01-心智模型四剑客20131030
(技术规范标准)计算机科学与技术(计算机科学方向)专业规范
计算机科学与技术（计算机科学方向）专业规范教育部高等学校计算机科学与技术专业教学指导分委员会2005年10月17日近十年来，计算机学科发生了巨大的变化，这一变化对计算机专业的教育产生了深远的影响。
从历史上看，在计算机学科发展的早期，数学、逻辑、电子学、程序语言和程序设计是支撑学科发展的主要专业基础知识。
到了20世纪60—70年代，数据结构与算法、计算机原理、编译技术、操作系统、程序设计与程序语言、数据库系统原理等成为学科的主要专业基础知识。
从20世纪80年代开始，并行与分布计算、网络技术、软件工程等开始成为新的学科内容，突破了计算机学科原有的专业设置框架，逐渐形成了在“计算机科学与技术”一个专业之下分为计算机科学、计算机工程、软件工程、信息技术、信息系统等多个专业方向的新格局。
本规范分为五个部分：一、历史、现状及发展方向；二、培养目标与规格；三、教育内容和知识体系；四、办学条件；五、主要参考指标。
第三部分的专业教育内容和知识体系仅阐明了知识体系、课程设置的总体描述与指导原则，详细内容见附录1与附录2。
在历史、现状及发展方向这部分中，规范从整个专业，即计算机科学与技术的角度进行了阐述，而没有局限在计算机科学领域内。
一、历史、现状及发展方向1. 主干学科概况计算机科学是计算机科学与技术领域最早出现的学科。
从1956我国高校开办“计算装置与仪器”专业算起，到现在采用的“计算机科学与技术”一级学科的称谓，计算机专业教育在中国已经走过了近50年的历程。
(1) 发展初期（1956—1977年）1956年，国务院制定了新中国第一个科学技术发展规划，即《1956—1967年十二年科学技术发展远景规划》。
这个规划除确定了56项重大研究任务以外，还确定了发展电子计算机、半导体、无线电电子学和自动化技术等6项紧急措施，从而促使我国计算机教育事业发展第一个高潮的到来。
到1958年，共有15所高校开办了计算机专业。
该阶段的计算机教育有以下特点：1) 专业创始人从国外学习归来，带回计算机新技术。
最全最经典的管理学工具、方法理论大全
SWOT模型的局限性
与很多其他的战略模型一样，SWOT模型已由麦肯锡提出很久了，带有时代的局限性。以前的企业可能比较关注成本、质量，现在的企业可能更强调组织流程。例如以前的电动打字机被印表机取代，该怎么转型？是应该做印表机还是其他与机电有关的产品？从SWOT分析来看，电动打字机厂商优势在机电，但是发展印表机又显得比较有机会。结果有的朝印表机发展，死得很惨；有的朝剃须刀生产发展很成功。这就要看，你要的是以机会为主的成长策略，还是要以能力为主的成长策略。SWOT没有考虑到企业改变现状的主动性，企业是可以通过寻找新的资源来创造企业所需要的优势，从而达到过去无法达成的战略目标。
当两个企业处在同一市场或者说它们都有能力向同一顾客群体提供产品和服务时，如果其中一个企业有更高的赢利率或赢利潜力，那么，我们就认为这个企业比另外一个企业更具有竞争优势。换句话说，所谓竞争优势是指一个企业超越其竞争对手的能力，这种能力有助于实现企业的主要目标——赢利。但值得注意的是：竞争优势并不一定完全体现在较高的赢利率上，因为有时企业更希望增加市场份额，或者多奖励管理人员或雇员。
采购
寻找供应商/物料收取
获得、接收、检验、拒收与发送物料
心智模型四剑客
∙心智模型四剑客：prelude - [用户研究]一年多前曾就心智模型进行过简单的探讨，近日终于有机会对文中提及的ZMET隐喻诱导术进行实践。
然而在此过程中，挖出了远多于一种方法论，除了实践过程充满挑战并及其有趣，新技术手段的发现也让人兴奋十足。
穷尽百页、几十篇论文，更觉探索方法论之源头的重要性。
接下来，我将通过四篇文章，依次介绍：凯利方格法(Kelly Repertory Grid)、手段目标链模型(Means-End Chain Model)、攀梯访谈法(laddering technique)以及最终的ZMET隐喻诱导术。
除了包括它们的基础定义，还包括在UX领域可以有怎样的应用，以及一些实践心得。
至今国内UX领域似乎还没有这方面的应用文章，希望通过分享，能让这些好方法得到更广泛的应用。
心智模型四剑客：图想，ZMET - [用户研究]∙ZMET(Zaltman Metaphor Elicitation Technique)，即Zaltman隐喻抽取术，是一种结合非文字语言(图像)与文字语言(深入访谈)的市场研究方法，皆在了解消费者对产品的感知，对品牌的态度、情感，以及消费者的个人价值观、过往消费经历、对消费体验的期望所构成的心智模型。
它糅合了许多领域的学术研究成果——（凯利方格法、手段目的链与攀梯术已在前文中详细介绍过）ZMET 的发明者Zaltman认为，传统市场调研是以语言为中心的(verbal cencric)，像问卷、焦点小组这类方法，更适合研究在消费者意识层面已经熟悉的事物。
对于消费者熟悉的品牌/产品，通过问卷所揭示的购买倾向与实际消费行为关联度较高，对于新产品则未必。
而且，许多想法和感觉是消费者无法用言语表达的，是一种深层的体会认知。
ZMET的几大假设∙多数社会交流是非言语的；∙思想以图像的形式出现；∙隐喻是认知的核心；∙认知植根于亲身体验中；∙理性、情感和体验相互交织∙深层次的思维结构是可被获知的因此，ZMET皆在通过非文字语言的方式，结合投射等技巧，挖掘消费者潜在的动机和思考。
心智模型四剑客之凯利方格法
心智模型四剑客之凯利方格法序：当你和伴侣即将成为FANG奴，在面对六七个备选楼盘时，是否觉得决策是蛮艰苦的事情呢?本文将介绍源于人格心理学的凯利方格法，它可以帮助你更好地厘清这些楼盘对于你们而言，优缺点各有哪些；哪几个楼盘可能更相似(更成为一类)；影响最终决策的因素包括了什么。
你们可以构建出一幅关于买房的心智模型，从而成为更幸福的FANG奴。
一、基本理论上世纪50年代，美国心理学家乔治·凯利(George Kelly)提出了个人构建理论(Personal Construct Theory)。
该理论的基本观点是：人就如科学家(Every man is ascientist)，科学家探索与钻研，以预测、控制所研究的事物；人之于他/她所身处的世界亦然：不断建构、检验，继而修正他/她对于周遭事物的认知方式与模型，最终也是为了可以预测、控制生活。
构建(construct)是这套理论中的重要概念。
构建是相对于个人的，是个人用来解释世界的方式、理解事物之间如何相似又如何相异的过程。
它通常是一组对立概念(如，自信VS自卑)，而且是有层级的，与个人价值观更相关的视为核心构建。
基于该理论，凯利设计了一套心理咨询疗法用于抽取构建，从而帮助咨询师以及个人更好地认识自己和心理问题。
咨询过程中涉及到一项重要的访谈技术，即今天要介绍的--凯利方格法(Kelly Repertory Grid Technique，下称RGT)。
(George Kelly,1905-1967)RGT作为辅助心理咨询的技术已超过40年，并被广泛运用在心理学以外的领域。
它可以帮助我们了解用户是如何理解某个话题、某个问题域(problem domain)的，从而建立心智地图等。
同时它作为定性与定量结合的方法，能实现态度、感觉与认知的量化。
而在UX领域，RGT可以有何应用?举例而言：1.可用于研究用户对于同类竞品的认知差异(从品牌、到功能到体验到…)2.在设计初期阶段，可用于比较不同的概念原型方案3.可用于研究评估体系，例如用户会从哪些细分维度来评价界面的易用性、功能…等当然，学习了这套技术的基础，可以变化出各种研究命题。
金融危机背景下我国贸易安全问题对策
金融危机背景下我国贸易安全问题对策
徐元
【期刊名称】《国际商务财会》
【年(卷),期】2009(000)011
【摘要】贸易安全概念反映的是主权国家的贸易发展和贸易利益不受内部和外部因素破坏和威胁这样一种安全状态.金融危机背景下,我国的贸易安全面临着国际国内诸多因素的挑战,我们应当采取相应对策,维护我国的贸易安全,促进我国对外贸易健康发展.
【总页数】4页(P12-15)
【作者】徐元
【作者单位】东北财经大学
【正文语种】中文
【相关文献】
1.金融危机背景下我国对外贸易的劣势分析 [J], 林昕瑶
2.金融危机背景下我国民营企业出口贸易发展研究 [J], 郭丽;李龙
3.我国对外贸易发展现状与策略——基于金融危机背景下重庆对外贸易形势报告分析 [J], 赵耽崴;吴晓风
4.经济全球化背景下国家矿产资源安全研究——基于自由贸易理论及我国当前贸易结构和贸易形势的考量 [J], 胡静锋
5.后金融危机背景下的我国服务贸易竞争力研究 [J], 杨军安
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
320套思维框架工具
320套思维框架工具思维框架工具是指一系列用于解决问题、制定决策或思考思维方式的方法论。
这些工具可以帮助我们更加有条理地分析和处理复杂问题，提供了一种系统化的思考方式。
在本文中，我们将介绍320个不同的思维框架工具，并逐一解释其用途和应用场景。
1. SWOT分析：SWOT分析是一种常用的问题分析工具，用于评估一个组织、项目或个人的优势、劣势、机会和威胁。
通过分析SWOT，人们可以了解一个问题的内外部环境，并做出相应的决策。
2. PESTEL分析：PESTEL分析用于评估一个组织、项目或个人的政治、经济、社会、技术、环境和法律因素对其影响的程度。
这个框架可以帮助人们了解外部环境的潜在机会和威胁，从而提供基础决策依据。
3. 5W1H问题解决法：这种思维框架工具通过问“为什么、什么、谁、何时、何地、如何”等问题，帮助人们全面、深入地理解和解决问题。
这个工具可以让人们从多个角度思考问题，并找到最佳解决方案。
4. PDCA循环：PDCA循环，即计划、执行、检查和调整，是一种持续改进的管理方法。
这个方法通过不断循环执行、检查和调整，帮助组织改进效率和质量，并持续优化运营。
5. 6P模型：6P模型通常用于产品或服务创新过程中，包括产品（Product）、价格（Price）、推广（Promotion）、位置（Place）、人员（People）和流程（Process）。
通过综合考虑这些要素，人们可以更好地设计和推出产品或服务。
6. 5力模型：5力模型是由波特提出的，用来评估一个行业的竞争力和吸引力。
这个模型包括竞争对手的竞争力、供应商的议价能力、客户的议价能力、替代产品或服务的威胁以及新进入者的威胁。
通过分析这些力量，人们可以预测和应对行业的变化。
7. SMART目标：SMART目标是一种设定目标的方法，这个方法指定目标必须具备的特征，包括具体性（Specific）、可衡量性（Measurable）、可达性（Attainable）、相关性（Relevant）和时间性（Timely）。
99种思维模型
99种思维模型1.机会成本思维模型2.直觉思维模型3.局部最优与全局最优思维模型4.决策树思维模型5.沉没成本思维模型6.易得性性偏差思维模型7.确认偏误思维模型8.损失规避思维模型9.效率思维模型10.时光机思维模型11.不平衡性思维模型12.非sr思维模型13.隐含前提思维模型14.破束缚思维模型15.卡尼曼双系统思维模型16.九屏幕分析思维模型17.启发式偏差思维模型18.六顶帽思维模型19.诺依曼思维模型20.三层解释思维模型21.风险概率思维模型22.完型融合思维模型23.101010旁观思维模型24.竞争进化思维模型25.上帝视角思维模型26.升维思维模型27.混沌与秩序思维模型28.信息传递思维模型29.成其私思维模型30.认知资源思维模型31.反作用力思维模型32.可复制化思维模型33.价值指数思维模型34.反向失败思维模型35.演绎法思维模型36.放大镜思维模型37.缩小镜思维模型38.那什均衡思维模型39.决策损失思维模型40.反脆弱思维模型41.万物联系思维模型42.黑板去沙思维模型43.替身决策思维模型44.坏模因思维模型45.笛卡尔思维模型46.反过来想思维模型47.反熵增思维模型48.非共识思维模型49.人类误判心理思维模型50.数据认知思维模型51.思维投影思维模型52.大脑系统思维模型53.头脑开放思维思维模型54.指数对数思维模型55.把背包扔过墙思维模型56.蝴蝶效应思维模型57.万物系统思维模型58.每日评估思维模型59.极限情境想象思维模型60.点滴串联思维模型61.破界思维模型62.优先排序思维模型63.长远思考思维模型64.联脑破界思维模型65.大脑实验思维模型66.错误记录思维模型67.全局观思维模型68.顺势而为思维模型69.获得性偏差思维模型70.多维视角思维模型71.左右互搏思维模型72.事物关系思维模型73.升维打击思维模型74.细节效率思维模型75.放大关键行动思维模型76.系统回顾思维模型77.复利原理78.排列组合原理79.费马帕斯卡系统80.前景理论81.会计学82.复式簿记83.质量控制理论84.冗余备份系统85.断裂点理论86.理解质量概念87.奥卡姆剃刀88.微观经济学89.规模优势理论90.黄金圈思维91.能力圈92.安全边际93.金字塔原理94.非线性思维95.递落代偿96.耗散结构理论97.复杂自适应系统98.路径依赖99.自催化模型。
软件工程文档(完整规范版)
软件工程文档模板目录1。
范围 (1)2. 总体要求 (1)2。
1总体功能要求 (1)2。
2软件开发平台要求 (1)2。
3软件项目的开发实施过程管理要求 (2)2.3。
1 软件项目实施过程总体要求 (2)2。
3.2 软件项目实施变更要求 (2)2.3.3 软件项目实施里程碑控制 (2)3。
软件开发 (3)3。
1软件的需求分析 (3)3.1。
1 需求分析 (3)3。
1。
2 需求分析报告的编制者 (4)3。
1。
3 需求报告评审 (4)3.1。
4 需求报告格式 (4)3。
2软件的概要设计 (4)3。
2.1 概要设计 (4)3。
2.2 编写概要设计的要求 (4)3。
2.3 概要设计报告的编写者 (4)3.2.4 概要设计和需求分析、详细设计之间的关系和区别 (4)3。
2.5 概要设计的评审 (4)3.2.6 概要设计格式 (4)3.3软件的详细设计 (5)3.3。
1 详细设计 (5)3.3。
2 特例 (5)3.3。
3 详细设计的要求 (5)3。
3。
4 数据库设计 (5)3。
3.5 详细设计的评审 (5)3.3.6 详细设计格式 (5)3。
4软件的编码 (5)3。
4。
1 软件编码 (5)3.4.2 软件编码的要求 (5)3。
4。
3 编码的评审 (6)3.4.4 编程规范及要求 (6)3.5软件的测试 (6)3。
5.1 软件测试 (6)3。
5.2 测试计划 (6)3。
6软件的交付准备 (6)3。
6。
1 交付清单 (6)3。
7软件的鉴定验收 (7)3.7。
1 软件的鉴定验收 (7)3。
7。
2 验收人员 (7)3。
7。
3 验收具体内容 (7)3。
7.4 软件验收测试大纲 (7)3.8培训 (7)3.8.1 系统应用培训 (7)3.8.2 系统管理的培训(可选） (8)附录A 软件需求分析报告文档模板 (9)附录B 软件概要设计报告文档模板 (21)附录C 软件详细设计报告文档模板 (33)附录D 软件数据库设计报告文档模板 (43)附录E 软件测试（验收）大纲 ................................................................. 错误!未定义书签。
54个思维模型
54个思维模型1. SWAT分析模型：利用优势、弱点、机会和威胁来评估一个问题或情况。
2. 五力分析模型：分析行业竞争力量，包括供应商、买家、潜在竞争对手、替代品和现有竞争对手。
3. PESTEL分析模型：分析政治、经济、社会、技术、环境和法律因素对组织的影响。
4. SWOT分析模型：评估组织的优势、弱点、机会和威胁，以制定战略计划。
5. 价值链分析模型：评估企业内外的价值链，以确定增值点和成本驱动因素。
6. BCG矩阵模型：评估企业产品组合的增长潜力和市场份额。
7. 鱼骨图模型：用于分析问题的根本原因，也被称为因果图或石川图。
8. 帕累托图模型：用于确定造成问题的主要原因，以便优先处理。
9. 哈维三圈模型：评估一个人的自我概念、自我形象和自我价值观之间的一致性。
10. 金字塔原理模型：用于组织和传达信息，使其更易于理解和记忆。
11. 马斯洛需求层次模型：描述人类需求的层次结构，包括生理需求、安全需求、社交需求、尊重需求和自我实现需求。
12. 波特的价值链模型：描述了一个组织如何通过一系列活动创造价值。
13. 精益生产模型：通过消除浪费来提高生产效率和质量。
14. 墨菲定律模型：描述了事情可能出错的趋势，即“如果有可能出错，那么一定会出错”。
15. 埃森塔尔三元素模型：描述了组织中的任务、结构和人员之间的相互关系。
16. 莫斯科法则模型：用于优先处理任务或需求，将其分为“必须有”、“应该有”、“可以有”和“不需要”。
17. 批判性思维模型：用于评估和分析问题，并以逻辑和证据为基础做出决策。
18. PDCA循环模型：描述了问题解决的连续循环，包括计划、执行、检查和行动。
19. 系统思维模型：用于理解问题的整体系统和相互关系，以便找到最佳解决方案。
20. 草图思维模型：通过绘制和可视化想法，促进创造性思考和问题解决。
21. 故事线模型：用于传达信息和概念，通过构建一个连贯的故事来吸引听众。
22. 五个为什么模型：通过连续追问“为什么”，找出问题的根本原因。
心智模型四剑客之MEC与攀梯术
⼼智模型四剑客之MEC与攀梯术⼀、攀梯术是什么？攀梯术是⼀种⼀对⼀深访中使⽤的探询(probing)技术，⽤于挖掘⼈们如何利⽤某些概念来组织他们关于某事/物的想法，以及这些概念间的关系。
它被⼴泛运⽤于营销学，结合⼿段⽬标链理论(Means-End Chain Theory，下称MEC)，帮助研究者了解消费者如何在产品属性(product attributes, A)和个⼈价值(values, V)之间产⽣有意义的关联，从⽽知晓影响消费决策的因素。
因此，在探讨攀梯术之前，需要先了解MEC。
⼆、⼿段⽬标链理论MEC由Jonathan Gutman等在1982年提出，在该模型提出之前，关于消费者价值观的调研主要采取问卷⽅式，如Rokeach 价值观测量问卷、价值观列表(LOV)、价值观和⽣活⽅式问卷(VALS)，将消费者按价值观划分为不同的群体。
这种⽅式更多探讨的是某些产品属性是否重要(if)、重要程度(what degree)，⽽⽆法解释它们为什么重要(why)、如何重要(how)。
MEC则从⼼理学⾓度出发，把个⼈价值观和产品属性结合起来解释消费者⾏为，提出⼿段价值链的模型以建构消费者对产品的认知。
链条由属性(attribute, A)、结果(consequence, C)和价值观(values, V)三个不同抽象⽔平的等级构成。
消费者实现⾃⼰的价值观，是消费的⽬标；产品属性是取得价值的⼿段；消费产⽣的结果是联系这两者的中间环节。
三者构成⼀条属性－结果－价值链（A－C－V，如下图）。
MEC 模型有助于分析消费者的购买动机，⽽且它覆盖层⾯有仨，反映了整个消费决策过程。
同时，属性、结果和价值观是消费者对于产品认知的内容（他/她脑海中的产品知识），它们之间的联结构成了认知结构。
对于内容和结构的梳理，相当于建⽴了消费者对于产品的⼼智模型。
运⽤在UX领域，适⽤于分析⽤户需求，梳理产品功能及利益点点，确定市场定位等。
100+思维模型合集
100+思维模型合集1.SWOT分析模型：SWOT分析模型是一种常用的战略分析工具，通过分析组织（或个人）的优势（Strengths）、劣势（Weaknesses）、机会（Opportunities）和威胁（Threats），帮助确定最佳的发展战略和应对策略。
2.PDCA循环模型：PDCA（Plan-Do-Check-Act）循环模型是一种持续改进的管理方法，通过不断循环的计划、执行、检查和调整，实现持续优化和提高效率。
3.5W1H模型：5W1H模型是一种问题分析方法，通过回答问题“什么（What）、为什么（Why）、谁（Who）、何时（When）、何地（Where）、如何（How）”，帮助深入分析问题，找出解决方案。
4.金字塔思维模型：金字塔思维模型是一种逐步深入思考的方法，从广义到具体，逐层展开，帮助理清思路和逻辑关系。
5.决策树模型：决策树模型是一种图形化的决策分析工具，通过树状结构展示不同决策选项和可能结果，帮助做出合理的决策。
6.逆向思维模型：逆向思维模型是一种倒推的思维方式，从结果出发，逆向推理到原因和解决方案，帮助找出问题的根源和最优解。
7.ABCDE思考模型：ABCDE思考模型是一种系统性的问题解决方法，分为Analysis（分析问题）、Background（背景知识）、Current situation （当前状况）、Decision（做出决策）和Execute（执行计划）五个步骤。
8.递归思考模型：递归思考模型是一种通过逐步分解问题，解决其各个部分，然后合并得出整体解决方案的思考方法。
9.Six Thinking Hats模型：Six Thinking Hats模型是爱德华·德·博诺（Edward de Bono）提出的一种思维技巧，通过穿戴不同“帽子”（角色）来进行全方位思考，包括感性帽、理性帽、创造性帽等。
10.头脑风暴模型：头脑风暴模型是一种集体创意方法，通过集思广益，自由发挥想象，产生尽可能多的想法和解决方案。
人工智能的数学基础入门书籍 中文
随着人工智能技术的迅速发展，越来越多的人开始关注和学习人工智能的知识。
人工智能作为一门交叉学科，涉及到很多学科的知识，其中数学是人工智能的重要基础之一。
掌握人工智能的数学基础知识是学习人工智能的第一步。
本文将介绍一些适合初学者的人工智能数学基础入门书籍，帮助读者快速入门人工智能的数学世界。
1. 《深度学习》作者：Goodfellow，Bengio，Courville简介：这本书由深度学习领域的三位大咖Goodfellow、Bengio和Courville合作撰写，是一本权威的深度学习教材。
书中详细介绍了深度学习的数学基础，包括线性代数、概率论、信息论等内容。
适合想深入了解深度学习数学基础知识的读者。
2. 《统计学习方法》作者：李航简介：这本书是国内著名的机器学习教材，被誉为“统计学习领域的圣经”。
书中系统介绍了统计学习的基本概念和方法，涵盖了概率论、统计学、线性代数等数学知识。
适合希望从统计学习角度理解人工智能数学基础的读者。
3. 《机器学习》作者：周志华简介：周志华教授是我国著名的人工智能专家，这本书是他多年教学和研究的总结。
书中系统介绍了机器学习的理论和方法，包括概率图模型、支持向量机、神经网络等内容。
适合希望系统学习机器学习数学知识的读者。
4. 《线性代数及其应用》作者：Gilbert Strang简介：线性代数是人工智能领域中最基础的数学知识之一，这本书是一本经典的线性代数教材。
作者Gilbert Strang是麻省理工学院的教授，他生动有趣地讲解了线性代数的基本概念和应用，适合初学者入门线性代数。
5. 《概率论与数理统计》作者：吴冲简介：概率论和数理统计是人工智能和机器学习中常用的数学工具，这本书是一本系统介绍概率论和数理统计的教材。
作者吴冲是清华大学数学系的教授，他将概率论和数理统计的理论与实际应用相结合，便于读者理解和掌握。
以上是一些适合初学者的人工智能数学基础入门书籍推荐，读者可以根据自己的学习需求和兴趣选择合适的教材。
208《用户体验与系统创新设计》-第八章 心智模型及其“四剑客”
01
心智模型
Mental model
• 心智模型的定义与起源 • 心智模型的类型 • 心智模型的形成与运作 • 心智模型相关概念 • 心智模型在产品设计中的运用
王晨升 编著，用户体验与系统创新设计[M]，清华大学出版社，2018.
4
心智的社会模型。美国人工智能之父马文•明斯基于1986年出
版的《心智社会》中对心智的社会模型进行了全面的描述，指出对 个体心智的分析应从诸多较小的处理过程入手，即把思维描绘成由 本身不具备思维的小部件组成的“社会”，把小部件描述为“社会” 中有组织的“作用者”。
1
物理符号系统假说，也称符号主义（Symbolism）、或逻辑主义
心智模型的定义与起源
心智的定义:
心智（Mind）指人类全部的精神活动，是
人们的心理与智能的表现，包括情感、意志、 感觉、知觉、表象、记忆、学习、思维和直 觉等。心理学认为心智是指人们对已知事物 的沉淀和储存，是通过生物反应而实现动因 的能力的总和。 美国心理学家乔治•博瑞（C. George Boeree，1952年～）将心智定义为获得及应 用知识和抽象推理等三方面的能力。
SOAR模型（状态算子和结果模型）。艾伦•纽威尔
等于1986年发表在《机器学习》期刊上的论文“SOAR分块：一般 学习机制的解剖”中提出了SOAR模型，并组织开发了相应的程序。 该模型是通用的问题求解程序，它以知识块理论为基础，利用基于 规则的记忆获取搜索控制知识和操作符，并把这种经验和知识用于 以后的问题求解过程中，实现通用问题求解。SOAR模型与人类的 认知系统更加接近，是目前首屈一指的认知模型。
心智模型是对思维的高级建构，它表征了主观知识通 过不同的理解解释对象的概念、特性、功用，是一种 思维定势和人们认识事物的方法和习惯。换言之，心 智模型是你对事物运行发展的“预测”而不是“希 望”，即你“希望”事物将如何发展并不是心智模型， 但你“认为”事物将如何发展就是你的心智模型了。
《用户体验设计导论》第9章 心智模型及其“四剑客”
图9-3 心智模型的三类关键活动
心智模型的形成和运作
2. 心智模型的运作：
早在中国先秦时期《周易》中就记载有“圣人立象以尽 意，设卦以尽情伪，系辞焉以尽其言”，这里的“象” 不是对客观事物的抽象，而是比语言文字更简朴概括的 一种抽象符号，是众多具体形象联想和感觉经验融合在 一起的复合产物，是视觉、触觉、听觉和思维共同作用 的复合形态，本质上就是古人对心智运作的看法。
5
大脑协同学。德国物理学家赫尔曼•哈肯于1969年提出了协同学一
词，并于七十年代创立了协同学，其代表作有《激光理论》、《协同 学----物理学、化学和生物学中的非平衡相变和自组织引论》等。协 同学的研究对象是由大量子系统以复杂的方式相互作用所构成的复合 系统；在一定条件下，子系统之间通过非线性作用产生相干效应和协 同现象，使系统形成有一定功能的空间、时间或者时空的自组织结构。 由于大脑的功能也是由大量的子系统（神经元、突触、节点）所形成 的、复杂网络巨系统整体结构功能协同作用产生的结果，因此协同学 也可以应用于脑科学。
从功能上看，心智模式是一种机制，在其中人们能够 以一种概论来描述系统存在的目的和形式、解释系统 的功能、观察系统的状态及预测其未来。人们对于世 界的理解方式是透过一系列问询来进行的，如这是什 么？有什么目的？这个东西如何运作？会造成什么后 果？等，这都是心智功能的表现（图9-1）。
图9-1 心智模型的功能
心智模型的定义与起源
心智模型的起源与发展：
早在1943年英国心理学家肯尼斯•克雷克就在其《大自然的解说（The Nature of Explanation）》中提到了心智模型的概念，认为人类在认知过 程中把外部的时空转变成内部的模型，并且通过象征性的表示来进行推理， 即人们依赖心智模型来运行思维。之后不久，克雷克死于一场自行车事故， 他的理论也销声匿迹了很多年。
心智模型四剑客
心智模型四剑客心智模型四剑客：prelude-[用户研究]一年多前曾就心智模型进行过简单的探讨，近日终于有机会对文中提及的zmet隐喻诱导术进行实践。
然而在此过程中，挖出了远多于一种方法论，除了实践过程充满挑战并及其有趣，新技术手段的发现也让人兴奋十足。
穷尽百页、几十篇论文，更觉探索方法论之源头的重要性。
接下来，我将通过四篇文章，依次介绍：凯利方格法(kellyrepertorygrid)、手段目标链模型(means-endchainmodel)、攀梯访谈法(ladderingtechnique)以及最终的zmet隐喻诱导术。
除了包括它们的基础定义，还包括在ux领域可以有怎样的应用，以及一些实践心得。
至今国内ux领域似乎还没这方面的应用领域文章，期望通过互动，能够使这些不好方法获得更广为的应用领域。
心智模型四剑客：图想，zmet-[用户研究]zmet(zaltmanmetaphorelicitationtechnique)，即zaltman隐喻抽取术，是一种结合非文字语言(图像)与文字语言(深入访谈)的市场研究方法，皆在了解消费者对产品的感知，对品牌的态度、情感，以及消费者的个人价值观、过往消费经历、对消费体验的期望所构成的心智模型。
它糅合了许多领域的学术研究成果――（凯利方格法、手段目的链与壮梯术已在前文中详尽了解过）zmet的发明者zaltman认为，传统市场调研是以语言为中心的(verbalcencric)，像问卷、焦点小组这类方法，更适合研究在消费者意识层面已经熟悉的事物。
对于消费者熟悉的品牌/产品，通过问卷所揭示的购买倾向与实际消费行为关联度较高，对于新产品则未必。
而且，许多想法和感觉是消费者无法用言语表达的，是一种深层的体会认知。
zmet的几大假设多数社会交流不为言语的；思想以图像的形式发生；隐喻就是心智的核心；心智植根于亲身体验中；理性、情感和体验相互交织深层次的思维结构是可被获知的因此，zmet皆在通过非文字语言的方式，融合感知等技巧，发掘消费者潜在的动机和思索。
掌握这10个基础心智模型
掌握这10个基础⼼智模型技术⼈普遍缺乏沟通能⼒，了解⼀些⼼理模型，有助于提⾼我们的沟通能⼒。
⼼智模型是解释我们看待世界的⼀种⽅法假设。
它会影响到产品设计从概念构思到体验感知的每⼀个环节。
在《⽇常⽣活中的设计》⼀书中，唐纳德·A·诺曼（DonNorman）写道，不论设计师们对他们的产品有怎样的设想（即设计师的概念模型），最终⽤户都会将他们⾃⼰基于个⼈偏见和世界观的⼼智模型关联到他们的产品体验中。
⼀、关于⼼理价值和固有价值1. 禀赋效应这个理论，是指当个⼈⼀旦拥有某项物品，那么他对该物品价值的评价要⽐未拥有之前⼤⼤增加——百度百科当需要获得某样东西时，它的价值就会降低。
⽐如，当你想要卖掉⼀桶冰淇淋时，你可能觉得它应该值5美元，但是当你⾃⼰想买它的时候，你⼜希望它能便宜⼀点，你或许只想出3美元来买它。
2. 现状偏差现状偏差是情绪性地倾向于维持现状的⼀种认知偏差。
当现状客观上优于其它选项或者在信息不完善时，做出维持现状的决定是⼀种理性的⾏为，但现状偏差与此不同。
在现状偏差的情况下，现状被当成是基准，任何改变都被视为⼀种损失。
⼤量证据表明⼈的决策经常会受到现状偏差的影响。
——维基百科⼀种称为「默认」或「惯性」的奇特⽅式。
在物理学中，惯性是物体改变其速度状态的阻⼒。
当作⽤在物体上的外⼒为零时，惯性表现为物体保持其运动状态不变，即保持静⽌或匀速直线运动；当作⽤在物体上的外⼒不为零时，惯性表现为外⼒改变物体运动状态的难易程度。
当我们表现出对保持事物初始状态和接受默认状态的偏好时，我们就会以现状偏差的形式表现出同样的特征。
⼆、关于创新1. 功能固着功能固着是指⼈们把某种功能赋予某种物体的倾向，认定原有的⾏为就不会再去考虑其他⽅⾯的作⽤。
功能固着的产⽣原因包括⼼理因素和⾏为习惯两个⽅⾯。
功能固着对于我们创造性地解决问题有消极影响，因此应该采⽤各种⽅法消除负⾯影响。
——百度百科这是⼀种认知偏差，⼈们⽆法⽤新颖的⽅式想象产品或体验。
【干货】咨询公司常用10个模型案例分析、商赛等必备
【干货】咨询公司常用10个模型 案例分析、商赛等必备G.P.A为寻求职业发展的你精选深度有趣的文章与资讯。
更多精彩点击标题下方G.P.A---------点击文末左下角“阅读原文”于职业笔记APP中查看更多咨询业资讯、干货与职位，帮助你变得像个内行人。
文章系转载，G.P.A诚意推荐。
全球著名咨询公司管理咨询常用模型。
1.波特五种竞争力分析模型。
2.SWOT分析模型。
3.战略地位与行动评价矩阵。
4.SCP分析模型。
5.战略钟模型。
6.波士顿分析矩阵。
7.GE行业吸引力矩阵。
8.三四矩阵。
9.价值链模型。
10.ROS/RMS矩阵。
以及全新迭代模型：11.“互联网＋落地系统”模型。
1.波特五种竞争力分析模型波特的五种竞争力分析模型被广泛应用于很多行业的战略制定。
波特认为在任何行业中，无论是国内还是国际，无论是提供产品还是提供服务，竞争的规则都包括在五种竞争力量内。
这五种竞争力就是企业间的竞争、潜在新竞争者的进入、潜在替代品的开发、供应商的议价能力、购买者的议价能力。
这五种竞争力量决定了企业的盈利能力和水平。
竞争对手企业间的竞争是五种力量中最主要的一种。
只有那些比竞争对手的战略更具优势的战略才可能获得成功。
为此，公司必须在市场、价格、质量、产量、功能、服务、研发等方面建立自己的核心竞争优势。
影响行业内企业竞争的因素有：产业增加、固定（存储）成本/附加价值周期性生产过剩、产品差异、商标专有、转换成本、集中与平衡、信息复杂性、竞争者的多样性、公司的风险、退出壁垒等。
新进入者企业必须对新的市场进入者保持足够的警惕，他们的存在将使企业做出相应的反应，而这样又不可避免地需要公司投入相应的资源。
影响潜在新竞争者进入的因素有：经济规模、专卖产品的差别、商标专有、资本需求、分销渠道、绝对成本优势、政府政策、行业内企业的预期反击等。
购买者当用户分布集中、规模较大或大批量购货时，他们的议价能力将成为影响产业竞争强度的一个主要因素。
查理芒格 的100个思维模型
查理芒格的100个思维模型1. 简化思维模型：将复杂问题简化为易于理解的概念。
2. 反向思考模型：从逆向角度考虑问题，找到解决方案。
3. 对比模型：通过比较不同选项的优缺点来做出决策。
4. 逆向工程模型：通过逆向分析目标，找到实现目标的途径。
5. 多元思维模型：从不同的角度思考问题，获取全面的信息。
6. 辩证思维模型：从不同的观点分析问题，找到解决方案。
7. 归纳推理模型：从具体的案例中总结出普遍规律。
8. 演绎推理模型：从普遍规律推导出具体结论。
9. 模糊思维模型：接受不确定性和模糊性，做出决策。
10. 系统思维模型：将问题看作一个整体系统，找到相互关系。
11. 分析思维模型：将问题分解为各个部分，逐个分析解决。
12. 逻辑思维模型：通过逻辑关系推导出结论。
13. 实证思维模型：通过实证数据和实验验证来判断问题。
14. 契约思维模型：从契约的角度思考问题，找到合作解决方案。
15. 非线性思维模型：接受非线性关系，寻找非传统解决方案。
16. 整体思维模型：将问题放入整体框架中思考，找到综合解决方案。
17. 机会成本模型：权衡不同选择的机会成本，做出决策。
18. 选择成本模型：权衡不同选择的选择成本，做出决策。
19. 推测思维模型：通过推测未来发展趋势，做出决策。
20. 信息不对称模型：考虑信息不对称对决策的影响。
21. 风险管理模型：识别和管理风险，减少损失。
22. 价值投资模型：通过估值找到低估的投资机会。
23. 竞争优势模型：寻找企业的竞争优势，进行投资决策。
24. 投资组合模型：通过分散投资降低风险。
25. 动态平衡模型：根据市场变化调整投资组合。
26. 经济周期模型：根据经济周期调整投资策略。
27. 供需模型：通过供需关系预测价格变动。
28. 成长模型：通过分析企业的成长潜力进行投资。
29. 资产负债模型：分析企业的资产负债状况，进行投资决策。
30. 现金流模型：分析企业的现金流状况，进行投资决策。
干货16个顶级思维模型之欧阳理创编
干货 16个顶级思维模型思维模型会给你提供一种视角或思维框架，从而决定你观察事物和看待世界的视角。
顶级的思维模型能提高你成功的可能性，并帮你避免失败。
打造多元思维模型想法来自查理·芒格，而查理·芒格是沃伦·巴菲特的得力助手。
Farnam Street曾这样描述思维模型：“思维模型是你大脑中用于做决策的工具箱。
你拥有的工具箱越多，你就越能够做出正确的决策。
”不管你是做一些重大决策、领导团队还是制定市场战略，思维模型都能够在其中发挥至关重要的作用。
SkillShare的创始人兼CEO Michael Karnjanaprakorn在本文中分享了他在经营公司、管理团队的过程中最常用的16种顶级思维模型。
一、做决策01- 沃伦·巴菲特的双目标清单系统（Two-List System）Mike Flint 做了巴菲特的私人飞行员十年之久，还曾为美国四任总统开过飞机，但他在事业上依然有更多追求。
有一次，他和巴菲特在探讨他的职业生涯目标时，巴菲特让他去做这么一件事：首先，巴菲特让Flint写下他职业生涯最重要的25个目标来。
于是Flint花了一些时间把这些目标写了下来。
然后，巴菲特让他审视一下这个清单，然后圈出他认为最重要的5个。
Flint也照做了。
Flint现在有了两个清单。
一个是他认为自己职业生涯最重要的5个目标，另一个是另外20个他也觉得比较重要的目标。
巴菲特问 Flint：你现在知道该怎么做了么？Flint回答道：知道了。
我现在会马上开始着手实现这5个目标。
至于另外20个，并没有那么紧急，所以可以放在闲暇的时间去做，然后慢慢把它们实现。
巴菲特听完后说到：不，Flint，你搞错了。
那些你并没有圈出来的目标，不是你应该在闲暇时间慢慢完成的事，而是你应该尽全力避免去做的事，你应该像躲避瘟疫一样躲避它们，不去花任何的时间和注意力在它们上面。
这让我想到了三件事：（1）有目标是非常重要的。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
∙心智模型四剑客：prelude - [用户研究]一年多前曾就心智模型进行过简单的探讨，近日终于有机会对文中提及的ZMET隐喻诱导术进行实践。
然而在此过程中，挖出了远多于一种方法论，除了实践过程充满挑战并及其有趣，新技术手段的发现也让人兴奋十足。
穷尽百页、几十篇论文，更觉探索方法论之源头的重要性。
接下来，我将通过四篇文章，依次介绍：凯利方格法(Kelly Repertory Grid)、手段目标链模型(Means-End Chain Model)、攀梯访谈法(laddering technique)以及最终的ZMET隐喻诱导术。
除了包括它们的基础定义，还包括在UX领域可以有怎样的应用，以及一些实践心得。
至今国内UX领域似乎还没有这方面的应用文章，希望通过分享，能让这些好方法得到更广泛的应用。
心智模型四剑客：图想，ZMET - [用户研究]∙ZMET(Zaltman Metaphor Elicitation Technique)，即Zaltman隐喻抽取术，是一种结合非文字语言(图像)与文字语言(深入访谈)的市场研究方法，皆在了解消费者对产品的感知，对品牌的态度、情感，以及消费者的个人价值观、过往消费经历、对消费体验的期望所构成的心智模型。
它糅合了许多领域的学术研究成果——（凯利方格法、手段目的链与攀梯术已在前文中详细介绍过）ZMET 的发明者Zaltman认为，传统市场调研是以语言为中心的(verbal cencric)，像问卷、焦点小组这类方法，更适合研究在消费者意识层面已经熟悉的事物。
对于消费者熟悉的品牌/产品，通过问卷所揭示的购买倾向与实际消费行为关联度较高，对于新产品则未必。
而且，许多想法和感觉是消费者无法用言语表达的，是一种深层的体会认知。
ZMET的几大假设∙多数社会交流是非言语的；∙思想以图像的形式出现；∙隐喻是认知的核心；∙认知植根于亲身体验中；∙理性、情感和体验相互交织∙深层次的思维结构是可被获知的因此，ZMET皆在通过非文字语言的方式，结合投射等技巧，挖掘消费者潜在的动机和思考。
它无法证明普遍性趋势，更适合用于挖掘新的创意、需求。
ZMET主要应用于品牌研究、营销研究，适合调研比较宏观的主题，如品牌认知、品牌定位、营销主题等。
举例来说，使用ZMET去研究买机票这个具体的操作行为，是没意义的，但它适合研究旅行/出行这件事。
在UX领域，也能找到ZMET的立足点，比如新产品的创意发散、界面色彩与风格研究之类。
当然，在笔者实践中发现，ZMET并非一种性价比很高的研究方法：耗时长、执行过程繁琐。
但它的特质使之与设计师工具箱中的情绪板(mood-board)颇具关联，这也是笔者目前想到的、使ZMET 成为一种经济化的方法的应用。
二、基本步骤除了访谈前步骤，ZMET的完整步骤有10步，然而笔者在实践中发现，执行8步更为实际。
访谈前步骤：（1）涉入度量表筛选由于调研过程比较复杂，要用户配合做一系列活动，因此需要选取涉入度较高的用户。
即除了符合样本筛选要求外、对研究主题较感兴趣的用户。
筛选主要使用个人涉入量表（Personal Involvement Inventory，PII）这一标准量表，分数在51到70分者定义为高涉入度用户。
（2）请用户准备图片筛选、邀约成功后，需要提前给用户发操作指引（标准做法是提前一周），指导他/她操作。
例如：―在下周X的深访开始前，希望您能对过去体验到的XX服务有所回顾，并需要您搜集8 至15 张能代表您对XX的想法与感觉的图片。
举个例子，表达对旅行的想法与感觉，可能是这样的一张图片（图例）这些图片可以来自报纸、杂志、网络或自行拍摄，可以为数码图片、冲印照片、剪报等。
若图片为数码格式，请于XXX前发送至本邮箱。
非数码图片，请于调研当日携带过来‖访谈步骤：调研当日，用户来到现场后，需要逐一执行以下步骤。
STEP1：说故事Storytelling请用户逐一描述图片的内容，并询问这些内容如何反映用户对主题的想法与感觉。
例如，在笔者关于VIP身份的研究中，用户A小姐带来了以下13张图片，在第一步，她逐一解释了这13张图片，以及这张图是怎样与她对VIP身份的想法与感觉相关联的。
STEP2：遗失的图像Missed Images请用户描述他/她无法找到的图像，并说明该图像如何反映用户对主题的想法与感觉。
该步骤皆在捕捉那些存在用户脑海中、却没法在现实中找到相应画面的概念。
比如用户B先生提到，他想到的是一个动态生长变化的图景，来表示VIP的不断成长变化。
他无法找到相对应的一个静态图像，来表达这些涵义。
STEP3：分组Sorting请用户将图片根据意义分类，并为各个分类命名。
该步骤的目的是概括出几个核心概念主题。
例如，A 小姐将13张图片分成4组，并分别命名如下。
STEP4：概念抽取Construct Elicitation使用凯利方格法和攀梯术，抽取核心概念-随机或人工选取三张图片，请用户描述哪两张相似，哪张与其他两张不同-展开攀梯具体的技术笔者已在前文详述。
该步骤是提炼出后续产出物——概念共识地图(construct consensus map)——的关键。
STEP5：最具代表性图片Most Representative Picture请用户指出，在带来的所有图片中，哪张最能代表性他/她对于主题的想法与感觉。
STEP6：相反的图像Opposite Images请用户描述，带给他/她与主题恰恰相反的感觉的图片/图像。
STEP7：感官图像Sensory Images这是一个利用感官隐喻挖掘概念的步骤，要求用户使用其他感觉来描述最能代表及最不能代表讨论主题的六感。
例如，请用户描述，―最能代表您对VIP身份的想法与感觉的颜色/声音/触觉/滋味/气味/情绪是？‖并追问为什么。
STEP8：总结图像Summary Image让用户创造一个总结图像，该影像由用户自行从所带来的图片中选择并拼制。
图像应表达他/她对于主题的想法，并以一段小短文或一段话来描述。
例如，下图是A小姐拼出的总结图像。
她的总结说明是：――期望VIP身份能带来很多价值。
VIP想进来不是那么容易，但一旦进来就能享受很多折扣，还能带来尊贵的荣誉感和品质感‖———————————————————————————————————————————————————在完整的ZMET中，还有两个步骤，分别为：让用户创建短片；让用户在现场利用所有概念创建心智地图。
然而笔者在实践中发现，创建短片对用户要求实在过高，而现场马上将第四步说出来的所有概念进行重新确认，执行上的可行较低，故忽略。
细想以上8个步骤，会发现一些重复的地方，但这是刻意所为，Zaltman指出：• 所有步骤中，既有偏重思辨的步骤，也有偏重感性思维的步骤，从而使尽可能挖掘得更深，收集到更多的概念。
• 每个步骤之间有所重合交叉，这是为了使重要的构建被凸显，并确认概念间的相关性三、数据分析从基本步骤就可以看出，ZMET访谈得到的数据，大量是非常主观、感性、个人的。
主要的数据处理方式与手段目的链（MEC）的方式一致：编码、建立矩阵、计算得出概念共识地图。
共识地图from 世新大学研究案例探索大學生對MP3 隨身聽之心智模式但是除了概念汇集，ZMET过程收集到大量感性素材，可以创建一个关于主题的视觉词典(visual dictionary)，对于设计、概念收集比较有帮助。
四、ZMET的价值ZMET的诸多弊端是显而易见的：- 耗时长：从选取样本到实际操作到数据分析，整个周期很长，至少几周- 不可控因素多：一场研究，事前需要用户选取图片，访谈过程又需要用户配合做很多脑力激荡。
但并不是所有用户都能保持热情。
笔者的实践发现，许多用户都觉得选择图片比较困难，必须反复解释说明。
有的用户始终局限在很具体的画面，而没有往感性的方向发散。
比如用户C先生，将某银行的VIP服务截屏发过来，这都将影响后续概念的抽取的效果。
- 以概念找图？以图挖掘概念？ZMET的发明，是Zaltman到尼泊尔旅行时获得的灵感。
他交给当地人相机让他们自行拍照，后续询问这些照片对拍摄者的意义。
尼泊尔人给他描述了形形色色的故事，情节、情景丰富。
其中，他发现大部分图片里，人们的脚都被切了一半。
原来，人们认为赤脚代表贫穷，因此想隐藏其赤裸的双脚。
Zaltman受到启发，进而对图片、隐喻辅助调研进行了一番探索。
图片是ZMET的灵魂，因为访谈是基于图片、以图片为刺激物的。
然而笔者在实践中发现，由于时代的变化，恰恰就是在找图片的这一环节，使ZMET遭遇了瓶颈。
在ZMET刚刚提出的时代（90年代中期），互联网还不发达。
也就是说，用户更多以在生活中偶遇(serendipity)的形式找到图片，然后带到调研现场。
但目前用户基本上都是在搜索引擎输入几个关键词选择图片，也就是说，找图片的过程是概念先行的。
先在内心确定了某个概念，再去找与该概念匹配的图片，这就导致发散程度比较低，因为已经预先固着于某几个概念了。
笔者的这次ZMET实践中，发现一名50多岁的女性用户，找来的图片是最―纯粹‖的。
她并不懂得图像搜索这个功能，就是寻找那些―看第一眼就给我VIP身份感觉的图片‖。
比如，下面这张高度抽象的图片——（当时我就震精了）按照笔者的理解，ZMET是希望以图挖概念，但若反过来以概念挖图，是否等于本末倒置？总而言之，笔者并不是十分推崇ZMET，除非你是有钱的大公司、要做大型品牌调研。
但是可以把ZMET 的思想应用起来，在设计构想阶段作为一种创意发散的协助工具。
比如，情绪板是用于确定网站色调、氛围、风格的工具。
一般来讲，情绪板是概念先行的：根据某个概念去找匹配的一组图片。
但如果确定这个概念本身就是对的呢？比如在最近一次VIP改版时，运营确定的概念是‖尊贵‖，因此设计师的稿子大多是金色、紫色等沉稳色系，但从ZMET调研中发现，用户提出的概念更多与―时尚、有趣、亲切贴心‖相关。
因此可以尝试以ZMET的方法制作情绪板，先从生活中凭感性去找一系列图片，然后尝试深入挖掘图片背后隐含的概念。
考虑到找真正的用户费时费力，也可以把这个方法用作内部Stakeholders们共同探讨时的工具，也许会有一些新的发现。
心智模型四剑客系列至此结束了，稍后笔者会将三篇文章转化成更易消化的PPT，并汇总成一篇文章。
最后，分享Zaltman说的一句妙语：Data don’t dictate anything; data simply promote imaginative thinking.It’s not t he information that drives a result, it’s how managers interpret that information. （数据并不主宰任何事物，它仅仅为想象提供了可能。