你可能之前听闻过 Atomic Design（氢原子设计），现在 Atomic Research（氢原子科学研究）来了，这是一种以无穷强悍的形式组织采用者新体验科学知识的新方法。

具体来说，氢原子科学研究是将采用者新体验科学知识展开科学合理地降解：

通过像这种降解科学知识，就十分有可能辨认出非常含意。

一、它是什么样开始的

去年，我在一家 FTSE 100 信息技术公司工作。她们企图解决的难题是什么样为销售业务中每一人提供科学合理的方法展开储存和递送采用者新体验科学知识，让她们都能采用并由此受惠。

就目前来说，UX（采用者新体验）项目组、BA（商业性策略师）和 PM（商品副经理）将展开“试验”，写出她们了解到的小东西以及什么样采用那些科学知识。那些通常以 PDF、Google Docs 或 Slide-decks 的形式制做，然后存档在 Google Drive 中。

那些原先都是较好的，直至某两个人开发了两个功能，能协助她们加速找出未知所需的小东西，然而即使找出了，却辨认出极难将那些用于另两个项目。

听起来有点熟？

天马行空假定一下：“如果她们的采用者新体验科学知识不是在文档和配置文档中沉积污垢，而要选用可搜寻和可共享资源的文档格式，那会什么样？”

会简单对吗？她们没有将科学研究放进 PDF 中，而要将它们放进这种新浪网储存库，或许是这种维基百科？

我开始科学研究这种存储库，希望能找出能够使她们的科学研究可标记和可搜寻的小东西。有一些系统声称能做到这一点，但很明显，那些系统都是针对做小型、独立项目的小公司，并不适合处理大型项目。

科学研究通常十分聚焦于你正在科学研究的领域。这似乎是两个明显而毫无意义的陈述。但这很重要 —— 比如说我展开了一些科学研究，结果之一是她们了解到绿色在号召性用语上比红色更有效，这意味着它在那个十分特定的领域或对于某个角色……或两者兼而有之更有效。但这并不意味着她们就应该改变整个 UI 的颜色。

“围墙花园【1】”之外辨认出和利用科学研究，那些科学研究并不比共享资源驱动器中的 PDF 文件更好。

(【1】：围墙花园（walled garden）：是两个控制采用者对应用、网页和服务展开访问的环境。）

围墙花园把采用者限制在两个特定范围内，只允许采用者访问或享受指定的内容、应用或服务，禁止或限制用户访问或享受其他未被允许的。

她们需要的是以下能力：

彼时，正如 UX 设计师惯常做的那样，我也正在和一位同事讨论将科学研究降解为简单的部分。我十分感谢这位同事David Yates，因为我认为是他开始谈论什么样将数据与洞悉区分开来。

他提到了马斯洛需求层次。当她们交谈时，她们意识到能将一项科学知识降解为 3 或 4 个部分。这种“众多小细节导致更大辨认出”的想法让我想到了氢原子设计。

当她们讨论它是什么样工作以及像这种降解科学研究的好处时，我知道她们辨认出了一些重要的小东西。

而且更为神奇的是在，之前就有类似的结构！那就是 DIKW 金字塔（数据、信息、科学知识和智慧），她们不小心“发明”了两个现有的，备受推崇的，至少有 60 年历史的科学数据模型！

尽管如此，这只是向我证实了这是看待采用者新体验科学研究的好方法——我觉得到处说“DIKW”（大多数人似乎都会念成dickwee）并不出色，而且她们的模型也略有不同，所以，我相信氢原子科学研究是两个更好的术语。当我将之与氢原子设计比较时，人们也更容易认知。

我已经采用氢原子科学研究原理近一年了，我觉得它确实是一种十分有用的思考商品科学知识的方法。

那么什么是氢原子科学研究？

二、实践中的氢原子科学研究

实践中的氢原子科学研究——真实世界科学知识的样子。

试验——“她们这种做了……”

历史事实——“……她们辨认出了这个……”

从试验中她们能收集到历史事实。历史事实不做任何假定，它们永远不应该只反映你的意见，而应该是“辨认出了什么”或“采用者的情绪”。

例如：五分之三的采用者不认知按钮标签。

洞悉力——“……这让她们认为……”

这是你能解释你辨认出历史事实的地方。两个或多个历史事实能联系起来以产生洞悉。即使它们来自其他试验。有些历史事实可能会反驳两个见解。

例如：按钮上采用的语言不清楚。

建议——“……所以她们会这种做。”

建议是关于什么样采用从历史事实中收集到的宝贵见解与想法。与建议相关的见解越多，你对其价值的证据就越多。这有助于确定工作的优先级。

例如：让她们为按钮添加图标。

我从这种方法中注意到的第两个好处是，不止两个历史事实能支持或反驳两个见解，而且不止两个见解能支持或反驳两个建议。

最终导致推荐的历史事实越多，你对这条前进路线的信心就越大。

同样，两个历史事实也能通过多种形式来认知，并且能从洞悉中得出几个建议。因此，两个历史事实能有很多见解，而两个见解能有很多建议。

只要她们还在测试它们，就会源源不断地生成更多证据并证明哪些是正确的，哪些并不重要。直至她们有更多的证据能联系起来证明或反驳两个洞悉。

四、最好的事情……适用于多个试验！

这与她们接下来所做的事情有关，但不依赖于她们接下来所做的事情，因为她们的辨认出与她们辨认出它的形式有关，但不依赖于她们辨认出它的形式，这让她们有机会利用多个试验的历史事实来支持两个单一的见解

成为真理。

结果不再保留在特定科学研究的这个小泡泡（文字描述框）中，我能提供尽可能多的证据来做出重大决定。

五、科学研究不再是线性的

一旦她们提出建议，也需要对其展开测试。

假定她们有两个洞悉，说人们不认知她们的按钮。一项建议可能是向那些按钮添加图标。我运行了两个采用者测试，似乎表明它有助于认知。现在，我想在实时系统上运行拆分测试。最终，数据进来并表明实际上这不起作用……害！

但好消息是我能采用那些数据来反驳我的建议，同时保留导致该建议的见解完好无损。历史事实上，失败的测试数据可能会削弱一些洞悉力，但实际上会加强其他洞悉 —— 它可能证明另一种洞悉是正确的。这无疑有助于她们更清楚地了解什么样改进她们的商品。

传统的报告方法在一段时间内被卡住了——“她们的科学研究告诉她们……”在编写该文档时可能是正确的，但当几个季度后辨认出它不正确时，然而它不太可能被更新。

们根据证据生死存亡。

这导致了我认为最重要的好处：

六、氢原子科学研究迫使循证思维

如果我没有支持建议的见解，我将无法创建建议。没有历史事实，我无法创造洞悉力。我拥有的每一资源越多，她们对我的建议就越有信心。当然，我能欺骗并说两个历史事实支持我的洞悉（或者只是被误导了），但对于任何看起来不支持的人来说都是显而易见的。

氢原子科学研究证明了我的断言。

七、实践氢原子科学研究的工具

近一年来，我一直在自己的工作中采用 Atomic Research（氢原子科学研究）。

在这段时间的大部分时间里，我一直在手动执行此操作。用手绘线条在白板上写上粘滞便笺。这对于以小形式处理结果很有用，但它只是暂时的并且不太便于共享资源。

下一步是采用诸如draw.io 之类的思维导图工具——这会更持久，但仍然十分耗时且受到很大限制。

很明显，要使这种方法具有真正的价值，它需要两个合适的工具。

我开始与开发人员David Barker合作，她们一起构建为两个工作工具，我们希望尽快以Glean.ly 的名义公开发布它。

原文译者：Daniel Pidcock（本文翻译已获得译者的正式授权）

原文地址：https://blog.prototypr.io/what-is-atomic-research-e5d9fbc1285c#e009

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