北京理工大学设计与艺术学院2021级产品设计专业「设计调研」课程成果展
发布时间：2023年7月12日 分类：课程设计
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课程：设计调研（32学时）设计主题：AI班级：2021级产品设计
任课教师：孙祺章
客席讲座：谭雅倩
助教：周妍
“AI淘汰的是不会使用AI的人”科技的发展和技术的升级迭代为设计同时带了机遇和挑战。在AI能够协助甚至部分取代设计实现的今天，设计方向的把握和用户需求的挖掘便变得更为核心，而设计调研则是挖掘用户需求和确定设计方向的重要手段。此外，除了设计实现，AI是否也能为设计调研带来发展呢？2021级产品设计班的设计调研课使用了共创的方法，与同学们一起探讨了AI时代的设计调研。
本课程首先通过课堂讲授和专题讲座的教学方式，分别学习了如何利用传统设计调研（访谈等）和机器学习（主题分析和特征工程）方法进行设计调研。其后，本课程还使用共创的方式，让同学们一起发掘现有的AI工具，并探索如何创造性地使用这些工具进行设计调研。最后，复合利用所学的传统设计调研方法、机器学习方法、发现的AI创新工具，进行“设计问题发现“和”设计问题定义“的实践。此外，本课程还组织了课堂辩论赛，讨论AI对设计的机遇与挑战。
北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院助理教授、香港城市大学社会与行为科学博士。她的研究主要集中在两个领域：(1)汉语读写困难儿童的认知机制和缺陷，特别是视听整合能力缺陷；(2)心理咨询的过程和效果，特别是心理咨询师的回应能力和来访者-咨询师之间的人际关系过程。她使用定量和定性的研究方法，具体包括行为实验、问卷调查和扎根理论方法等。
谭老师讲授了质性研究方法的基本概念、质性数据收集方法、质性数据分析方法、质性数据分析结果解读、质性方法实施注意要点等，并与现场多位同学进行访谈实践练习。
AI工具可以通过数据分析和模式识别、可视化和原型设计、用户反馈和情感分析、自动化调研和用户测试以及创意生成和设计推荐等方面辅助设计调研。它们能够提供深入的用户洞察、加快设计迭代速度、自动化执行调研任务、分析用户反馈和推荐个性化设计，从而帮助设计师更好地满足用户需求。
通过课堂讨论和作业的共创形式，同学们在本课程中发掘了现有的AI工具以及如何创造性地使用AI工具进行设计调研。
● 利用AI智能问答ChatGPT / Character AI生成虚拟用户画像/模拟用户访谈：
（案例来源：陶宇格 刘⼼梅 袁斓 刘万正 孙福瑞）
（案例来源：陶宇格 刘⼼梅 袁斓 刘万正 孙福瑞）
● 利用AI生成工具Midjourney帮助实现数据可视化：
●利用AI生成工具Whimsical制作思维导图：
（案例来源：陶宇格 刘⼼梅 袁斓 刘万正 孙福瑞）
● 利用AI工具ChatBase对文本数据进行情感分析：
（案例来源：许亚轩 郑锐杉 单婷钰 王家欢 郭姝含）
各小组利用所学的传统设计调研方法、机器学习方法、发现的AI创新工具，对设计问题进行了发现与深挖，并最终定义了设计问题。
本次的设计调研课程我们做了有关适老化银行智能终端的设计调研。首先我们在微博进行了数据爬虫，通过对爬虫数据的分析、文献调研法和线下银行网点的访谈得知了老年群体在使用银行终端时面临的困难。通过在数据库的查找和分析数据，我们得知了其具体用障碍主要在于不信任AI和记不住流程与密码。
此外，我们进行焦点小组的调研，邀请了四位老人与两位银行工作人员，询问不同视角在使用流程中遇到的问题。后进行了环境分析与竞品分析，得出造成老年人在使用智能机器时不适应使用流程的主要因素是：字体设计不合理，流程复杂、应用界面复杂、密码记忆困难。
研究过程：在初步的分析中，我们明确了研究问题的范围为心理压力，并将调研对象锁定为当代大学生群体。经过主题分析和多种调研方法，我们发现经济压力是大学生心理压力的主要来源之一。进一步分析表明，大学生的消费和理财观念不成熟是导致经济压力的主要原因之一。缺乏基本的理财知识和技能使他们无法有效管理金钱，同时现有的理财科普内容存在问题，缺乏针对大学生群体的有效指导。
我们通过问卷调查和质性调研验证了这些观点，并进行了竞品分析。最终，我们提出了解决方案，即开发一款模拟理财的经营类游戏社区，结合理论科普和个性化理财指导，以满足大学生对理财知识和经验的需求，并提升他们的理财能力和信任度。这项研究为理解和应对大学生心理压力提供了深入的洞察，并为设计针对大学生的经济压力缓解方案提供了基础。
设计概念：一款模拟经营类游戏，旨在为想要理财但不知从何下手的大学生群体提供有趣而实用的理财知识。通过该应用，玩家可以学习基础的理财知识、了解最新的国家友好政策、体验理财全过程。强调资金安全保障，确保用户的资金安全；并且与用户立场一致，积极倡导理性投资理念。在可视化方面，采用清新简洁的界面设计，突出自身的易用性和便捷性，让用户更加容易上手使用。同时，游戏与国家级有保障的理财平台合作，保障真实性的同时，为用户提供更多理财资源的方式之一。
我们这次的调研主要围绕着老年人高血压膳食问题进行。最初的大主题确定为AI医疗，查找数据库对相关数据进行数据清洗和汇总，得出调研主题的关键词。并对这一主题利用jupyter和词云可视化进行微博数据的爬取，从而对初步主题进行分析。经过这一阶段的分析得到了“慢性病”这一痛点。
为了深入调研用户的痛点，我们使用AI工具、专利以及文献进一步调研，得出了大量的可视化图表，从而把问题聚焦到“老年人高血压”上。并对数据进一步分析，得到了影响老年人高血压的关键因素——膳食、睡眠、年龄等。
通过质性调研、用户画像、问卷调研、环境分析和竞品分析，收集到了大量的数据并对其进行了分析总结，深入挖掘用户的痛点，并找到本次调研的设计点为以下几点：1.调研重心放在“高血压”“膳食”，填补市场空缺; 2.落地实物产品，弥补老年人对APP可操作性的不足;
3.结合厨具等厨房产品（冰箱），满足老年人自己动手的需求;
4.完善食谱数据库、营养价值计算等细节;
5.增加食物不同烹饪方法营养价值变化的检测;
6.专家问诊与AI结合，兼具问题发现和长期监测。
通过主题分析及词云分析，我们发现现阶段的自动驾驶存在以下问题：（1）硬件问题：在现阶段，软件系统和处理器能力不足，没有成熟稳定的软件系统；
（2）自动驾驶安全性问题：自动驾驶汽车无法正确地感知周围环境或做出错误的决策，会出现安全隐患可能造成事故与伤亡。
（3）用户体验问题：目前的技术水平无法满足驾驶员对自动驾驶系统的信任需求，用户无法直接、快捷、准确地与车辆进行交互，会影响用户的使用体验。
（4）人机交互问题：有效的人机交互，自动驾驶汽车能够正确地捕捉和理解驾驶员的意图与需求。
通过特征选择分析，我们得出车辆自身故障和驾驶员心理因素是导致自动驾驶事故的两大原因。
通过数据分析、用户访谈和问卷调查，我们深入探究了用户使用自动驾驶的需求和痛点，并将其归纳为以下几方面：（1）自动驾驶车辆容易出现信息过载；
（2）自动驾驶车辆的信息呈现可能不直观、不明确或容易被忽略；
（3）过度的疲劳警告可能会使驾驶员忽视真正重要的警告信号；
（4）在嘈杂、恶劣天气等复杂环境下自动驾驶车辆与驾驶员的信息交互可能会受到影响。
在深入探索设计问题的过程中，我们意识到深挖痛点是非常重要的。只有真正了解用户的痛点，才能够设计出更符合用户需求的产品。因此，在进行用户调研的过程中，我们需要通过各种方式了解用户的需求和痛点，例如通过问卷调查、访谈和观察等方式，深入挖掘用户的需求和痛点，从而为产品设计提供更有价值的参考。以下为我们依据调研内容得出的思考及解决方案：
随着城市化进程的加速，城市交通拥堵问题日益凸显，成为广大驾驶者面临的重要挑战。为了解决这一问题，我们进行了调研，分析了各类地图应用和驾驶辅助类应用，得出以下痛点：（1）拥堵情况下，无法得到前方路况的实时准确反馈；（2）拥堵时间浪费，焦急情绪下难以在拥堵过程中完成合理的事务及规划；（3）拥堵或车辆缓行，无法及时向目的地反馈状况编辑信息，向对象描述现状及后面安排。
设计概念：我们计划设计一款车载系统插件RouteGenius AI，将大数据系统、导航系统和GPT-4.0技术结合，为驾驶员提供实时拥堵信息、智能路线规划和驾驶辅助功能。同时根据驾驶员行程安排，在拥堵情况下智能生成时间规划建议，结合GPT现有特点提升驾驶体验。
在本次课程中，小组以AI智慧医疗的情感化设计作为选题对进行主题、质性、竞品、环境分析，完成了全流程的调研。通过文本数据对主题进行分析，确定以中青年患者在分诊导诊中的效率问题作为研究选题；通过用户访谈确定了影响就诊的焦虑因素，并确定了其主要来源；使用用户旅程地图量化用户心理，找出了用户情绪的集中点；对评价进行统计情感分析、结合视觉表现分析，完成对同类竞品的调研。通过环境分析多方面了解情绪来源。
最终通过调研得出了解决分诊效率问题的产品切入点：通过情绪化设计缓解患者焦虑情绪以提升就诊效率，确定了情绪化设计的三个目标痛点：就医情感负面、工作忙碌时间紧、排队久就医惑，完成了设计调研的实践。
通过用户访谈确定了影响就诊的焦虑因素，并确定了其主要来源；使用用户旅程地图量化用户心理，找出了用户情绪的集中点。
对评价进行统计情感分析、结合视觉表现分析，完成对同类竞品的调研。通过环境分析多方面了解情绪来源。
最终通过调研得出了解决分诊效率问题的产品切入点：通过情绪化设计缓解患者焦虑情绪以提升就诊效率，确定了情绪化设计的三个目标痛点：就医情感负面、工作忙碌时间紧、排队久就医惑，完成了设计调研的实践。
随迁老人是一个时代背景下产生的特殊的群体，他们通常出于抚养孙辈、照顾子女等考虑，离开原来熟悉的居住环境，主动或被动地来到子女所在的陌生城市生活。如今随着我国城镇化进程加快和二胎政策放开，随迁老人的数量也在不断增加，随之产生的问题也不断涌现。
于是在这门课程中，我们把目光投向了这部分群体，我们通过发现问题-主题分析-定义问题-特征分析的流程对这类群体进行更深入的探究。我们使用了爬数据、搜集文献、chatgpt询问、问卷、访谈的方式进行调研，之后用rstudio等工具进行可视化呈现并整理分析。
根据我们的调研，变换生活环境之后，思念故乡尤其是亲友的情绪是随迁老人群体最常出现的情况，也是导致身体和心理问题的首要原因。于是我们将解决问题的核心锁定在了“沟通”，根据我们对已有实体产品的交互软件的调研，市面上面向老人的沟通设备通常没有对这部分随迁群体进行特别设计，也通常没有对随迁老人的特别需求作出针对性的回应，并且常常存在如功能繁琐复杂、操作体验不够友好等问题。在此基础上我们提出了“随迁老年VR”等方案，希望将智能化和AI技术融入可用于沟通的产品中并在设计中针对这部分特殊群体进行进一步的优化。
我们组大的研究方向是AI与零售，首先我们使用Python爬虫找到了相关数据，根据数据关键词比例，我们又深化了零售中销售、消费和服务这三个小的方向。之后通过数据分析找了2018年与2021年线下销售主体的营业额和智能服务之间的关系，加上其它方面的数据调研以及现有相关产品的数据分析，我们最终把选题定在了AI与线下购物智能服务的人机交互问题上。
确定研究方向之后，我们通过发放问卷收到了很多反馈结果，加上和AI工具之间的问答我们进行了总结。
在本次设计调研课程的学习中，我们接触到了许多关于调研的新知识，同时也认识并且尝试了相关软件，在接下来的专业学习中以及未来设计中，这次的课程教给我们的经验知识将继续指导我们前行。
09 | 关于“如何安抚跨境物流客户焦虑情绪”的设计调研
在疫情推动线上消费增长，全球电商渗透率持续提升的调研背景下，电子商务发展具有显著成就和巨大潜力，快递业务数量爆炸式增长，跨境物流市场潜力巨大。海外产品有新奇性、特定性等特点，客户愿意付出时间是因为对跨境物流的产品有期待，但由于没有运输节点等问题，目前跨国物流缺乏可视化物流信息，运输途中长时间得不到信息反馈会使客户产生焦虑不安等情绪。
现有技术可以做到实时定位，航线查询并通过可视化形式表达，但境外物流的订单运输跟踪系统并没有很好地被普及应用，主要问题在于跨境物流企业缺乏意识，缺乏专业的数据分析人才，或者存在技术障碍或数据难以整合，或者觉得没有投入的必要性等，是客户对物流信息的需求与大型物流公司的发展注重点的矛盾。除课堂教授的特征分析、质性分析等方法，我们组还使用情景分析、问卷调查、用户访谈三种自选方法共同完成了此次设计调研作业。
根据微博关键词筛选，我们可以发现养殖业相关的词汇中，污染、疫病、污水、环境和管理等关键词的关联度较高，基于这一点我们确定围绕养殖业相关的污染问题着手，讨论与调研为什么会发生这样的问题，以及基于养殖业污染还有哪些亟待解决的问题。
接着，我们结合AI和一些我们能够想到的结合在一起设计了针对养殖户的关于养殖业与环境影响情况调查问卷。同时，我们选取了几位养殖户作为质性研究样本对象，并对他们针对我们想要了解的问题做了电话访谈，并根据部分访谈内容做出整理。最后得出了目前养殖业发展中，养殖户基本能认识到养殖业带来的污染与健康等问题，但碍于成本限制，缺乏专业培训以及相关设备过于操作复杂而选择退而求其次的诸多无可奈何。对于这节课，我们学习到了诸多有趣的调研方法，系统化的理解了设计工作中前端的相关工作方法等。
在老龄人口日渐增多和新能源电动车飞速发展的时代，电动车“老头乐”受到了老年人的喜爱。但其中隐藏的安全隐患更值得我们关注。我们小组主要调查研究老年人日常生活中外出时会遇到的各类问题，对其进行分析、统计问题的种类。并通过设计改进解决老年人（尤其时腿脚行动不变的老年人）的日常出行问题。
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