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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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
• 以物件導向重構概念模型
• 歸納法與演繹法
• 知識性結構與歷程性結構

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▋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。

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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？

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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）。

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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。

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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。

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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。

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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。

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▋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。

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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。

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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。

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例如當我們提到「住宅裡面有什麼樣的東西？」
可能會獲得客廳、廚房、廁所、臥室，這第二個層級的房間概念。

接著臥室裡面又包含床、衣櫃等，家具的第三層級概念。
家具如衣櫃裡面，又放置了四季的衣服，這個內容物是第四層級的概念。

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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。

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如果我們整理心智模型，可以呈現出這樣：

• 目標：目標反映出用戶的需求
• 任務：為了完成目標用戶所面臨的任務
• 概念：為了實現任務，用戶需要掌握的概念，以及概念之間的關係
• 形式：概念所對應的形式是怎麼樣

舉例

• 目標：我要請假
• 任務：提出請假單、等待審核、獲得批准
• 概念：上哪去請假？還有假嗎？會給我請嗎？找誰問？怎麼填寫？等多久？
• 形式：請假系統、跟主管討論

重新用物件導向整理為概念模型的架構（Conceptual Model）

• 物件 Objects
• 操作方式 Operations
• 屬性 Attributes
• 關係 Relationships

舉例

• 物件：請假單
• 操作方式：創建請假單、審核
• 屬性：請假人、部門職位、請假日期、事由、證明等等
• 關係：部門職級、人事資料、帳號權限、假別額度等等

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▋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。

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▋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。

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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。」

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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。

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知識性結構是以事實為核心，去建構：

• 主題：鎖定在時間、地點、情境，不能遷移
• 事實：構成主題的基礎，不能遷移
• 概念：從主題中提取，可遷移至新情境與脈絡
• 通則：用於說明概念與概念之間的關係，可跨越脈絡與情境遷移
• 理論：作為一整套體系的基礎解釋

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歷程性結構則是以事件行為為核心去建構：

• 歷程：導向目標的一系列行動
• 策略：針對歷程的後設思考，監控並改進歷程的系統性計畫
• 技能：支持策略成功的能力
• 概念：跟上面一樣
• 通則：跟上面一樣
• 理論：跟上面一樣

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。

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▋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。

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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。

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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。

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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。

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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​

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有興趣用 AI 打造自己隨身顧問的朋友，歡迎來玩。

by Soking