看传感器如何改变产品设计

百思买、黑衣蓝脸、谷奥有什么共同点？他们都借助Elliott Hedman以及他的传感器来提高业绩。

Hedman是设计咨询公司mPath的创始人，他开创了设计研究的新方法：将压力传感器与传统的观察技术结合起来。这个想法旨在发现细微的变化，通常情况下情绪的微妙变化体现了我们对产品、经历的反应。譬如一个公司需要测试新的吸尘器，测试中当设计令人沮丧的时候，传感器就能准确地指出。

该技术还不完善，但有着有趣的潜力，设计师可以借助这类传感器将用户体检提高到前所未有的高度。或许有一天，甚至能做到让产品进行自行微调。

设计研究的新工具

Hedman是MIT媒体实验室情感计算小组的博士研究生，在过去的6年中致力于该项技术的研发工作。这一技术基于皮肤的导电效应，人在处于压力或者兴奋等状态时会出汗。这些微妙的变化会改变皮肤的导电性质（电导率）。如果能探测出皮肤的电导率，那么就能测出心理波动。

mPath就是想了解更细腻更真实的用户体验。如果你让一个人走过零售区域，然后问她的感受，她会告诉你选择多到要崩溃了。如果在同样的情况下，通过屏幕上皮肤传导率的读数，Hedman是这样解读的：当她处于该场景时她会感到不知所措，她在尝试作出决定，只能通过两种产品的包装来判断。

皮肤电导率最初是应用在实验室中：一个浑身贴有传感线的人躺在台子上，记录他对各种响声和音调的反映。Hedman希望能将其应用到更广泛的领域，“我不在乎人们对声响的反映，我想更好地了解人。”他的博士论文中有相当一部分是关于方法论的，指出如何获取那些在起居室玩玩具，或者在音乐厅听交响乐的测试者的传感器读数。他在著名设计公司Ideo呆了一年，试图看看他的工作是否能对该公司的工作进行互补。

Hugh Dubberly是一个精通各种设计方法且经验丰富的设计师，他认为Hedman的设计很有有意义。“在传统的研究中，我们是通过观察和询问的方式得到用户的感受，但是我们仅仅能知道所看到的或者用户所说的” ，Dubberly说道，“通过传感器，我们可以得到真实的数据，这为我们提供了强有力的新工具。”

轻微压力的乐高

乐高是第一批重视Hedman工作的公司之一。最近，乐高公司聘请Hedman帮助其发平板应用。乐高早先已经做出了原型，并对部分孩子进行了传统的观察性研究，确信该应用相比于之前有所改进。

但是Hedman的研究发现了该产品的潜在问题。在测试的时候，Hedman的传感器会在孩子们翻看说明书的时候出现异常。这也并不奇怪，因为新的页面代表着新的内容，需要寻找新的信息。但是Hedman认为，在应用程序中添加过多的翻页动画是不利的。“这是个很微妙的细节，但有着巨大的影响，”他说道，“如果孩子们在应用的翻页过程感到压力，他们就不会使用这个应用。”

对孩子们来说，最紧张的时刻就是意识到错误，不得不返回修改的时候。在这些情况下，传感器的数值会异常升高。Hedman建议应用中应该添加一系列的检验站，孩子们可以通过它来确认新的物件运行正常。

Hedman在项目的研究过程中还发现了意料之外的因素：父母。他发现父母对正在玩建造玩具的孩子有着巨大的影响。“当孩子遇到困难的时候，妈妈走过来帮忙”， Hedman回忆说“当孩子独自玩耍的时候，传感器绘制的图很高，说明孩子很紧张、不知所措。但是当妈妈加入后，情况有了明显的好转。有妈妈在身边孩子感觉很平静，也很放松。” Lego目前还没有要求Hedman评估父母的影响，但是Hedman的发现不容忽视。如今，Hedman试图让乐高考虑开发出一款由父母与子女共同建设的玩具。

未来：连续、无形的用户反馈

Hedman的大多数客户禁止他谈论工作的细节。谷歌聘请他测试乘坐无人汽车的体验；百思买就零售环境问题请他帮忙；甚至宾利和高露洁最近也开始接触他。最重要的是：这些不同行业的公司想知道，这些信号对他们的产品来说意味着什么。

Dubberly在离开苹果后，在旧金山创建了自己的设计公司，他第一次知晓Hedman的工作是在几年前的一次设计研讨会上。他认为这是设计数据化的大趋势，像亚马逊这类的公司可以追踪用户的行为习惯，优化自己的网页。实体店也可能很快就做同样的事情，这要借助相机和蓝牙设备。

Dubberly表示，在不久的将来，甚至可以预见个别产品会做类似的跟踪调查。越来越多的产品配备传感器，产品也许要学会主人什么时候需要，不需要。“物联网的存在使得这些设备就像网页一样，从这个角度来看，我们可以在你使用的任何工具上配备传感器。” Dubberly认为，设计师要面对的问题是如何进行数据的搜集。

除此之外，还有一些你很快就能佩戴上的传感器，Jawbone的手镯能进行皮肤测量。即使从这些数据中进行有效分析还要经历几代产品，但是不难看出市场潜力巨大。未来各种各样的可行性测试会充斥我们的生活。更有趣的是，也许会有这么一个产品，它能基于我们的情绪状态，进行实时的自我调整。

就现在来说，这些新数据最大的用途在于识别存在的问题，并由设计师找出解决的方法。对于mPath的客户，Hedman提出的建议都是基于他从研究中搜集的见解。他设计的“情绪原型”实际上是快速地、反复的用户测试，有些时候在传感器的帮助下，有些时候则不依靠传感器。

虽然这些传感器以及其他的科技会不断地提高设计研究的准确性，留给创意的空间仍是足够大的。“找到问题是简单的，难的是想出解决方案。”

via wired