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行业门户网站信息分类方法

YPS行业门户系统 2019-07-15 10:22发表
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  UCD的活动已经办到了第11期,上期有事缺席,这次按时参加了。本期的题目是《行业门户网站信息的分类与方法》,主讲人是网易的欧阳晓宁。关于会议的具体情况,可参阅胡晓同学的《寻找恰当的盒子》

  晓宁同学开篇就提了个有趣的问题:什么是信息?分类?方法?

  行业门户网站信息

  什么是信息?这还真没想过,想想也真不好说。反向思考一下,什么不是信息?仔细想了一下,这个也真没找着(哪位同学找到的告知俺一声)。所以总结了一下:大千世界,点点滴滴,均是信息。因此,信息自古就有,而且不少。现代社会之所以叫信息社会,并不是说信息有多爆炸,关键是信息渠道爆炸,其罪根祸首就是互联网的出现。

  ?分类

  互联网的出现让信息大量涌现,多了所以需要分类。这个说法没错,但不准确。分类是有目的的,只有辨别出不同目的的分类,才会有针对性的分类方法。与会的UCD同学们讨论了很多。下面是个表格式的归纳:

  ?方法

  第一种是领导导向型的分类

  领导的想法通常都很主观,但也多是从生意的角度出发,所以我把其解释成是战略需求为目的的分类。领导的战略需求,做实际执行的不一定了解得十分清楚,所以只能做的就是按照领导的想法办事了。

  分类的方法:LA法(LeaderisAll领导说啥就是啥)

  第二种是客户导向型的分类

  跟第一种很相象,也是主观的分类。比如会上有个同学举了个例子,说某个客户就要求其网站的内容按“动?感?之?都”(不好意思,我没听清,这是乱写的)来分类。客户这样提法当然是想通过网站来体现他的一些理念。问题是如何将所有网站信息归到这4个盒子中,这是设计人员很头疼的事情。

  在这样的情况下,比较客观的做法就是先把所有的网站信息句子化,然后邀请一些网站的目标受众将句子化后的信息分到这4个盒子中。经过统计分析的处理即可。

  分类的方法:1、大类划分方面:GHM法(GodHelpMe客户就是上帝)

  2、小类归类方面:对应分析(CorrespondenceAnalysis)

  第三种是内部导向型的分类

  会中讨论的及晓宁同学的案例中多属于这样的分类。分类的方向主要会从行业标准、可拓展性、易设计性、性能等方面来考虑。分类的方法主要是依靠从业人员的逻辑能力来进行归纳推导。

  在内部讨论确定了大类的前提下,细类的归类方法同样可以利用对应分析的方法。

  分类的方法:1、大类划分方面:逻辑归纳法

  2、小类归类方面:对应分析(CorrespondenceAnalysis)

  第四种是用户导向型的分类

  网站设计当然是要给用户看的,因此信息的易读易找对增加用户体验、增强网站粘性并最终达成商业目标就很重要。所以分类的方法自然应该是从用户的角度出发。

  从用户角度出发信息也有两个层面:

  1.传授知识类信息:此类信息的分类需要的是充分揭示信息的内在结构,从而让用户易读易懂。本文前面的表格分类属于此类。由于是新知识,其分类就不能依靠用户来分类,而只能是倚赖新知识传递人员的专业知识。所以方法上多采取常规的分析模式或相关的理论体系(比如马斯洛的需求层级理论、家庭生命周期等)。在市场研究行业的定性研究里,对调查结果的分析呈现就往往用到此类方法。

  分类的方法:1、常规分析模式

  2、相关理论体系

  2.用户认知类信息:此类信息的分类需要的是让信息分类符合用户的认知习惯,从而让用户易读易找。与会中提到的GPS归属问题及晓宁同学的163信箱案例均属于此类问题。市场研究行业解决此类问题多用多维尺度分析法(MDS)。可以解决的问题包括:

  a)所有信息应该划分成几个大类?

  b)各大类应该如何起名?

  c)每个大类下包含哪些细类?

  d)哪些类别应该相邻排列?

  其基本程序是:

  (1)将需要分类的信息句子化;

  (2)邀请一定数量的目标用户;

  (3)请用户根据自己的标准将句子化的信息进行任意分类;

  (4)请用户解说分类的标准并对各类起名;

  (5)将多个用户的分类结果叠合后进行MDS分析;

  (6)对MDS分析的结果再进行聚类分析。

  分类的方法:1、多维尺度分析(MultidimensionalScaling)

  2、聚类分析(ClusterAnalysis)

  以上是对本期的内容做了些总结分析,考虑并不周全,请各位同学指正。

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