Think aloud在中文翻译中是为出声思考。Think aloud有很多的优点，可以在产品设计的任何阶段中使用，它可以看到用户与产品真实交互的过程，让我们更好的理解用户的心智模型。最重要的是，它作为一个灵魂之窗，让你发现用户对你设计的真实想法。特别是，你会听到他们的误解，这些误解通常会变成可行的重新设计建议。
一、Think aloud 的好处
1、经济性
不需要特别的设备，只要需要坐在用户身边，在他讲话时记录笔记（或录音）。
2、可靠性
除非你特意误导被测用户，不然测试结果都是真实可靠的。
3、灵活性
可以在产品的任何设计阶段使用，哪怕是项目刚开始时，我们在白板上都可以进行。
4、真实性
根据用户实际操作的反馈结果
5、易学性
团队中的任何一名都可以组织Think aloud。
6、融合性
Think aloud 可以和很多的用研方法一起使用
二、Think aloud 的缺点
Think aloud的最大优点就是维持了用户的自然真实的使用状态，这是其他用户研究法不能替代的。然而就是这种自然使用的状态会带来一些特殊的情况：
1、被测用户的因为紧张（或者某些意外情况）所传递出来不准性的答案
2、对于一些高级不常用的功能无法收集到针对性的信息了
3、用户容易会一直说，变得不好把控流程
4、用户容易将问题进行“优化描述”
解决方案：
我们在招募用户时，一定需要使用相关平台的经验。在介绍自己，介绍任务的时候，一定要亲和，可以在任务刚开始的时候，聊一些放松的话题。请严格制定你的使用脚本。并交代用户将问题直接描述出来，获取用户的原始想法非常重要。在用户不会出声思考时，你需要演示一下，帮助用户快速了解和认知。
三、Think aloud 的具体使用方法
1、记录被测用户的出声思考的内容
2、创建问题并分类
3、将问题的编号套入文本内
为了避免图片过长，就不写完整了。
四、数据收集及度量
假如有9位用户，将遇到同类型的问题用Excel表格记录下来。
（表4-1为了方便计算，3列数据都一样了）
眼花缭乱的数据？不知道该以哪个数据为准？那么该如何准确的去定义问题的样本数据呢。
最常见的三种集中趋势的测量是，中位数，众数和平均数。
界面、交互、内容问题的数据：中位数 6 ，众数 7 ，平均数 5.56。
对的没错，你需要研究对象的样本是在，用户4和用户5中去寻找问题，并优化。（中位数6）
为什么不去按照众数和平均数呢？
原因1：众数是指一组数据中出现最多的那个数值，在表4-1中出现最多的就是7。在可用性测试的结果中，众数并不经常被当成报告。尤其在数据连续的，范围很广的时候，众数就不一定能发挥作用了。
原因2：在表4-1中，得出的平均数，看起来稍微合理一些。如果，用户9发现了20个问题，那么平均数的波动会很大。但是，中位数还是6没有发生变化。这样也就说明了为什么中位数会被经常使用。
