- 作者：楊期蘭
路人：「聽起來就是在設計 APP 啦～」
同系的朋友：「好像是在做網路通訊吧，還是多媒體那種，常常需要找人來試用他們的系統。」
社會科學專家：「人機互動真的有在讀理論嗎？我看實驗都做得不是很嚴謹欸，人的行為很複雜，不是幾行數字就可以解釋清楚的。」
資訊領域專家：「人機互動做的東西感覺我們都做過了啊，而且技術都很成熟也商品化了，再說你們的研究方法怎麼樣本數都這麼少？沒有大數據支持、資料處理方式看起來也是靠人力沒有自動化？怎麼不用自然語言處理技術處理訪談資料？樣本這麼少或根本沒有數字很難讓人相信你們的結果欸。」
當身邊有在做「人機互動研究」的人時，大家會不會有類似的疑惑？好奇他們到底在做什麼？
而自己就是在做「人機互動研究」的人，多少會被問到類似的問題：「人機互動到底是在做什麼？」特別是當對方來自某個學科背景，在聽完人機互動研究後經常因為覺得學科間部份重疊性而帶著自己的有色眼鏡來評斷人機互動研究。
這次要透過上、下兩篇，用面對 20 種不同背景的聽眾來解釋人機互動在做什麼，一方面為好奇的讀者們解惑；另一方面想跟同為人機互動研究的讀者們一起討論到底怎麼向不同類型聽眾溝通比較合適。
在上集，我們已經先從生活會遇到的對象解釋起；這篇下集會從面對不同學科背景的朋友開始解釋：人機互動是什麼？
11. 對正要選系的高中生：
目前在台灣的大學部跟研究所都還沒有一個系所稱作人機互動學系，但是因為人機互動是一個沒有領域分界的學科知識（但是有一套專屬的研究方法論），所以在任何科系裡都有可能將某一個科系的學理知識或方法論挪用到人機互動的研究上。
人機互動顧名思義有包含人的部分跟機器、系統的部分，因此在無論你/妳對人感興趣或對電腦比較感興趣，只要選的科系能夠讓你/妳對這兩個其中一個有很深入了解，未來都很有機會直接把所學跟人機互動研究結合在一起。
12. 對人文藝術背景的朋友：
人機互動是去探究科技如何對人類產生不同層面的影響，像是如何透過科技來進行藝術創作，進而引發人去反思；如何將文本數位化讓使用者有更多不同於以往的新互動，產生新的閱讀、欣賞體驗；如何運用科技作為媒介來輔助創作者創作、分享作品、擴大與欣賞者的互動等，都會有人機互動的成分在其中。
13. 對自然科學背景的朋友：
人機互動是一門運用科學研究方法了解人類如何使用電子系統的學科。人機互動跟自然科學相同地方在於兩個學科都會提出研究問題、提出假說、進行實驗，最後得到不同於以往的新發現來回答研究問題，透過可被重複驗證的方式來了解某個現象，這個現象在自然科學領域就是「自然現象」，而在人機互動領域就是人類行為如何受系統影響，或是系統的什麼新設計幫助了人類。而不同於自然科學之處在於人機互動研究對象是「人與機器」的這個組合，而自然科學則是研究自然界的純物質。
14. 對生物醫學背景的朋友：
人機互動與生物醫學領域部分相同之處在於研究對象都是人，而人機互動領域除了了解人以外，多加入了設計系統的部分。就應用層面來說，了解醫護人員、生醫專家如何在緊急繁忙醫療現場使用生醫系統或是醫院內部資訊系統，並透過科技來輔助醫療行為進行、如何設計好的溝通媒介來促進醫病之間溝通等，就是部分人機互動研究在解決的事。
最近為了找到對抗新冠病毒的疫苗，除了生物醫學科學家之外，群眾外包也被視為其中一個嘗試找到新型蛋白質結構的方式，透過遊戲化的互動設計，讓不同觀點的群眾可以投入共同解決科學領域難解的問題，突破一些專家盲點。怎麼設計一個好的群眾外包機制來讓公民參與科學，也是人機互動領域的一個研究主題之一。
15. 對社會科學背景的朋友：
人機互動與社會科學領域部分相似之處在於我們都以人當作研究對象，也同樣會根據不同研究問題分別透過微觀與鉅觀角度來分析人類行為。「人」是人機互動領域的主角，因此人機互動借用了許多社會科學長期對於人類行為了解所建立的理論，藉此引導系統設計的方向，像是心理學對於個體的認知優勢與限制的理論、傳播學對於人際溝通時語言行為使用的了解、社會學對於個體與社會結構如何相互影響的理論、人類學告訴我們不同文化下人類形成的不同慣習等，這些對於人類社會豐富的了解都是人機互動研究需要的基礎。
人機互動研究想達到的目標之一就是去了解：當人與科技互動時，人類會有什麼新的行為發生、會如何被賦能；同時並提出科技對人類社會可能帶來的利與弊，藉此引導政策制定方向或科技系統設計方向。
16. 對工程背景的朋友：
人機互動是了解人如何使用機械或電子系統的學科，與工程領域相似的地方在於兩者都需要先定義問題，並設計出能解決問題的最佳系統；不同之處在於人機互動在系統設計的環節中多把「使用者」納入設計考量，所以在評斷系統效能的時候，除了比較不同系統之間的表現 (performance) ，也同時需要評量使用者使用系統的表現。
17. 對資訊背景的朋友：
人機互動是一門了解人怎麼跟資訊系統互動的學科，與電腦科學相同的地方在於兩者都是為了解決一個問題設計出一套最佳的演算法或是資訊系統，並且用量化方法來比較不同算法或是系統的效能；不同之處在於人機互動研究者在設計演算法與資訊系統需要將使用資訊系統的人也納入設計考量中，因此在比較系統效能時，除了透過「數字」比較系統效能外，也會有部分不能數值化的比較參數，原因在於使用系統的使用者包含了「可被數值化」與「不可被數值化」的部分，可被數值化的部分就跟資訊系統的評量方式一樣，可以透過比較數字大小看出差異，但不可被數值化的部分就需要透過其他研究方法來了解，也就是「質化」分析方式，才能告訴我們資訊系統對人產生了什麼影響、背後隱含的意義是什麼。
18. 對設計背景的朋友：
人機互動就是在透過科技解決問題的學科，與設計領域相同之處在於兩者都是透過「設計」某個實體或虛擬的東西來解決問題，設計學門的設計範疇非常多元廣泛，但人機互動則是將目標放在設計「人與科技物之間的互動」的範疇內。
19. 對做使用者經驗 (UX) 的朋友：
人機互動是了解使用者如何跟各種不同的科技物、數位系統或網路互動的學門。使用者經驗研究涵蓋的範圍很豐富多元，只要有人的地方就會產生經驗，而這些經驗不一定需要在有科技物的情況下發生，像是人在傳統市場採購的經驗、人們在某個場所共同經歷一個活動的經驗等，使用者經驗可以包含使用科技物的經驗也可以不包含；而人機互動與使用者經驗重疊的部分在於人機互動也需要了解人的經驗，但不同之處在於它是企圖了解：人如何使用科技物、人際關係怎麼被科技物影響、科技如何影響人等，解決問題的範疇是在「人與科技物互動」之中。
20. 對其他也是在做人機互動的朋友：
人機互動廣義來說就是人與運算系統的互動，但在人機互動研究的大傘下又有許多不同的子主題，詳細請參考，不同子領域有各自著重的研究貢獻，有些著重於新奇的互動設計、有些則將重點放在系統設計、而又有一些是把重點放在了解這些使用社群科技系統下的人們或是特殊情境。每個子主題的共通點就是包含了「人」與「運算系統」這兩個成分。對筆者而言，科技在人機互動中扮演的角色是「賦能」 (empower) 而非取代人類，科技設計目的是為了讓人完成原本做不到的事、產生原本無法實現的人際交流，使得人在物理上、心理上都比以往更有能量。
你/妳的定義是什麼？
看完了 20 種不同的人機互動解釋，可以看出無論解釋的對象是誰，
人機互動共通的內涵就是去了解並設計人與機器之間的互動機制。
人機互動的定義絕對不是只有這些，根據不同對象的需求、談話的目的，就會有不同的定義，而且不同背景的人即便看到同一個詞彙，解讀跟思考方向都不同。就像「人工智慧」這個詞，有人看到後想的是數學模型、有人是演算法、有人是應用情境、有人是倫理議題，無論從哪個角度看都有其道理，但若想展開討論，我們需要確認雙方都是在對某個詞彙有同樣定義情況下討論，否則就只能各說各話、耍耍嘴皮子。
人機互動因為研究主題包含「人」與「科技」，因此除了自己發展出屬於這個學門的理論外，也會奠基於其他學門不斷累積的知識，像是社會科學對人的認識、工程科學科學在電腦科學技術的發展，相互融合來產出人機互動的研究成果。不同學門在主題選擇上、方法上、研究結果上多少會有重疊的部分，學門的定義到底該涵蓋那些概念，最後還是回歸到某個所屬的科學社群共同想解決的問題是什麼。
定義是由人建構出來的，不同科學社群想解決的問題不同，定義跟切入點就會有所不同，這些定義也可能隨著時空背景推移跟著調整，找 10 個在做人機互動的研究者來分享，也很有可能會產出 10 個不同的版本。一個詞彙的定義很多元，端看我們想跟誰說、目的是什麼。
各位讀者同意這（上）、（下）兩篇提到的人機互動解釋嗎？同意的話，有什麼想補充嗎？不同意的話，覺得哪裡可以更好？找機會跟我們交流討論吧！
延伸閱讀：
到底什麼是人機互動？二十種向朋友解釋人機互動是什麼的說法（上）【親友篇】
- 感謝沈奕超、張元嘉、陳美伶、黃振瑋、王邦任提供編輯建議
本文轉載自人機共生你我它，原文為〈【科系篇】到底什麼是人機互動？二十種向朋友解釋人機互動是什麼的說法（下）〉
windmill
