分析
2.11.1 为何要分析网站数据
2.11.2 不同视角下的网站数据分析
2.11.3
随便看

 

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更新时间:2025/3/30 19:40:07