創新之前，你問對問題了嗎？淺談厚數據與元問題
Hi, 我是 Mika
試想你正在規劃新的產品功能，會從哪裡開始呢？
競品分析？啊對～知己知彼嘛！還能順便來個聽起來似乎時髦又專業的用戶訪談。ok 假設我們現在手邊 10 個競品、8 場訪談，羅列了密密麻麻不下百頁的簡報，在會議上洋洋灑灑的分析各項優點及特性…老闆聽完點點頭，接下來呢？
產品的方向呢？階段性目標呢？核心目標呢？能帶來多少商業價值呢？ 這些分析能回答你什麼？回答得出多少？
產品設計的路上，設計方法大概有 100 種，那個名號響叮噹的 data-driven design 聽起來艱澀又遙遠，質性研究的資料複雜又不知從何收斂，手上捧著像星星一樣的多的資源（又或者沒有任何資源)，那顆指引方向的北極星卻始終看不到。
本篇想跟各位聊聊厚數據研究方法與如何發掘商業創新的設計思考，希望能幫助在產品設計的路上擁有同樣困惑的朋友，並分享如何透過元問題方法找出對的問題、釐清方向。以下主軸含：
- 淺談厚數據與大數據
- 從厚數據到創新
- 創新的第一步 — 元問題
淺談厚數據與大數據
什麼是厚數據？
厚數據又稱小數據、或是我們常聽見的「質性資料」。這個稱呼起自於人類學的田野研究方法「厚描法」，意指「站在對方文化的網子上」、理解並描繪他人的行為。目前，多數人對厚數據的理解會止於傳統學術上的研究與觀察。
我們現在已經有大數據、演算法甚至人工智慧…..厚數據究竟存在什麼優勢？和過往的質性資料有什麼不同？
厚數據與大數據的差異
這邊推薦 Tricia Wang 的文章 Why Big Data Needs Thick Data，並擷取相關段落作為簡介，在文章中， Tricia 闡述大數據與厚數據的差異以及其運用的方法，並強調：必要從兩種不同特性的研究方法獲取 insights，才能建構完整的商業面貌
從上述圖表可以清楚看出彼此各自擁有的特性：
大數據擁有資訊的廣度 : 我們藉由足量的樣本與可控的範圍撈出結果，並推敲點與點之間的原因與關聯性；
厚數據擁有故事的深度 : 貼近人的生活與情感，找出當代人共同的行為模式(models)，找出新的觀點，發現趨勢。
下列是我自己針對兩者差異歸納的筆記，提供各位作參考：
傲慢的量化成見
Tricia Wang 在演講中 王聖捷 — 因大數據而失準的視野 （非常清楚易懂，推薦大家看一看)，提及當時 Nokia 公司認為 Tricia 手上的研究結果(100份樣本）無法與公司上百萬的量化樣本相比，最後錯失了由傳統手機轉型成智慧型手機的機會…
別誤會，上述故事的結論絕對不是再說量化數據有失準度，而是在使用數據時一開始就做錯了假設。Nokia 當時發送的研究問卷，一開始就是以 “ 人們不知道智慧型手機是什麼 “ 作為前提假設，並只把目標著眼於拉升現有的業務型態，研究結果自然看不見未來人們對智慧型手機的需求，Nokia 的失敗在於帶有偏見的視角、錯誤的假設使用研究工具
那厚數據的價值又是什麼？它就能看得到趨勢嗎？它怎麼為我帶來創新？
從厚數據到創新
把文化找回 UX 架構之中
再次闡述厚數據的特性：「站在對方文化的網子上」理解行為，關鍵在於對文化的理解，厚數據研究著眼於人的故事，自然可以感受到人在文化下所展現的行為，以下是 百工裡的人類學家作者 — 宋世祥 在講座上對文化的定義筆記
- 文化是人與所處的環境的互動機制（宗教、教育、媒體、科技、經濟、政治…等）
- 文化包含了人如何想、如何說，跟做出什麼
- 對文化有越清楚地掌握，越能預測他人對新事物的反應（創新點）
- 從歷史的角度來看，文化是可被改變的，「創新」也是改變文化的一環
厚數據+文化+創新目的
質性資料不再是塵封在架上的歷史文本
當我們以創新為目的、以文化為基底，質性資料才會為你創造出有效厚度。從看似雜亂的行為與故事當中，抽出人在文化架構下的行為，而依據人的行為找出未來趨勢，成為創新的開始。
糖、香料、美好的味道 …. 說到這裡，其實我們還缺一項東西
創新的化學物Ｘ — 元問題
創新從來不是原本就存在的東西，想從研究中產生創新，必定要以此為目標有目的性的發掘與探討，而其中一個思考方法，就是元問題：
元問題的意義在於你對「問題」本身的反思，你的問題究竟是不是對的問題？
舉個簡單的例子：
一般問題：你中午吃什麼？和誰吃飯？怎麼吃飯？對於吃飯的焦慮？
元問題：人為什麼中午吃飯？人為什麼要吃飯？人為什麼吃？吃飯與時間點對人的意義？誰家裡有 5 歲小孩的嗎？是不是覺得他們生來就很懂問為什麼
元問題的思考架構
利用黃金圈理論，深入剖析你的問題與假設，是讓研究主題產生有效厚度的方法，可掌握步驟 What-How-Why-Why-Why （如下圖），不斷深入追問，反覆探討主題與問題的連結性 ：
圖表運用示範
帶入實際產品設計狀況，以智慧型手環為例，從最上層的一般問題深入剖析，可能得到下列的脈絡：
What：市面上有哪些競品？競品有哪些功能？使用者有哪些習慣？痛點是？
How : 使用者如何使用？ 手環如何結合手機？
Why : 使用者為何使用手環？
Why : 使用者為何在意健康數據？
Why : 使用者為何在意健康？
Why : 使用者如何定義健康？
無論是碰上大型專案、需要多人一起來探討元問題，將淺層的一般問題挖深，釐清問題背後的核心、確立對的方向；又或是一個較小型的新功能、在紙上快速地畫出架構，與 PM 快速驗證並釐清目標，元問題的思考在設計的工作流程中一直都非常實用，能有架構的將發散紛亂的問題收斂起來。
記得保持彈性，問題的深度取決於你團隊的目標
上述內容參考 收集厚數據，先來個人類學式的「元問題」吧！ 宋世祥的文章與講座學習筆記，內容有針對元問題題目練習思考，推薦給想了解更多的朋友。
最後，驗證你的問題
資料有了、目標有了、假設確立了，你修改了無數次的設計，與客戶與團隊進行了好幾次溝通、好幾場易用性測試，功能終於上線了，接下來你要如何向團隊證明你的假設是對的呢？所謂的數字會說話，量化數據最終會在這裡為你做解答。
調整了一下先前出現的學習筆記，補充自己在設計過程的其中一項基本運用，提供給各位做參考：
大數據能在一定程度上洞悉問題、發揮最大的機器智能；而厚數據能找到缺失的背景資訊、讓大數據更易於使用，並最大程度發揮人類智能。
它們在不同階段與條件所體現的價值：當我們以人為故事出發，尋找創新目標並確立假設，產品最終需要端到世人面前檢驗其商業成果。
知識是食材、文化是湯底，端出合乎胃口的好設計
回到最早那個為了整理競品分析、質性訪談而忙得一塌糊塗的自己，在著手開始規劃產品之前，你能否能夠釐清自己的核心目標，做對的提問與假設？你是否了解不同研究方法所帶來的優勢與風險？
若人的文化是一鍋湯底，知識與研究方法只是尚未調理的食材，了解食材的口味特性與烹調的順序，悉心料理、適當運用，才能端出合乎胃口的好滋味。
文章到這裡，希望幫助各位更認識研究方法的運用及反覆驗證問題的重要性，期待藉由這次的拋磚引玉，獲得更多的討論交流，共同成為更好的設計師。
最後感謝各位的閱讀，如有問題歡迎留言指教，有其他想聊的主題也歡迎討論交流，如果喜歡這篇文章，請幫我👏👏用力拍拍手👏👏，是對我們最大的鼓勵，也歡迎追蹤 Whoscall Medium，文章持續產出中！
資料來源：
Tricia Wang — Why big data needs thick data?
書籍：百工裡的人類學家2 — 厚數據的創新課 作者宋世祥
