定性之眼(1):移动互联网是什么?

从2009年介入到移动互联网的研究之中,到今年已经算是一个老手了。在2009年,大多数的人都还将手机看成互联网的延伸,然而在2012年再看这个观点就会有点好笑:你看看人们对于手机和PC的依赖程度就知道了,更多的时候情况可能是这样:手机与PC各自承担了不同的功能,同时,经由移动运营商以及政府的网络搭建,智能手机终端的普及程度越来越高,而以iPhone为代表的新一代智能操作系统又将智能手机的使用门槛降低了很多,因此越来越多原本只可能在PC实现的功能被移植到手机上,并且一旦被移植之后就有固化的趋势。而今,手机已经从传统的短信、电话这样的人际交往终端变成个人移动信息终端。手机不再是传统桌面互联网的延伸,到我们所生活的2012年8月,中国的手机网民以及超越通过PC接入互联网的网民数,成为互联网第一终端。(CNNIC,2012年7月)

我本身是从做数据出身,在数据分析的过程中所认识的移动互联网,是百分比,是平均趋势,却很难抓住细节。2009年曾有机会参加了近20场手机用户深度访谈,以定性的角度来观察手机之于真实的社会人的意义。现在必须承认当时自己水还太浅,诸多发掘仍旧停留在异常感性的层次。最近有机会访谈诸多移动互联网的创业者,同时又义务帮一个公司做一些用户访谈,两方面都得到了不少的信息,从开发者运营者到用户,每一个节点都有非常有意思的事情。然而,用户所描述的他们生活中的手机与移动互联网,有很多是我所想都没有想到过的。即,你以既有生活经验去观看和想象这个世界的时候,也只能发展出既有的逻辑而已。因此最近虽然非常辛苦,甚至牺牲了周末的时间义务做访谈,我也是乐在其中。常识这种东西,是阅历的必然组成部分,而且借由这些访谈,我也开始重新勾勒自己的学术地图,甚至是社会脸谱。

那么,定性是什么呢?古人云:“无规矩,不成方圆。”西方的管理学则强调不仅要“Do Right Things”,同时也要“Do Things Right”。定性就是一种“Do Things Right”的方法。从社会科学的研究方法来看,实证主义(认为世界是可以被认识的,甚至证实真伪的)主要有定量与定性两种路径。定量呢,简而言之就是数据,凡事以数据为支撑,尤以美国主导的西方社会科学为代表;定性呢,很可能是无法辨别好坏,也无须辨别好坏的,常常用于探索未知现象的成因,挖掘事物的内在逻辑等,现在常用的方法包括深度访谈、焦点小组座谈会、民族志等等,每种方法之中又有不同的技术可以组合运用。现在社会学研究提倡定量与定性的同时运用,同时扬长避短,也使得研究更加立体,丰满,具体。

那么,为什么要使用定性呢?定性研究方法一般用于高校的社会学研究中,现在有不少公司也将定性研究方法运用于产品探索等方面,但大都不成体系,绝大多数的产品设计仍旧基于设计者的个人偏好甚至是决策者的独断专行,用户的真实需求很难被反映。我之所以非常愿意投入到这个本来与我没有任何关系的项目之中,绝大多数原因是因为这个项目的负责人通过曲折的路径找到我的时候,向我诉说他们现在在产品设计以及用户需求分析的时候遇到的瓶颈:所有的互联网公司都拥有用户使用的所有的痕迹,这个数学系专业毕业的负责人跟我说,他的数据建模能力非同寻常,但是通常一个模型建出来之后是无法解释的。无数个WHY冒出来,这个时候仅仅依靠产品经理的猜测已经远远不足了,然而,当数据模型已经产生可以挖掘出统计规律的时候,这样的用户行为背后所藏着的用户使用的逻辑往往已经非常深刻了,也就是说,不只是个例的行为了。作为一个负责任的互联网公司,用户有权利被听到,否则在有选择的情况下,他们转身就走,不带走一片云彩。这个项目负责人对于定性的重视让我挺感动,在如此重视定量的大环境下,他们已经重视到定性的作用,所以我就欣然答应参与这个项目了。

当然,通过访谈这些不同程度的手机网民,我也开始重新认识每天在研究的领域,2012年的中国的移动互联网,究竟是什么样子呢?

“定性之眼(1):移动互联网是什么?”的13个回复

  1. 在物理学刚刚诞生的阶段,得出一个重要的结论,往往需要三个步骤:基于大量的数据记录,定量的分析(不如说是定量的总结归纳),定性分析(一种类似与神来之笔的抽象概括)
    先定性分析得到的结论往往是错误的。

    当然,发展到今天,先定性后定量似乎变成了规范。这应该得益于(我个人认为)
    1、人们逐步认清了直观感受的局限性,“不对着数据,光拍脑袋去猜结论”是行不通的。
    2、数学与物理更紧密的结合让“数学上的正确性”为定性分析保驾护航。很多天才物理学家能从杂乱无章的试验结果中,一看看出其中的数学结构。而定量分析是验证这种定性分析的可靠性,他们的工作在于,沿着定性概括(半蒙半猜)的结论指向的方向,去处理更多更细碎的实验细节,利用各种技巧去抽丝剥茧出核心结论。

    很多时候,定性分析能够反映出“趋势”,而定量分析则更倾向于僵死的分析有限的数据信息。

    “insight”是前者的法宝。某种程度上讲定性分析的学者往往比定量分析的学者给出更多的贡献。

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