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前言： 专题分析是指对工作中的某一重要或关键问题，作专题或重点分析。这种分析常针对现存的中心任务、业务变化或某种薄弱性、关键性问题进行“一事一题”的分析，被广泛适用于定期性分析产品、调整业务方向及阶段总结等方面。 问卷在专题分析的价值是什么？如何使用问卷展开调查？近日问卷君专访Arlen，为你讲述问卷专题分析之道。 人物简介： 腾讯用户研究与体验设计部（CDC）高级设计师 Arlen , 社交品牌实验室成员 。 长期致力于用户洞察、品牌和设计的思考与实践。曾发表《用户体验概念介绍》、《SPSS数据分析之变量定义》等系列作品。  Arlen：2008年在台湾交通大学读硕士的时候，和一位学长合作《摩托车骑士》用研项目，研究如何将定性研究资料结构化并存储以再利用。
当时所学专业是人因工程专业，虽然传统上是研究人类生理的能力与限制，但现在也被广泛使用在可用性研究中，如作业分析（task analysis）、眼动分析等。所以毕业后，我就去了学长所在的设计咨询公司，之后一直从事用户研究与体验设计工作。 你早期的专题作品都是跟SPSS分析有关的，这个是你自己本身对数据分析感兴趣，还是工作需求所决定的？ Arlen：工作需求多一点吧。
首先，用研方法有很多种，大致可以从两个维度去区分：
一个是定性到定量，比如用户访谈就是定性，重视用户行为背后的原因；而问卷调查就属于定量，通过数据证明用户的选择。
另外一个维度是态度到行为，比如用户访谈就属于态度，询问用户觉得怎么样；而现场观察就属于行为，观察用户实际是如何操作。
而我的日常工作中，比较偏向定量研究。在使用问卷调查的过程中，通常数据分析的时间占 60%以上。近几年用研行业对结构化数据的分析需求越来越大，所以我会关注SPSS分析的使用，帮助输出专题分析报告。 Arlen：专题分析论点主要来源于问卷数据显现出来的差异性。
首先是寻找数据有没有突出的地方？比方在iPhone7上市消息传播报告中，可以从数据中看到“手机”作为现在用户首次接触信息渠道的比例已经高出传统媒体很多，这就是个可以深挖的点。 而在手机中的这么多应用，用户是通过什么来获取信息的？就是一个继续探讨的方向。 另外， “差异”有时候是比较出来的。像下图所示对iPhone7不同态度的人群，他们的社交活跃度比较之下就可以看出差异。 还有不同安卓品牌手机用户对iPhone7也表现出态度的差异。 而这些差异对产品或是品牌主来说可能就是个发力点，所以也值得在报告中提出。 Arlen：我通常把专题分析划分为两个类型：事前确定主题型和事前不确定主题型。
1. 事前确定主题型 ： 例如早期做的财付通PC网站满意度调研，从字面上就可以理解，这个专题分析目标很明确。问卷主轴题目围绕网站满意度、基本属性题（性别、学历、职业等）展开就可以了。
2. 事前不确定主题型：类似上面提到的《iPhone7上市了，安卓，你怎么看？》。虽然它的主题是不明确的，也就是我们不知道最后报告内容到底会有什么？但我们可以先从用户基本认知展开，比方说是否知道手机上市、是否愿意购买、对新功能的认可度等。
其次就需要脑洞大开的去构想故事，用发散思维去设想哪些论点会比较有价值，然后针对性的去设计问卷题目。 Arlen：个人认为问卷设计比较重要。
做专题分析的核心，就是要去思考通过什么问卷题目，能从调研对象中获取有价值的数据，给予后期用研支撑。如果题目没有通盘考量好的话，想要表现的内容就会受到很大的限制。 Arlen：怎么做好问卷题目设计，可能还是取决于研究者对研究主题的背景了解深入与否。了解得深，可以针对性的去设计题目，紧扣主题的重点。 比方说，做一个产品的满意度问卷，我们可能已经通过后台数据了解到某个页面的转化率不好，那就可以针对这部分设计题目，去深入挖掘用户不使用/不满意的原因。
也可以想像成自己通过问卷在与受访者对话，受访者回答了一个问题后，你会想再追问些什么？不过要注意控制问卷的长度。
其次，互联网时代大家都开始使用在线网络问卷。网络问卷设计除了一般的题目设计原则外，还需要更多关注内容呈现的可用性（如填答的操作）、一致性（视觉）内容（题目）与载体（网页）的适配度。 Arlen：好的。Dillman等人曾提出14项网络调查建构原则，给大家分享其中几项在设计网络问卷时比较需要注意的原则： 1. 使用与纸本自填问卷常用的类似格式来显示问题。 2. 限制颜色的使用以维持视觉及可读性的一致性，答题流程不受阻碍，问题的测量标准维持一致。
3. 避免问卷因为不同屏幕设置、操作系统、浏览器、非全屏显示、文图混排而造成的视觉显示差异。 4. 提供问卷作答时所需电脑操作的明确指示，以及在需要时提供其他必要的指示。 5. 审慎使用下拉题，考虑题目是否适合下拉题，对每个下拉控件进行加上“点击此处”的标示。 6. 除非答题顺序有很大的影响，或是有大量题目会被跳过（注：如答题逻辑控制），或是不同形式问卷会合并分析（如电话外呼与网络问卷），否则应配置问题让受访者可以在不同题目间滚动观看、填答。
7. 当问题的答案选项超过单栏单页可以显示之范围时，考虑多栏并列选项并加上适当的标示把它们连结为一组。
8. 利用图示或文字来告知受访者其完成的进度，但避免增加电脑内存负荷。 Arlen：在做专题分析前期，需要对调研对象本身、他们的自然属性、行为属性、心理属性有清楚的了解。简单说就是要具备同理心，懂得换位思考。做到这点非常难，需要不断的去学习和积累经验。 Arlen：这个可以从两方面来讲。一方面我会和公司其他用研同事沟通学习，去了解同样的用研项目，他们是如何去与产品沟通，如何去做用研报告。
另一方面，用户研究本身并不是一个专门的学科，而是多个学科的集合，如心理学、社会学、市场营销等专业领域。换句话说，用户的每一个心理动态都跟用研息息相关。所以，我在空余时间还会去学习这些领域的方法论。 Arlen：因为自己过去研究多采用定性方法，对统计方法使用比较不熟悉，所以在进腾讯后看得比较多的是统计软件工具书，如《SPSS统计分析基础/高级教程》。 市场、营销调研相关的书，比如《营销调研》、《市场研究中的统计分析方法》等。
数据分析方面，《深入浅出数据分析》是不错的入门书，可以给你一些数据分析的基础思路。 一直有在看的是数据可视化相关的书，如《数据之美》、《Google必修的圖表簡報術》等，可以帮助我从数据呈现的角度反推数据分析的思路。
还有一些大数据相关的公众号，里面有时候会推送一些不错的文章，像《36大数据》、《大数据文摘》。《定量群学》是一个想要特别推荐的公众号，里面有很多社会学相关的研究论文，可以扩展自己的研究方法或思路。 Arlen：最后我想说，每个人都有着自己的专长和专业视角，只要每个人都主动去沟通和分享，将更好的用研方法论整合和统一，我相信，更好的用研体验触手可及。 |
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