評論部分的用戶體驗(yàn)研究:我們?nèi)绾谓Y(jié)合定性和定量方法來了解《金融時(shí)報(bào)》讀者與新聞評論部分的關(guān)系。
評論區(qū)在數(shù)字新聞媒體中扮演著一個(gè)復(fù)雜而關(guān)鍵的角色。盡管它提供了一個(gè)平臺供讀者公開辯論和互動,但同時(shí)也常因網(wǎng)絡(luò)敵意和爭議性言論而被詬病。本文深入探討了《金融時(shí)報(bào)》如何通過結(jié)合定性研究和定量數(shù)據(jù)來研究其評論區(qū)對用戶體驗(yàn)的影響,旨在改善并豐富這一互動平臺。
評論區(qū)是數(shù)字新聞媒體界的一個(gè)有爭議的話題。一方面,它們可以提供一個(gè)公開辯論和用戶互動的論壇,與用戶建立聯(lián)系?!督鹑跁r(shí)報(bào)》的讀者經(jīng)常在我們報(bào)道的廣泛主題上留下寶貴的評論——從技術(shù)分析到電影評論——對許多人來說,閱讀他人的評論已經(jīng)成為閱讀我們文章的補(bǔ)充體驗(yàn)。另一方面,網(wǎng)上評論區(qū)通常被認(rèn)為是充滿敵意的地方,媒體研究表明,爭論性言論會阻止用戶參與在線對話。為了調(diào)查評論區(qū)在我們的用戶體驗(yàn)中扮演的角色,英國《金融時(shí)報(bào)》的故事講述團(tuán)隊(duì)著手對這個(gè)主題進(jìn)行探索性研究。
我們的研究方法如下:
01 收集二手資料
我們不需要費(fèi)很大力氣就能開始了解評論的世界。現(xiàn)有的讀者社區(qū)、行為數(shù)據(jù)以及用戶評論研究都有助于我們了解《金融時(shí)報(bào)》的評論情況。借助這些研究,我們勾勒出團(tuán)隊(duì)的假設(shè),并闡明了機(jī)會領(lǐng)域,例如評論區(qū)質(zhì)量、女性體驗(yàn)、評論閱讀體驗(yàn)和評論撰寫體驗(yàn)。
盡管如此,評論區(qū)存在于更廣泛的在線討論生態(tài)系統(tǒng)中,這些生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)成了用戶的整體體驗(yàn)。對于讀者來說,《金融時(shí)報(bào)》只是與他人在線互動的一小部分。為了更清楚地了解在線評論領(lǐng)域,我們借鑒了其他領(lǐng)域的研究成果,如傳播學(xué)、心理學(xué)和社會科學(xué)。例如,學(xué)術(shù)研究人員已經(jīng)研究了性別等社會特征如何影響在線互動。女性不太可能在網(wǎng)上評論新聞,尤其是在國內(nèi)和國際事務(wù)等話題上,盡管她們對新聞的興趣程度可能相同。先前的經(jīng)驗(yàn)反過來可以影響用戶如何看待我們的評論區(qū)。
如果我們試圖讓評論世界變得更美好,那么了解 FT 的地位是十分重要的。
02 引發(fā)小組討論
我們對留下評論的參與者(“評論者”)和閱讀過評論但自己沒有寫任何評論的參與者(“非評論者”)進(jìn)行了兩次小組訪談。
與非評論者交談最終意味著我們希望在論壇上與那些可能不愿意在公共場合分享自己觀點(diǎn)的人進(jìn)行研究。事實(shí)上,評論者指出他們的小組與 FT 的信息性評論部分有相似之處。為了減輕對小組討論的擔(dān)憂,我們將每個(gè)小組的人數(shù)控制在 5-6 人,從而保持對話的親密性(甚至是“獨(dú)家”)。我們還決定先采訪評論者,這樣我們就能夠?qū)⒁粋€(gè)小組的見解作為另一個(gè)小組的提示。這有助于推動討論并衡量參與度較低的讀者在用戶體驗(yàn)方面的差距。
讀者社區(qū)可能使用研究人員不會說的獨(dú)特語言,因此小組設(shè)置有助于發(fā)現(xiàn)深入的、意料之外的見解。參與者提出的例子也可以促使其他人回憶他們對特定評論的經(jīng)歷;如果評論是第二天性,而不是某人主動思考的事情,這可能是必要的。然而,為了使討論有效,重要的是不要重現(xiàn)我們在文獻(xiàn)綜述中看到的在線評論部分的不平衡,而是放大用戶的聲音。這不僅意味著擁有一個(gè)多元化的參與者和觀點(diǎn)群體,而且還要注意以一種讓參與者感到舒適地分享這些觀點(diǎn)的方式構(gòu)建小組。
然后,我們利用框架分析(一種使用矩陣輸出將數(shù)據(jù)映射到用戶類型(如“評論者”和“非評論者”)的方法)確定了要回答研究問題的主題,并將其呈現(xiàn)在摘要網(wǎng)格中,該網(wǎng)格根據(jù)某些點(diǎn)(如他們在評論中看到的價(jià)值或他們遇到的痛點(diǎn))將用戶分開。這意味著我們可以發(fā)現(xiàn)模式并找出導(dǎo)致群體間主要差異的因素。例如,其中一個(gè)因素是用戶對在線評論部分質(zhì)量的看法。
以這種方式總結(jié)我們的發(fā)現(xiàn)也意味著我們可以識別與我們的機(jī)會領(lǐng)域相關(guān)的盲點(diǎn)并制定統(tǒng)計(jì)測試的假設(shè)。
03 量化調(diào)查結(jié)果
群體思維(想要遵循群體共識而不是表達(dá)真實(shí)意見)可能發(fā)生在任何涉及群體活動的研究中。我們需要消除這種影響,這意味著用定量見解補(bǔ)充我們的數(shù)據(jù)。使用行為和調(diào)查數(shù)據(jù)的組合,我們測試了我們在上一階段確定的假設(shè)。
完成定性工作后,操作化過程(將抽象概念轉(zhuǎn)化為可測量變量)變得更加容易,因?yàn)槲覀兛梢灾苯右糜脩舻脑?,了解有多少人持有相同的觀點(diǎn)。我們將在研究環(huán)節(jié)聽到的短語(如“與其他讀者產(chǎn)生一種團(tuán)結(jié)感”)轉(zhuǎn)化為量表項(xiàng)目,這些量表項(xiàng)目將構(gòu)成更廣泛的概念,如社區(qū)。使用回歸分析,我們比較并可視化了這些因素對質(zhì)量評級的影響:
當(dāng)然,我們現(xiàn)在已經(jīng)從深入的定性數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)向與抽象概念相關(guān)的數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)。為了保持研究結(jié)果的豐富性,我們必須綜合各個(gè)階段收集的信息。
04 整合所有元素
隨著我們逐步完成這些階段,我們收集了大量豐富的數(shù)據(jù)。隨著開放文本答案添加到我們的數(shù)據(jù)庫,我們現(xiàn)在有大約 100,000 個(gè)單詞的反饋需要篩選,以補(bǔ)充我們的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。為了決定從哪里開始深入研究,我們將計(jì)算方法(如詞頻和一致性(查看關(guān)鍵詞出現(xiàn)的上下文))與我們之前的分析相結(jié)合。例如,我們注意到具有一定分?jǐn)?shù)的調(diào)查受訪者將評論稱為信息性評論。這是件好事,但它并沒有告訴我們?nèi)绾螠?zhǔn)確地找到信息性評論。然而,查看這個(gè)詞的上下文表明,信息性與辯論、鏈接、討論、行業(yè)和專家一致,這使抽象概念更接近具體術(shù)語。
然后,我們可以利用在訪談中收集到的見解進(jìn)一步定義這些具體術(shù)語,并綜合起來講述我們用戶的完整故事。
結(jié)論
要研究評論這樣的主題,了解我們產(chǎn)品所處的生態(tài)系統(tǒng)非常重要。結(jié)合現(xiàn)有文獻(xiàn)、小組討論和定量分析的見解,我們清楚地了解了評論的“是什么、為什么和如何”,而引入用戶的相關(guān)體驗(yàn)則幫助我們了解了《金融時(shí)報(bào)》在在線討論世界中的位置。通過探索評論者和非評論者的觀點(diǎn),并重點(diǎn)關(guān)注特定的機(jī)會領(lǐng)域,我們能夠找出影響用戶體驗(yàn)的因素。這揭示了我們?nèi)绾螏椭嗳丝吹皆u論,就像我們的許多讀者已經(jīng)看到的那樣:這是他們與《金融時(shí)報(bào)》互動的豐富部分。
翻譯:蔣昌盛
原作者:Written by Amina Amid
原文鏈接:https://medium.com/ft-product-technology/ux-research-for-comments-sections-c5b58cea1ba5
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