UX方法，有一种测试方法叫绿野仙踪（Wizard of Oz，简写WOZ），是不是被这个名字所吸引。这个名字非常的形象，下面看下什么是绿野仙踪测试。
绿野仙踪的故事
📚童话中的绿野仙踪：令人生畏的奥兹国大法师，实际上幕后是一个普通人在操纵🕹️着机器来唬人的。
绿野仙踪的UX测试
绿野仙踪的梗，也就是玩的是藏在帘子后面的人。在用研角度，绿野仙踪测试方法：在模拟界面中通过人工来操控UI界面的交互。
该方法的起源可以追溯到1975年艾伦·门罗(Allen Munro)和唐·诺曼(Don Norman)在加州大学的一项研究。在这项研究中，他们要求测试者使用一款旅行自助服务机器。测试者不知道的是，机器的幕后是有人在实时响应他们的操作，为测试者提供的资料有旅行宣传册、航空公司指南、行程。这项研究帮助研究人员收集了旅行自助服务机器应提供哪些服务的样本。
直到1983年，杰夫·凯利(Jeff Kelley)在约翰·霍普金斯大学写自然语言用户界面的论文时，首次为这种方法起名“绿野仙踪”。在研究中，他用一个真正的帘子将测试者与幕后控制交互系统的人隔开。
在早期研究中，自然语言技术还处于起步阶段。在技术成熟前，研究人员喜欢探索用户的词汇、行为、期望。这种研究方法能将一个大型的任务缩小为一个涉及自然语言的子集的小任务。(自然语言的理解与形成相关问题)
何时使用绿野仙踪测试
该方法常用于通过低成本的方式测试高成本的实验，或缩短问题的范围。
绿野仙踪测试除了传统的对话式响应测试外，还可在投入资源搭建一套完整技术方案前，用来评估所要提供功能的效能、探索系统的局限性、了解用户可能输入的内容。
不同类型的绿野仙踪测试
根据提供给用户的响应内容，可以分为3类绿野仙踪测试法。
1、封闭式的
在封闭式的绿野仙踪测试中，有一系列固定的响应式系统提供给幕后操控人(wizard法师🧙♀️）选择，其中有各种界面或文本。
这与纸质版原型测试类似。在原型测试中，主持人扮演法师，根据测试人员的反应提供不同的原型页面。这种测试方式可以通过低成本的方式探索各种可能的方案并选择最佳的。
🌰该方法能用来发现系统的不足。例如，为提高聊天机器人的智能度，了解在响应用户查询内容时是否存在一些局限或空白时，用现有的机器人的语料库做模型。wizard需要非常熟悉响应的语料库，快速选出相应的响应，如果响应错误，那就需要扩展语料库。并就新的扩展后的语料库开展一轮新的测试。
2、开放式的
在开放式的绿野仙踪测试中，wizard会及时的、动态的响应用户的对话。
开放式的测试通常用于发现阶段，以了解用户的心理模型、期望和词汇。wizard需要对产品有丰富的知识，才可动态响应。由于开放式的测试涉及范围较广，因此数据分析时必须从测试期间收集的各种用户行为和输入的内容中提取主题，包括主题、问题、预期之外用户的期望和路径。
3、混合的
在混合式的绿野仙踪中，有一个现有的响应系统，如同封闭式的一般。但是如果语料库中国呢没有适当的响应，就会创建一个新的响应。这种方法适用于已有了响应系统，解决陷入死循环的场景。
如何使用绿野仙踪
1、设计师和开发都要参与。
对绿野仙踪测试法的吐槽就是技术上的不可行或对绿野仙踪测试法的误解，你最终得到的是一堆无用的研究数据。所以如果可以的话，让设计师和开发也参与到测试的规划与模拟的后期工作中，这样可以方便评估到技术的可行性与可用性。如果技术包含现有的AI模型，那就需要考虑基于现有系统的响应方式。
2、定义幕后操纵者（法师🧙♀️）
和其他的用户测试已有，需要一个引导人和参与测试的人，参与测试人是潜在用户。此外还需要一个操纵者（法师🧙♀️），他需要非常了解并能快速响应提供正确的信息。
需要定义法师与测试者的交互方式，尤其是法师🧙♀️对测试人员不可见的情况。测试中会使用哪些技术？法师🧙♀️通过什么操控原型？
尤其是封闭式或混合式的绿野仙踪测试中，可以给法师🧙♀️一个可执行的流程图，这样法师面对不同类型的交互，可以快速提供相应的响应。
如果法师是实时动态的响应交互，可以指定一份与产品体验一致的指南。比如🌰，客服类的感觉应该是专业又富有情感的。预约服务类的感觉应能感受到邀请与提供服务。此外还应该提供词汇的使用、媒体的类型或在测试中可能需要的其他素材的一些指南。
测试中法师🧙♀️对测试人员是不可见的，测试结束后应当向测试人员说明。和其他用研测试一样，在测试前预测试，可以发现脚本的问题，同时让法师🧙♀️熟悉一下流程。
3、测试过程中的一些方法
大多数的用研都是基于发声思考测试方法的。绿野仙踪测试中也可以用发声思考，但如果你的研究是用户与系统交互时使用但语言，那么测试过程中用户的自言自语就可能是杂数据，这时候，你可以用回访，任务结束时回访用户的行为和语言，询问他们当时在想的是什么。
总结
绿野仙踪的测试方法，能够将定性研究中用户的心理模型，转化为可改进的系统响应方式。它以低成本的方式提供了宝贵的建议，尤其是在一些高成本的技术实现或产品搭建中。
参考资料：