一分鐘搞懂數據和設計的三種思維

《Designing with Data: Improving the User Experience with A/B Testing》Chapter 1 — Introducing a Data Mindset

最近讀書會在看Rochelle King的《Designing with Data》,探討數據在設計過程中的重要性,這本書總共8個章節,每三週會針對各章節節錄我覺得重要的部分和大家分享:)

目前似乎沒有中文版,有理解錯誤或想補充的朋友,歡迎留言,謝謝~


*此處的數據概念涵蓋量化/質化資料。

為什麼數據在數位化時代如此重要?

隨著時代演進,許多實體服務開始數位化,重新塑造了人們的生活體驗,像是分享照片、聊天、交友等。而數位化的過程就代表了我們可以記錄和追蹤用戶的各種活動,藉由分析這些數據得以一窺用戶的網路經驗(他們互動的數位內容+操作行為)。

數據的獲得vs. 數據的解讀

數據的獲得相對以往已經簡單許多,最大的挑戰反而在於如何區分數據品質好壞,以及作出有意義的解讀。

數據和設計的三種思維

1.Data Driven

這樣的設計方式表示數據的蒐集就是為了決定設計決策,通常已經有明確的目標、要解決的問題,透過數據得到答案後進而做出決定。

就像在月台上等某列火車,我們已經知道要去哪裡、哪一班火車,在這之前已經完成了定義問題和目標的範疇,數據是協助我們決定最後選擇哪一個設計方案。

2.Data Informed

此階段相較於Data Driven的設計過程來說變動性和彈性較大,原因在於數據扮演的角色是設計過程中的一項參考元素,故產出不一定是一個確定的設計方案,反而是藉由數據的資訊,讓我們建立其他研究方向。

所以採用Data Informed的觀點來看,最重要的是藉由額外的數據資訊來限縮問題的範疇,屬於探索的階段。

就好比在火車站,我們知道有很多種不同的火車,以及它們前往不同的目的地,透過一些機制可以從這些選擇中找出對的火車班次。此階段有較多探索的可能,也有許多可以考慮的目的地

3.Data Aware

Data Aware design指的是設計決定不只是要根據數據資訊,也要考慮到數據蒐集的形式和方法。作者認為,設計師和數據科學家應該要和開發者以及商業策略家合作,設計一個系統可以有正確的數據型式去回答重要的問題。

在Data Aware的思維下,我們知道有許多不同形式的數據可以回答不同的問題,所以反而比較從策略性的思考數據可以帶來什麼樣的資訊,如何可以藉此找到達到目標的路徑。

例如上述提到的搭火車只是一種探索陸地的方式,我們也可以透過地圖、其他的交通方式辦到。此外,世界不只有陸地,還有許多其他的部分,例如天空、海洋等可以探索。此階段視野較廣闊,我們可以思考許多的問題,以及所有可能相關的數據形式。

以上三種思維的涵蓋範疇依序為Data Aware>Data Informed>Data Driven,意即如果前者沒有做到,後者也無法完成。

補充:Know the difference between data-informed and versus data-driven — Andrew Chen

關於數據的二三事

在數據協助我們進行設計決策時,我們必須思考:

  1. 問題和目標的關聯性(我們是不是問對問題?)
  2. 數據的適當性(數據是否可以回答問題?)
  3. 數據的品質(數據是否可信?是否在蒐集數據的過程中有遺漏?數據是否有偏頗?)
  4. 有其他更適合的數據或分析方式嗎?

總結來說,沒有一種數據思維在設計過程中是絕對正確的,我們必須考慮正在試圖解決什麼問題,以及我們處在產品設計的哪個階段和產品的成熟度,來決定應該運用什麼樣的數據或用什麼樣的角度來看待數據。

接下來可以繼續了解: