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百工裡的人類學家2 厚數據的創新課:5大洞察心法╳6種視覺化工具,掌握人類學家式的系統思考,精準切入使用者情境

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內容簡介

打破大數據的傲慢與偏見!
讓「厚數據」引導你精準切入創新流程,
看見未被滿足的需求!

  哈佛大學商學院、頂尖企業諮詢顧問公司ReD一致肯定

  面對瞬息萬變的商業挑戰與AI智能
  ——像人類學家一樣「挖掘厚數據」(Thick-Data Mining)的能力
  是你洞悉人性、精準創新的關鍵技能!
  *
  人氣平台「百工裡的人類學家」創辦人,為你提煉出
  【5種洞察心法X6種視覺化工具X思維導圖】
  引導你有效挖掘厚數據
  找出創新方案!

  厚數據的創新是一種「重新定義」的創新。
  透過對產品使用情境場景的重新審視,重新看見人們解決問題的替代方案,
  往往就能找到具體有用的「洞見」或是「線索」,
  導引我們完成創新的任務。

  「避免大數據的傲慢與偏見!」
  精準挖掘厚數據,正是創新關鍵

    
  相較於大數據,「厚數據」(thick data)是一種用於創新的質性研究資料,強調你必須能夠揭示出人們的情感、故事與意義。而在厚數據資料的收集上,由於借鏡人類學「以人為本」的視角,更能夠有效引導我們進入具體情境、勇敢「重新定義」,從中看見未被滿足的需求。

  知名商業諮詢顧問公司ReD在《華爾街日報》〈厚數據的力量〉一文便指明——厚數據可以協助企業「理解消費者在接觸產品與服務時所產生的情感以及內在的脈絡」,因此可以避免落入「大數據的傲慢與偏見」,協助企業面對瞬息萬變的商業挑戰。

  你的厚數據如何「被看見、被理解、被體驗」

  本書透過5個心法、6個視覺化工具、10個視角與多張思維導圖,為你具體分析「厚數據創新」的路徑。這些工具將能幫你有效加深資料的「厚度」與「立體度」、 提升研究的效度與效率,快速找出創新的切入點:

  ★5個洞察心法:讓你看懂商品創新歷程
  搭配最具代表性的國際創新個案,展現人類學的觀察與解讀方式,並從中提煉出厚數據創新的5個心法——換位、解構、翻轉、修補拼貼、融合,舉例來說:

  換位:人類學家幫助優沛蕾研發Go-Gurt、重新定義了美國早餐
  翻轉:樂高積木透過對兒童遊戲的田野調查,翻轉老產業

  ★6個視覺化工具:精準找出創新切入點
  整合「設計思考」、「使用者經驗研究」與「服務設計」等領域的前沿研究方法,設計出六種挖掘厚數據的視覺化工具,幫助你在進行創新任務的田野調查時,有效進行厚數據的採集與分析:

  「使用者基本維度圖」具體描繪用戶屬性
  「元問題圖」三層結構問出關鍵問題
  「身體隱喻提問圖」挖掘痛點、爽點、癢點
  「使用經驗脈絡重建圖」界定任務場景、社會關係、情緒與物質條件的變化
  「換位思考圖」探索潛在的、未被滿足的需求
  「人物誌圖+冰山模型圖」挖掘創新機會點、描繪創新路徑

  ★思維導圖:教你「像人類學家一樣思考」
  掌握「習以不為常,理所不當然」的觀察訣竅,用人類學觀點解讀行為背後的意義、分析當中的文化邏輯,特別設計「創新思考題」,引導你進行創新應用的思考:

  Line與微信:「更形象化的電子支付」「更視覺化的數字管理介面」是致勝關鍵
  精靈寶可夢——AR擴增實境、體感設計是跨世代社交與健身的創新方案
  VR、AR穿戴裝置——超越時空、即時分享的「數位地理學」體驗
  人工智慧與物聯網——超越「物自身」,進入「萬物有靈」的時代
  電玩上癮——欲罷不能?數位科技產品六個「成癮」要素
  髒髒包——打破「潔淨與污穢」、一起變髒的社交商機
  手搖杯——以「掌控感」與「小配件」創造不可或缺的小確幸

  擁有「挖掘厚數據」的能力,你就是最被需要的人才

  ——頂尖青年消費趨勢調查公司,開始設有人類學背景的「民族誌師」
  ——「人類學實境田野調查」成為國際一流商管學院最熱門搶手的課程
  ——國際頂尖設計公司IDEO總裁湯姆‧凱利(Tom Kelly)點名「人類學家是最被需要的人才」

  以上最新趨勢與實例都證明,將人類學的觀察方法與田野調查技巧,實際應用於工作職場與生活觀察,將激活出巨大的創新能量。這,正是來自人類學「挖掘厚數據」的能力!

  本書展現人類學家式的系統思考,幫你有效建立「厚數據」的思維模式與工作方法,你將可以:
  ■獲取深刻的洞察力:Get人類學最精華的田野調查與觀察技巧
  ■提煉創新關鍵能力:Get人類學方法在生活觀察與工作職場的應用
  ■導出嶄新創意見解:Get人類學在創新創業上可以幫助你做到什麼

本書特色

  ★深入直擊百工現場帶你見證創新商品的誕生
  ★5個厚數據心法:換位/解構/翻轉/修補拼貼/融合找出未被滿足的需求
  ★6個視覺化工具:3D立體思考幫你迅速切入創新任務
  ★思維導圖:導入設計思考流程讓你的厚數據被看見

強力推薦

  周育如|水越設計創辦人
  林承毅|林事務所創辦人
  張  珣|中研院民族學研究所所長
  劉維公|東吳大學社會學系副教授
  謝榮雅|奇想創造執行長
 

作者介紹

作者簡介

宋世祥


  美國匹茲堡大學文化人類學博士、台灣中山大學管理學院專案助理教授,《百工裡的人類學家:帶你挖掘「厚數據」,以人類學之眼洞悉人性,引領社會創新》一書作者兼該計畫之主持人與臉書粉絲頁發起人、Taipei Times專題報導撰稿人,是台灣首位進入商學院並從事社會企業發展工作的人類學家,也是首位將人類學的知識與方法轉化為商業領域創新應用的引航者。於各地舉辦數十場「百工裡的人類學家」工作坊、上百場講座,透過田野調查的教作、演練,培育社會與職場最需要的人才。
 

目錄

序言

Part I  厚數據創新思維:10個視角・5個心法・4種路徑
Chapter 1  大數據與AI 時代,我們更需要「厚數據創新思維」
•    厚數據的力量:揭示情感、故事與意義
•    避免大數據的傲慢與偏見
•    6個厚數據創新思維:
o    以「人」為本
o    善用質性研究方法
o    以創新為目的
o    從元問題出發
o    以洞察引導創新
o    完成資料的轉譯與交付

Chapter 2  民族誌田野調查:有效挖掘厚數據
•    創新任務,以「解決問題」為導向
•    5個田野調查技巧:
o    做一個好的轉譯者
o    捕捉在地的語言與觀念
o    從陌生人變自己人
o    掌握全貌觀,捕捉脈絡化意義
o    習以不為常,理所不當然
•    5種搜集質性資料的方法:
o    焦點團體法
o    脈絡訪查
o    文化探針
o    身體地圖
o    共同設計工作坊
•    經典個案  優配蕾Go-Gurt重新定義美國早餐

Chapter 3  文化,是一套動態作業系統
•    人類學的視角
•    厚數據創新的文化觀
•    厚數據創新的研究策略
•    經典個案  Netflix「一次看完」的機能創新
•    練習題 避開創新的空瓶子陷阱

Chapter4  問對「元問題」:重新定義的力量
•    3個提問重點
o    發生了什麼現象
o    這個現象是如何發生的
o    這個現象為什麼會發生
•    經典個案  丹麥「身體遊戲」專案:重新定義「玩」
•    「元問題」和「黃金圈」理論的對話
•    4種方法:鍛鍊你的提問力
o    釐清現實:逐步深化你的提問
o    換位思考:從不同立場切入提問
o    檢驗預設:打破視角的局限性
o    解析脈絡:透視難題織成的網絡
•    從元問題到「重新定義」的創新
•    練習題  習以不為常,理所不當然

Chapter 5  厚數據創新10個視角:以人為本,看見角色、場景與脈絡
•    視角1看見「人」,為了「人」
•    視角2看見人的「底色」
•    視角3看見不同的人
•    視角4看到不同人眼中的世界,也要以身為度
•    視角5看見人群與問題背後的運作機制
•    視角6看見「人」的基本物質條件與發展出的文化模式
•    視角7看見場景裡的角色與劇本
•    視角8看見脈絡,與做出一連串決定與行動的「人」
•    視角9看見「自己」的思想侷限與創意可能
•    視角10看見跨領域專業工作者如何合作、解決問題

Chapter 6  厚數據創新5個心法:換位、解構、翻轉、修補拼貼、融合
•    心法1換位:主動切換到不同角色的位置來思考
•    心法2翻轉:在現有結構的基礎上進行反向思考
•    心法3修補:不預設立場的隨意連結
•    心法4解構:重新定義問題
•    心法5融合:連結不同厚數據資料發展新的系統

Chapter 7 厚數據可視化4種路徑:讓你的厚數據被看見
•    如何被理解:以同理心貼近對方的語言和經驗
•    如何被看見:以視覺化圖表、照片重建場景與脈絡
•    如何被體驗:激發五感、搜集具象徵意義的物件
•    共創歷程:邀請厚數據提供者加入共創設計工作坊

Part II 習以不為常,理所不當然:像人類學家一樣思考
Chapter 8〔髒髒包〕讓我們一起變髒

關鍵概念:骯髒與潔淨・社交食物・網紅文化

Chapter 9〔烤肉〕從生變熟的社交商機
關鍵概念:儀式性・由生轉熟・集體與共食・身體感

Chapter 10〔手搖杯〕掌控生活中的小確幸
關鍵概念:掌控感・第三空間

Chapter 11〔萬聖節〕脫離日常的儀式性狂歡
關鍵概念:集體儀式・體驗的複製與延續・影視宇宙

Chapter 12〔交換禮物〕延續社會關係的互惠遊戲
關鍵概念:互惠性・送禮與回禮・交換禮物

Chapter 13〔電玩上癮〕數位科技產品6大成癮要素
關鍵概念:玩樂・遊戲類型・行為上癮

Chapter 14〔Line與微信〕資訊、金流、人際與新的「國族性」
關鍵概念:即時性・金錢的物質性・國族性

Chapter 15〔精靈寶可夢〕當「異想體系」化為真實集體經驗
關鍵概念:可愛文化・社交性與社交貨幣・AR虛實整合・狩獵採集

Chapter 16〔VR與AR〕觀落陰、陰陽眼遇上「數位地理學」
關鍵概念:可見性與物質性・數位地理學・社會關係的數位空間性延伸

Chapter 17[人工智慧與物聯網〕「萬物有靈」時代來臨!
關鍵概念:香火與大數據・異化・萬物有靈

Part III  厚數據・商業創新最前線
Chapter 18〔金融創新〕AJA大予|用田野調查助力數位轉型

Chapter 19〔科技創新〕BenQ|「人・機・環・流」場景心法

Chapter 20〔跨域創新〕青年志|在大數據與厚數據之間轉譯

Chapter 21〔旅遊創新〕睿丛文化|從生活誌挖掘意義與趨勢


創新工具篇  挖掘厚數據:7個視覺化工具
第一類:厚數據思考視覺工具
•    工具1【使用者基本維度圖】
o    基本資料:使用者基本描述
o    創新課題:針對使用者進行的研究有何新的挑戰
o    行為特徵:針對創新課題的可見行為特徵
•    工具2【元問題圖】
o    WHAT:什麼問題正在發生?帶來什麼困擾?
o    HOW:問題是怎麼發生的?過程如何?
o    WHY:為什麼問題會發生?連續問三遍或更多次

第二類:脈絡重建工具
•    工具3【身體隱喻提問圖】
o    人物訪談問題設計
o    發展「人物誌」
•    工具4【使用經驗脈絡重建圖】
o    進行使用者經驗研究
o    搜集相關脈絡與資料

第三類:需求探索與創新點挖掘工具
•    工具5【換位思考圖】
o    針對田野資料進行分析
o    釐清不同類型使用者的想法
•    工具6【人物誌】+工具7【冰山模型圖】
o    針對使用者的關鍵需求與問題進行分析時
o    針對創新歷程發展系統思維時
o    針對正在流行的創新進行分析時
 



  在二○一六年我的第一本書《百工裡的人類學家》中,就介紹了什麼是「厚數據」。但在過去五年,除了我自身的進一步思考外,學界與業界都對厚數據有更深刻的認識,除了有更多的案例浮上水面,也深化了厚數據可以發展出來的理論基礎。在這本書中,我將會更系統性地為你建構「厚數據創新思維」。

  ★厚數據的力量:揭示情感、故事和意義

  要回答「厚數據」是什麼,一般人可能人都會一頭霧水,不知道該如何有效地定義。有這種感覺很正常,因為就如同大數據其實至今也沒有絕對清晰的定義一樣,作為一個還沒滿十歲的概念,厚數據其實也面對相同的問題。在《百工裡的人類學家》(一)之中,我曾經簡單提過其發展過程,在此容我再回顧一下,並且補充更多的細節。

  最早提出「厚數據」一詞的是王聖捷(Tricia Wang),她擁有社會學博士學位,曾經是諾基亞(Nokia)的研究員,協助研究中國的手機市場。當時公司選擇忽略她在中國蹲點做調查的成果,也因此錯判了整個手機市場的發展方向,這成為導致後續整個商業挫敗的原因之一。這個經驗讓王聖捷深思量化數據與質化資料的價值。在二○一三年,王聖捷結合了人類學家「厚描」(thick description)的概念,在部落格Ethnography Matters上一篇名為〈大數據需要厚數據〉的文章中指出,「厚數據是用民族誌方法來揭示在大數據視覺化與分析背後的『意義』」。這可以說是厚數據最早被提出來的過程。而後在二○一六年,她進一步在另外一篇〈為什麼大數據需要厚數據?〉文章中指出,「『厚數據』是指利用人類學定性研究法來闡釋的數據,旨在揭示情感、故事和意義」。

  當王聖捷提出「厚數據」,她所說的「厚」其實來自於人類學家克利弗德.紀爾茲(Clifford Geertz)的「厚描法」。「厚描法」是什麼意思?紀爾茲舉例,「眨眼」這個動作可以是生理性的,也可以是文化性、社會性的,只有在同樣一個意義網絡裡的人,才懂得眼前的人對自己眨眼是什麼意思。而人類學家的角色與工作,就是透過田野調查,進入到這個意義體系當中,再跳出來描述這個「意義之網」,讓外人也能正確理解這個眨眼動作所隱含的文化性、社會性意義。而人類學家之所以能夠施行「厚描法」,是因為他們採取了「民族誌田野調查工作」(ethnographic fieldwork)。透過讓自己長期沉浸在研究對象的生活環境裡面,說他們的語言、做他們在做的事,進而得以習得對方的語言、觀點與行為,並能解釋不同族群間行為差異背後所擁有的不同意義與假設。

  在王聖捷看來,當今日企業都想透過大數據來發展創新或是更加理解消費者,但實際上大數據並沒有辦法協助看到社會真實的樣貌、挖掘不到人們來自於生活之中真實的需要,因此容易錯失真正的機會。相較之下,運用人類學的民族誌田野調查方法更能貼近真實的社會與人群,也更能夠看到人們不言說出來的,以及更貼近脈絡的可能性。

  而在王聖捷之後,知名的商業諮詢顧問公司ReD負責人也以專文〈厚數據的力量〉(The Power of “Thick” Data)在《華爾街日報》上指出:「厚數據可以協助企業理解,消費者在接觸產品與服務時產生的情感以及內在的脈絡,因此更能協助企業面對瞬息萬變的商業挑戰。」

  正因為這種特性,在過去五年之前,可以看到厚數據開始被各方重視。在設計領域與使用者經驗研究領域,厚數據方法被廣泛用來挖掘人的隱藏需求;在行銷、人力資源、公共服務與社會創新等等以「人」為主要對象的領域中,也可以看到有越來越多的文章或是案例在使用厚數據。為的就是希望能更加貼近「人」,看到人們真正等待被解決的問題、等待被滿足的需要。

  ★避免大數據的傲慢與偏見

  在我看來,厚數據逐漸被重視正是因為人們開始反思大數據的局限。在今日大數據的廣泛應用下,可以看到人的消費習慣、網路使用習慣或是電子產品使用習慣,都已經能夠被妥善記錄下來,形成巨大的資料聚集,也有相應的服務產生。根據人們在Google上的搜尋紀錄,在臉書上或是搜尋頁面上進行商品資訊的精準曝光,已經成為過去五年當中最重要的行銷策略之一。但在《大數據的傲慢與偏見》(Weapons of Math Destruction)一書裡,作者凱西.歐尼爾(Cathy O’Neil)已經提醒我們,大數據的應用是奠基於數學演算法之上,而設計數據模型的設計者可能帶有偏見,並且針對特定目的來處理資料,這都讓我們有可能反而看不到真相。

  再者,我們也看到伴隨著過去幾年大數據、人工智慧與機器人越來越成熟,許多的工作類型正在逐漸消失中。新聞媒體運用機器人來寫新聞稿,法律事務所運用機器人來整理資料與卷宗,餐飲業運用機器人來協助送餐點餐甚至製作餐點,飯店業運用機器人來接待貴賓,金融業的線上客服甚至也都轉為運用聊天機器人(chatbot)來提供服務。我們也可以想見,在5G的科技覆蓋下,未來許多的交通也會大量仰賴自動駕駛技術。這些工作的共通點在於「重複」、「單調」,所以可以用演算法來統合大數據資料進而驅動機器人來提供服務。但在這樣的趨勢下,我們也看到許多人在抱怨這樣的產品與服務其實沒有溫度,自己基於情境或是脈絡的特殊需求沒有被看到。

  身而為人,我們一方面樂見運用大數據的人工智慧發展越來越成熟,能夠更加掌握我們的需求,能更即時地滿足我們的需要。但我們卻也同樣不願意看到自己只是成為一堆數字資料的集合,或者僅僅只是海量資料或巨量數據中的一筆。我們更期待自己的聲音、感受、想法被重視,希望被「有溫度地」提供產品與服務,而不是僅是要人類去配合尚未成熟的演算法或是資訊服務。

  ★厚數據創新的路徑

  當厚數據變得越來越重要,那麼我們該如何掌握「厚數據」來發展創新呢?我在這裡先介紹幾個重要的「厚數據創新思維」,而透過釐清這些思維,我們也能更加理解在今日該如何給「厚數據」一個更好的定義並找出創新的路徑:

  ■厚數據創新思維六大重點
  1.以「人」為本
  2.人類學外,廣泛應用不同學門的質性研究方法
  3.以「創新」為厚數據收集與分析的目的
  4.從「元問題」出發反思創新的挑戰
  5.以「洞察」為主要價值
  6.以最有效形式完成資料的「轉譯與交付」

  「厚數據創新思維」並不是一個絕對完美的創新工具與思路,但從前述六點出發,就能更加感受到厚數據背後有著濃濃的人文關懷,希望這個世界因為以人為本的創新變得更好。當然,「厚數據創新思維」作為一套創新的思路與方法自然不止這六點,我將在本書接下來的各個章節裡進一步協助你掌握這套思維工具,當一名厚數據創新者,也就是成為「百工裡的人類學家」。
 

詳細資料

  • ISBN:9789869759045
  • 叢書系列:考現學
  • 規格:平裝 / 288頁 / 16.8 x 23 x 1.44 cm / 普通級 / 雙色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣
 

內容連載

Chapter 15
 
精靈寶可夢:當「異想體系」化為真實的集體經驗
 
從掌上型遊戲機Gameboy到智慧型手機, Pokémon以可愛為基調風靡全球 。

透過擴增實境技術,遊戲原本的異想體系、狩獵採集、社交互動,在虛實整合的世界裡形成真實的集體經驗。
 
《精靈寶可夢GO》(Pokémon Go)是一款在二○一六年發售的遊戲,時至今日熱度稍退,但影響力依舊。以台灣來說,二○一八年元宵節在嘉義舉辦的台灣燈會,藉此多吸收了五十萬遊客。同年十一月於台南奇美博物館所舉辦的寶可夢活動,短短五天內吸引了百萬玩家前往。
 
回想一下這款遊戲剛上市的那一週,在遊戲開放下載的當天,紐約中央公園在半夜突然湧進難以計數的人潮,只因爲突然有人在網路上通知在那裡可以捕捉到「水伊布」這隻寶可夢。還有人因為這款遊戲跌下山谷受傷,或是被搶劫,全球報導《精靈寶可夢GO》相關現象的新聞在那幾天不絕於媒體。
 
這款遊戲的爆紅幾乎已經是「社會現象」等級,以至於不論從哪個方面切入似乎都不足以完整解釋它成功的理由。而身為人類學家,在關於《精靈寶可夢GO》的眾多現象之中最先吸引我注意的是:為什麼較少看到小孩在玩?為什麼極度熱衷的玩家多是二十五歲以上的大人?或許從這些玩家的成長背景出發,可以探索這個現象的意義。
 
【關鍵概念1】可愛文化
 
「可愛」為日本消費文化的特徵之一。以皮卡丘為首的神奇寶貝有著以可愛為基調的強悍,藉非擬人化形象塑造「模糊性」,讓角色們帶來了「收服」與「順從」的想像,陪伴玩家或觀眾進入異想世界完成冒險。
 
【關鍵概念2】社交性・社交貨幣
 
意指一項事物是否具有促成社會互動與形成社會關係的功能。Pokémon的原始設計關切孩子們社交互動的可能,透過遊戲機的連線功能「交換」神奇寶貝遂成為重點,除了增加遊戲本身的「社交性」,並使其快速成為一種社交貨幣。
 
【關鍵概念3】AR虛實整合
 
《精靈寶可夢GO》的擴增實境設計(AR, Augmented Reality)讓我們重新定義空間,在移動過程之中體驗到前所未有的真實感,路上遇到的遊戲角色不再是虛擬的,而是現身真實空間,和所有人一起看到,人類的社會關係被延伸到虛實整合的空間之中。

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