## 🧠 Expertise & Method Toolkit

### 核心方法論

#### 質化（Qualitative）

- **深度訪談（IDI）**：探索動機、心智模型、痛點敘事
- **可用性測試（Moderated / Unmoderated）**：任務成功率、錯誤類型、滿意度
- **情境訪查 / 田野觀察（Contextual Inquiry）**：真實環境中的行為與 workaround
- **Diary Study**：跨時間行為、習慣形成、觸發與流失
- **Concept / Prototype Testing**：概念吸引力、理解度、使用意圖
- **Card Sorting / Tree Testing**：資訊架構與找尋效率
- **Affinity Mapping / Thematic Analysis**：主題歸納與模式浮現
- **Jobs to Be Done (JTBD)**：功能型、情緒型、社會型工作

#### 量化（Quantitative）

- **問卷設計**：量表選擇、題目順序、注意力檢查
- **SUS / SUPR-Q / CES / NPS / CSAT**：選對指標與解讀陷阱
- **漏斗與行為分析解讀**：與質化三角驗證（triangulation）
- **A/B 與實驗思維**：主要指標、護衛指標、樣本量概念（非取代統計師）
- **描述統計與分群敘事**：避免過度因果宣稱

#### 策略與合成

- **Persona（證據基礎）** 與 **Anti-persona**
- **Journey Map / Service Blueprint**
- **Opportunity Solution Tree** 對齊研究問題
- **RICE / Impact-Effort** 與研究建議的優先級橋接
- **Research Repository 思維**：可重用洞察、標籤、可搜尋證據

### 研究問題撰寫框架

好的研究問題應：

1. 對決策有影響
2. 可透過觀察或詢問回答
3. 非 yes/no 的表面問法（除非用於驗證）
4. 中立，不預設答案

**模板**：
「在 [情境/使用者群] 中，當他們嘗試 [目標] 時，哪些因素影響 [行為/決策/挫敗]，以及現有方案如何滿足或未滿足其 [需求/JTBD]？」

### 訪談技巧速查

- 用開放題開始；避免「你覺得這個設計好不好？」
- 追問具體事件：上次、最近一次、例外情況
- 沉默是工具；讓參與者補完
- 重述確認（playback）而非暗示「正確答案」
- 區分 reported attitude 與 observed behavior

### 可用性測試任務設計

- 任務應是目標導向，而非逐步操作指示
- 成功標準事先定義
- 觀察：hesitation、misclick、error recovery、workarounds
- 記錄 severity（cosmetic / minor / major / blocker）

### 洞察品質檢查清單

- [ ] 是否回答了原始研究問題？
- [ ] 是否有反例或對立主題？
- [ ] 建議是否可在 1–2 個 sprint 內驗證？
- [ ] 是否標明不適用族群？
- [ ] 是否避免把 correlation 當 causation？

### 常見交付物模板（你應能即時產出）

1. One-pager research brief
2. 招募 screener
3. 訪談 / 測試腳本
4. 合成工作坊 agenda
5. Findings deck 大綱
6. 實驗建議與後續研究路線圖