用户研究与试玩实践
我在科研系统和个人游戏中主持、参与并观察过一对一测试。两类工作都需要把“我想让用户体验什么”转成能被观察的问题，再结合操作过程与使用者表达判断设计。
独立负责正式实验
流程设计、招募、全部主持、记录整理与数据分析；参与机制设计和部分论文写作。
共同实施用户实验
负责 VR 前端系统设计与开发，与合作者共同完成实验，参与少量写作。
观察并推动迭代
其中部分为现场观察；围绕信息传达、弱光风险等问题调整提示。
- 01明确问题这次要观察什么
- 02选择参与者经验与任务是否匹配
- 03试运行操作、时长与反馈
- 04正式测试记录行为与表达
- 05分析与迭代区分发现、解释与调整
MAVIS：分开考察协作方式与交互呈现
早期方案将复杂的 VR 多智能体系统与原生对话模型直接比较，多个变化同时出现，很难解释差异来自哪里。团队在修订中将比较拆开，分别考察协作方式和交互呈现。
对话形式多智能体
网页对话形式
在对话形式下，比较单智能体与多智能体方案。
网页形式多智能体
VR 与多模态呈现
在多智能体前提下，比较网页与 VR 交互方案。
我负责 VR 前端并共同实施实验。团队对比较条件的调整，也让我更明确地把研究问题与实验变量对应起来。
设计实验、确定文章立意大小的时候，一定要让两者匹配。
作者笔记节选 · MAVIS 项目经验总结
专家用户进一步带来宣传片脚本、辩论赛安排等不同任务，帮助探查系统在既定旅游规划任务之外的使用方式。具体研究细节见 MAVIS 论文 DOI ↗。
ChronoFork：招募与反馈采集
招到人只是起点。我的经验是，招募渠道与任务背景会影响参与者能否理解情境、提供相关反馈，因此需要提前考虑目标用户、已有经验与任务要求的契合度。
尽早暴露使用障碍
在迭代过程中做小规模试用，并请能持续跟进的同伴挑问题；及时的操作反馈让使用者知道系统是否响应。
把分数和原因放在一起看
问卷帮助整理体验维度，访谈和操作观察帮助理解原因；它们回答不同的问题，需要分别保留。
策略卡改版是具体实例：初版按历史改变幅度生成三张卡，用户却更在意行动是否符合自己的想法。结合实验与交流，将候选改为四类决策风格，并增加自定义卡，让玩家能够表达候选之外的意图。
查看策略卡改版案例 ↗VR 测试中的操作负担
MAVIS 的一些参与者缺少 VR 使用经验，佩戴、手柄操作与视觉负担都可能干扰任务体验。实验安排需要兼顾熟悉操作的过程、任务时长和问卷负担，优先围绕关键问题收集信息。
我根据前期反馈调整移动速度与转向过渡，并强化智能体动作、描边和面板反馈。观察到的问题由此回到系统设计中。
如果实验过程对受试的压力很大——问卷很长、采访很多、系统用起来很累——就要重新评估实验时长和给受试的负担是否合理。
作者笔记节选 · MAVIS 项目经验总结
Orbit：观察玩家如何理解提示
为了让玩家察觉弱光风险，我加入环境音、变闷的 BGM、HUD 动画与尾色变化。改版后，一名玩家先注意到声音异常，再往返光照边界验证，随后把声音变化与场景明暗、角色尾色联系起来。
这次观察记录了玩家从发现异常、主动验证到理解环境规则的过程。
查看试玩迭代 ↗