【書寶二手書T1／行銷_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
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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?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?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， Pok?mon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》（Pok?mon 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?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。Pok?mon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: Pok?mon 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：Pok?mon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Pok?mon，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 ---------------------------------------------------------------------------------------------------- 分享閱讀 書籍狀態請詳看圖示 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