--- title: "模式獵人的心智模型狩獵技巧" slug: interviewskills001 url: https://lms.soking.cc/posts/interviewskills001 published_at: 2025-08-28 modified_at: 2025-08-28 author: "Soking" category: "訪談的技術" access: public_access --- # 模式獵人的心智模型狩獵技巧 By **Soking** - 產品與服務設計顧問 | 2025-08-28 哈囉，朋友我的日常工作是體驗設計顧問，這個工作經常要處理的事情，就是分析人們的行為。譬如要規劃一個健身房的營運流程，那就要梳理出什麼樣的角色、在哪些場域、做了什麼行為、有哪些眉角。​如果要打造一個大型企業需要的內部應用系統，那更是要了解每一個部門、每一個職稱角色之間是如何互動，以及他們完成職責範圍內的任務時，所需要的資訊需求。​如果要探索創新產品服務的商業機會，那就要去挖掘社會上存在的現象議題，透過訪談或數據，找出形形色色、不同圈層的人們行為背後，重複出現的行為模式。​這就像常常在 Netflix 上看到的廚藝大賽，廚師要根據料理的主題，先對可能需要的食材進行研究，然後才能充分的發揮想法烹飪出美味料理。​大廚們進行烹飪，需要的是食材。而體驗設計師進行服務體驗的設計，需要的材料則是人類行為。​我就像一個模式獵人（Pattern Hunter），深入認知的曠野中，狩獵神出鬼沒的心智模型。​我想要透過這篇文章，記錄自己在日常工作中經常使用的重要概念：提取心智模型：理解層次以物件導向重構概念模型歸納法與演繹法知識性結構與歷程性結構​▋提取心智模型：理解層次探索一個人類行為的現象時，通常我們會進行深度訪談。譬如訪談加密貨幣的資深玩家時，我們可以探索到「加密貨幣」這個領域，存在哪些概念，以及概念與概念之間的關係。我們也可以探索到，所謂的「加密貨幣資深玩家」這個身分認同底下，可能存在哪些信念價值觀。​信念價值觀就是什麼是對的？什麼是錯的？哪些事情是重要的？哪些事情不重要？​透過現象去尋找到受訪者（有在玩加密貨幣、加密貨幣是主要的資產配置等等），然後了解現象之上的抽象層（身分認同、信念價值觀）。​經過一定範圍的深度訪談之後，可以開始收斂出同一個現象底下，人們產生相似行為的心智模型長相。​心智模型就像是一個舞台劇腳本，當人們面對外界刺激時，就會提取對應的心智模型來快速回應，這樣一來大腦就不用每次都重新構思如何回應外界刺激。​因為心智模型看不見摸不著，所以我們在訪談當中，需要一個錨點，用來定位抽象概念之間的關係。​客觀的現象就是我們探索心智模型的錨點。語言模式是我們的探針。理解層次是我們分層解析心智模型的數據儀表板。​▋以物件導向重構概念模型「這個是什麼？」這樣的問題反映出用戶心智模型中的概念，以及概念與概念之間的關係。人們在腦袋中會建構一個認知的地圖，用來映射現實世界。​心智模型有類別的概念。我們在找東西的時候，就會按照心智模型來尋找物品。譬如尋找廚房用品的鍋碗，就不會去廁所裡面找。​心智模型還有層級上的概念。如果把心智模型比喻為房屋收納，一間房子裡面有許多不同的空間，每個空間有特定的用途。​例如當我們提到「住宅裡面有什麼樣的東西？」可能會獲得客廳、廚房、廁所、臥室，這第二個層級的房間概念。接著臥室裡面又包含床、衣櫃等，家具的第三層級概念。家具如衣櫃裡面，又放置了四季的衣服，這個內容物是第四層級的概念。​體驗設計師了解人們在特定場域範圍當中的心智模型後，要提取穩定的元素，重新構成概念模型。​如果我們整理心智模型，可以呈現出這樣：目標：目標反映出用戶的需求任務：為了完成目標用戶所面臨的任務概念：為了實現任務，用戶需要掌握的概念，以及概念之間的關係形式：概念所對應的形式是怎麼樣舉例目標：我要請假任務：提出請假單、等待審核、獲得批准概念：上哪去請假？還有假嗎？會給我請嗎？找誰問？怎麼填寫？等多久？形式：請假系統、跟主管討論重新用物件導向整理為概念模型的架構（Conceptual Model）物件 Objects操作方式 Operations屬性 Attributes關係 Relationships舉例物件：請假單操作方式：創建請假單、審核屬性：請假人、部門職位、請假日期、事由、證明等等關係：部門職級、人事資料、帳號權限、假別額度等等​▋歸納法與演繹法在探索心智模型的路上，身為模式獵人，有兩套常見的狩獵取徑。分別是歸納法與演繹法。歸納法流程通常是： - 探索各種真實案例 - 分析案例之間的共通點 - 形成穩定的規則演繹法流程則是： - 檢視一個規則 - 用真實案例驗證規則 - 證實規則的穩定性譬如說，我想知道問卷設計高手的腦袋是如何運作的。歸納法流程是： - 蒐集各種市面上的常見問卷 - 分析問卷之間的常見題型 - 整理出特定主題問卷的常用模版演繹法流程是： - 向專家或教科書了解設計問卷的方法論框架 - 嘗試設計問卷或用方法論去分析市面上的問卷 - 證實方法論框架如何套用到實際案例這兩個方法沒有對錯、沒有誰先誰後、沒有哪一套比較簡單。兩種取徑都應該要掌握，避免自己陷入盲區。​▋知識性結構與歷程性結構每個領域都有一整套邏輯自洽的專業術語以及隱含複雜意義的詞彙。同時每個穩定的領域，也有自己的分析問題與解決問題的技術。​我很喜歡羅蘋荷布在奇幻小說《刺客學徒》當中，透過老刺客切德講的一句話：「要入一行，需先聽懂行話。」​2014 年的時候，教育專家艾瑞克森與蘭寧，根據人類的記憶特性發展出了「以概念為本」的學習體系。在其中，他們將人們掌握概念的方式分為：知識性結構與歷程性結構。​知識性結構是以事實為核心，去建構：主題：鎖定在時間、地點、情境，不能遷移事實：構成主題的基礎，不能遷移概念：從主題中提取，可遷移至新情境與脈絡通則：用於說明概念與概念之間的關係，可跨越脈絡與情境遷移理論：作為一整套體系的基礎解釋​歷程性結構則是以事件行為為核心去建構：歷程：導向目標的一系列行動策略：針對歷程的後設思考，監控並改進歷程的系統性計畫技能：支持策略成功的能力概念：跟上面一樣通則：跟上面一樣理論：跟上面一樣透過訪談進行歸納法，可以整理出知識性結構的層級關係，形成概念模型。透過知識萃取與任務步驟分析，能夠以終為始的整理出歷程性結構。​▋結語透過心智模型的狩獵技巧，我們將這些大量深度訪談以及質性觀察的資料倒入 LLM 大型語言模型當中，讓 AI 幫助我從中提煉出各種專家知識，形成自己的 RAG 權威知識庫。知識性結構可以成為專家語料庫，或者 AI 解決問題的素材來源。​例如我最近在開發一款廢土遊戲，想要引用清代台灣人的命名方式，我就先蒐集描述清代歷史的相關文章資料，整理出清代台灣人名風格的語料庫，讓 AI 發想使用。​歷程性結構可以成為提示詞框架，用來指示 AI 在分析問題時，應該要注意哪些事情框架，又或者在解決問題時，應該按照什麼樣的標準。例如我們最近在籌備「一人設計師小聚」，先進行了三十幾人份的游擊訪談，然後透過提示詞框架，讓 AI 產出分析結果，然後經過人類的討論，再請 AI 根據討論方向，給我們活動舉辦的提案。 分享給有興趣用 AI 打造自己隨身顧問的朋友。by Soking