千綺創意設計 Co-Founder / 產品設計總監，目前經營軟體領域的體驗設計顧問公司，也從事 UX 教學，喜歡以工作坊形式，引導你體驗 UX 領域的專業知識。 工作聯絡：service@soking.cc
Soking 來信：模式獵人的心智模型狩獵技巧
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哈囉，朋友 我的日常工作是體驗設計顧問，這個工作經常要處理的事情，就是分析人們的行為。 譬如要規劃一個健身房的營運流程，那就要梳理出什麼樣的角色、在哪些場域、做了什麼行為、有哪些眉角。 如果要打造一個大型企業需要的內部應用系統，那更是要了解每一個部門、每一個職稱角色之間是如何互動，以及他們完成職責範圍內的任務時，所需要的資訊需求。 如果要探索創新產品服務的商業機會，那就要去挖掘社會上存在的現象議題，透過訪談或數據，找出形形色色、不同圈層的人們行為背後，重複出現的行為模式。 這就像常常在 Netflix 上看到的廚藝大賽，廚師要根據料理的主題，先對可能需要的食材進行研究，然後才能充分的發揮想法烹飪出美味料理。 大廚們進行烹飪，需要的是食材。 而體驗設計師進行服務體驗的設計，需要的材料則是人類行為。 我就像一個模式獵人（Pattern Hunter），深入認知的曠野中，狩獵神出鬼沒的心智模型。 我想要透過這篇文章，記錄自己在日常工作中經常使用的重要概念：
▋提取心智模型：理解層次探索一個人類行為的現象時，通常我們會進行深度訪談。 譬如訪談加密貨幣的資深玩家時，我們可以探索到「加密貨幣」這個領域，存在哪些概念，以及概念與概念之間的關係。 我們也可以探索到，所謂的「加密貨幣資深玩家」這個身分認同底下，可能存在哪些信念價值觀。 信念價值觀就是什麼是對的？什麼是錯的？哪些事情是重要的？哪些事情不重要？ 透過現象去尋找到受訪者（有在玩加密貨幣、加密貨幣是主要的資產配置等等），然後了解現象之上的抽象層（身分認同、信念價值觀）。 經過一定範圍的深度訪談之後，可以開始收斂出同一個現象底下，人們產生相似行為的心智模型長相。 心智模型就像是一個舞台劇腳本，當人們面對外界刺激時，就會提取對應的心智模型來快速回應，這樣一來大腦就不用每次都重新構思如何回應外界刺激。 因為心智模型看不見摸不著，所以我們在訪談當中，需要一個錨點，用來定位抽象概念之間的關係。 客觀的現象就是我們探索心智模型的錨點。 語言模式是我們的探針。 理解層次是我們分層解析心智模型的數據儀表板。 ▋以物件導向重構概念模型「這個是什麼？」這樣的問題反映出用戶心智模型中的概念，以及概念與概念之間的關係。 人們在腦袋中會建構一個認知的地圖，用來映射現實世界。 心智模型有類別的概念。 我們在找東西的時候，就會按照心智模型來尋找物品。 譬如尋找廚房用品的鍋碗，就不會去廁所裡面找。 心智模型還有層級上的概念。 如果把心智模型比喻為房屋收納，一間房子裡面有許多不同的空間，每個空間有特定的用途。 例如當我們提到「住宅裡面有什麼樣的東西？」 接著臥室裡面又包含床、衣櫃等，家具的第三層級概念。 體驗設計師了解人們在特定場域範圍當中的心智模型後，要提取穩定的元素，重新構成概念模型。 如果我們整理心智模型，可以呈現出這樣：
舉例
重新用物件導向整理為概念模型的架構（Conceptual Model）
舉例
▋歸納法與演繹法在探索心智模型的路上，身為模式獵人，有兩套常見的狩獵取徑。 分別是歸納法與演繹法。 歸納法流程通常是： - 探索各種真實案例 - 分析案例之間的共通點 - 形成穩定的規則 演繹法流程則是： - 檢視一個規則 - 用真實案例驗證規則 - 證實規則的穩定性 譬如說，我想知道問卷設計高手的腦袋是如何運作的。 歸納法流程是： - 蒐集各種市面上的常見問卷 - 分析問卷之間的常見題型 - 整理出特定主題問卷的常用模版 演繹法流程是： - 向專家或教科書了解設計問卷的方法論框架 - 嘗試設計問卷或用方法論去分析市面上的問卷 - 證實方法論框架如何套用到實際案例 這兩個方法沒有對錯、沒有誰先誰後、沒有哪一套比較簡單。 兩種取徑都應該要掌握，避免自己陷入盲區。 ▋知識性結構與歷程性結構每個領域都有一整套邏輯自洽的專業術語以及隱含複雜意義的詞彙。 同時每個穩定的領域，也有自己的分析問題與解決問題的技術。 我很喜歡羅蘋荷布在奇幻小說《刺客學徒》當中，透過老刺客切德講的一句話：「要入一行，需先聽懂行話。」 2014 年的時候，教育專家艾瑞克森與蘭寧，根據人類的記憶特性發展出了「以概念為本」的學習體系。 在其中，他們將人們掌握概念的方式分為：知識性結構與歷程性結構。 知識性結構是以事實為核心，去建構：
歷程性結構則是以事件行為為核心去建構：
透過訪談進行歸納法，可以整理出知識性結構的層級關係，形成概念模型。 透過知識萃取與任務步驟分析，能夠以終為始的整理出歷程性結構。 ▋結語透過心智模型的狩獵技巧，我們將這些大量深度訪談以及質性觀察的資料倒入 LLM 大型語言模型當中，讓 AI 幫助我從中提煉出各種專家知識，形成自己的 RAG 權威知識庫。 知識性結構可以成為專家語料庫，或者 AI 解決問題的素材來源。 例如我最近在開發一款廢土遊戲，想要引用清代台灣人的命名方式，我就先蒐集描述清代歷史的相關文章資料，整理出清代台灣人名風格的語料庫，讓 AI 發想使用。 歷程性結構可以成為提示詞框架，用來指示 AI 在分析問題時，應該要注意哪些事情框架，又或者在解決問題時，應該按照什麼樣的標準。 例如我們最近在籌備「一人設計師小聚」，先進行了三十幾人份的游擊訪談，然後透過提示詞框架，讓 AI 產出分析結果，然後經過人類的討論，再請 AI 根據討論方向，給我們活動舉辦的提案。 這一套與 AI 協作，幫自己打造隨身顧問的流程，我打算舉辦一場線上直播，與你分享我的作法與案例。 4/29（二）晚上七點半 給專業工作者的提示詞工程——解構工作流程，用 AI 打造隨身顧問 https://www.accupass.com/event/2503260845161964674817 有興趣用 AI 打造自己隨身顧問的朋友，歡迎來玩。 by Soking |
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千綺創意設計 Co-Founder / 產品設計總監，目前經營軟體領域的體驗設計顧問公司，也從事 UX 教學，喜歡以工作坊形式，引導你體驗 UX 領域的專業知識。 工作聯絡：service@soking.cc
哈囉，朋友 在台灣從事軟體產品開發的人，以比例來看，有許多人的工作所開發的軟體產品服務，是用於服務特定情境中的工作者，而不是開放給一般大眾使用。 譬如商店裡面使用的 POS 機系統，是處理銷售過程的資訊流，主要的使用者可能是店員、店長，或者如果背後有連鎖集團，那就還會有總公司的會計、管理部門等等。 又譬如，我們曾經有過基因檢測公司的客戶，會基於「基因檢測」這個服務流程，來打造一個營運系統，同時服務出外勤的業務、收檢體的單位、基因檢測的顧客、實驗室、需要看報告的醫生等等。 又或者，我們也曾經有過一個客戶，他們專門協助五金加工相關的製造業生產線，搭建數據分析的AI模型，用來預測產線的機器設備設定與產能、良率之間的關係。 甚至還有，我們曾經協助工研院以及台灣電力公司，評估民營化轉型過程，整個台電相關部門之間對於會員數據 CRM 的需求是什麼？ 這些數位軟體都不是一般我們日常生活可見的服務，因此沒有入行之前，相當難以想像。 ▋數位轉型不只是數位化，而是創造連結 或許你有聽過一句話，那就是「軟體正在吃掉全世界」。 而所謂的數位轉型，不僅僅是將工作上的表單變成 Excel 報表。...
哈囉，朋友 你是否也曾經這樣煩惱：我想要做點什麼，但預算不多、團隊人手有限，也還沒什麼客戶能問。 市場好像有機會，但又看起來一片模糊，該怎麼起手呢？ 我常常在陪伴創業者或新產品團隊的過程中，遇到這樣的問題。 因此我想與你推薦一個我非常喜歡、實際也帶過很多人嚐試過的方法：E.P.I.C 市場探索框架。 這是一套低成本、重行動、很接地氣的市場探索方式。 特別適合創業早期或資源有限的你，可以像偵探一樣，用最簡單的工具，逐步驗證你理想客群的樣貌。 ▋什麼是 E.P.I.C 市場探索框架？ 簡單來說，E.P.I.C 是四個階段的縮寫： Exploration（現象觀察）：走進目標場域做游擊訪談，看看人們到底怎麼活著。 Profiling（描繪目標場景）：用問卷確認用戶痛點、分群特性。 Influence（議題引流）：產出能引起共鳴的內容，吸引潛在客群主動靠近。 Conversion（信任建立）：提供低門檻的體驗型產品服務，建立信任並促成轉換。 這是一套結合產品思維與 UX 洞察的行動策略，經過實戰中踩過、摔過、走過的路，所淬煉出來的低成本探索市場方案。 ▋越專業越容易踏入的陷阱...
哈囉，朋友 你最近一次填寫過什麼樣的問卷呢？ 許多人填寫過像這種充滿誘導式提問的問卷，譬如問你：「你想去國外數位遊牧嗎？」 設計問卷的人懷抱著「讓受訪者許願」的心態，提出許多誘導式的問題。 自然容易讓受訪者產生「不知道為什麼要問這些，隨便回答看看」的結果。 問卷設計者再將這種充滿幻覺與雜訊的結果，拿來回應商業問題，想辦法制定策略。 本質上跟去廟裡求籤，是差不多的成果，因為信者恆信。 誘導式提問的問卷，只不過是把自己的幻覺，變成看起來有結構、可量化的數據。 再透過集體的發願，獲得一份集體生成式幻覺的結果。 ▋針對具體的真實情境提問 問卷調查的前提是「確認受訪者的實際狀況」，只有受訪者誠實回答，才能發揮更功效。 針對「不存在的經驗」提問，就是在邀請受訪者胡言亂語、隨機聯想。 再強調一次，問卷調查就是在請受訪者回答「過去發生的行為」。 人類提取過去的回憶都有可能發生認知偏誤。 更何況「從未發生的行為」？ 撰寫過《黑天鵝》、《反脆弱》的作者塔雷伯，在《不對稱風險》當中針對要求人們對於從未發生的行為表態，曾經大力抨擊。...