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    【ECN】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_宋世祥


    作者: 宋世祥
    出版社: 果力文化
    ISBN: 9789869759045
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    商品編號: O_U102422240

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    [商品主貨號] U102422240

    [代售商品編號] 102306300249

    [ISBN-13碼] 9789869759045

    [ISBN] 9869759041

    [作者] 宋世祥

    [出版社] 果力文化

    [出版日期] 2020/05/11

    [裝訂/規格] 平裝 / 288頁 / 16.8 x 23 x 1.44 cm / 普通級 / 雙色印刷 / 初版

    [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

    [內容簡介] (出版商制式文字, 不論標題或內容簡介是否有標示, 請都以『沒有附件、沒有贈品』為參考。)

    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!

    【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

    【本書簡介】

    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

    【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
    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。
    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」。
    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
    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。

    【關鍵概念4】狩獵採集

    「狩獵採集」是人類最早期的生存覓食模式。《精靈寶可夢GO》在整體設計上回應並喚醒了這項能力,帶我們進入虛實整合的世界,化身獵人捕獵野生動物,到處翻找Pokestop好補充工具,以求延續自己在這個遊戲世界裡的生存。

    【關鍵概念5】遊戲的外掛性

    在當代強調理性的社會裡,成人不同於孩童,更需要借助某種「外掛」,即別於常態的外在機制,來進入遊玩的狀態,找到孩子般玩的樂趣,這個機制往往就是遊戲。也就是說需要透過遊戲進入遊玩。

    _______________________

    ★ 神奇寶貝在美國:可愛卻強悍的戰士

    一九九○年代「神奇寶貝」註1不僅流行於台灣與日本,在美國引發的風潮也引起學者們的重視。美國杜克大學人類學家安.艾莉森(Anne Allison)在二○○三年的論文〈Portable monsters and commodity cuteness: Pokémon as Japan’s new global power〉中便指出,神奇寶貝代表著日本文化在全球化時代的影響力,不僅對美國兒童帶來巨大的影響,甚至成為跨國的語言,形成全球孩子的集體經驗與溝通方式。 (註1:Pokémon在台灣原稱為「神奇寶貝」,後來官方改為「精靈寶可夢」,為了還原語言使用的脈絡,本文除了遊戲名稱之外,使用「神奇寶貝」與Pokémon,以表示對於文中人物、空間與歷史脈絡的尊重。)

    艾莉森對神奇寶貝的分析,首先著重在「可愛」之上。「可愛」已經成為日本文化的一個重要特徵,相關的商業應用可以追溯到一九七○年代,伴隨著漫畫的流行而逐漸成熟,並且快速地應用在各種商業領域。一九八○年代,日本的全日空航空率先運用「史奴比」與「大力水手」等角色來吸引女性消費者。從消費族群來看,一開始消費「可愛」的多為少女,但隨著這個文化逐漸成熟,「可愛」也演變為整個日本消費上的特徵之一。

    以皮卡丘為首的神奇寶貝,造型上有別於迪士尼動畫角色的擬人化(如米老鼠與唐老鴨),讓神奇寶貝的形象擁有一種「模糊性」(ambuiguity),於是這個有如真實生物的角色帶來了「收服」與「順從」的想像,使得角色們能陪伴玩家或是觀眾進入一個異想世界,讓玩家能從現實中脫離,完成一場又一場的冒險。如同艾莉森指出:「皮卡丘不只可愛,而且極度強悍。牠像是個依賴的小孩一樣站在小智的肩膀上,但在牠柔順的外表下卻是一名強大的戰士。」

    然而,這樣一個異想世界,還是得呼應到現實世界的差異性。艾莉森分析美日兩國在動畫內容設定上的差異,在美版動畫中,弱化了神奇寶貝的重要性,反而更強調男女主角的英雄性格:「美國版的小智更像一名領導角色,也更像是一名英雄,這符合了美國文化。」

    ★ 遊戲的「交換」設計增加社交互動

    《神奇寶貝》遊戲設計師田尻智在遊戲的設計過程中,注意到一九九○年代後成長的兒童,他們的父母親屬於戰後嬰兒潮世代,對於兒童的教育極為重視,很容易過度看重學業成績。因此在遊戲設計之初,便強調要讓小朋友從後工業時代社會的壓力中解放,找回消失的遊樂時空,並且滿足當代孩童需要陪伴的需求。

    為了讓

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