交互提高用户体验_手势交互成大势，如何进行用户体验设计？

目前，关于手势互动的应用越来越多。 面对新的手势操作，如何进行用户体验设计？

这篇文章我写了很久。 总结了平时收集的研究方法和自己实际调查中的经验。

上周，在科学技术信息中，最近发表的小度在家，开始支持手势操作的同一天，OPPO发售了自己的AR眼镜，支持手势和声音操作的最近Facebook和微软在自家的MR产品中添加了更加细致的手势操作功能。 除了之前写的手机和汽车终端，手势的落地范围更广。

那么，面对新手势的互动，如何进行用户体验设计呢？

自然的手势交流

手势本身是自然的交互方式，结果孩子不会说话也不会使用道具的时候，可以本能地抓住动作。

熟悉使用场景是使姿势更加自然地相互作用的方法之一。

ustwo设计并测试了手势产品，结果发现最能让用户产生共鸣的是与对应场景直接自然相连的手势。 在MR的应用场景中，HoloLens和Oculus最近相继更新虚拟环境中的高精度手势操作，效果非常好。 比如说，手动纸箱，即使没有学习的必要，只要按照实际生活场景的直觉就行了。

然而，在移动电话或IOT场景中，手势与场景之间的联系不像MR那么直接，用户需要学习在新的交互模式下手势被赋予的意义。

上一篇文章也记载了现在手势的交互式学习成本很高的事情。 当设计可以降低使用阈值，算法可以提高精度时，手势学习的难易度一定会大幅度降低。

因此，不仅要融入使用场景，还要进行充分的用户研究，根据用户的行为习惯提出自然的手势交互。 更加配合用户直观的手势操作，难以增加记忆的负担，学习和把握也变得容易。

研究方法

面对这种比较先进的技术，在尝试中不断探索是非常重要的。 我们可以以模拟实际场景这种直接有效的方式，试验验证若干设计方案。

实测手势交互产品的门槛和成本比较高，现在谷歌以外的许多企业都是通过CV实现的，首先需要采集大量的素材。 如果建议不经过一定的研究和验证，去实测可能会消耗更多的人力和物资，试验成本较高，因此需要重视前期的探索和调查。

为了设计使用者自然流畅的手势互动，核心需要回到使用者的认知。 即，尽量在适当的场合进行用户应该做的事，减轻用户的记忆负担，自然地产生一切。

因此，我们的调查可以优先定位于关于用户认知的研究上。 我们可以根据经费、周期等条件，选择适合自己的研究方法。

富贵版

Oculus的研究者引进了Marker-Based system，以类似于这样的动作捕捉的形式，尝试各种天马行空的构想。 例如，他们测试了无键盘虚拟类型、虚拟类型等有趣的想法。

在投入实际算法研究之前，可以通过这种动作完成各种测试，不断试错，更有效地开拓新领域，降低开发成本。

屏幕截图: 〕OC6:Hand Tracking Deep Dive

中级版本

如果没有高级设备和实验室，我们可以从网上购买廉价美味的模型产品，或者在DIY上制作一些系统，来模拟交互式场景。 例如，用方向盘、纸板和pad连接新的驾驶系统。 持有VR产品的设计师也可以用纸板模拟受限制的视点。

这些演示可能看起来有些粗糙，但是基础的用户研究和测试也很充分，是性价比非常高的选择。

技能设计师还可以使用工具(如Processing )来模拟想象的效果。

庄严的版本

我在调查中接受了IDEO文章所述方法的启发(句末有链接)。

在进行研究之前，我首先根据目标用户的定位，决定了调查对象的人员构成。 在分析了需求并阐明了具体的操作项目后，对数十名用户进行了调查，记录了大家如何用手势解释不同的概念。 在收集这些数据的同时，观察记录下来的用户的特殊行为，对一部分用户进行结构化采访。 最后，对收集到的全部内容进行分析、总结，并根据以上调查结果进行验证测试，进一步优化。

方法朴素，但最终收获仍然很多。 调查后重新定义的手势对用户来说更自然，把握和记忆的难度也相应地降低了。

(将调查录制的视频裁剪为独立的GIF，并根据功能进行横向比较)

注意事项

在调查的过程中，我发现了手势互动的一些特点，我想可以详细说明一下。 关于一致性、诱导、反馈等共同点在此不作说明。

手势和区间

区间调整是我们平时经常使用的功能，音量、亮度、温度调整等最日常的音量调整功能，如何用手势来表现呢？

经过用户的研究，我们决定过第一个选择是“举手”。 因为大多数用户听到“提高音量”的指令后，都做了提高手的动作。

但是，与实际应用相联系的话，举手是没有区间的动作，可以看出每个人所做的幅度都不同。音量本身是有区间的概念，有0，100 %以上的详细音量节点。

在这种情况下，上升的下降程度和手势的上升幅度不能直接对应。 如果不强制定义上升50cm的话，达到100%的话，手势操作本身会变得非常畸形和鸡肋。

音量这种有区间的概念本质上由方向(高低、明暗、冷温)和宽度这两个模块构成。 因此，在设计手势时，这两个概念需要用手来表示，指节、手指、角度、卷数等指示方向性，包括明确的数量的信息，能够量化成用户简单地执行的内容。

手势和空间

在用户的无意识中，手势和空间有着非常强的关联性。

空间涉及两个点，一个是空间位置，一个是空间中的运动方向/模式。 例如，用户想象打开天窗的时候，有意识地上升高手(模拟空间位置)，往后挥手(模拟物理运动)的情况比较多。

在AR和VR产品中，用户能够将现实的空间操作直接投影到虚拟世界中。 在Oculus新展示的技术中，用户可以用手在高仿真中操纵虚拟世界中的物体，进而看起来像是1:1还原，例如伸手抓住前方的物体、弹开物体等。

设计手势时，尽量遵循用户在空间中的投影。 但同时要注意的是，考虑到设备收集视野的限制，用户的动作不得不超出可收集范围。

手势的文化性

不同国家的手势有不同的含义。 例如，原本共通的OK手势，最近在美国成为了种族歧视的手势。 我们在设计手势时，必须考虑当地的文化背景和风俗习惯。

同时，手势的表现也可能受到世代间文化的影响。

年龄稍大的人们在调整音量时比年轻人更容易想到旋钮式的操作( IDEO在研究中指出)。 在这期间，我看过一个故事。 一位90后幼儿园教师让孩子们一起打电话，孩子们一个接一个地把手掌贴在耳朵旁，只有他比“6”举手。

此外，在调查中，对于大多数人来说，右上手势表现出相对正面的含义(确定、接受、增加等)。 左下两个手势都表现出相对负面的意思(取消、拒绝、减少等)。

个人推测，这种联想与语言和GUI有某种关联性。 语言和文字本身也暗示着人的行动，例如在听到“提高音量”时，很多人都会做提高动作，字面上的“提高”直接映射到空间内的“高度”。 说到“声音稍大一点”，上升的比例稍低。

手势和技术限制

我们在设计手势之前，应该先熟悉相关技术。 目前，主流手势交互有两种技术方案:一种是通过计算机视觉识别手的特点，另一种应用广泛的是谷歌的项目soli，通过毫米雷达波进行检测。 在网上可以找到很多相关资料，一些具体问题也可以咨询算法哥哥。

手势交互在技术上可能受到很多限制，例如相机的位置、图像采集方法、基于算法的手势区分能力等。 每个项目都需要根据使用场景仔细考虑这些问题。

我以前收集过很多关于手势互动的用户反馈。 现在，使用了几个汽车的手势和手机的手势，虽然自己做了正确的手势，但是认为机器不能正确认识的人很多。

其原因是用户的动作不太标准，算法的识别阈值过高，超过识别范围等。 但是，从用户的角度来看，机器是不行的。

识别率大幅度提高的话，容错性会上升，但有可能成为误识别的原因。 因此，需要进行更多的测试，在识别精度和容许性之间进行调整，在技术限制和用户体验之间找到平衡。

这个总结写了这么多，在研修期间收集用户信息很麻烦，谢谢研修的义弟纸帮了我大忙。

参考:

有人可以帮忙

为什么gestureisthenextbigthing？

OC6:Hand Tracking Deep Dive (视频上传)

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