被奉为经典设计工具的用户画像，有哪些问题与局限？

Persona，在国内常被称为「用户画像」，其概念最初由 Alan Cooper 在 1999 年提出[1]。由用户画像具备帮助人们在设计程中聚焦目标用户的需求[2]，促进团中不同益相关者的沟通等用[3]，而逐渐成为被泛使用的经典设计工具。也正是由其经典地位，我们往往对用户画像在各类设计场中的出现习以为常，却很少去对一工具进行反思。文将基用户画像的研究现状，对其存在的问题与局进行综述和归纳。

用户画像本身

Matthews 等学者为探究设计师以及经验富的用户验家对用户画像的际看法[2]，从北美一家科技司招募 14 名设计师为参与者。值得一提的是，家司拥有庞大且富有影响力的设计团，另外 14 名参与者中，在设计领域有 10 年以上工经验的人数半。通访谈的方式，Matthews 等现，大数参与者在际工中不使用到用户画像，并分析为何不用的 4 类原因。我将 Matthews 等原文中的 4 类原因归纳为以下 3 条。（下文中出现的 D1、M3、B1 等序号是参与者的编号）

1. 太抽象

D1：果你只向他们（指开团）展示用户画像，他们是不相信的。只有当他们看到用户画像背有够的数据支撑，他们才能相信。

其实，不止是设计师有这样看法，Basecamp（原37signals）创始 Jason Fried 在他篇文里曾这样说：它们（指用户画像）是模拟、抽象、虚构，我不认为你能为个压根不存在创造出优秀品。[4]

2. 缺少情味

M3：我认为，有很多细节和微妙处是法过用户画像描述而传，我也不认为有能像用户画像那样思考或事。坦白地说，我用户画像以及它用途充满怀疑，我觉它更像个沟工具。

缺人情味的另一点在于：户画像太过想。

B1：（指用户画像）描述了最为完美的用户（对所计的系统有着超乎寻常的热情），以及最为匹配的情节。而真实的用户并不像这，因此，用户画像并没有多作用。

3. 属性无用，甚至有误导作用

知道，一个用户画像在被创建的过程中，往往会被赋予若干个属性，常见的基本属性包括：年龄、职业、居住地等等。在访谈中，有些参者表示，那些被赋予在用户画像身上的属性没什用。

A1：用户画的数据完全用。如果它一真实的人，我可能还会关注，但它本身不一真实的人，那些添加它身的装饰让其看起真实的人，我觉得这无用的。

还有一参与者认为，用户画像身上的属和细节太分散，导致偏离应关注的重点。

L1：在创用户画像过程，我常常发现，那些原本要反而变更加突出了。你会发现，那些与关键维度并真正相关细节，像技能、工作职责、软件和工具熟悉程度，这些细节很容易提出，为它们也样容易去沟和理解。然而，随而来代价是，把更为要细节丢掉了。

用户画像与其代表的真实用户

1. 代表少

Chapman 等学者指出，任何一个用户画像仅仅只能代表潜在用户群中的某一小部分[5]。创建个用户画像是否行呢？行是行，但又引出一个新的问题：当用户画像的数量增时，它的忆是降低的，相应也降低它在设计中到的用。个用户画像往往存在着信息冗余的问题[3]，的用户画像还大大增加设计决策的成[6]。对通大数据自动生成的用户画像，数量一问题尤为明显：有时产出成千上百个用户画像。

2. 属越，涵盖面越窄

既用户画像所代表的是用户，么，它涵盖的用户数量能否通某种方法预估出来呢？上文中我们提到的属（年龄、职业、居住地等），为用户数量的预估提供能。基以上问题，Chapman 等展开定量分析的研究[7]。他们一共选取 8 个数据库，其中 6 个是通市场研得出的用户细分与特征数据库，另外 2 个则通元数据模拟出来。，逐一地去增加用户画像的属数量，并依次与数据库进行匹。验的结果下图所示。不难现：当用户画像被赋予的属增加时，它涵盖的用户比例是降低的；而属数量增加至 9 个以上，各个数据库的匹率很低。对此，Chapman 等的建议是：在创建用户画像时，最能对其涵盖的用户数量进行大致的评估，而不是简单的假设[7]。

△ 属越，涵盖面越窄

用户画像的运用

1. 偏低的投入产出比

文中提到，Matthews 通过访谈去了解设师对用户画的看法，但这项研究还不足以观察到设师如何将用户画运用到实际作中的。基于这块研究的缺失，学者 Friess 另辟蹊径，从民族学的角度出发行了探索[8]。她采用的方法：选取了一家于的顶级设公司，对它其中一团队的设决策过程行全程观察与录音。该设团队由 4 核员组，设决策始，其中 2 团队员已花费了数周时间，通过调研创建了 8 用户画，并输出了达 20 页的用户画文档，供团队其他员阅读。Friess 对收集到的录音片段行话语分析后发：整设决策过程的话轮中，用户画被提及的比例仅 3% 左右。且，这数不多的 3% 中，85.3% 的比例又由那 2 创建用户画的员提出。达数周时间所创建的用户画，换设决策过程中约 3% 的提及率，这投入产出比或许得我们对用户画的运用重新行思考。

2. 过于主观的入

这样一种用户画，它完全源于设师对问题的主观看法与偏见。通俗讲，设师先主观提出了设概念，然后创建用户画去支撑其概念，其曰「以用户中」的设。这种类型的用户画由 Jones 学者提出，他们称其「promotional personas」[9]。Jones 伊利诺伊学槟分校教授设类的课程，达 5 的时间里，通过对学们课程所创建的用户画行观察，他们对用户画的几种模式行了归类，「promotional personas」就被归了「bad personas」这一类别中。Jones 还举出了一他们课程中观察到的例子：学设了一款闹钟，这款闹钟可以让用户以天单自义规划一整月的闹铃时间。然后她了一些调研，调研后发身朋友们的作息都很规律，时间理具的使用频次也较低，因此不太可能去用她所设的那款闹钟。然，她之后却提出了一与调研结果完全相反的用户画，该用户画每天醒的时间都很不同，且常由于睡过错过重的事。

设计师凭借自己的直与经验去创建用户画像种方式，尽管也能在设计中到一定用[10]，但果将用户画像完当做支撑主观设计概念的工具，甚至不惜背离研结果，用户画像就彻底地沦为一种形式。样的用户画像，对整个设计程是有害无益的。

3. 无法取代用户的参与

既用户画像能为用户的代表，么，对参与式设计（participatory design）种需要用户直接参与的方式，用户画像是否能替代用户呢？Bodker 等学者基电子政务的项目，探究用户画像对参与式设计是否有支撑用。通 4 个案例进行观察，Bodker 等现：尽管用户画像能促进设计师在际的参与式设计开始之前去更地聚焦用户，但在参与式设计的程中，并不能让设计师更贴近用户的处境，反而能分散设计师的注意力，让其偏离对用户参与情况的关注[11]。样一来，也无法说明用户画像身对参与式设计具有支撑用。因此，果要采用参与式设计，在条件允许的情况下，建议还是让用户参与其中，用户画像能并不能取代用户。

总结

尽管上文总结和归纳用户画像的种种问题与局，但并不能否认用户画像为一种工具，对设计程所到的帮助。问题和局的提出，旨在帮助我们更地去理一工具，细分它适合的设计场，探索能否结合其他工具以弥补它的短板和不，从而达到更的使用效果。

参考文献
[1] Cooper A. The inmates are running the asylum[M]. Indianapolis: Sams Publishers, 1999.

[2] Matthews T, Judge T K, Whittaker S, et al. How do designers and user experience professionals actually perceive and use personas[C]. human factors in computing systems, 2012: 1219-1228.

[3] Floyd I R, Jones M C, Twidale M B, et al. Resolving Incommensurable Debates: A Preliminary Identification of Persona Kinds, Attributes, and Characteristics[J]. Artifact: Journal of Virtual Design, 2008, 2(1): 12-26.

[4] Fried J. Ask 37signals: Personas?[EB]. https://signalvnoise.com/posts/690-ask-37signals-%20personas.

[5] Chapman C N, Milham R P. The persona’s new clothes: methodological and practical arguments against a popular method[C]. Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society 50th Annual Meeting, 2006: 634 –636.

[6] Jansen B J, Jung S, Salminen J, et al. Creating Manageable Persona Sets from Large User Populations[C]. human factors in computing systems, 2019: LBW2713, 1–6.

[7]Chapman C N, Love E, Milham R P, et al. Quantitative evaluation of personas as information[C]. Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society 52nd Annual Meeting, 2008: 1107-1111.

[8] Friess E. Personas and decision making in the design process: an ethnographic case study[C]. human factors in computing systems, 2012: 1209-1218.

[9] Jones M C, Floyd I R, Twidale M B. Teaching design with personas[C]. Proceedings HCIEd, 2008: 75-82.

[10] Norman D A. Ad hoc Personas & Empathetic Focus. In Pruitt J& Adlin T (Eds.) The Persona Lifecycle: Keeping people in Mind During Product Design[M]. Amsterdam, Netherlands: Morgan Kaufmann Press, 2006.

[11] Bødker S, Christiansen E T, Nyvang T, et al. Personas, people and participation: challenges from the trenches of local government[C]. participatory design conference, 2012: 91-100.

欢迎关注作者所在队的公众号：「驴妈妈UED」