行为研究方法

研究方法作为知识生产的工具，其实跟背后的本体论是有很大的关系。我们完全可以不关注研究方法背后的本体论。很多人认为不需要关注，但是如果不关注的话，会导致研究方法的使用上会有很大的一个误差。那么定量研究方法和质性研究方法的区别何在？表面上看，一个是用数学，一个不用数学。也就是说是研究形式上的区别：一个采取量化的手法，一个不采取量化的方法，而是用文字表述的方法。但二者的区别，根本原因在于社会本体论预设的不同。量化方法本体论预设：社会世界类似于自然世界。所以社会科学可以模仿物理学，采取类似于自然科学的方法，数量化是必不可少的特征。科学性体现在实证性（或者经验性，注重可观察的证据），精密性（数学是特征）和揭示一般规律（从而可以做出预测）质性方法的本体论预设：社会世界不同于自然世界，因为社会是由人构成，人是有思想，情感，价值观念，信念等主观主义。人的行动是意义驱动的，而不是自然界中的刺激—反应行动。对意义的把握要通过理解，自然科学的客位立场无法达到对意义的理解。比如说对人的现象进行研究，就要理解人。比如说你要理解穆斯林的行为，你就要去读伊斯兰教的教义。如果不理解这个教义，怎么能理解它呢？我们很可能就是从一个非宗教徒的角度用自己的想法来裁剪它的行为，扭曲了它的行为，那这已经是违背现实了。意义可以定量的测量，但测量不是理解，因为测量可能是从客体立场来裁剪意义，甚至是研究者把自己的意义强加给研究对象。对意义的把握要从主体的立场出发。科学性首先体现在方法与社会科学研究对象的属性的匹配性。量化方法与社会现实的本体论属性不匹配。质性研究在实证上，与定量研究者一样。质性研究者也追求揭示规律，但社会规律与自然规律有不同的表现形式。科学性不在于严密性，严密性是我们追求的，但不仅仅在于严密性，它还在于研究方法和研究对象的本性的匹配性。

文章相关引用及参考：alphr从飞蛾的飞行模拟器到斑马鱼的《太空入侵者》，虚拟现实不是只能作用于人类（映维网 2017年11月02日）虚拟现实的时代已经来临，诸如HTC Vive和Oculus Rift这样的头显已经开始出现在千家万户之中。在幕后，虚拟现实还能在科学研究领域带来另一场重要但可能却更安静的革命。事实证明，VR不仅仅是只适用于人类。这项技术正越来越多地应用于实验室，帮助科学家了解动物行为。这听起来似乎很奇怪，但将VR应用于动物身上不是一个新颖的概念。有趣的例子包括针对飞蛾的飞行模拟器；针对小白鼠的虚拟迷宫；针对斑马鱼的恐怖游戏；以及针对蟑螂的虚拟森林。VR对于研究动物行为而言非常有用，但这种方法存在一个关键的缺陷：科学家需要以某种方式约束或控制动物，而这可能会产生误导性的结果。好消息是，随着科技的进步（尤其是游戏行业），为动物提供一个可以自由移动的完全沉浸式虚拟环境已经不再是遥远的未来。我们可以将其比作是动物的《黑客帝国》（或许我们正处于更高等生物的《黑客帝国》之中）…例如，最新的研究方法之一来自德国弗莱堡大学的Andrew Straw及其团队。名为FreemoVR的系统能够将逼真的环境投射到屏幕上，然后监控动物的反应。Straw解释说：“通过提供允许动物自由移动的VR，我们可以让动物自行体验自然的运动感觉，感受前行时的肌肉伸展和收缩，并且同时创建一个人造视觉世界，使其执行诸如测试空间导航这样的任务。”尽管采用了先进的技术，但设置非常简单：一个单纯由地板和墙壁都是柔性计算机显示器组成的区域。在这种3D环境中，系统可以通过多个高速摄像头和传感器追踪动物，这意味着动物不需要像以往那样使用特殊的头戴式设备。Straw解释道：“我们结合使用了现代计算机游戏技术（投影仪，显卡和软件）和基于摄像头的动物追踪技术来创建一个支持动物自由移动的虚拟现实。我们可以将动物浸入一个全息响应式性3D（环境）中，这基本上只会受到实验者的想像力所限制。如果不是PC游戏行业，我们的工作将不可能实现。”1. 斑马鱼的《太空入侵者》这听起来或许像是“我要整天玩游戏”的借口，但Straw相信系统可以帮助研究人员以前所未有的方式来了解动物行为。据研究人员介绍，应用这项技术的两大主要途径是围绕空间识别和集体行为。换句话说，动物如何了解它们所在的环境，以及它们如何与其他动物交互。Straw说道：“动物需要建立起它们所在位置的心理地图，以及身体如何能感知自己的运动。只有如此实验才能实现这样的事情。”事实证明，动物认同了自己所在的3D虚拟环境，并以与现实世界相同的方式作出反应。例如，当《太空侵略者》的“入侵”斑马鱼的鱼缸时，斑马鱼将信以为真，并试图加入这个群体（注：斑马鱼喜好群游）。通过一款旧游戏来欺骗可怜的斑马鱼似乎十分奇怪，但这能帮助解释动物是理解世界的方式。对于希望了解鱼类将如何回应水中其他“东西”的Straw问道：“如果水中的其他东西看起来像是《太空侵略者》，这是否还重要呢？这到底是视觉外观的原因呢，还是说运动模式的原因呢？”2. 一扇通往动物大脑的独特大门针对动物的虚拟现实可以帮助科学家更好地了解动物行为，或许这最终也能帮助我们了解人类行为。对研究人员而言，VR（结合已有技术来测量可以自由移动的动物的大脑活动）为动物大脑打开了一扇独特的大门，帮助他们研究动物的神经信号是如何回应特定的环境。例如，当小白鼠感到害怕的时候，我们可以测量其大脑行为，而这或许能帮助我们理解在压力环境下的人类大脑。自由移动的VR系统可能比以前更成熟，但仍然存在改进的余地。部分优化十分简单，比如采用匹配动物视觉敏感度的的影像，这对能够直接感知紫外线的动物尤为如此。Straw说：“这个问题在乎构建合适的设备，并通过合适的偏振来投影图像。”这种技术已经应用于3D影院，其配备的主动式偏振器能够非常快速地切换信号的偏振，从而向每只眼睛提供不同的信号。第二个问题是立体视觉，而这十分难以解决。对当前的技术而言，我们不可能在自由移动的VR环境中为每只眼睛渲染单独的图像。Straw解释说：“这可能是一个更为根本性的难题。这就是为什么这种头戴式显示器对人类来说非常重要。对我们而言，立体视觉非常关键。”但对诸如昆虫或小白鼠这样的实验动物而言，这不算是一个大问题，但如果研究人员希望研究更为大型的动物，这个问题则需要解决。单纯地将图像投影到墙上不能令依靠立体视觉的动物信服。例如，猫会知道呆在角落里的并不是老鼠。3. 令动物100%相信的VR环境从长远来看，科学家希望创建一个多感官环境，其中动物不仅能够“看到”虚拟现实，同时还能“闻到”，甚至是“触摸”虚拟现实。如果要确保脑部活动分析的结果具备实际意义，动物需要100%相信它们周围的环境。在未来，针对动物的VR可以成为科学家理解其大脑工作原理的重要工具，但对我们而言可能更为重要的是，当某些事情出错时，这种工具可以帮助我们研究到底是出了什么问题。现在可能暂时无法实现，但随着VR和其他技术的不断发展，这样一个未来的到来可能比我们想象中更快。官方微信 ：yivian001官方公号 ：YiVianVR官方鹅群 ：251118691微信社群 ：yivian.com/community投资合作 ：yivian.com/about行业招聘 ：yivian.com/jobs行业报告 ：yivian.com/vrstats中英译标 ：yivian.com/en_cn_ref映维讲师 ：yivian.com/speaker阅读原文 ：进入 官网 查看更多资讯

以下文章来源于数据驱动游戏 ，作者黎湘艳分享游戏数据分析干货，共同学习探讨数据分析工具和方法，数据驱动游戏研发、商务、运营和市场营销，以及行业热点等。尽管我们可以用很多种方法来分析用户数据，但是再详尽的用户数据也有其局限性，即便是最为精细的分析也只能告诉我们用户在做些什么，而不会说明他们为什么这么做。数据分析师通过用户行为数据能够很容易地推测出某个行为规律背后的原因。例如，当一款MMORPG游戏的大量用户在某个等级流失时，你往往能够发现玩家在做这个等级对应的主线任务时出了问题，如果再深入分析数据，或许会发现没有好友的用户的这个任务的完成率很低。但是导致用户流失的其他原因，可能就没有那么容易被发现了，要找出这些原因就需要开展用户调查。换句话说，在进行定量分析的同时，这种定性分析同样重要。（1）用户研究定义用户研究简称“用研”，指了解用户的行为习惯、收集用户的偏好、用户的思维想法。并根据用户研究的反馈进行合理的用户需求推演、预测。（2）用户研究方法用户研究有很多方法，一般从两个维度来区分：一个维度是定性到定量，比如用户访谈就是定性，是对事物的性质做出判断，究竟它“是什么”；问卷调查就属于定量，是指对事物的数量进行统计，衡量它“有多少”。前者重视用户行为背后的原因，后者通过数据证明用户的选择。另外一个维度是从态度到行为，比如用户访谈属于态度，而现场观察属于行为，从字面上也可以理解，用户访谈是问用户觉得怎么样，现场观察是看用户实际怎么操作。具体来讲，用户研究的方法主要有7种，分别为：问卷调查、深度访谈、可用性测试、焦点小组、卡片分类法、影随法、眼动测试，其中前4种为最常用的方法。本文案例采用的方法为问卷调查和深度访谈。（3）用户研究为《游戏A》全生命周期服务框架《游戏A》的游戏运营经历了三个过程：立项→测试→上线，整个过程中需要大量的与市场分析、用户分析和产品内容相关的数据。针对这些业务需求，我们做了大量的用户研究工作，研究工作以整个产品的生命周期为一条线展开，市场营销、产品运营人员根据研究结果制定了对应的行动决策。用户研究所获取的数据能支撑这个产品生命周期，以《游戏A》为例，不同节点的工作内容以及重点解决的核心问题如下。游戏立项阶段：粉丝摸底调研和竞品研究，了解IP认知度、目标用户画像、竞品游戏情况，知己知彼，指导市场推广。游戏测试阶段：共进行过两次测试，此阶段的用户调研十分重要，用低成本的方法预防大的失误。通过签到问卷、市场调研、用户流失及满意度研究，能验证目标用户、判断版本可用性、诊断产品与优化、分析流失原因等，为后续运营和市场宣传推广提供重要参考。游戏上线阶段：此时最关注的是付费和用户流失问题，结合版本改进做微调。通过线上商城调研，了解用户消费动机、商城道具喜好，为制定适合中国玩家的道具提供有利的数据支持。（4）正确看待用户研究“业务逻辑先行”原则：研究目的、看数据的逻辑和视角决定结论。“越聚焦越有效”原则：研究目的和课题越聚焦越容易获得有效结果。“避免数据陷阱”原则：调研样本和调研方法决定的结果，避免被错误的数据误导；在定性调研中，现场观察或电话回访的判断有时比调研报告更直接有效。值得注意的是，虽然用研能找到玩家需求和痛点，也能给出一些建议或分析，但是最终怎么样形成策略，需要运营和市场人员一起去思考，因此用研本身不能代替决策和思考。比如，根据用研找到目标用户的特点，并做了产品的市场定位，基于这个定位我们就要去想我们的目标用户群下面要做怎么样的市场营销策略，以及我们通过什么样的渠道或创意去触达他们，在这里面的每一个环节都会产生对用户的理解，因为只有这样我们才能有针对性地进行营销推广工作。在接下来的文章中，我将陆续分享《游戏A》从立项→测试→上线整个过程中用户调研的相关内容，分别如下：目标用户调研首测市场问卷调研首测电话调研访谈内测满意度与流失研究玩家道具喜好调研彩蛋：某类游戏问卷调研模板一 目标用户调研《游戏A》是一款代理类大型MMORPG类型游戏，为了了解《游戏A》IP的认知度、目标用户的特点，洞察用户需求，构建目标用户画像，帮助产品确立正确的市场定位，需进行目标用户调研。通过问卷分析，有助于了解目标用户，定位游戏市场，从而让市场人员在制订市场营销策略和推广方案上有例可循，通过恰当的渠道或创意触达目标用户群体。定量问卷：某平台渠道投放用户来源：某平台用户（用户群体为互联网大众用户）问卷投放时间：7天有效样本数：30001．IP认知《游戏A》的认知度比较高，为60%（玩过+听过），在对比游戏中排名第四。但其中玩过该游戏的用户比例较低，仅为10%（见图1）。图1说明：以上选项的游戏产品与《游戏A》类似，至少满足以下其中一个特点：有单机游戏IP、日本游戏、大型网络游戏。2．核心用户状态在玩且高活跃的核心用户占比为16.8%，其余大部分粉丝偶尔登录或已经不玩了（见图2）。图23．用户画像（1）将以上两题的用户关联进行交叉分析，对用户分层，结果如图3所示。图3说明：此处省略了用户的游戏经历的详细数据，其数据结果是根据问题“最近一年，你玩过哪些游戏？”的数据进行整理得来的。（2）核心用户男性比例相对较高，占83.1%，年龄集中在23～30岁之间，以企业职员和大学生为主。月收入5000元以上的比例较高，所在地为上海、广州和深圳的比例相对更高。4．游戏市场定位及目标用户群将IP认知度、用户年龄、职业、游戏背景、消费能力各个题目的选项进行交叉分析，从游戏类型维度考虑，得出目标用户的特点，如图4所示。图4例如：在核心用户中玩过《A3》《神泣》的比例较高，男性比例相对较高，年龄集中在23～30岁之间，以企业职业和大学生为主，喜欢唯美精致的画面和跌宕起伏的剧情。将游戏认知度、用户年龄、职业、游戏背景、消费能力各个选项进行交叉分析，并根据用户反馈进行合理的用户需求推演、预测，进行游戏市场定位，针对不同职业的用户，其宣传策略各有不同，如图5所示。图5我们对目标用户进一步解析，得出以下结果，如图6所示。《游戏A》3D MMO游戏用户是大众用户（占40%）；“画面控”游戏用户和喜欢日本文化的用户群体主要是学生和宅男/宅女（占40%）；单机游戏的用户群体主要是宅男（占10%）；其他用户占10%，这部分用户来源于其他游戏用户、视频观看者、音乐爱好者、社区/贴吧爱好者/潮流追随者。图65．主要结论（1）品牌认知度较高，达60%（玩过十听过），在对比游戏中排名第四，但其中玩过该游戏的用户比例较低，占10%。（2）用户画像（按用户核心程度划分）。核心用户：大型3D MMORPG用户，同时也是日系游戏爱好者，喜欢动作/格斗游戏的单机用户。次核心用户：大型3D MMORPG用户，同时也是单机游戏用户，动作类的网游用户，2D3D MMO网游用户，PVP网游用户。潜在用户：其他类型的MMORPG用户。核心用户中男性比例相对较高，年龄集中在23～30岁之间，以企业职员和大学生为主，喜欢唯美精致的画面和跌宕起伏的剧情。（3）不同类型用户的职业定位。《游戏A》的主要用户群体是3D MMO用户，占40%，其次是“画面控”游戏用户，占30%。“画面控”游戏用户和喜欢日本文化的用户群体主要是学生和宅男/宅女。待续......

用户行为是用户在产品上产生的行为，实际表现为相关的用户数据。产品经理运用不同分析方法对不同数据进行分析，进而为产品迭代和发展提供方向。一、用户行为是什么？1. 用户行为用户行为是用户在产品上产生的行为。我们以小明的case具象化用户行为表现：因为小明关注作者的信息被记录了下来，当该作者有发布信息时，则会通知所有关注他的人，而小明也是其中之一。小明关注作者的信息记录，则是行为数据。小明的行为数据会有 启动app、浏览、查看图集、播放视频、点赞、关注作者……2. 用户行为数据用户行为数据是从一次次的行为中而来的，行为数据是通过埋点进行监控（相见埋点介绍）、后续一篇文章将介绍如何（设计埋点）。通常是数据同学完成埋点设计，由开发完成监控程序 或 调用SDK。针对小明的行为（假设以下均已埋点）：3. 用户行为分析是指对用户行为数据进行数据分析、研究。4. 用户行为分析的作用（1）通过用户行为分析，可以还原用户使用的真实过程。一个xxx的人在什么样的环境中（由于什么样的行为）在时间点做了xxx事情做了什么事情结果如何（2）“了解用户，还原用户”是“以用户中心”的第一步。只有详细、清楚的了解用户的行为习惯、真实的使用路径、进而找出 产品使用、渠道推广等过程中存在的问题，提高用户/页面/业务过程中的转化率。（3）用户行为分析（case需要补充）可以用于A. 拉新：渠道分析、SEM分析、用户质量分析、B. 转化：新增用户注册转化过程、产品使用过程转化（搜索、推荐等）、push推送调起过程、站外拉起过程C.促活：用户停留时长、用户行为分布、D.留存：用户留存分析E.商业化：根据用户历史行为展示广告二、如何进行用户行为分析？1. 行为事件分析行为事件分析方法主要用于 深度研究某行为事件，以及对产品的影响以及影响程度。针对某一具体行为，全面的描述、对比，针对其异常表象 深度下钻分析各维度、确认导致该行为数据表现的原因。如快手的播放量徒增:同期对比分析，确认历史上是否有发生过，对比 去年/上个季度/上月/上周/昨日的 数据的相对表现。多事件对比分析。对比浏览量、点赞、评论、分享事件的数据是否存在徒增。通过对比多个事件，确认徒增现象发生的范围。维度下钻：由于播放量取决于3个部门用户在快手消费视频，被监控程序上报。所以在三个方面分析：监控程序是否异常？在快手哪个页面的播放量增加呢？是发现、关注、还是同城？-> 对应页面做了哪些调整？是否增加了引流；哪一部分用户群的播放量增加了？交叉分析 用户自然属性（平台、性别、年龄、地域、教育学历、机型、消费能力）、行为属性（新增、回流、常活跃用户；直播用户、短视频用户….）、视频属性（视频类型、作者类型….）2. 留存分析留存是衡量用户是否再次使用产品的指标，也是每一个app赖以生存的指标，能够反映任何一款产品健康度，是产品、运营、推荐效果的整体表现。如果一个app从来没有留存用户，那DAU将永远是新增用户，那么产品将无法运行下去，更别说新用户成本付诸东流。贴合业务属性、精细化留存过程 将对留存数据更有价值和指导意义。通过留存分析，能够剖析用户留在产品的原因，从而优化产品核心功能提升留存。留存的类型：用户留存：用户使用app后，经过一段时间仍旧使用。功能留存：用户使用xxx功能后，经过一段时间仍旧使用该功能，且其他功能均有所变化。此时，该功能对用户留存有正向作用。先前有写过 留存分析的文章，这里就不赘述了。3. 漏斗分析漏斗分析实质是转化分析，是通过衡量每一个转化步骤的转化率，通过转化率的异常数据找出有问题的环节并解决，进而实现优化整个流程的完成率。在产品初期(处于与市场适配的阶段)：通过漏斗分析找到用户触达的瓶颈，帮助用户触达产品核心价值，真实反映MVP与市场匹配程度；在产品中期(处于用户平稳增加的阶段): (1)通过漏斗分析优化渠道，找到目标群体用户; (2)通过漏斗分析优化用户在各模块的体验(基础的登录模块、产品核心价值模块: 如抖音的播放模块、淘宝的购买模块等)；在产品后期(处于用户价值产出的阶段): (1)通过漏斗分析可以改善用户生命周期(优化用户体验提高用户生命周期，间接拉长用户群体的价值产出的时间长度，减少高价值用户群体的流失)；(2)可以通过漏斗分析优化商业化模块，像商品的购买过程（购物车-提交订单的转化漏斗）、广告的曝光点击等，提高生命周期中单位时间产生的价值。4. 路径分析路径分析可以将纷杂的app日志按照用户的使用过程，呈现出“明确的”用户现存路径。发现路径问题，进而优化，使用户尽可能短路径体验到产品核心价值。通过路径分析，可以了解到像小明这样9点左右播放视频的用户：他们是通过push点击而来，这部分用户占比是多少；他们匆匆结束播放，再也没有下一步行为，这部分用户占比又有多少。针对他们利用碎片化时间播放视屏的场景，尤其是突然退出的场景，是否在下一次打开app时，仍旧打开终端的视频。是否有其他策略可以针对该场景来优化？此外，路径分析不仅仅可以用于行为路径分析，也可以用于用户群体转化分析。例如：新用户中分别转化为 忠实用户、常活跃用户、潜在流失用户、流失用户的分析。5. 用户分群分析通过了解用户画像，可以帮助运营理解用户。根据用户画像（基本属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等）的标签信息将用户分群。通过用户分群行为表现对比，可以进一步了解不同群体对产品的反馈，有针对性的优化产品。发现中 西南地区的低端机型使用app时，奔溃率特别高，开发可以针对该点进行优化、降低奔溃率；可以针对不同的用户群体的行为表现 做 定向投放、push等，从而实现精细化运营。业内的商业化行为分析产品，基本上将用户画像的生成、标签的过程均合并在用户分群的群体定义中，降低了操作流程。三、用户行为分析的完整链路以小明为case的用户行为每天数以万/亿计的产生，如何对“这类人群”进行“行为分析”？需要行为分析将明细级别的日志聚合后再以较为可读的形式展示出来。为了保障埋点可靠、数据上报及时、行为数据分析有效。需要一套完整的用户行为系统，包括从数据埋点设计、埋点开发、数据上报、数据模型开发、行为数据分析。 过程中也需要多方协作完成，如何保障多方协作中高效、便利的完成、产出具有业务价值的数据分析结论。后续将介绍服务于用户行为分析的相关平台介绍。本文由 @cecil 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载题图来自Unsplash，基于CC0协议

作者匡文波，中国人民大学新闻学院教授、博士生导师，中国人民大学新闻与社会发展研究中心研究员，全国新闻自考委员会秘书长，中国科技新闻学会常务理事，研究领域为新媒体。 邱水梅，中国人民大学新闻学院研究生。一研究背景和现状（一）本文研究背景以微信表情为代表的网络表情符号亚文化现象在社交媒体平台、网页媒体内容中盛行，成为网络用户传情达意、娱乐消费的对象。本论文的研究集中于微信平台上的用户表情使用行为。在研究群体的选择上，本文选择了高校大学生群体。（二）微信表情研究现状在现有微信表情文献中，研究的内容主要集中于微信表情的发展、功能以及对人际传播的影响，也有部分文献涉及微信表情的商业前景。总体而言，当前的微信表情研究文献多数停留于浅层次的思辨说理和基于微信表情符号的“归纳、梳理”式文章，暂未有作者结合当前青年学生群体的表情使用心理、行为特征和使用与满足程度，对基于微信的表情符号进行较为深入的实证调查和分析，相关研究领域存在空白。所以本文在文献资料分析的基础上，以问卷法调查了当前大学生群体的微信表情使用基本情况；以半结构化访谈研究了当前高校学生群体的表情使用与满足情况、使用心理和行为特征，影响使用与满足的因素等内容。 二高校学生群体的微信表情使用基本情况调查（一）研究方法与操作流程本研究采取闭合式问卷的形式，调查大学生群体微信表情使用的基本情况。（二）问卷的抽样方法本研究的核心问题是了解高校学生对微信表情的使用与满足程度及使用行为的深度阐释，在以深度访谈为主要研究方法的前提下，本文拟用非概率抽样的方法，即偶遇抽样和立意抽样结合的办法进行问卷调查，主要目的是了解大学生群体使用微信表情的基本情况。 （三）问卷的设计在问卷的设计上，采用闭合式问卷，除用户性别、年龄、专业、学历层次等基本的人口统计学特征外，还设置了11个与微信表情使用情况统计相关的问题，主要包括微信表情的收藏、下载数量；微信表情的收藏、使用意向；微信表情的使用便利性和满足程度等。（四）问卷调查的实施本研究问卷以在线问卷星的形式发放，发放的渠道主要是笔者身边微信表情使用较多的同学和朋友以及在各大活跃的班级微信群中进行发放。问卷发放调研时间为2017年1月25日至2017年2月10日，为期约半个月。（图1）在地域上主要涵盖北京、天津、福建等省市的高校学生群体。最终回收的有效样本数为302份。 （五）问卷调研结果分析1.问卷样本的人口统计学特征 年龄主要集中于20-25岁和25-30岁，样本群体在学历分布上主要是本科和硕士生，在学科专业领域方面，样本人群主要来自人文社会科学、理工学科和经管学科 。2.微信及微信表情使用的基本情况 问卷题目主要以微信日均使用时长、商店表情安装数量、自主收藏表情数量、最频繁使用的表情类型及到表情商店下载表情包的频率作为简要的评价标准。在问卷调查的样本分析结果中，关于微信的使用呈现出很高的粘性，样本年龄集中于20-30岁的青年群体，其微信使用时长明显高于微信统计报告中一般用户使用微信的时长。（图2）本研究样本群体的微信使用粘性明显高于一般的微信用户，也具备更高的微信使用活跃度。（图3）在问及用户到微信表情商店下载表情包的频率时，有时、偶尔或从不前往表情商店的用户分别为24.5%、41.39%、8.61%，占人群总体的74.5%，表示经常或者总是前往表情商店下载表情的用户为25.5%。初步推断在当前高校学生群体中，还未整体形成微信表情商店使用的习惯，商店表情发展仍有较大的潜力。 （图4）微信表情使用的成熟度而言，自带表情>自主收藏表情>微信商店表情，而字符表情使用已经成为过去。3.微信表情使用意愿和使用频率基本情况在微信表情使用的意愿方面，主要设计了表情使用意愿、主动收藏表情的意愿及实际发送表情的频率等几个问题。 表情使用、收藏意愿在高校大学生群体中整体较为普遍、强烈。且在实际的表情发送中，样本群体均会使用微信表情，表示经常或总是发送微信表情的用户达到75.17%。（图5）4.微信表情使用的便利性和使用满足程度基本情况在微信表情使用便利性和使用满足程度的分析中，主要的问题涉及样本群体微信表情使用的对象、对微信表情整体使用的便捷性和满意度等几个方面。 可以初步推断高校群体对微信表情使用的便捷程度给予了很高的认可。高校学生群体对微信表情使用的满意度很高，在使用满意度方面也给予了很高的认可。（图6）5.性别差异对微信表情使用的影响明显性别因素对微信表情使用的影响较大，女性在微信表情使用数量、类型、使用意向、发送数量、使用满意度等方面都明显高于男性用户。下面将问卷统计中的各类指标的男女实际占比梳理如下（表1）: 将表格中的数据绘制成折线图，可以明显看出女性在问卷调查中的各项量化指标中的百分比都高于男性，女性使用微信表情更加积极、活跃。（图7）三微信表情的用户使用与满足及使用行为研究（一）研究方法与操作流程本文认为半结构式访谈适用于分析了解抽象、复杂的问题。针对用户的表情使用行为和心理特征，对受访者进行45-60分钟左右的半开放式访谈，在与受访者就研究主题的深度交流中，探究用户表情的使用心理、使用动机及其满足程度。 （二）研究假设模型的构建本研究在参考以往使用与满足理论研究的基础上，以“需求研究-满足研究-问题研究-解决对策”为主要的研究分析思路，本文认为微信表情的用户使用行为和使用心理，符合使用与满足理论模型。在微信表情的使用态度测量上，则以国际上新媒体用户研究中常用的理论模型之一的技术接受模型为基础，提出本文研究假设：微信表情的用户使用发展符合技术接受模型。此外，还引入同伴压力、互动话题、互动对象三个变量，探寻媒介接触的个人特性、社会条件、同伴压力、态度、互动对象、互动话题与网络表情符号使用与满足间的关系。依据以上的的理论和研究，本文初步构建了研究假设模型图（图8）: （三）本文研究假设用户个人特征中的性别、年龄、学历、专业等因素会对用户使用微信表情产生基础性影响，并影响微信表情使用类型、数量；其中青年群体的亚文化偏好会影响用户微信表情类型的选择，并促使用户使用微信表情符号；在社会外部条件中，微信的使用频率越高，对社交工具的熟悉程度也越高，使用微信表情及其使用频率也会呈正向关系；同时外部条件的同伴压力也会促使用户更多地使用微信表情，尝试更多类型的表情符号。在基于技术接受模型的假设中，感知有用性包括：情感表达、语意加强、缓和气氛、节省打字时间等；感知易用性包括：免费、下载更新方便、表情自主收藏制作等；在感知娱乐性方面做出的假设是：趣味性、自嘲讽刺、情绪宣泄等。有用性、易用性和娱乐性三者促成了用户微信表情的使用意向；互动话题与互动对象也是影响用户使用与满足的因素。在制约微信表情使用的因素中，则包括表情的歧义性、表情使用过多造成信息冗余等因素。（四）微信表情的使用与满足访谈结果分析访谈与问卷调查初步验证了本文的研究假设，在人口统计学的基本特征中，高校学生的年龄、专业领域和性别等三方面的因素均会影响到表情符号的使用，但性别因素对表情符号使用的影响较为明显，此处以性别差异作为分析重点。1.性别及社会外部条件对表情使用的影响本次访谈的结果与之前的问卷调查结果基本吻合。女性普遍有自己的网络亚文化偏好，女性在微信表情的使用数量、类型上比男性更加丰富；在使用意向和实际发送数量上也比男性更加强烈、频繁。因此而带来的使用感受中，女性的微信表情使用满意度明显高于男性群体。 2.微信表情使用动机分析（1）亚文化偏好促使用户收藏相关表情 在所访谈的高校学生群体微信用户中普遍存在着亚文化偏好，包括阿狸、暴走漫画、宋民国、乖巧宝宝、Emoji等网络亚文化形象受到不少受访者的喜爱。而且女性比男性更加明显和强烈。既有的网络亚文化形象偏好会促使用户收藏、下载并使用与其亚文化偏好相关的表情符号，但很少主动搜索相关的表情。 （2）同伴压力促使用户使用、更新表情 同伴压力是促使用户使用微信表情的重要原因，包括影响用户主动使用表情、主动收藏、下载更新现有表情，拓宽表情使用类型。 3.基于技术接受模型的表情使用动机分析在基于技术接受模型的用户表情使用态度访谈过程中，微信表情的有用性、易用性和娱乐性均促使用户积极地使用微信表情符号。（1）微信表情的有用性分析 微信表情的有用性体现在：能够软化聊天的语气；形象、生动地表达当下的情绪、情感；活跃聊天的氛围，使对话更有意思，这三者为表情使用的主要心理动机。其他原因还包括：增强语气、作为语境化线索（开始或结束对话）、传达自身的幽默感和机智、节省打字时间等。在对长辈的使用表情时的原因主要是表示认同、示好和尊重。（2）微信表情的易用性分析 微信表情感知易用性主要体现在免费、自主收藏制作、表情多样化细分等三个主要方面。其他还包括下载更新方便、表情预览等。 （3）微信表情的娱乐性分析 在感知娱乐性方面，受访者均表示会收集并发送好玩、有趣的表情；多数受访者表示会使用表情传达自身的幽默感和机智；斗图的乐趣在于共享表情、活跃群聊的氛围等。部分受访者表示，会收藏并使用比较“污”的表情，这些表情涉及性暗示、引诱、恶搞等因素。 （五）微信表情使用满足程度的影响因素分析 1.互动话题对微信表情使用的影响在互动对象和互动话题对表情使用的影响中，互动对象的影响明显高于互动话题。高校学生微信交流的话题主要涉及学业、情感、工作、社会问题和生活琐事等几个方面，他们在讨论情感、生活琐事等话题时，具有较高的表情使用意向，在讨论工作、社会问题时表情使用意向较低，但实际的表情发送数量区分较小。 2.互动对象对微信表情使用的影响 互动对象因素对用户表情使用的影响较大。受访者表情使用的主要对象依次是在校同学和校外朋友，受访者会因为“亲疏远近”的关系区分使用表情的类型、数量、“尺度”等。 互动对象之间的“亲属远近”的关系、“长幼秩序”等因素，对表情使用与满足影响较大。(图9)3.表情个性化制作对使用满意度的影响 个性化制作程度越高、和用户的相关性越大，则用户表现出更高的使用满意度。微信表情的个性化设计成为影响使用满足程度的重要因素之一。 （六）微信表情的使用满足程度的影响因素分析微信表情的用户使用满足程度高，评价正面。女性在微信表情的使用过程中比男性获得明显更高的满意度。微信表情使用较为熟悉、收藏表情数量多、收藏表情的类型独特且尺度较大等因素会提升用户对微信表情的使用满意度。 四本文研究结果（一）对微信表情使用与满足模型的修正用户个人特征中的性别、年龄、学历、专业等因素会对表情的使用产生基础性的影响，尤其是性别对表情使用的影响明显。亚文化偏好和同伴压力也是促使用户使用微信表情的重要原因，尤其是同伴压力对用户表情符号的使用与更新有明显的影响。在社会外部条件中，微信的使用频率越高，对社交工具的熟悉程度也越高，使用微信表情及其使用频率也会呈正向关系。结合上述分析结果，最终构建出以下的微信表情使用与满足模型（图10）： （二）研究结果讨论 本文初步验证了研究假设并对研究模型做出了修正，并着重以深度访谈法研究用户使用微信表情的动机、使用与满足程度、使用行为特征等问题。在问卷和访谈的基础上，分析了微信表情使用中的不足，并提出了改进的策略。 高校学生群体的微信使用粘性明显高于普通用户，这也促使他们在微信表情的使用中更加活跃。微信商店表情和自主收藏类表情在学生群体中普及度很高，但学生群体更偏爱使用自主收藏表情和微信自带表情，还未整体形成微信表情商店使用的习惯，商店表情发展仍有较大的潜力和空间。学生群体对微信表情的使用意愿和实际发送频率较高。微信表情使用的满意性和便捷性都受到高校学生群体的肯定，给予了很高的认可。性别因素对微信表情使用影响较大，女性的微信表情使用意向、使用数量明显比男性更为强烈和频繁，也有着更高的使用满意度。学生群体使用微信表情的主要原因是软化聊天的语气；形象、生动地表达当下的情绪、情感；活跃聊天的氛围，使对话更有意思等三项主要的心理动机；表情使用的便捷性主要体现在免费、自主收藏制作、表情多样化细分等三个主要方面。表情使用的娱乐性则主要体现在表情能够传达自身幽默感，在斗图时共享趣味表情，及对亲密好友使用“大尺度”表情等几个方面。互动对象、互动话题和个性化制作等三方面因素影响微信表情的使用满意度，其中互动对象，即互动对象的“亲疏远近关系、长幼秩序”等对使用与满足程度影响明显。访谈同样验证了学生群体对微信表情使用的满意度较高。 本文系简写版，参考文献从略，原文刊载于《国际新闻界》2017年第12期。封面图片来源于网络本期执编/库萝订阅信息全国各地邮局均可订阅《国际新闻界》，国内邮发代号：82-849，欢迎您订阅！您也可访问《国际新闻界》官方网站 http://cjjc.ruc.e.cn/ 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在用户行为分析领域，数据分析方法的科学应用结合理论推导，能够相对完整地揭示用户行为的内在规律。间隔分析模型旨在通过事件发生间隔时间与分布态势，辅助企业实现深度多维交叉分析，进一步提升用户行为分析的精细化程度。本文将详细介绍间隔分析模型的概念、特点与价值、应用场景。一、什么是间隔分析？间隔分析从事件发生的时间间隔维度来探索用户行为数据价值，它能够科学地反映特定用户群体（如北京地区年龄 30 岁以上女士），发生指定行为事件（ 如事件 A 到 B 的转化、金融用户的二次投资等）的时间间隔及数据分布情况。不同数据组的偏态和重尾可反馈用户路径过程中的应用体验，并借此评估产品设置的合理性。例如，间隔分析在以下场景中可广泛应用：在金融行业，为刺激新用户快速完成首投，运营人员会赠送新用户体验金。运营人员通过间隔分析可以了解：新用户从首次注册到首次投资通常需要多久？在同城速递行业，快递上门时间长短非常影响用户体验，作为公司考核快递人员绩效的关键指标之一，企业通过间隔分析可以了解：用户在官网发起快递请求后，快递员多久接单？二、间隔分析模型的特点与价值企业市场、产品、运营人员通过事件发生的时间间隔、转化时间长短来判断与分析用户的活跃度、用户转化等情况。间隔分析模型的特点与价值主要表现在以下方面：1. 可视化时间间隔，六类统计值直观描绘各用户群时间间隔分布差异图 1 六类统计值将时间间隔可视化 神策分析的间隔分析模型以箱线图形式展示，最大值、上四分位数、中位数、下四分位数、最小值、平均值六类统计量直观描绘特定用户群体的时间间隔分布差异，数据的偏态与重尾一定程度反馈用户体验，从转化时间的维度暴露用户转化瓶颈，可借此评估产品设计的合理性。2. 依据分析需求，灵活设置用户属性与事件属性（初始行为和后续行为）企业可以根据具体分析需求，灵活设置间隔分析的初始行为或后续行为，并根据用户属性筛选合适的分析对象。例如，在某奢侈品电商企业中，为分析高价值用户的复购频率与普通用户的区别，可将初始行为与后续行为均设为“支付订单”，并给初始行为增加“订单金额大于 10000 元”的筛选条件以此来表示高价值用户，从而得出分析结论。3. 以全新视角探索数据价值，从转化时间窥视优化思路，促进用户快速转化在间隔分析中，将初始行为、后续行为设置为相同事件或不同事件，可满足不同的数据分析需求。例如，在金融行业，将初始事件和后续事件分别设置成为“注册成功”和“投资成功”，可用于分析用户转化花费时长，侧面反映用户的转化意愿，帮助企业能够针对性地优化产品体验和运营策略；在在线教育行业，若将初始事件和后续事件均设为“学生上课”，则展示学生两次上课的时间间隔，可以此作为判断学生积极性、教育平台黏性的依据等。从时间间隔维度呈现用户转化、黏性等情况，提升了用户行为分析的精度和效率,对用户行为的操作流程的异常定位和策略调整效果验证有科学指导意义。同时，通过判断各用户群体事件发生的时间间隔的偏态和重尾，以及数据分布的中心位置和散布范围，为发现问题、流程优化提供线索。三、间隔分析的应用场景间隔分析将帮助各行业从时间间隔维度来探索用户行为规律，更多应用场景值得摸索。下面列举一二：1. 互金场景：如何合理设置体验金的发放时间？在金融投资类产品运营过程中，为了让新用户在注册后能够快速投资，运营人员通常会通过一些激励措施来刺激首投，如发放体验金。这会涉及到我们前面提到的“如何合理设置体验金的发放时间”的问题，在具体操作时，运营人员可以在间隔分析中将初始行为设置为“注册成功”，后续行为设置为 “投资成功”事件，当了解事件发生的时间间隔时，可以作为设置体验金发放时间的参考。当然也可以按天展示不同渠道来源的新用户首次投资成功所花费的时长情况，运营同学通过了解不同用户群体的差异化，让运营更为精细。另外，通过不同渠道来源的用户表现也成为渠道投放的判断的重要依据，如下图：图 2 互金各渠道来源的新用户首次投资成功花费的时长分布2. 视频网站场景：用户多久完成一次视频播放？内容是短视频 App 提供给用户的核心价值，可通过“用户完整看过一个短视频”衡量用户是否感受到视频平台的价值。该场景中选择新用户从“启动 App ”到“完成播放”所花费的时长情况作为分析对象。如果用户普遍需要较长的时长才能完成转化，说明用户需要付出的视频筛选的成本较高，则应将新用户从“启动 App ”到“完成播放”的时间间隔作为优化目标。图 3 新用户从“启动 App”到“完成播放”所花费的时长情况同样，在同城速递行业，当了解用户发起快递请求后快递员的接单时间之后，公司可依据此来考核快递人员绩效，从而也进一步优化用户体验。四、间隔分析模型与其他分析模型的配合值得强调的是，间隔分析模型是多种数据分析模型之一，与其他分析模型存在无法割裂的关系。从用户转化角度来说，用户转化过程受很多因素影响，间隔分析通常是业务情况的反映，转化时间间隔只是分析用户转化的单一维度，只有与其他分析模型配合，才能清晰看到用户行为特点和背后动机。虽然在多数情况下，时间间隔并不能作为优化的指标，但是与其他分析模型的配合可以帮助我们探索可能存在的问题。例如，从“提交订单”到“支付订单”间隔时长中位数是 5 分钟，说明一半的用户支付订单需要花费 5 分钟以上。则应该思考其中可能存在的问题：是支付功能的 Bug，还是其它问题导致支付失败？定位问题需要结合事件分析、漏斗分析等分析模型定位问题。总之，只有将各分析模型实现科学互动和配合，能够科学揭示出用户个人 / 群体行为的内部规律，并据此做出理论推导，不断在工作实践中优化商业决策和产品智能。

人类行为是如何产生的？不同学科之间虽存在差异和鸿沟，但对人类行为的思考和研究从未停止过，迄今为止，这仍是具有挑战性的科学问题。神经科学从生物学视角出发，试图解释神经回路如何活动进而执行当前行为；认知科学则从心理学视角出发，探讨行为产生的内部认知加工过程是什么；这些过程如何通过计算机加以实现，则是人工智能关心的问题。随着科学技术的发展，从基因定位到光遗传学回路控制，从电生理机制到多模态的解剖和功能性结构，研究大脑活动的手段和工具日渐精益。但仅依靠对大脑和神经的研究尚不足以解释人类行为，如同研究羽毛无法解释鸟类如何飞行一般。而对人类心智及认知过程的研究，能够帮助神经科学更好地理解大脑，了解神经系统如何实现人类的感知、记忆、思维。认知心理学与神经科学相结合的认知神经科学，定位为“心智的生物基础”，旨在阐明认知活动的脑机制，即人类大脑如何调用各层次上的组件，包括分子、细胞、脑组织区和全脑去实现各种认知活动。了解认知神经科学的主要内容和目标取向，对理解人类大脑—心智—行为三者之间的关系至关重要。从认知进路探索行为就产生和发展而言，认知神经科学可视为认知心理学的一个研究取向，即采用神经科学的范式研究人类认知过程，解决有关人类心智的根本问题。与外显行为不同，认知心理学关注的是那些不能直接观察但却构成了人类行为基础的内部机制和过程，如意识的起源、思维的产生和信息的加工等。认知心理学从20世纪六七十年代产生至今，主要经历了四个阶段。第一阶段是类比计算机的信息加工，即将大脑的加工模式比作计算机的序列加工。第二阶段是以神经网络为基础的平行加工，这种联结主义认为，大脑各项功能主要依赖于神经网络的整体加工，但此阶段的模型大多是基于算法的计算模型，即人工神经网络，还未涉及具体的神经科学证据。第三阶段是嵌入环境的具身认知思潮，即将认知、身体和环境看成是一个动态的统一体，认为认知是在一定环境下，由身体提供认知内容，并由物理属性决定认知加工方式的过程。第四阶段是如今的认知神经科学，即从神经科学的视角解释人类认知过程，探讨心智与大脑的关系。因此，认知神经科学的核心仍是解决根本的认知问题，正如科莱考尔（John W. Krakauer）所强调的，仅将重心放在神经科学的研究上无法做到理解人类行为，只有通过理论和实践对行为的认知过程进行分解，并辅以神经科学研究对因果关系进行检验，才能真正理解大脑，真正理解认知，进而解释人类行为。脑科学带来新发展认知神经科学这一领域主流趋势的形成，直接原因在于神经成像技术的发展及其在认知心理学研究中的应用，主要是为解决大脑加工模式究竟是分不同的功能模块还是作为一个整体对信息进行加工的认知问题。不同于心理学研究中普遍参照的行为指标，认知神经科学会使用更为客观的脑成像技术作为研究依据。其中主要包含了时间分辨率较高的脑电图（Electroencephalograph, EEG）和脑磁图（Magnetoencephalography, MEG）以及空间分辨率较高的正电子发射断层扫描技术（Positron emission tomography, PET）和功能性磁共振成像技术（Functional magnetic resonance imaging, fMRI）。EEG和MEG分别检测神经元细胞产生的电活动信号和细胞内电流产生的磁场，因此在信号传导过程中会受到介质的影响导致空间分辨率较低，其中脑磁图受介质的影响较小，但受到距离的影响很难探测到大脑深处的磁信号。得益于二者较高的时间分辨率，通过测量认知活动引起的脑电或脑磁信号的变化，就可以逆向推断出神经元活动的源定位，其中20世纪六七十年代发展的事件相关电位技术（Event-related potentials, ERP）被广泛应用于认知心理学的研究，但也只能是对真实脑活动的粗略估计。相比之下，依据大脑对能量的消耗进行测量的PET和fMRI技术的空间分辨率就高很多。其中PET主要通过将放射性标记物注入人体，计算脑内相关物质的代谢率来测量人脑在进行认知任务时脑部血流量、糖代谢率以及耗氧量的变化，以此说明生理代谢活动和认知过程之间的关系。而fMRI技术则无需标记物，直接通过血液中氧浓度变化引起的血红蛋白磁性变化来检测执行认知功能时脑部兴奋区域的活动模式。在认知心理学研究中，应用PET和fMRI技术主要通过与对照状态相减的方法，认为相减后的兴奋区域就是与特定认知任务相关的脑区。基于的前提假设是认知任务能从其他认知活动中独立分离出来，而不会相互影响。这可能并不符合实际的认知加工过程，因此想要得到更为确切的神经机制还有很多技术和理论层面的问题需要解决。但至少现在可以认为某个特定区域负责相应特定功能的观点是错误的，几乎所有认知活动都会涉及多个脑区的同时兴奋。近年来的近红外脑功能成像（functional near-infrared spectroscopy, fNIRS）利用神经血管耦合规律来反推大脑的神经活动情况，能够解决以往技术由于干扰敏感和成像过程幽闭等原因无法适用于儿童（尤其婴幼儿）和自然情境的问题。也有研究采用EEG和fMRI相结合的方法以取得技术的优势互补，但考虑到依据的生物基础不同，为获取高时间分辨率和高空间分辨率的神经影像仍是认知神经科学领域的重要技术路线。探索心智的功能和结构认识人类自身是理解人类行为的基础，是解释人类为何会成为智慧生物的根本。如果说认知心理学的目标在于探索行为背后的认知活动和加工机制，那么认知神经科学则更加强调大脑与这些认知活动之间的关系，即探究心智的功能和结构，找到心理过程和生理过程的基本关系，阐明人脑实现认知活动的信息加工机制。对于一个复杂的信息加工系统的研究，马尔（David Marr）提出了三层次理论，即这个系统至少要包含计算理论层次、表征与算法层次以及物理实现层次，分别解决了为什么、是什么和怎样做的问题。第一个层次，研究者关心这个系统的计算目标是什么，想要实现怎样的功效，解决什么样的问题，对什么信息进行加工，例如人类想像鸟类一样实现飞行。第二个层次则要考虑需要进行的操作有哪些，如何对信息进行加工，如为了飞行对空气动力学进行研究。第三个层次则探讨设计何种物理系统来执行上述算法，从而解决最根本的问题，例如制造飞机来实现飞行。从研究取向上来看，认知神经科学侧重于解决第二层次的算法问题，相比于认知心理学仅对心智过程和机制进行探索，加入了对大脑的探秘，进而能帮助神经科学或电子工程学完成第三层次的实现问题。多脑互动：未来可能发展方向过去二十年认知神经科学的发展让人们对于大脑和认知有了新的理解，但人们尚不清楚大脑在普遍且具有生态意义的环境下是如何运作的，即社交互动。以往研究受限于实验范式和研究设计，难以将互动考虑在内，仅能研究孤立的大脑。但人类作为社会性动物，相比于个体如何解释和加工信息，人们更应该关心人类在互动中如何形成共享的认知空间，使得在个体信息加工差异存在的情况下还能够在沟通行为中实现快速的相互理解。在社会互动背景下，依托于多人交互同步技术，即对执行社会互动任务中的不同被试进行同时的、多人的记录（多EEG、多fMRI或多NIRS同步记录）来测量人类在交流时大脑间的神经活动，探讨认知和心理活动是如何实现相互联系的。库伦（Anna K. Kuhlen）指出，通过多人交互同步技术能将大脑置于人际互动背景中，人们能够根据自己对互动对象的认识和理解对沟通方式进行适应性的调整。这使得大脑交互研究成为可能，更为解决某些无法解释的社交障碍提供基础，为认知神经科学的研究增加了新的生态现实意义。认知神经科学的魅力，在于能够直接冲击人类对于“我是谁”的哲学思考，解决人类行为产生和形成的问题，并为人工智能的发展开创新的路径，未来的发展和贡献可期。　（作者单位：苏州大学教育学院）来源：《中国社会科学报》2020年6月30日第1956期 作者：谭成慧 赵源 刘电芝精彩推荐：人格神经科学：探索人格特质的神经生物机制脑中寻美：探索神经美学的思想之道认知人类学视域下的文化研究欢迎关注中国社会科学网微信公众号 cssn_cn，获取更多学术资讯。

谈到对小朋友的教育，很多人都会有一个清晰的认识：引导要循循善诱，并且遵循小孩子自然成长的天性。但是，他们却往往忽略了一个现实：不仅是小孩子，成年人也是需要教育的，并且需要遵循人性的规律。人的一生，是一个终身都在成长变化的过程，正如孔子说的：“二十弱冠，三十而立，四十不惑，五十知天命”。这番话背后的含义，就是在不同的人生阶段，每个人都会有不同的需求、性格、心理特点。然而很可惜的是，作为旁观者，我们总以为别人的成长是固定不变的，这就导致了在与他人的交往过程中，总是会犯下一些不可饶恕的错误。比如，否定别人的观点，试图改变别人的行为。在人际沟通中，第一忌讳就是对别人的不认同。不管对方的发言、行为、选择有什么地方是你不认同的，作为一个懂得察言观色、有着高情商的人，他都不会当场指出，让对方陷入难堪。而那些自作聪明、自以为是的人，总是想着去纠正别人的什么地方，结果彼此就是不欢而散的结局，这也就难怪别人会埋怨说，“你不说话，没人当你是哑巴。”但另一方面，在相处的过程中，总有那么一些人，是我们非常在乎的，当他们表现得不好、有什么纰漏的时候，我们也会为他感到焦急、担心、忧虑，想要给对方指出，让他改正，朝着一个更好的方向去努力，而不是把路越走越歪，最后走进极端。当然，在这种情况下就很考验我们说话的艺术、表达的方式、语言的得体性了。社会学研究表明，在群体生活当中，人们的交往模式，是寻求认同感。不知道你是否曾思考这么一种现象：在开始的阶段，为什么一群人会就某个话题聊得很投机，但而当话题进行到中后阶段时，他们往往是以拌嘴、争吵来终结交流的，最后的结局可想而知了。如果深究里面的原因，我们会很惊讶的发现，在交流当中，每个人都是有着自己的思考逻辑的，这个逻辑代表他们的立场、态度、原则，是他们标识自己与众不同的最大标志，说的再形象具体一点就是，每个人都是自己世界的国王，而这个逻辑就是维护他的世界的护城河，一旦遭到别人的攻击、否定、怀疑，也就意味着他们的王国沦陷、防护崩塌，这是很致命的，这也是为什么那些低自尊心、高虚荣感人在遭遇挫折之后，往往容易采取轻生行为的关键因素。因此，在向别人献言献策的时候，你会发现，那些有高情商、大智慧的人，往往都是循序渐进、温和而谨慎的表现，譬如说狄仁杰对武则天的献策、东方朔对皇帝的建议。显然，作为普通人，我们是没有多么高的表达力和说服力的，那么 我们究竟要怎么做，才能让对方接受我们善意的纠错的意见呢？在《改变消费者行为的十大策略》一书中，澳大利亚心理学家亚当·费里尔阐述到：“你要想改变一个人，首先就要界定你要改变的是他哪一方面的东西，同时，这个改变对于改变者本身来说要具备两个条件：一是他有动力去做我们要他做的事，二是他需要做的这件事是相对容易的。”但凡做一件事，要想做得好，首先就要有动机，其次就是能力够得上，这是世界上所有成功者都具备的共同素质，不信你可以观察一下，美国的乔布斯、埃隆马斯克，中国的李嘉诚、马云，这些在商业领域取得巨大成就的人，都是有高动力、高能力的人 。在《格局逆袭：普通人的致胜之道》一书中，大熊老师提醒读者，“要用100分的能力去做80分的事情。”这句话的底层逻辑是，你的既有能力要远远胜于任务要求的能力，这样一来，不管这个任务的难度有多高，你应付起来都是绰绰有余的，这从侧面也就反衬出，这个任务很容易就可以被执行完成，并且你可以在结果中受益。因此，我们要想让一个人产生改变，让他按照你的要求去完成某一件事，最根本的一点是，他一眼就能看出他能做，可以从这件事里面得到好处。在教育培训行业里面，有一句著名的行话：“培训是否效果，就看改变能否能发生在当下。”要想让一个人的行为发生变化，一定要谨记两点忌讳，一不能操之过急，要让对方通过一点一滴的尝试来适应；二不能做大幅度的改变，要通过小动作让他尝到改变带来的甜头。在临床心理学研究中，有一种治疗方法叫行为疗法，具体的操作方法就是通过渐进性的暴露方式来纠正来访者对某一事物的恐惧行为，比如说，你曾经被狗咬过，对狗产生恐惧。治疗师就会安排你慢慢向狗接近，从触摸狗的毛发到和狗拥抱，这一过程可能会持续比较长的时间，这样做主要的目的就是通过慢慢缩短你与狗的物理距离来纠正你对狗的恐惧性行为。很多时候，我们的意见之所以得不到别人的重视，其根本原因就是，这个意见所产生的改变会让对方一时无法接受，心理上适应不过来，就好比如一个不善言辞的人，你让他上台去当众演讲，你嘴上可能安慰他说“就当是去练习一下”。但是，上台演讲这一行为，在对方的眼里，可能就跟上断头台一样恐怖，很容易让他崩溃的。通常最好的办法就是让他先对着镜子说几遍，一来镜子里面的自己是他熟悉的，二来重复的发言可以让他产生肌肉记忆，适应演讲的节奏。因此，在你想要改变别人的时候，希望你能够牢牢记住这一句话：不要妄图从正面去改变别人，任何的转变都是从潜移默化开始的，只有当改变的念头在对方的心里扎根的时候，才会发挥出正向的作用，正所谓“强扭的瓜不甜”，拔苗助长只会适得其反。不可否认，苏格拉底是一个大哲学家、教育家，但他终其一生也没有刻意去改变他妻子的暴躁脾气。

如何研究用户行为，之前这可是一本厚厚的书才可说的清楚的。比如先设计问卷，然后搞个样本，进行调查，之后进行统计分析等等，费时费力。时至今日，如果你会利用互联网的话，发现很多东西都可以轻而易举的获得。比如我之前在百家号上发的文章请收藏这六个网站，把你的竞争对手网站看得清清楚楚，就提供了很多干货告诉如何对竞争对手的研究。今天，我们通过百度指数这个工具，对用户行为进行研究。百度指数是一个对百度用户搜索关键词研究的工具。搜索什么关键词，表示用户对什么进行关心。我们可以理解为搜索行为关联用户行为的。本文以趣头条这个关键词为例，来讲解百度指数的使用。通过趋势研究，来了解用户对研究对象的关心程度百度指数界面进入百度指数，在探索框里输入趣头条，然点探索，下面就会出来一些数据。默认是近七天，整体日均值和移动日均值。这个日均值越大，说明用户越关心。还会看到同比和环比数据。同比指的是和去年相同时期比较，环比就是和上个周期对比。趋势线你可以直观的查看，所探索的关键词的发展趋势。比如24小时，7日，30天，还可以自定义等等。我们从上图看到，在9月15日，趣头条的搜索量最大。为什么这么大？原来这天是趣头条上市。你点击顶峰B点，会有相关资讯显示。通过需求图谱，可了解相关搜索行为需求图谱这个如同靶环。最中间就是探索词。红色表示增长的，绿色表示下降的。我们通过查看需求图谱发现，和趣头条相关的是赚钱，头条，今日，百家号，企鹅号，大鱼等，从这些相关关键词，我们可以分析到搜索趣头条的用户主要关系的是自媒体赚钱的问题。相关词分类相关词分类包括来源相关词和去向相关词。来源相关词是指搜索我们探索关键词之前，用户还搜索了什么。排在前三位的是：趣头条赚钱是真的吗，头条号，赚钱。这说明，用户搜索趣头条之前很关系自媒体赚钱的问题。我们再看去向相关词，除去同类的前三位为：今日头条，百家号和企鹅号。这说明用户最后选择的自媒体可能就是这三家。然后我们看右边的搜索指数和上升最快。搜索指数反映中心词所有相关词中搜索指数热门的关键词。上升最快反映中心词所有相关词中搜索指数变化率上升速度的排名。我们发现这些都是热点。说明搜索趣头条的用户开始做自媒体，然后搜索热点问题写作。通过资讯关注，了解媒体报道你所研究的关键词情况趣头条媒体指数我们发现媒体关心趣头条也就是几天的事，我们通过前面的分析，趣头条是9月15日上市，显然媒体会报道上市信息。再看下面具体的报道标题，我们发现媒体把趣头条和拼多多放在一起说事。拼多多也是最近最近在美国上市。难怪两者放在一起比较。如果做自媒体，这也为我们提供了写作素材。通过人群画像，了解你研究的关键词，受众分布情况趣头条受众区域我们看到，广东省搜索趣头条的最多，然后是河南，然后是山东。为什么广东最多，联系到广东有深圳和广州两大发达城市，就不难理解。再看城市，发现深圳和广州排在第三和第四。从地区分析，一般经济发达的地方，对新经济的欢迎程度和关心程度也越大。趣头条受众年龄显然，我们发现30岁-50岁这个年龄段关系趣头条的人比较多。为什么会这样？趣头条属于创业型的公司，这类人群对创业项目是比较关系的，对赚钱最感兴趣的。因为这个年龄段的人生活压力很大，对赚钱的兴趣是最大的。后面还有男性和女性比例分布，我们发现男女比例相差不大。这可能释放的另一个信息，做自媒体的女性人群比较多。毕竟自媒体不受上班时间控制，比较自由，还是比较适合女性。