我们的用户研究工作，在很多时候是通过研究获得对用户的理解，然后将理解传递出来，以“解释”和“预测”的方式来发挥作用。比如，研究问题某产品的用户流失比例为什么高，我们的研究是在给出解释。这种解释帮助业务的同学形成了理解，并基于理解去优化产品或调整策略。再比如，我们去了解用户对产品的满意度或推荐意愿、用户使用/不使用的原因等，基于这些研究结论一定程度上可以预测产品将来的表现。

这其中涉及一个基础问题——我们是如何获得“理解”的？

在研究时，我们所直接听到或看到的并不是我们对“理解”的追求。我们追求因果连接，更想获得的是“每一个作用力都有一个大小相等作用相反的反作用力”这样的普遍陈述。那么，我们是怎样由个体的感知（听、看等）出发得出了因果，甚至最终得到一些普遍性的陈述呢？我们发现，我们有诸多想象和推测的过程。比如，我们看到用户访问某个网页得到了404，看到用户随后点击了刷新。我们会针对这两个行为建立因果连接。但是推测和想象带来了很多可能的分歧。假如我和一同观察用户行为的同事所看到的现象相同，但我们推测的部分却可能天差地别。这样就带来了麻烦——我和同事谁的推测更与“真实”一致？或者两个人都不对？“推测”的存在，带来了认识上的分歧。那么是否不应该去推测，而应该如实的陈述/记录我们所看到的或听到的？

理性告诉我说，和我认为显然是错误的东西一样，对于那些不是完全确定无疑的东西也不要轻易相信，因此只要我在那些东西里找到哪管是一点点可疑的东西就足以使我把它们全部都抛弃掉。

——笛卡尔，《第一哲学沉思集》

假想现在你作为侦探在一个凶案现场勘察。你看到现场留下除去死者之外的另一个人（且称呼为小A）的痕迹（比如脚印、指纹等）。监控录像也记录了小A有在案发时间出入死者被谋杀的场所。而除此之外，并没有任何其他人在案发时间出入过现场。那么，你是否会推测小A是案犯呢？是否有可能死者自杀并试图嫁祸小A呢？无论你做哪种推测，你在案发当时都不在现场。于是，我们发现如果我们不去推测，就无法完成侦探工作。

我们在用户研究的过程中，毫无疑问也需要推测。正是推测使得我们形成了更完整的对用户的理解，帮我们逼近了“真实”。但是疑问在于，我和同事对同一现象所作的推测并不同，离“真实”好像不是一样近吧？

当我和同事争论不停的时候，哲学老师路过。哲学老师给了我们一个木头盒子，让我们在不打开盒子的情况下推测盒子中装了什么。我使劲摇晃盒子后推测里面有块橡皮，而同事推测里面有块石头。我们曾经试过在木头盒子中装过这样的东西，听到过这样的声音，所以各自如是推测。哲学老师笑了笑，打开了盒子。里面有橡皮，也有石头，但还有一根羽毛和一个我们两从未见过的物体。

看来我们都被自己有限的世界观限制住了，无法超出自己的语言概念和有限经验来看世界。“现实”的盒子永远无法打开，但是“认识的工作”还要继续。在我们如此需要推测的情况下，我们如何更好的推测？ 

针对“推测”的反思，我们先从一些基础的逻辑规则看起。

所有名为冬冬的人颜值都很高。

我的名是冬冬。

我的颜值很高。

在演绎论证下，如果前提（所有名为冬冬的人颜值都很高）为真，论证有效，那么结论就为真。但在实际的用户研究类项目中，我们会发现演绎确定性的标准太高了。毕竟，在错综复杂的商业世界和人类社会中，我们能找到哪些绝对正确的前提呢？

很多时候我们会转向归纳来为我们的推测提供起点或基础。在归纳论证中，前提对结论的支持不像演绎一样逻辑必然，而是或然的（英文为probable）。在实际的归纳思维过程中，我们很多时候是在寻找相似点/相同点和差异点，进而从这些特定的经验事实中去推测到一个更为普遍的结论。

第一天，我在生态园餐厅吃了清汤牛肉面和酸菜饼，结果闹肚子了。第二天，我又在同样的档口吃了西红柿面和酸菜饼，结果还是闹肚子。第三天吃了同样档口的新疆拌面和酸菜饼，第四天吃了同样档口的牛肉干拌面和酸菜饼，都闹了肚子。那么，我得出结论，该档口的酸菜饼会让我闹肚子。细心的同学会发现，除去酸菜饼这个共同点外，其实还有该档口的面食也是共同点。还有我们无法直接通过这里的描述识别到的——该档口的工作人员所用来煮面的锅也是共同点。

归纳技术下，如果研究者没有将事物分解为恰当的元素，研究也会陷入困境。由于我们不可能考虑所有的东西，所以我们的注意力局限在那些我们主观上认为相关的因素上。而这其中的主观筛选，又与我们的经验、信念/观点、演绎思路等相关(是啊，演绎又出现了)。我们似乎无法仅使用演绎或归纳就获得真知灼见。 

在近代哲学史上，理性主义（认为真正的知识是通过演绎推理得到的）和经验主义（主张所有的知识都来源于经验）是一个非常重大的分歧。这里我不做过多讨论了。我更想探讨下科学的研究方法，看从中可以获得哪些对我们工作的指引和帮助。有人说，科学本质上是一种经验主义的认识论。它的理论和假说必须通过经验来检验，而且可以通过经验的方式来显示对错。也有人说，科学融合了理性主义和经验主义，甚至海纳百川来者不拒。因为科学不仅仅处理观察到的事实，而且也要研究假说和理论。事实通过确证或否证来为理论服务。

科学探究的七个步骤：

1）确定某个问题；

2）构建某个初步假说；

3）根据那个初步假说收集额外的数据资料；

4）形成一个全面的、由收集的资料所支持的说明性假说；

5）从说明性假说中推导出进一步的结果；

6）对推导出来的结果进行检验；

7）对发展出来的理论进行应用。

——《逻辑学导论》在我吃面闹肚子的例子中，假设我的假说是“酸菜饼”导致我闹肚子，当我只吃面而不吃酸菜饼时，是否闹肚子为我提供了确证或否证。但假如导致我闹肚子的真实原因不是酸菜饼，而是煮面用的锅的时候，闹肚子的事实让我产生了新的假设，我可以继续验证。看起来，假说和确证不断迭代让我不断逼近了真相。但是这其中也存在一些归纳的问题。比如，酸菜饼中其实只有一种东西导致我闹肚子，但我无法拆分到具体的成分。我通过实验确证了关于酸菜饼的假说，但是我没有得到真相。

真相重要吗？

历史是任人打扮的小姑娘。历史真相重要，还是小姑娘重要？当然是小姑娘重要。

 ——CDC程毅南语录，大意如此

科学所得，似乎也只是一种模型。而这个模型解释了现象，并且有效的指引了我的行为。毕竟，我停止吃酸菜饼之后已经不闹肚子了。我们所做的工作和科学研究有一定的相似之处——都是寻求对这个世界的认识。而在发挥作用上，假如我们所得研究结论解释力强、预测力强，那么即便不是绝对的真实，是否也足够了？ 

科学方法的流程中，观察和验证非常的重要，特别是在自然科学领域。但是，当回归我们这个与人有关的研究场景时，我们不由地担心：我们想要得到的“认识”或“理解”，可以观察或验证吗？特别是涉及人的观念、态度、习俗、人与人之间的互动、制度、信念等这些非实体的东西时，我们怎么观察、怎么验证？

原来你迷信科学。

——CDC 杨玥语录

哲学分歧又在产生。如我们日常所尝试使用的定量研究和定性研究，两者在哲学基础上就有所不同。定量研究的哲学基础是实证主义，而定性研究的哲学基础有建构主义、解释主义、现象学等。实证主义崇尚“客观”，主要用实验、调查等手段，用数字说话。在这种思路下，人们积极寻找测量方法和测量工具，即便是人的态度、观念等这些非实体的东西。有人甚至认为，万物皆可量化。而如果按照建构主义的观点，现实是一种主观的创造，特别是有关人类社会的一些概念，如文化、种族等概念。确实，我们的诸多研究对象或许都只是个体的主观想法，或是通过共识建立的。解释主义则主张对复杂世界的认知通过研究生活在这个世界中的人群的经验以及观点而实现。研究者应该深入生活去领会并用语言去解释和重构。

在实际项目中，我们经常将定性和定量手段结合。如果我们反思这个过程，我们会发现： 

1）定性研究时，我们通过观察、访谈等方法获取人们的行为经历、态度、决策等信息。这个过程拓宽了我们的经验，并且经由我们加工处理后形成了研究员“自己的理解”。这个理解在生成过程中，往往受结合研究者个人认知、归纳能力、情感倾向等影响，存在个体差异。有些时候，这些个体差异似乎“无伤大雅”。这个“差异无伤大雅”的状态是怎么达成的？研究提纲设计时的共同参与、访谈过程对故事/逻辑完整性的统一要求、访谈个案后同项目成员及时沟通交流等。而理解差异相对明显时，及时交流和后续研究继续验证也是可以帮我们消除一些分歧的。而这其中，我们所基于的是对语言概念的共同想象。基于这些语言概念（可能只是一定范围内的语言概念），我们解释和重构了现实。 

然而，“虚构”这件事的重点不只在于让人类能够拥有想象，更重要的是可以“一起”想象，编织出种种共同的虚构故事，不管是《圣经》的《创世记》、澳大利亚原住民的“梦世记”（Dreamtime），甚至连现代所谓的国家其实也是种想象。这样的虚构故事赋予智人前所未有的能力，让我们得以集结大批人力、灵活合作。

——《人类简史》

2）在定量研究中，我们常常寻找简化式的测量方式——如用某些指标、某个模型来代替对某个复杂事物的测量，或只量化我们当前可以量化测量的。这些都使得定量的研究似乎是一种“不完全的测量”。“不完全的测量”似乎是一种聪明又无奈的办法。聪明之处在于，简化测量少许指标来反应复杂的现实世界才是实施上可行的。无奈之处在于，在结论形成阶段我们常常围绕回答研究问题的框架，使用定量数据作为主要证据，但依然需要辅之以一些定性发现作为“楷体字证言”，以及“填充”大量的个人理解。为什么要以定量数据作为主要证据呢？似乎是因为当下的人们更倾向于相信数字。而“填充”的部分，是个体所重构的现实和预期可采取的路径。

很多时候，定性发现成为了研究结论中的“楷体字证言”。

——CDC 李焱军语录，大意如此

对于“填充”的部分，我的想法在于：1）大家可以相互多交流，去比较不同看法背后更深层的商业逻辑和价值观的差异；2）对同一个问题尽量多从多个角度去看（如有可能的话尽量多角度验证），而“多个角度”需要积累。

啰嗦了很多，似乎并没有得出什么。或许只是一些常识，或许是尚未解决的问题，也或许大家已经在实践中摸索了更好的做法。无论如何，请不要轻易跳过那些看似常识、看似基础的问题，也请不要未加省察和批判的去接受已有的、习惯的做法。最后，期望每个研究员都可以构建自己的方法论。

END

原文作者：腾讯CDC体验设计 

原文链接：与用户研究有关的一些基础问题

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