踏上在AI时代追求人性之路(3):从人文社会背景出发

不知不觉已经倒数第二篇啦!
上一篇分享了一些给设计人想往这个方向发展的相关资源,
这篇就来谈谈如果是人文社会背景的话该怎麽做。

之前最开始谈到社会学、人类学、心理学等等领域,
在人机互动领域关心的议题。
我自己觉得其实那些议题,是AI时代追求人性,
非常不可或缺的努力方向。

因此我觉得如果是出身於这些比较人文社会背景的朋友,
应该要多多善用自己的专业训练优势。
因为这些人文素养的东西,
很需要花时间培养。
而阅读、书写和剖析整理脉络,
也是需要大量练习才可以慢慢抓到诀窍。

我自己当年去辅修心理系的时候,
就深深感觉到,即使我在资讯领域非常如鱼得水,
我到了心理系我就是一个小白。
所以那时候曾经有一堂课的老师,
有提到使用者经验的部分,
并且说心理系的同学要小心,
未来可能有很多资讯系之类的同学,
会来跟心理系的同学抢饭碗。
我就表示其实没有这麽容易。

毕竟无论是量化方法的实验和统计分析,
或是质性方法的观察、访谈、田野调查和质性分析,
每一项能力都是功夫。
即使门外的人可以依样画葫芦,
跟着定义好的方法做,
也没办法很清楚理解
这些方法背後的一些想法跟假设。

所以再次重申,
我觉得人文社会背景的人,
是在AI时代追求人性不可或缺的角色。
但是这件事情以现况来说并不是很明显。
像使用者经验研究员通常职缺是最少的,
很多公司也都只偏好聘雇博班以上学历的人。

我觉得这件事情其中一个原因,
是因为使用者研究做出来的东西,
可能不见得可以马上推出该怎麽做。
很多时候可能能提出的建议都是相对抽象的。

这个现况大概也是为什麽我在前天的文里面有提到,
技术背景的人其实拥有很多优势,
同时也可能因为这些优势有很多偏误。
在面对这些抽象的概念时,
如果不懂得如何去消化这些概念,
很多时候会把那些结果化简为「没用」。

因此我觉得,技术背景的人,
应该要学会去阅读各种使用者研究的结果。
而做使用者研究的人,
应该也要熟悉技术相关的「语言」。

其实做民族志方法的人,
有些人会强调作为一个「小白」的好处,
正是因为你是一张白纸,
所以你更能够站在同样是白纸的人的立场,
去思考很多事情。

透过不断与各种在这个场域的人互动,
渐渐地去建构出属於自己的框架和语言,
来诠释眼前所见的事物。
我觉得这是人文社会背景的人,
如果发展使用者研究这一块,
很适合做的事情。

当然,我觉得人文社会背景的人,
很多也可以考虑学习设计或是技术,
去往工程师或者使用者经验设计师的角色迈进。
这个部分可以参考上两篇提供的资源。

以使用者研究来说,
我觉得熟悉量化跟质化方法都很重要,
因为只有两种都熟悉,
你才能因地制宜地去把两种方法的好处结合在一起。

如果想学习人机互动领域相关的统计方法,
我很推荐华大iSchool Jacob O. Wobbrock教授的
Practical Statistics for HCI
中文也有一些其他的资源,
像我有找到交大人文社会学系潘美玲老师有开一门社会统计课程

质性方法的线上课程比较少,
我只有找到一堂澳洲Griffith University开的
Why Experience Matters: Qualitative Research
中文的话有师大潘淑满教授开的
质性研究101(下)

想知道更多人机互动的研究方法,
我另外很推荐Ways of Knowing in HCI这本书。
里面谈了很多不同的研究方法,
包括质化跟量化、Research through Design,问卷
各种各样的都有。

除了以上的资源,
坊间还有非常多可用性测试、使用者研究等等的资源
这边提供一些连结给大家参考:

这些只是冰山一角,有兴趣的人可以再多上网搜寻喔~

至於AI相关的使用者研究,
目前都有渐渐在出现,
但还有很多议题可以被关注跟讨论。
有兴趣的人可以去用「Human-Centered Machine Learning」,
去搜寻看看相关的论文跟讨论。
另外也很推荐大家读读
「科学、科技与社会(Science, Technology, and Society, STS)」的东西。

这个领域专门以社会科学的角度去分析科技/科学对於社会的影响。
我有找到MIT开放式课程的翻译网站:
http://www2.myoops.org/twocw/mit/Science--Technology--and-Society/index.htm
给大家参考看看罗!

以上大概是针对使用者研究的一些资源跟讨论。
整理的可能有点乱,希望不会太难吸收啦:P

明天就是最後一天啦!!!


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