大数据下的用户体验应用与研究

　　【摘要】自进入二十一世纪以来，科技技术不断成熟，其中伴随互联网的发展，便进入信息爆炸的时代。各企业抓住其中机遇，利用大数据时代带来的庞大客户数据，深入挖掘有用信息并整合，为公司企业推陈出新做出巨大贡献。本文就大数据相关的用户体验设计着手，深入探讨大数据研究方法与传统数據研究方法的区别。同时深入研究大数据时代发展的利与弊，并提出相应发展建议，希望能产生积极影响。
　　【关键词】大数据；分析；用户体验；产品设计；设计文化
　　一、大数据相关的用户体验设计
　　在信息爆炸的时代下，如何大规模生产、整合、利用信息已成为关键。科技网络公司及相关企业根据PB为单位的结构及非结构数据信息时代，发展社交网络、电子商务及移动通讯产业。以Google国际科技网络公司为例，其很好的把握时代的风向，最先利用庞大的网络用户数据的优势，在大数据信息中进行多方面整合、挖掘及分析。
　　Google国际科技网络公司目前在全球范围内已拥有36个数据中心，旨在收集全世界的数据信息，为人类提供一个共享信息搜索平台。Google公司研发的绝大部分产品都是建立在庞大的数据库及不断更新升级的数据分析软件上。Google研发了一种独特的数据分析方法，其分析结果与官方数据的关联性非常高，甚至能预测结果。就以前几年的流感为例，Google技术人员便利用检索词条的相关记录及收集的庞大数据经过特殊分析，便准确预测出季节性流感传播区域范围，并在媒体上及时播报。Google公司的核心便是通过数据分析的思维模式，将世界范围的庞大数据进行整合挖掘，分析得到有用的信息数据并加以利用，研发新的产品，其中包括搜索引擎、资源开发、社交平台、地图导航、数据分析工具、软件研发、计算机操作系统及电脑硬件等等，给用户提供巨大的便利及独特的产品体验的同时，精确的把握时代的潮流及未来市场的趋势。
　　互联网科技公司在收集信息的方式上，不只是局限于线上服务，同时公司旗下衍生许多移动产品。根据有关研究院的数据显示，截止2011年为止，手机、摄像头等各类电子产品中安装的联网传观器即将达到千万，同时伴随各类门户社交网络平台及媒体网站的高速发展，造成信息输在呈几何倍增，这也是导致出现信息爆炸时代的主要原因。随着人们移动电子设备的发展，收据传输介质属性也成为趋势。就连伦敦的垃圾桶都装有追踪器，不仅可以实时记录经过路人移动设备的Mac地址，确认户主信息，针对不同身份投放相应的广告。
　　因此互联网科技公司数据收集途径在不断增多，在人们打开搜索界面敲入搜索信息时，当人们路过装有一切摄像头的物体时，当人们利用一切可联网的移动电子设备时等等，人们创造的信息无时无刻都被记录分析着。因此，互联网科技公司利用时代的便利，收集大量的数据，不断研发新型的可穿戴移动设备，这些设备大多以眼镜、手表、饰品等形式呈现，其功能也是各不相同，有的是手机的辅助产品，有的是时刻监控户主健康的产品，有的是记录睡眠质量的产品等等。这些记录人们自身信息的移动电子设备的诞生，不仅仅是收集相关的数据，同时也能对其进行分析并加以利用。
　　另外，不同的互联网科技公司，其处理大数据信息的方式也有所不同。有的互联网科技公司拥有许多性能先进的数据收集中心，但他们只擅长收集数据，并不能很好利用这些数据，就以移动运营商为例，其掌握大量的用户数据，其潜在价值不可估量，但其只会运用数据解决技术问题，有的运营商为了谋取私利，甚至做出违反法律的行为，出卖大量的用户数据。但近年随着数据的潜在利益逐渐显现，这一状况略有改善。
　　二、大数据下的用户分析模式
　　伴随科技技术的成熟及大数据信息的价值显现，所有的互联网科技公司及相关企业都注重信息数据的潜在价值，并不断研发更为高效信息数据潜在价值的挖掘方式。因此，首先便需要收集信息数据，然后挖掘有价值的数据并加以利用。
　　产品设计师透过线上线下的服务模式，收取用户反馈的产品体验及个性化需求，在互联网上，通过问卷调查、用户访谈及网站数据等方式，分析信息数据，得到有价值的数据并加以利用。但在大数据下，首先是分析所有符合标准的相关数据，并从整体考虑得出有价值的信息数据，相比于传统数据范围不再少量特定，也不追求局部、个体，更注重事物的关联性。
　　传统模式下的信息数据处理分析，由于缺乏相应的科学技术作为支撑，同时缺乏具体的数据记录、储存及分析工具，各个企业公司只能根据特定的群体及少量用户所提供的信息数据进行分析。在差异向较大的用户群体前，采取的方式一般为随机抽样，对选定的用户展开用户访谈及问卷调查，为的是根据统计学方法用最少的数据信息获取更多的信息数据。但这些方法收集的信息都无法涵盖所有代表性的用户数据，以少量代表总体，大大降低信息数据的可信度。因此，大数据下的全数据分析方式，以所有相关数据为样本进行深入挖掘分析，能大大提高容错率，避免遗漏异常值。同时不同于传统方式的局限性，互联网上的数据收集不受地域限制，同时速率及效率大大提高，并能有效预测用户行为及市场趋势。
　　用户体验设计旨在全面了解用户所面临的问题及所处的环境，最大程度的满足用户的个性化需求，提升自身服务及产品质量，最大程度满足用户的期望值。但传统模式下小数据调研模式收集的用户反馈信息，在分析利用的时候往往会出现以下问题，用户反馈信息与期望值不符，同时不能提供有效的解决思路及方案。但在大数据下，由于以多有相关信息为主体，分析结果是客观的，能绝对显现问题所在。因此，当样本容量足够大时，分析过程不会因为某个特例而产生偏差，能最大程度的提高信息数据分析的准确性，分析角度也发生改变。
　　三、大数据发展利弊
　　信息爆炸的时代下，大数据信息数据处理模式是各个互联网科技公司及相关企业新的价值模式。但数据不再是限制人们深入挖掘分析世界的原因，各个企业公司必须改变传统思想，改变企业整合、利用数据的结构模式。同时开发利用信息数据的潜在模式，是在收集信息收据的同时，根据实际情况分析利用其中有价值的信息，去开拓、发展无限的可能。
　　真正能做大做强的企业绝大部门是擅于利用现有资源推陈出新。因此客户在使用这些公司带来的便利同时也要承担一定的风险，许多公司会采取措施引导用户资源提供自身信息。这些用户信息数据的使用方式是用于产品服务质量的改进，还是其它用途，这些都不为人所知。虽然是用户自愿提供，但用户总会担心个人信息数据会被人窃取利用。
　　近年来新闻媒体不断曝光各大移动运营商贩卖用户谋取私利，这一现象导致人么在隐私问题上越加重视。因此，各大互联网科技公司在收集、处理用户数据时，完全是依照人们的自觉和公司企业的自律。为此，大数据时代下企业发展及用户个人利益的平衡问题急需解决，有关政府部门应当制定一套完善的监督管理机制，明确其中的责权，为大数据时代的发展提供一个良好的环境。
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