行为实验设计
能够从业务问题拆解研究假设,定义自变量、因变量、任务流程与样本策略,并把座舱和消费电子体验转化为可执行、可复核的实验方案。
- 实验设计
- 智能座舱
- 消费电子
Multimodal Human Factors Portfolio
马梓然
多模态人因研究 / 用户体验评估 / 智能座舱与消费电子
心理学与神经科学背景,具备消费电子与智能座舱项目经验,擅长把研究问题拆解为可执行的实验设计,并结合 EEG、HRV、眼动、量表与行为数据分析完成体验建议输出。
Core Capabilities
覆盖实验设计、多模态数据分析、体验评估与研究结论转化的完整研究能力。
能够从业务问题拆解研究假设,定义自变量、因变量、任务流程与样本策略,并把座舱和消费电子体验转化为可执行、可复核的实验方案。
熟悉 EEG、HRV、眼动、主观量表、访谈和行为数据的组合使用,关注数据质量控制、指标解释和跨模态证据链构建。
能把实验结果转译为产品体验洞察、设计约束和评估标准,支持智能座舱、显示体验、佩戴舒适度等场景的设计决策。
能够用 Vibe coding 把研究思路快速做成可体验的 Web Demo,验证流程是否顺畅、交互是否清楚、概念是否成立。
Selected Case Studies
先呈现两项中长深度研究,再进入 AI 产品原型和消费电子体验规范,帮助招聘方快速判断方法能力与转化能力。
围绕智能座舱焦虑舒缓场景,设计多感官干预与神经夹带验证方案,结合量表、生理指标和恢复流程,沉淀座舱舒缓模块的研究逻辑、体验判断依据与可讨论的设计建议方向和后续验证重点。
以助眠音频放松度为研究对象,组织 EEG、HRV 与主观量表结合的多模态实验,完成数据质量控制、统计分析和评分框架输出,并支撑公开论文、Poster 与产品评估表达。
围绕车内独处与高压通勤场景,将语音情绪风险识别转化为情绪日记 Web Demo,串联风险识别、用户确认、日记沉淀、足迹回看和疗愈推荐,验证从研究模型到产品体验的闭环探索。
针对带屏小型充电设备,设计不同环境照度与观察角度下的可视性、舒适性评估方案,整合主观反馈、反应时和眼动思路,输出支持硬件调校与界面呈现的屏幕亮度设计规范建议集。
聚焦耳夹式耳机夹持力、舒适度与稳定性的体验权衡,设计静态和动态任务评估,结合主观量表与半结构化访谈分析,形成面向结构迭代、人群适配和长期佩戴的体验设计建议框架。
Contact