浅谈眼动仪在可用性测试中的应用交互设计

时间：2023年12月16日

来源：skyk_6776

编辑：本站小编

以下是小编整理的浅谈眼动仪在可用性测试中的应用交互设计，本文共5篇，欢迎阅读分享。本文原稿由网友“skyk_6776”提供。

篇1：浅谈眼动仪在可用性测试中的应用交互设计

我很幸运，读研期间所在的实验室拥有很多令兄弟院校垂涎的实验设备，其中就包括iefen让我介绍的眼动仪，分别为美国ASL的Eye Tracker 6000 摄像头式眼动仪和头盔式眼动仪（具体型号我不记得了，因为我就“玩”了两次，没有做过具体的实验，对它的数据处理并不太了解，sigh～），在此我仅对摄像头式眼动仪在可用性测试中所起的作用做一些粗浅的介绍，算是给还未接触过眼动仪的童鞋们“扫扫盲”。

图1 美国ASL的Eye tracker 6000摄像头式眼动仪

在可用性测试中为何要使用眼动仪？

由于传统的可用性评估在实际应用中，尤其在进行用户界面评估时，存在很多局限性，如很多测试方法都是建立在主试与被试的交互上，主试的言语、行为、表情甚至期望都会对被试及其活动产生影响。当存在多位主试时，就更难排除主试的影响。测试结果的客观性不高。因此，多年以来，在进行可用性评估时，眼动仪是常用的辅助工具之一。

眼动仪在可用测试过程中常用的参数

当前的眼动仪多是运用红外线捕捉角膜和视网膜的反射原理，来记录用户的眼动轨迹、注视次数、注视时间等数据。从近年来发表的研究报告和资料种可分析出，利用眼动仪进行可用性测试常用的资料或参数包括：

（1）总注视次数（频率）：数被认为是与搜索绩效相联系的指标。注视次数越多，表明低绩效的搜索，可能源于显示元素的糟糕的布局。但也应该考虑注视次数和任务时间的关系（如：任务时间越长需要的注视次数也越多)。

（2）平均注视驻留时间：反映的是提取信息的难易程度。持续时间越长往往意味着被测试人员从显示区域获取信息越困难。

（3）注视点序列：注视点在兴趣区之间的转换，能够度量用户界面布局的合理性。

（4）第一次到达目标兴趣区的时间：在显示区域搜索特定的目标时，第一次到达目标区域的时间。也是用户界面布局合理性度量的一个重要指标。

（5）每个感兴趣区域的凝视比率（时间比）：被试眼睛注视特定显示元素(设计者感兴趣区域) 的时间比例。在此应该分清被试在显示元素上的凝视频次和凝视的时间,驻留时间反映信息提取的难度,频次反映显示区域的重要性。

（6）每个感兴趣区域注视点数：此指标与凝视比率密切相联系，可以用来研究不同任务驻留时间下注视点数量。特定显示元素（感兴趣区域）的注视点数量反映元素的重要性,越重要的元素则有更多频次的注视。

眼动仪在可用性测试中的实际应用

讲完了理论知识，我列举三个我参与过或实验室同学主导的实验，让大家对眼动仪有个具象的认识。

实验一：客户管理软件的导航可用性评估

测试目的：通过眼动仪对两个不同版本的客户管理软件的导航可用性进行评估。

测试任务：在旧版设定页面上找到“产品组排序”功能；在新版找到“管理产品序列”功能。

测试方法：在视觉评价的实验室研究中，要求被试分别观看两张不同的版本的同一页面，图片呈现10s，眼动仪(ASL EYE TRACKER 6000眼动仪，采样频率120 Hz)记录他们观看图片时眼睛的注视点、注视频率、注视时间，完成时间等指标，以考察观看者对哪一版本的导航更符合用户的习惯和时间短，，并在看完图片之后再填一份对两个版本的喜好度评价问卷（被试按5点量表对它们进行喜好度评价，1表示最喜欢，5表示最不喜欢，2、3、4介于中间）。参与测试的人数为10人。

图2 眼动仪测试实验室

（1）眼动注视点轨迹分析

经过对测试用户眼动轨迹的分析，可以明显发现测试用户在使用两个版本在眼动注视轨迹区别（图3，图4）：用户在使用旧版系统时，眼动的轨迹比较杂乱，测试用户的眼动轨迹区别明显；用户在使用新版系统时，眼动轨迹比较有规律的，测试用户的眼动轨迹呈现相似性，

图3 旧版系统测试轨迹图

图4 新版系统测试轨迹图

（2）眼动注视时间分

10名测试用户的注视时间统计见表1，可以明显发现两个版本在眼动注视时间区别：用户在使用旧版的系统时，注视的时间比较长，两个版本在瞳孔直径的变化比较大（主要测试时间较长，眼睛疲劳造成瞳孔变小）。通过注视时间和方案评价等级的对比分析（图5），可以得出评估等级越低（数值越低表示满意度越高），用户眼动注视时间越短，用户在较短的时间内能找到想要的功能，页面影响用户的干扰越小。

表1 注视时间参数表

图5 注视时间与评价等级的关系

（3）眼动注视频率分析

10名测试用户的注视频率统计见表2，两个版本在眼动注视频率有明显区别：用户在使用旧版系统时，注视次数频率比较高，无规律性。将注视频率和方案评价等级的对比分析（图6），可以看出评估等级越低，用户在页面搜寻的频率相对越少，用户在较短的时间内能完成制定的任务，用户注视轨迹相对越有相似性。

表2 注视频率参数表

图6 注视频率与评价等级的关系

综合测试评估的几个纬度分析结论，改版后的系统相对旧版的系统在导航的信息流设计和工作流等设计方面有了很大的提高，符合现在用户的使用习惯，减少无效的信息对用户操作的干扰。

实验二：网站首页的可用性对比测试

这是对某网站改版前（图7）和改版后的主页（图8）进行可用性对比测试，通过让用户浏览首页（不做任何点击）判定网站的主旨和类型，来捕捉用户注视点的轨迹图和记录用户在不同位置注视时间，对比网站主页改版前和改版后信息传达的有效性。

图7改版前的首页测试轨迹图

图8 改版后的首页测试轨迹图

经过对采集到的数据进行分析，可发现用户在浏览改版前的页面时，眼动轨迹混乱，扫描路径长且很多相互交叉，注视点序列分散排布，用户注视点变换快，无明显的兴趣点,如图这些数据表明改版前的网站首页布局不够合理，没有重点。

实验三：索爱W958c手机界面的可用性测试

此实验是通过让用户完成具体的任务（表3），来测试用户对索爱W958c手机界面的信息结构的洞察程度，界面布局，界面元素表征含义对于用户的搜索策略的影响，从而全面的衡量手机界面的可用性水平。该实验的评价指标包括注视时间、注视点数、任务完成率、多余翻页偏差度。限于篇幅，在此对这些指标不做具体的分析，仅推出热点图的概念。热点图反映了注视点和视线活动在屏幕上的总体情况。它是通过统计多名被试的视线活动情况的数据而绘制出来的，颜色越深，则表示关注度越高。

表3 基于眼动追踪的手机界面可用性测试的典型任务

图9 索爱W958c原型在完成任务2时的热点图

图 10 索爱W958c原型在完成任务6时的热点图

总结

眼动仪作为一个高科技产品，可以让可用性测试更直接和高效，但仍需注意，眼动研究本身都还存在着一定的不足之处，如当采用非头盔式系统时,会有10 %到20 %眼动数据丢失，且对被试的运动有一定限制，所以在使用眼动仪进行可用性测试的时候，通常要加以其它测试方法来收集更多的实验数据，并通过结合分析来得出更多、更有效的结论。

本文出自：ued.alipay.com/?p=497

篇2：眼动跟踪技术辅助可用性测试交互设计

摘要

本文旨在解释眼动跟踪(Eye tracking) 如何与传统的可用性测试结合使用，文中会主要介绍针对三个电子商务网站的两项测试任务。从这两项任务的结果中，我们发现眼动跟踪所得出来的数据，是可以用来更好的理解使用者在网页上如何开始搜寻他们要找的目标链接或信息。该数据包括用者对兴趣区域(Area of Interest – AOI)的视觉注意的频率、持续时间以及顺序；对网站设计和理解用者心理期望很有帮助。

简介

多年以来，眼动跟踪在用户测试是常用的辅助工具之一。当中以驾驶仓设计 (Fitts, Jones & Milton, 1950) 为先驱。该类研究替眼睛移动与认知活动订下一些假设，甚具价值。例如：视觉注视的l率c操控有P，注视持续的rg长短tc理解信息的难度有关等。

近年眼动跟踪与网页应用的用户测试的概念逐渐融合起来(详情可参考 Duchowski, ;Dadach and Deubei;2003)。独立的研究团体或专业人士这些年来一直在尝试发现眼动跟踪在网页设计可用性方面的应用。这些研究项目涉及到用户浏览网页时，来发现对界面的不同部分的视觉注意力的具体目标、或找出他们的兴趣区等。所得出来的数据可以使用不同的方法比较，当中包括先后次序、数量和对每个兴趣区注视持续的时间。

为继续调查眼动跟踪对可用性测试的贡献，研究人员收集了三个不同的电子商务网站的眼动跟踪的数据，并对这些数据根据在屏幕上兴趣区的不同进行分析，进而来了解用户如何和这些界面打交道。

方法

本次研究的参与者共有三十六名，他们来自唯芝达国立大学(Wichita State University)的本科生或研究生。其中二十六名为女生，其余十名为男生，百分之七十二的参与者年龄介乎十八至二十六岁。他们使用配备了Pentium IV中央处理器的计算机，其显示屏为96 dpi、十七迹解像度为1024 * 768。显示屏幕与Tobii 1750眼动跟踪系统接连。该眼动跟踪仪并不是头戴式的，而是安装在显示屏上的，这样使用者使用的时候感觉很自然。眼动跟踪仪每20毫秒（即50赫兹的频率）对眼球的位置取样一次，来探测并搜集使用者在测试时眼球移动的数据，测试的三家专门销售教育类玩具的电子商务网站，分别是Mastermind Toys, Toys to Grow On和Wonder Brains。

结果

我们在三个维度上来比较测试得到的数据：任务需时多久、经过多少页数才能完成任务和困难度(1＝最容易 5＝最困难)。在测试当中，从记录眼球移动得出来的数据，可得知在不同的网站的首页，测试者对不同兴趣区注视的次数以及注视持续时间等的数据。以下便是考察使用者完成两项任务的可用性测试的结果。

任务一：寻找联系信息

这是一项简单的任务，测试者要在网页上搜寻玩具公司的联系信息。结果是网站二(MastermindToys.com)在使用时的困难度最大 (F(2.33)=5.459, p.=.009)，所使用的时间亦最长 (F(2.33)=9.841, p.<.001). 见表一。

表一. 任务一不同网站的可用性量度

量度网站 1 (Toystogrowon)网站 2 (MastermindToys)网站 3(WonderBrains)难度1.08 (0.29)1.81 (0.60)1.67 (0.77)任务时间(秒)40.12 (10.59)61.94 (17.1)42.66 (10.84)

每家公司在他们的网站首页都置有联系信息的链接，但位置不同。网站二(MastermindToys.com)将链接与其它链接放在右方，反观网站一(Toytogrowon.com)则放置在网站的底部。网站三(WonderBrains.com) 将络我们的链接放在网站首页内多位置－顶部和底部。根据结果发现，测试者在网站二(MastermindToys.com)所需的r间^多，困y度也^大。显示出用户的心中已有特定的位置放置某些特定的链接。如果链接没有在预期的位置出现，用户的表现便相应地较差，这正好与(Bernard, ；Bernard )的研究同出一辙。

这个眼动跟踪任务是测试用户如何在不同的首页里找出一个特定链接。我们考察了每一个兴趣区眼睛注视的平均时间，在网站一(Toytogrowon.com)，用户是先开始搜寻网页的中心位置，然后移向网页的边缘地带，例如位于网页顶部的购物车、左面的导航条等等。

图 1. 任务一的注视顺序 (Toystogrowon.com)

同样地，在网站二(MastermindToys.com)我们察觉到有另一种偏向。用者是在网页的顶部先开始搜寻，这显示链接的位置与一般用户的假设并不相符，情况就如网站一(Toytogrowon.com)一样 (图 2)。

图2. 任务一的注视顺序 (MasterMindToys.com)

Clearview眼动跟踪件能显示出用粼谄聊坏哪男┣域韧A舻r间更多和吸引用糇⑹痈多，该结果用不同颜色表示。颜色愈红，表示这个位置被注视时间愈长。

透过检视这些‘热点’，结果显示用户在网站一(Toytogrowon.com)和网站二(MastermindToys.com)的眼睛移动是一种非常分散的模式。这证明用户在眼球的注意力不是集中在一个需要找的链接的位置，而是数个位置。无论何种原因，正是在这些位置上是他们花费最长的时间、搜寻最多次的地方，他们在这些位置上最终发现要找的链接。

图3. 任务一的首页注视热点 (MasterMindToys.com)

图4. 任务一的首页注视热点 (Toystogrowon.com)

另一方面，当用户在网站三(WonderBrains.com)进行测试时，数据显示热点比较集中在要找的链接所在的位置，也就是网页的顶部或底部。

图5. 任务一的首页注视热点 (WonderBrains.com)

任务二:以年龄分类购物

这项任务目的是要求用者购买一份适合五岁或以上的小童的拼图游戏。数据显示，三个网页的结果有很大分别－困难度(F(2.33)=3.593,p.=.039) (参考表二)。网站一(Toytogrowon.com)的得分最高，表示用户在按年龄分类购物时网站一(Toytogrowon.com)的设计较其它两个网站逊色，使用时较困难，

这些分析综合了对本次任务的兴趣区数据的考察。

表2. 任务二不同网站的可用性量度

量度网站 1 (Toystogrowon)网站 2 (MastermindToys)网站 3 (WonderBrains)难度2.58 (1.08)1.72 (1.00)1.67 (0.65)任务时间(秒)108.09 (36.59)61.31 (27.4)67.54 (45.64)页数8.00 (4.11)5.08 (1.5)5.17 (0.94)

本次任务按照两种方法进行： (1) using 在左面的导航条设有分类项目，用者可在此处搜索拼图游戏并在此将搜索范围收窄； (2) 或使用网站首页上的按年龄购物的链接功能。在网站一(Toytogrowon.com)，按年龄购物功能只在网页内按一条链接，其间只有一位用户发现并使用。而据数据指出，该功能链接并不设在优先的定像范围内，用者需要在较后的时间才可找出链接的所在地(图六)。

图6. 第一注视点的顺序 (Toystogrowon.com)

透过观察网页的热点，注视位置和逗留的时间长短可以对该项任务的结果分析有帮助。左面的导航条最能够吸引用者的注意力，而位于顶部的年龄购物链接功能却不是很特出，并不显眼，只有一个用户使用了该链接。用者需要以较长的时间及多次触及这个位置才能成功作出行动，这表明意味粲没未能充份把握清楚确定链接的功能，所以没有很快地选取链接。亦要归因于链接并无独有的图像包装，未能引起用者的注意力。

图7. 表现了任务二吸引最多注意力的首页上的热点图

在网站二(MasterMindToys.com)的大部份的测试者(其中有两位除外)都能使用按年龄购物的链接，该链接位于网页上方导航条的左侧，点击后按照不同年龄范围给出链接列表，我们发现用者的视觉注意力主要集中在网页的这个范围 (见图八)。尽管这不是眼动跟踪的优先定像范围，用户仍能成功选取，没有影响他们的表现。在此网页某些项目是没有用途的，却吸引了用户们的注意力。网页中的商店内部照片及其旁边的一些链接并没实质的用处，却分散了注意力，令用户无法在短时间内完成任务。但总体的设计和链接的位置效果不错，是促成任务成功的要素，眼动跟踪收集来的数据显示了这一点。

图8. 任务五首页注视点 (MasterMindToys.com)

网站三(WonderBrains.com)的用户在使用‘按年龄购物’选项时的视觉注意的分布较为均匀，尽管这个选项的位置比在该网页上方的标准玩具分类(图九)在吸引注意力方面较为逊色。实际上，通过检视这个热点分布图，可以发现在执行一项任务时，网页上直接最吸引视觉注意力的部分，基本上就是相关的链接—无论是分类浏览还是按年龄购物，别的都不太吸引视觉注意力。这表明网站三的主页对于购物来说对用户的引导性最好（至少对于执行本任务来说），最不容易分散用户的视觉注意力。

图9. 任务二首页注视热点 (WonderBrains.com)

讨论

通过比较网页不同区域的视觉注意力，我们了解到很多关于用户体验的特性。特别是用户眼动跟踪数据可以帮助可用性专业人士来找出哪些兴趣区是潜在的：

注意力集中点

资料集中点

最容易被忽略的地方

最分散注意力的地方

这种方法不但可以检视用者能否在网页上顺利寻找数据，而且还可以找出他们如何以及从何处找出他们心目中的链接和信息。这给标准的可用性测试补充了很多有用的信息，尤其在用户期望方面和提供设计建议方面。

本次研究侧重于如何解释眼动跟踪数据对于上述网站的可用性测试的重要性。在日后的研究里，兴趣区眼动跟踪不仅可以在网站的单个网页或单个屏幕上使用，还可以在一个网站的不同页面上广泛使用(参考Pan等人在发表的文章)，网站内不同的地点亦可比较 (参考 Josephson和Holmes在发表的文章)，甚至在进行可用性测试时，作不同阶段的比较。此外，对于同一网站不同版本的重复研究时，以及对不同网站的对照研究时，也可以进行上述比较。

参考文献

Bernard, M. (2001). Developing schemas for the location of common web objects. Usability News 3.2. [Online]. Available: psychology.wichita.edu/surl/usabilitynews/3W/web_object.htm

Bernard, M. (2002). Examining user expectations for the location of common e-commerce web objects. Usability News 4.1. [Online]. Available: psychology.wichita.edu/surl/usabilitynews/4S/web_object.htm

Duchowski, A. T. (2003). Eye tracking methodology: theory and practice. London: Springer.

Fitts, P. M., Jones, R. E. & Milton, J. L. (1950). Eye movements of aircraft pilots during instrument-landing approaches. Aeronautical Engineering Review, 9(2), 24-29.

Hyönä, J., Radach, R. and Deubel, H. (2003). The mind’s eye: Cognitive and applied aspects of eye movement research, Amsterdam: Elsevier Science.

Josephson, S. and Holmes, M. E. (2002). Visual attention to repeated images on the World-Wide Web: Another look at scanpath theory. Behavior. Research Methods, Instruments, & Computers, 34(4), 539-548.

Pan, Hembrooke, Gay Granda, Feusner & Newman, . Determinants of web page viewing behavior. An eye-tracking study, Proceedings of the Eye tracking research & applications symposium on Eye tracking research & applications, 2004, San Antonio, Texas.

英文原文：psychology.wichita.edu/surl//usabilitynews/72/pdf/Usability%20News%2072%20-%20Russell.pdf （酷勤网备用下载地址：Usability-News-72-Russell.pdf）

篇3：不要在可用性测试中老问“为什么？”交互设计

30年前，心理学家证实人们很难解释他们作某一选择的真正原因，这也正式我们在可用性测试中要关注用户做什么，而不是用户说什么。为什么还有那么多的可用性测试人员在可用性测试中不停的追问用户“为什么？”

老问“为什么”有什么问题？

在做可用性测试的时候，去询问用户为什么点这个而不点那个是很有诱惑力的。我们天生就好奇。

我们在问这些问题的时候的前提假设就是用户知道他们行为背后的原因。我们认为用户知道他为什么点击“关于我们”而不点“联系我们”的原因，我们所要做的就是让他说出来而已。

Nisbett和Wilson的经典研究

实际上有很多证据表明人们很难去回顾他们行为背后的真正原因。30年前，Richard Nisbett和Timothy Wilson在密西根一个讨价还价的自由市场进行了一个实验。研究者在店外摆了一张桌子，桌子上摆放了4双袜子，并在旁边竖了一块牌子，上门写着“消费者调查-哪双质量更好？”桌子上是4双女袜，从左到右分别标着A，B，C，D。多数人（40%）选择D，少数人（12%）选择A。

实际上，4双袜子是一模一样的。多数人选择D仅仅是因为位置效应：研究者们在研究之前就知道人们会更倾向于选择最右边的一个。但是当研究者去询问人们为什么选择D的时候，他们都说出了一个理由，譬如针脚细腻，做工精细之类。研究者甚至也问他们有没有受到位置的影响，除了一个例外（一个刚学完位置效应的心理学学生），其他人都认为位置没有影响他们的选择。事实是，人们为他们的选择制造了一个合理的解释。

美女照片实验

两年前，发表在Science上的一篇文章，Peter Johansson和他的同事们给出了类似的证据。在这个研究中，主试给参与者两张不同的女人的照片，然后要求该参与者指出哪张看起来更吸引人一些。当被试指出其中一张更吸引人之后，主试会抛弃另一张，然后只给被试看他选择的那张，并询问为什么选择这张。

然而被试不知道的背后的事情是：主试是一个业余的魔术师，他最后呈现给被试的其实是被试认为不那么吸引人的那张，放在桌子地下的被抛弃的恰好是被试选择的更吸引人的那张，

令人注目的是，尽管两张图片并不那么的相似，大多数被试（73%）都没有发现他们正在看的那张图片是被调了包的，其实是他们认为不太吸引人的那张。更令人惊奇的是，这些被试还为他们的选择提供了一些解释。比如“噢，我选择这个是因为我喜欢她的浅肤色”，尽管被试当初选择的是有点深色肤色的那张。

正如上面的袜子实验一样，人们捏造一些理由来让他们的选择辩护。

这些对可用性测试的意义是什么？

现在让我们来看看可用性测试中会发生什么。当我们询问用户为什么你点了这个选项的时候，用户将会回顾和反省为什么做的愿意，然后给你一个解释。但问题是用户可能根本没有意识到自己做个选择的背后的真正的原因，当然用户也不会告诉你说，“我不知道为什么选这个”，他们会倾向于给你一个合理的解释，一个他们相信会是真的理由—不过这些事实是被证明都是不太可信的。

如果是这样，我们的设计就不该基于这样的解释和发现。

这样的研究告诉我们在可用性测试中，我们不应该总是问用户“为什么”，而应该更多的集中在可用性的效率，效用，和满意度的测量上。

比如：

人们能完成这个任务吗？

他们要花多长时间完成这个任务？

发生了多少错误？

当我们把可用性测试集中在用户做什么以及用户怎么做的时候，可用性测试就在用户研究中有了独一无二的位置。而当我们过多的去询问用户“为什么”的时候，其实是损害了可用性测试的效力，而最后你将会基于那些错误的解释来改变你的设计。

用心听你的用户怎么评论，但是记住要用行为的数据来支持他们所说的，而不是仅仅告诉你的设计师：用户就是这么说的。

原文：www.userfocus.co.uk/articles/askingwhy.html

译文出自：www.userfree.cn/?p=256

篇4：PSM模型（价格敏感测试）在网络问卷调研中的应用探讨交互设计

PSM模型介绍

PSM模型（价格敏感测试模型）由Van Westendrop在70年代创建，适合测试新产品/服务的价格，其特点是只考虑价格和质量的权衡，所有价格测试过程完全基于被访者的自然反应，不涉及竞争对手的对比。通过PSM模型，不仅可以得出最优价格，而且可以得出合理的价格区间。

PSM模型应用的前提是，在测试前需要让被访者充分理解产品的概念或定位，并给出一个价格梯度表，其价格范围尽可能涵盖所有可能的价格点，一般而言，最低价格和最高价格，往往要求低于或高出可能的市场价格的三倍以上。

PSM模型的具体操作方法是，询问被访者4个问题，从而得到4个价格：

1、什么样的价格您认为太便宜，以至于怀疑其质量较差，而不会去购买？（最低价格：太便宜）

2、什么样的价格您认为比较便宜，感觉物有所值，会去购买？（较低价格：经济实惠）

3、什么样的价格您认为较高，但仍可接受，会去购买？（较高价格：有点贵）

4、什么样的价格您认为太高，以至于不能接受，肯定会放弃购买？（最高价格：太贵了）

统计分析时，最低价格、较低价格的百分比进行向下累计统计，即认为10元钱便宜的被访者，同样会认为8元钱便宜；最高价格、较高价格的百分比进行向上累计统计，即认为20元钱贵的被访者，同样会认为25元钱贵。这四条累计百分比的价格曲线会交叉在一起，其中“太便宜”和“有点贵”价格曲线的交叉点为价格区间的下限、“经济实惠”和“太贵了”价格曲线的交叉点为价格区间的上限；“太便宜”和“太贵了”价格曲线的交叉点为最优价格；“经济实惠”和“有点贵”价格曲线的交叉点为次优价格。

市场研究公司应用PSM模型时，通常有访问员辅助进行调查，能够较为顺利地进行数据收集。而网络调研问卷是被访者独自填答，若应用PSM模型，应该如何操作呢？如果仍采用传统的操作方式，是否还是适合呢？

笔者从开始，在不同研究项目中应用了PSM模型，对操作方式进行了改进；也借用了PSM模型的研究思路，在类似定价的研究中进行了尝试，现与大家共同讨论可行性。

应用一、量子统计工具的定价研究

量子统计工具上线前，曾采用传统的PSM模型操作方法，进行了调研，当时在题干中说明了量子统计工具的主要功能，并给出了价格梯度1~50元/月，请用户手动填写四个价格。最终计算得到最优价格是10.8元，与产品经理设想的10元/月非常吻合，首次在网络问卷中尝试此方法，得到较好效果。

但处理数据阶段耗费了大量时间，主要是用户手动填写会有很多“意外”发生，集中于用户填写的数字格式不正确（调研问卷系统不完善造成），比如数字带单位、数字超过给定的范围、数字漏点小数点、大写数字等情况。

由此，开始考虑是否能对PSM模型的操作方式进行改进，以便更适合网络调研。改进的主要方向是将原有的数字填写题改为单选矩阵题，对于选项的设置，尝试了两种形式：单点数值、区间数值。

应用二、卖家对工具套餐的定价研究

调研显示，卖家在卖家服务市场倾向选择使用工具套餐，一方面信任官方的推荐，认为官方会根据工具的应用量、工具的搭配合理性等方面进行研究，推出最适合卖家发展需要的工具套餐；另一方面工具套餐比单个购买这些工具价格要优惠很多，

笔者研究工具套餐的定价时，采用了PSM模型的改进形式，用单选矩阵题收集信息，并且选项采用了单点数值的方式。最终得到结果如下图：

分析可知，工具套餐（包含八个功能）的价格区间在31~47元/月之间，最优价格为40元/月。单点数值的好处是，用户选择时比较容易理解；计算结果时，也能够根据交叉点的位置，确定具体的值。但单点的数值需要恰到好处，否则容易引起偏差，比如用户原本接受的最低价格是15元，而单点设置的数值是10元、20元，这就使得用户无法快速选出符合自己意愿的选项，纠结于“是再降低一下自己的标准，还是提高一下自己的标准”。

应用三、买家对二手笔记本电脑附加联保的定价研究

二手笔记本市场推出附加6个月全国联保服务时，需要对这个售后服务定价，采用了PSM模型的改进形式。

考虑到需要在题干中强调“是对附加服务的价格进行选择”，没有使用单选矩阵题，而是直接采用了四道单选题进行尝试，虽然题目之间在空间上有了距离，缺少了填答思路“环环相扣”的连贯性，但题目的表达更加清晰明确了；选项采用的是区间数值的方式。最终得到结果如下图：

区间数值的好处是，选项覆盖了完整的数据范围；但这种方式得到的结果，会随着区间间距的大小而变化，如果间距较大，可能会产生较大的偏差。所以应用此种方式时，需要考虑如果产生如同间距大小的误差是否可以接受，如果不能接受，则需要缩小间距增加选项，或改换成其它方式。

另外，区间数值的交叉点不易确定具体的值，分析时要格外注意。

此方法得到的答案更强调趋势，对认知用户的价格敏感度提供参考，当要求确定价格的具体数值时，应进一步结合业务的实际需要，产出最终价格。

应用四、买家对促销优惠折扣的接受范围研究

PSM模型只能用于新产品的定价吗？是否可以借用其研究思路对其他类似问题进行研究呢？在研究买家可接受的折扣范围时，笔者借用了PSM模型的研究思路。题目如下：

题干中同样讲述了前提条件“当商品原价是市场价的情况下”，并通过四个类似PSM模型中的问题，采用单选矩阵题，收集4个折扣值。原本这道题目的选项是单点数值，主要预设用户想到折扣的时候，基本会直接从整数折扣考虑，所以单点数值设置成1~9的整数，不会造成用户选择上的纠结。

但问卷定稿时，这道题的选项采用了单点数值与区间数值结合的方式，主要是为了节省题目的展现空间，想让用户更快速地做出选择；同时产品经理也从业务角度出发，提出用户对4、5折、6、7折的区分不会很大。所以，设置选项时将4、5折，6、7折分别合并在一起。最终得到结果如下图：

从结果来看，如此设置并不成功，因为价格上下限的值，正好在区间数值与单点数值之间，如何确定这两个值呢？是3.8~7.7折吗？恐怕不同的分析思路会得到不同的结果。后续如果改进，最好采用1-9的单点数值作为选项，再尝试一次，应该能得到更理想的结果。

小结：

本篇文章以讨论为主，列举了四个项目中如何应用PSM模型，主要的“变形”是，将原来的数字填答题改成了选择题，选项采用了单点数值或区间数值的方式，两种选项都存在一定的优劣。对于需要精准定位价格的研究，选择题的形式未必适合，但数字填答题与选择题得到的结果差异到底有多大？这个差异是否能够接受？为了弥补这个差异，所付出的精力是否值得？都是需要我们结合自身情况，深入思考的问题。

篇5：虚拟仪器技术在发动机油耗测试中的应用

虚拟仪器技术在发动机油耗测试中的应用

针对传统油耗测试仪器存在的`问题,基于虚拟仪器技术用失重法原理设计了发动机油耗测试系统,系统由凌华IPC610工控机、DAQ2214多功能数据采集运动控制卡,调理电路、称重传感器、油箱、电磁阀及各路油管等组成,用LabVIEW进行软件设计.该系统可与电涡流测功机测控系统有机结合,形成发动机测控系统.

作者：赖建生孔凡静 Lai Jiansheng Kong Fanjing 作者单位：赖建生,Lai Jiansheng(北京理工大学珠海学院,519085)

孔凡静,Kong Fanjing(珠海市第三中等职业学校,519070)

刊名：中国科技信息英文刊名：CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION 年，卷(期)：2009 “”(16) 分类号：U4 关键词：虚拟仪器发动机油耗失重LabVIEW virtual instrumentation engine fuel consumption weight-loss LabVIEW

浅谈眼动仪在可用性测试中的应用交互设计.doc

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