小度|百度技术中台用户体验设计团队：用户研究如何驱动AI产品体验升级( 二 )

也包括一些比较复杂的问题，如对话的问题（连续对话）、情感交互问题（用户已经很生气了，可它根本感知不到）、个性化的问题（不能识别交互人身份）、主动交互问题（交互不够主动）等。
这些体验问题的解决，既需要技术的进步和突破，同时也需要设计师和用户研究人员的建议和答案。

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图：“感知、处理、反馈”的常见问题
二、AI产品的用户研究思考及实践1. 小度硬件的用户研究思考接下来，我先以小度智能硬件产品为例，分享如何针对创新的AI产品进行用户研究规划，以及规划背后的一些思考逻辑。
需要说明的是，如何进行AI产品研究规划是战术层面的问题，每个团队的执行路径可能不太相同，这里简要介绍下我们的经验，大致包括3个主要过程，首先，洞察业务方向，需要与业务充分沟通，并通过大量的产品测试，掌握目前产品存在问题和体验现状。
然后，基于业务目标和产品体验问题的理解，明确用户研究目标，可以区分短线和长线的研究目标。最后，对研究课题进行枚举，收敛和明确课题优先级，按照优先级和协同业务方的关注点，开展研究执行。

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图：小度智能硬件家族产品
如图所示，我们规划的小度智能硬件产品的研究布局。在业务方向上，区分研究课题针对的是系统层面的问题，还是产品/硬件层面的问题，由于DuerOS软件系统的体验是关键，其表现会影响到小度所有的智能硬件产品，所以我们会优先关注DuerOS系统层面的研究课题。
在研究目标上，区分研究课题针对的是基础的交互体验问题，还是比较复杂的体验问题，或偏向对未来的交互探索。在研究的优先级上，我们明确了每个研究阶段，用户研究核心要解决的问题是什么。

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图：小度智能硬件产品的研究布局
2. 小度硬件的几个研究案例围绕语音对话的基础体验，我们最先关注了语音交互的响应速度问题。之所以关注这个问题，一方面这是产品团队和技术团队非常关心的问题，另一方面，已有研究资料显示，产品的响应速度是影响用户满意度的最重要因素。
我们先后对无屏音箱和有屏音箱的语音交互响应时间进行拆解和研究，如下图所示，针对有屏音箱的语音交互过程，通过大量的人因实验研究，我们定义了语音交互不同阶段最佳的响应时间范围，我们建议ASR的识别时间应小于400ms，首响时间应小于800ms，内容加载时间应小于500ms，并以此为理想的响应时间目标，不断驱动业务进行产品性能的优化。

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图：有屏音箱语音交互过程
针对无屏音箱和有屏音箱语音交互响应时间的两个研究，我们分别在国内核心期刊《人类工效学》和国际知名会议HCI上发表了2篇学术论文，向行业和学界分享研究结果，供同行从业者参考。

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图：发表的学术论文
围绕语音对话的复杂/情感体验，我们关注了人和产品的对话交流体验。其实真正实现人和机器之间的对话交流是非常复杂的问题，难度比想象的大。人和产品之间的对话可以被分为两种，如下图所示，即任务式对话（封闭域对话）和聊天式对话（开放域对话），左边的对话实现相对较容易，右边的聊天对话会很难。

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图：两种常见的对话交流类型
针对聊天式对话体验该如何开展研究呢，我们首先聚焦了高频的聊天对话场景，主要包括6大类聊天场景，如开场（早上好、你好）、离场（我睡觉了、我去上班了）、正负向情感（我爱你、我不开心）表达等。
然后，我们分别针对6个聊天场景进行对话设计，并邀请用户对对话内容进行评价和反馈。最后，总结不同聊天场景下的对话策略，并将对话策略反哺到技术和算法里。
同时，我们也会与技术团队密切合作，一起探索更有效的聊天对话内容的生成方法。
针对开放域聊天对话体验的研究结果，我们在人机交互知名会议MobileHCI上发表了1篇学术论文，MobileHCI是CCF（中国计算机学会）指定人机交互领域的B类会议。