通过操作型软件创建的文档。通过产生信息来强化关注点。假设，某人在撰写论文时需要关于“cats”的资料，而该论文的的标题是“动物癌症的种类和治疗方法”，那她所需要的信息显然更侧重于医学。如果题目是“埃及历史”，那应该是侧重于古埃及对猫的崇拜。如果该论文是与建筑结构有关的，那“cats”则一定指的是 CATERPILLAR公司生产的重型机械而不是什么猫咪。

电子邮件。在最近的电子邮件中出现的姓名，地址和电话号码显然能构成十分宝贵的线索。收件人打开日历软件时应该能同时看到自己和发件人的时间表。当她打开地图，邮件中出现的地址应该自动被标注出来。此外，最近的邮件应该能显示当前状态，某个发件人的所有存档邮件应该作为一个整体用来描述用户的特点和兴趣。假设某人想找与“racing”的有关信息。这个词可以解释为赛跑，赛自行车，赛跑车等多种竞赛项目的术语，如何确定他想找得到底是什么，查找他与别人的通信中最常出现的项目，这将是个不错的参考。

所有软件都应该联系周围环境，从中获取信息。使用那些从不考虑环境因素的软件就像是同一个盲人说话一样──你需要不断向他描述信息。

另一方面，当信息环境与历史数据相联系将产生十分巨大的资源──我们应该让历史为软件所用。

从历史数据中推断情境

一个人并不只是运用自己的感官来认知事物，她还会参考过去的经验。同样，软件也可以利用它的记忆体来判断当前的情况。我们往往可以从历史数据中找到与当前事物有关联的信息。

利用既有数据推测解决当前问题的方式，这是最简单的手段。它将当前问题简单地等同于之前出现过的问题。这是相对合理的，因为在许多情况下，用户的操作前提是相对固定的，不太会在短期内发生变化。举例来说，假设用户昨天想在 North Berkeley找间一居室的公寓，她今天很可能仍关心这方面的信息。因此，软件应该自动提供相关信息。

既有数据经常被作为参考并直接影响操作结果。也就是说，关联是持续性的，除非用户对此做出修改。因此，这类软件总是越用越符合用户的个人习惯。 如果用户真的很在意软件要与自己的使用意图保持同步，那这种设计将是十分受欢迎的。然而，很多信息软件并没有做到这一点。（如果你放下报纸，几个小时后回来时，你会不会在意这不是你刚才在看的那个版面，我想，你压根都记不得你刚才看的是哪个版面。另一方面，如果当你回来时，我把报纸翻到你最喜欢读的那个版面，你也许会因此感到高兴）由此看出，我们应该利用既有数据推测用户需求而不只是简单地提供操作结果。

智能预测用户需求必须更深入的了解用户。建造一个模型来解释过去的情境，并以此通过关联来推测当前情境。

一个简单的解决办法是发现两个情境中的共同的属性，由此缩小预测当前情境的依据范围。例如，在一个音乐库，当用户选中列表中的几个蓝调歌曲，软件应该自动显示更多该流派的歌曲。随着对用户这一结果的进一步肯定，软件可以考虑进一步删减其他流派的歌曲。另一个例子，假设一个用户需要有关 " Lightwave "，" Bryce "和" Blender"的资料，这些三个词都有很多解释，但把它们作为整体联系起来看，他显然是在描述一个三维渲染软件包。以后，当他搜查"Maya"这个词时，显然不应该理解为他想查找有关古代文明的资料，而是一个名为“Maya”的三维渲染软件，应该自动将关于该软件的信息提供给他。

另一种简单的解决办法是，通过既有数据加速用户做出决策。如果一个人查找一个旅游指南：第一天前往大峡谷，第二天去拉斯维加斯，软件应该自动建议第三天去洛杉矶周围游玩。

Amazon, iTunes ，以及越来越多的其它在线零售商正在实施类似计划。不过，除了微不足道的的垃圾邮件过滤器，非零售的信息软件中，利用既有数据提供关联信息的例子仍然少之又少。它们中的大多数在新一天的开始又会将用户前一天留下的信息忘得一干二净。

不幸的是，面对用户一次又一次的重申其需求，反反复复的点击鼠标，没完没了的敲击键盘，浪费一个又一个小时，有些软件却把这称为“交互性”。

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本文链接：http://www.blueidea.com/design/doc/2008/5644.asp　

出处：莲子
责任编辑：bluehearts

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