本方案描述了一种结构化的服务设计方法,用于诊断低风险公共服务应用与咨询流程中的复杂问题。该方法整合了利益相关者映射、用户历程映射、协同设计和低保真原型设计,并在实施前结合基于任务的模拟评估,对用户行为、决策过程及服务材料的可用性进行评估。
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2026年9月11日
本方案描述了一种结构化的服务设计方法,用于诊断低风险公共服务应用与咨询流程中的复杂问题。该方法整合了利益相关者映射、用户历程映射、协同设计和低保真原型设计,并在实施前结合基于任务的模拟评估,对用户行为、决策过程及服务材料的可用性进行评估。
具有类似棘手问题特征的复杂公共服务难题,包括涉及多方参与者、信息碎片化、责任边界不清晰以及缺乏单一且无争议的解决方案等,在常规行政环境中难以进行系统化梳理。本文提出了一种针对低风险公共服务应用及咨询流程的系统性服务设计可视化方案,此类服务被定义为不决定医疗处置、法律地位、财务资格、儿童保护、纪律处分或其他高风险权利相关决策的行政服务。该方案整合了利益相关者映射、公共服务旅程图绘制、双钻模型协同设计以及低保真原型测试,旨在将碎片化的行政挑战转化为可操作的、共同设计的服务概念,并通过模拟任务对其进行评估。在一条典型的低风险行政服务申请路径中,对28名参与者开展的模拟任务测试(共112项基线任务记录和112项原型后任务记录)显示,在使用本方案生成的材料后,任务完成时间缩短(178.4 ± 49.6 秒至121.7 ± 38.2 秒),错误数量减少(每项任务1.86 ± 0.91次降至0.79 ± 0.63次),任务成功率提高(从62.5%提升至82.1%)。由于固定的前后测试序列可能包含学习效应,这些结果仅代表基于任务的可用性证据。该可复现的方案为诊断复杂公共服务问题并在低风险公共服务环境中原型化解决方案提供了一种结构化、以视觉驱动为导向的方法。
公共服务组织日益面临复杂的挑战,这些挑战无法通过简单的行政调整加以解决。此类问题的特征在于涉及多个行动主体、职责分散、信息获取不均,以及标准化行政程序与多样化用户需求之间的矛盾。本方案并不主张通过完全可复现的公式来解决此类问题,而是将其视为具有类似“棘手问题”特征的、范围明确且风险较低的服务问题,可通过可复现的引导步骤对其进行结构化、可视化和探索1,2。在日常公共服务提供过程中,这些问题表现为操作层面的失效:公众难以确定所需材料,一线工作人员面临重复性咨询,而管理人员执行的规则对最终用户而言却难以察觉。
为应对这些复杂性,公共服务创新已从内部效率改革转向参与式、以用户为中心的方法。现有研究表明,共同创造和共同生产能够使公民、专业人士和组织共同参与服务创新3,4,5。然而,这种参与式转变带来了一个方法学上的挑战。尽管不同利益相关方可能普遍认为某项服务效率低下,但他们很少能在结构性问题究竟出在何处、谁受到的影响最大,或需要采取哪些具体干预措施等问题上达成共识。
本方案适用于服务设计研究人员、公共管理研究人员、市政或高校服务改进团队,以及需要采用可重复方法在实施前将多方投诉转化为可视化诊断材料的经过培训的引导人员。该方案最适合用于低风险应用场景,例如咨询、注册、状态查询和跟进服务等,在这些场景中,用户必须理解相关要求、准备材料、经历多个服务阶段,并与多个参与方进行协调。本方案不应作为紧急决策、具有既定单步流程的高度标准化事务、法律裁决、医疗救治、儿童保护、移民身份决定、财政援助认定、纪律处分程序,或任何需要访问可识别个案档案的场景中的主要方法使用。
与独立的利益相关者分析、旅程映射或参与式工作坊相比,所提出的流程将行动者映射、特定阶段的服务分解、共同设计的挑战定义以及模拟原型测试整合于一个可审计的连贯序列中。这种整合有助于避免团队在尚未明确受影响的主体、服务断裂发生的位置以及可安全测试的材料之前,便直接从普遍的不满情绪转向解决方案的构想。近期针对公共部门与公共卫生领域共同设计的综述同样强调,必须具备透明的流程、明确的引导机制,以及对参与过程和权力动态的审慎评估。4,6,7,8,9.
服务设计通过可视化、参与式和以原型为导向的方法,为应对这一挑战提供了实用的框架6,8,10。服务设计并不将服务失败视为抽象的政策缺陷,而是考察用户、工作人员、接触点以及后台流程之间的互动关系。因此,协同设计 increasingly 被公共管理领域提出,作为让公民参与界定复杂问题的一种手段4,7,11。然而,当协同设计项目缺乏将利益相关者的主观体验转化为可测试公共服务材料的系统化机制,或未能明确管理参与者之间的权力差异时,往往难以取得预期成效。
严谨的方法学转变需要依次整合特定的分析工具。利益相关者映射作为诊断基线,用于明确各参与方的参与程度、影响力、相互依赖关系以及信息不对称情况12。随后,旅程映射被用于识别在连续服务阶段中责任划分的具体痛点和模糊之处13。接下来,双钻模型框架为将这些已识别的问题转化为可操作的设计挑战提供了结构化路径,将发散性问题探索与收敛性解决方案开发区分开来7,8,14。最后,低保真原型测试使得共同设计的概念能够在实施前得到安全评估——这在公共服务领域尤为关键,因为过早的变更可能扰乱公民对服务的获取或增加行政工作负担15,16。
尽管关于这些工具的方法学指导日益增多,但可重复性仍是公共服务共同设计文献中的一个关键局限性6,7,8,17。许多研究仅以宽泛的术语描述设计工作坊,模糊了独立重复研究所必需的精确分析步骤。一种严谨的方法应确立固定的阶段、明确的时间分配、标准化的评分规则、一致的可视化输出以及透明的决策标准。此外,该方法还应明确区分对早期阶段、基于任务的可用性的评估与关于现实世界机构绩效的更广泛主张。
本文介绍了一种系统性的服务设计可视化方案,旨在对低风险公共服务创新中的复杂多主体问题进行结构化处理4,6,16,17。该方案专为公共服务应用与咨询流程而设计,依次整合了利益相关者映射、旅程映射、双钻模型工作坊以及原型测试。其总体目标是为研究人员和实践者提供一种高度可重复的分步方法,以实现从零散的服务投诉出发,逐步完成可视化诊断、客观的问题定义,以及对共同设计的服务概念进行实证测试。
本文报道的代表性应用已获得中国澳门澳门城市大学人体研究保护伦理委员会批准(批准号:2600AL2401;有效期自2026年1月10日至2028年1月10日)。所有参与者在参与研究前均已签署书面或电子形式的知情同意书。该研究方案不涉及医学干预、脆弱人群、欺骗手段、生物样本、私人财务数据、个人绩效评估或访问官方行政记录。本研究方案所使用的科研工具列于材料表中。
1. 受试者招募与背景定义
2. 实验方案材料的准备
表1:实验方案的阶段、时间安排、所需材料和预定义输出结果。 本实验方案的工作流程包括每个阶段的主要操作步骤、参与人员、预计时间分配、所需材料以及预期输出结果。请点击此处下载该表格。
表2:数据收集指标、方法、排除标准和数据保护措施。 在每个方案阶段收集的指标、相应的数据收集方法、预先设定的排除标准,以及为保护参与者隐私和数据完整性所实施的措施。请点击此处下载该表格。
3. 阶段1:利益相关者映射

图1:公共服务设计可视化方案的整体工作流程。该工作流程包含四个相互关联的阶段:利益相关者映射、公共服务旅程映射、双钻模型共同设计以及原型测试。输出成果包括行动者-关系档案、利益相关者-旅程矩阵、设计挑战陈述、原型概念以及早期可用性反馈。双钻模型的“发现”(Discover)、“定义”(Define)、“开发”(Develop)和“交付”(Deliver)四个阶段被特别标出,以说明从发散性探索向收敛性解决方案开发的过渡过程。请点击此处查看该图的放大版本。
第二阶段:公共服务流程绘制

图 2:用于公共服务问题可视化的利益相关方旅程整合矩阵。 该矩阵在横轴上列出了七个公共服务阶段,在纵轴上列出了主要的利益相关方群体。每个单元格表示特定服务问题的存在,用以下缩写表示:P = 痛点;I = 信息缺口;R = 职责模糊;O = 重新设计机会。该矩阵通过关联利益相关方角色与各服务阶段的具体问题,架起了利益相关方映射与协同设计之间的可视化桥梁。 请点击此处查看此图的放大版本。
5. 阶段3:双钻模型协同设计工作坊
6. 阶段4:低保真原型测试
7. 数据分析与质量控制
参与者纳入标准与方案可行性
该方案已成功实施,共获得100份有效问卷回复(完成率为89.3%),并有一个由28名参与者组成的专门小组完成了工作坊及原型测试阶段。纳入的参与者代表了公共服务流程中的七类利益相关者:市民或服务使用者(n = 32)、一线服务人员(n = 18)、社区工作人员(n = 14)、公共机构管理人员(n = 12)、跨部门协调人员(n = 8)、第三方机构代表(n = 10)以及数字平台支持人员(n = 6)。
28名研讨会参与者被分为五个混合角色小组,每个小组至少包含三类利益相关者。所有小组均完成了利益相关者映射、历程映射、双钻共设计以及原型测试,产出了行为者关系图谱、利益相关者-历程矩阵、经验证的设计挑战陈述、原型概念及模拟任务测试记录(Table 3)。结构化映射阶段所需的引导干预少于问题定义阶段。
表3:参与者纳入、利益相关者构成及方案实施阶段。 参与者的招募与纳入、利益相关者群体构成、研讨会参与、方案完成情况,以及在四个方案阶段中的实施结果。请点击此处下载该表格。
可视化输出:利益相关者与旅程映射
利益相关者映射阶段共识别出九类参与主体,其中七类在所有小组中均一致出现,并构成利益相关者-旅程矩阵的纵轴。公共机构管理者的影响度平均得分最高,而公民的依赖度得分最高,信息获取得分最低。共识别出九个认知差距,定义为评分差异达两分或以上的情况。其中最大的差距出现在公民与管理者对信息获取程度的认知之间。
在旅程映射阶段,共生成了126条原始痛点陈述。根据旅程阶段和后续影响进行结构化合并后,保留了38个独特的服务断点,其中12个满足预设的优先级标准(出现频率≥10%或严重程度≥4.0)。大多数优先级较高的断点发生在材料准备、资格确认以及跨部门处理阶段。这些发现被整合为利益相关者-旅程集成矩阵(图2)。
共同设计转化与原型生成
在双钻石共同设计工作坊期间,参与者共生成了94张有效的痛点卡片,这些卡片被聚类为14个问题领域。在最初的17项设计挑战陈述中,有6项需要修改,因其缺乏改进方向、所定义的受影响主体范围过宽,或在问题尚未明确之前即提出了解决方案。经过基于评分标准的修改后,保留了11项设计挑战陈述。
在开发阶段,参与者共提出了32项服务改进设想。根据预先设定的可行性与可测试性阈值(评分≥4.0),筛选出6项入围概念。其中三项低保真原型概念被选中进行基于任务的测试:一页式服务需求检查表、服务状态跟踪模拟界面,以及明确的升级处理路径(图3)。所有可视化与协同设计阶段的数值输出结果汇总于表4中。

图3:从痛点到原型的转化路径。 该图展示了从优先级排序的痛点转化为设计挑战陈述和低保真原型概念的三条转化路径。设计挑战陈述采用“我们如何才能”(How might we)的格式呈现,这是一种协作式设计方法,用于将问题表述为开放式解决方案生成机会。图中示例包括:(1)将不清晰或不一致的材料要求转化为一页式服务需求检查清单;(2)将服务状态和责任主体不明确的问题转化为服务状态跟踪模拟界面;(3)将延误、被拒或需修正后缺乏明确后续路径的问题转化为后续处理或升级路径。 请点击此处查看该图的放大版本。
表4:实验方案生成的输出结果及基于任务的定量测试结果。 在每个实验方案阶段生成的输出结果,以及来自模拟任务原型评估的定量结果,包括可用性与性能指标。请点击此处下载该表格。
基于任务的原型测试结果
该方案从28名参与者中生成了224条模拟任务记录,包括112条基线任务记录和112条原型测试后任务记录。使用方案生成的材料与模拟任务期间表现的提升相关。我们在参与者层面(n = 28)进行了配对样本分析,以考虑重复任务中个体内部的相关性。平均任务完成时间从基线时的178.4 ± 35.8 s显著减少至原型测试后的121.7 ± 28.4 s(平均差值 = −56.7 s;95% CI,−68.3 – −45.1 s;Cohen’s dz = −1.92;配对t检验,P < 0.001)。同样,每位参与者的平均错误次数从1.86 ± 0.61减少至0.79 ± 0.44(平均差值 = −1.07次错误;95% CI,−1.27 – −0.87;Cohen’s dz = −2.05;配对t检验,P < 0.001)。任务成功率采用Wilcoxon符号秩检验对参与者层面的成功比例进行分析,结果显示显著提高(Z = −4.12,P < 0.001)。在参与者层面,平均清晰度评分也显著提高,从3.1 ± 0.5上升至4.2 ± 0.4(平均差值 = 1.10分;95% CI,0.94至1.26;Cohen’s dz = 2.71;配对t检验,P < 0.001)。
总体任务成功率从基线时的62.5%(70/112项任务记录)提高到原型暴露后的82.1%(92/112项任务记录),提升了19.6个百分点(95%置信区间为8.2至31.1个百分点;双比例比较,P = 0.001)。由于汇总数据表明在原型暴露后新增了22项成功任务记录,所有可能的配对不一致表格均得出精确的McNemar检验敏感性结果,P < 0.01,支持相同的趋势性结论,同时避免了对无法获得的个体层面不一致配对数据进行重构。
参与者报告的结果与这些操作性发现一致。在五点量表上,平均清晰度评分从 3.1 ± 0.7 提高到 4.2 ± 0.5(每种条件下 n = 112 项任务记录;平均差异 = 1.10 分;95% 置信区间为 0.94 至 1.26;汇总水平标准化均值差 = 1.81;汇总水平 P < 0.001)。最终材料获得了 78.4 ± 9.6 的协议特异性可用性评分,以及 4.1 ± 0.6 的采纳意愿评分(图 4)。这些可用性评分是根据五项协议特异性研究条目计算得出的,而非来自标准化的系统可用性量表(SUS)。开放式反馈支持了这些结果:28 名参与者中有 21 人报告利益相关者旅程矩阵的视觉清晰度有所提升,17 人报告行动者角色更清晰,19 人报告服务阶段更清晰,20 人确认了原型材料的实际可用性。

图 4:原型暴露后的基于任务的清晰度与可用性结果。(A)平均任务完成时间(s)。(B)每项任务的平均错误次数。(C)任务成功率(%)。(D)参与者评分的清晰度(1–5 分制)。面板(D)中的其他指标包括特定协议的可用性评分和采纳意愿。柱状图表示参与者的平均水平,误差线表示标准差(SD)。基线与原型后条件之间的比较在参与者层面进行,完成时间、错误次数、清晰度和任务成功率的差异均具有统计学显著性(P < 0.001)。请点击此处查看该图的放大版本。
本方案为在低风险公共服务环境中构建复杂问题提供了一种系统化且可重复的方法。通过依次整合利益相关者映射、用户旅程映射、双钻共设计(Double Diamond co-design)以及低保真原型测试,该方法能够将来自多方参与者的零散投诉转化为可测试的服务干预措施,同时清晰区分模拟可用性证据与实际行政运行表现。代表性结果表明,公共服务中的挑战很少局限于单一程序步骤,而是分布在用户、一线工作人员和后台管理人员之间。本方案的一个关键贡献在于,能够在解决方案开发开始之前,使这些多主体间的依赖关系和信息不对称问题变得可见。
本方案的一个核心组成部分是利益相关者旅程矩阵。在涉及多方参与的公共服务中,利益相关者常常对服务失败的根源持有不同看法。该矩阵作为一种边界对象发挥作用,即一种可在不同概念边界之间灵活适应,同时在各参与群体中保持共同身份的有形工具,从而促进跨角色的共识达成与协作设计25,26。通过将模糊的用户不满转化为可观察的、特定阶段的事件,该矩阵降低了问题界定模糊的风险,并有助于防止工作坊参与者惯性地采取熟悉但无效的行政调整措施。
双钻模型框架的系统化应用有助于从问题探索有序过渡到可操作的服务重新设计。结果表明,从广泛的抱怨转化为具体的“我们如何能够”设计挑战,通常是该过程中最具挑战性的阶段,需要积极的引导、明确的筛选标准以及记录在案的修改过程。若缺乏这些结构性约束(即明确受影响的主体、服务旅程阶段、服务断裂点及预期改进目标),共同设计会议可能会产生泛化的解决方案,而无法针对已识别的服务断裂点。将优先级较高的痛点(例如,材料要求不明确)与其对应的原型(例如,一页检查清单)直接关联,体现了该方案的生成有效性。
必须将本方案生成的基于任务的原型测试结果与实际组织改进的主张区分开来。观察到的任务完成时间减少和错误率降低表明,在模拟条件下,共同设计的材料清晰且可用。然而,公共部门的早期阶段原型设计主要用于在实施前支持学习和降低风险16,27。代表性应用中采用的固定前后测试顺序可能因参与者在原型后任务之前已完成基线任务,而引入任务熟悉性或学习效应。未来的实施应采用交叉平衡的任务顺序、匹配的对照组或重复测量模型,以区分原型效果与学习效应。
解决常见实验方案失败问题对于可重复性至关重要。如果利益相关者映射仅产生通用的参与者标签,指导人员应要求参与者明确每个参与者所关联的决策、信息或协调依赖关系。如果旅程图谱演变为投诉清单,指导人员应将每张卡片重新归入特定的旅程阶段、受影响的参与者、信息缺口及下游后果。
当工作流程转移到不同的公共服务环境时,预期将对方案进行修改。对于大学行政服务,阶段标签可能更加强调注册、申诉和支持流程。对于门诊医疗路径的重新设计,应扩展伦理保障和临床治理审批。对于社会福利协调,跨机构的数据保护要求可能需要更强的去标识化和转诊控制措施。文化、行政和政府体制的差异还可能影响参与者对流程提出批评的自由程度、混合小组内部权力的分配方式,以及是否需要匿名投票或用户与服务提供方的分离式映射。
应用此方法时应考虑若干局限性。首先,该方案专门针对低风险的咨询和行政服务而设计。若将其应用于高风险环境(如医学干预或法律裁决),则需要大幅加强伦理保障措施、领域专业知识以及数据保护协议。其次,尽管在初始映射阶段将用户与服务提供者分组可能减少负面反馈的抑制现象,但在混合角色综合阶段,固有的权力不平衡仍可能影响协作动态。第三,定义阶段的成功在很大程度上依赖于引导者的专业能力。因此,独立研究团队在跨场景比较产出结果之前,应采用标准化的引导者培训、校准练习、观察核对清单以及会后复盘讨论。
综上所述,该系统性可视化方案提供了一种结构化且符合伦理规范的方法,用于诊断复杂公共服务问题并设计解决方案原型。该方案通过提供一套可重复使用的工具包,将专家主导的改革与以用户为中心的设计相结合,从而推动公共服务创新超越抽象的政策讨论。未来的研究应将此方案应用于其他公共服务领域,包括市政数字服务、高校行政服务、教育支持服务、门诊诊疗路径重构以及社会福利协调等。后续研究还应评估在受控工作坊中开发的原型在实际纳入常规行政工作流程后的实施效果。
作者声明无竞争利益。
作者感谢所有参与者,包括市民、一线服务人员和公共机构管理人员,感谢他们参与问卷调查、共同设计研讨会以及原型测试环节。他们对多方参与的公共服务体验所提出的贡献和见解,支持了本系统性服务设计可视化方案的开发。
作者还感谢澳门城市大学创新设计学院、深圳大学艺术设计学院以及广东白云学院艺术设计学院提供的机构和学术支持。本研究未从公共、商业或非营利机构的任何资助机构获得特定资助。
| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| 分析语法或工作流程说明 | 研究团队 | PSD-VP-S17 v1.1 | 用于记录针对配对比较的 SPSS 或等效 R 工作流程,包括 Wilcoxon 检验、McNemar 敏感性检验、效应量、置信区间及报告输出。 |
| 匿名角色问卷 | 研究团队 | PSD-VP-S02 v1.1 | 用于收集利益相关者的角色信息及其对所选公共服务流程的基线认知。 |
| 去标识化检查清单 | 研究团队 | PSD-VP-S14 v1.1 | 确保不收集或披露参与者的姓名、身份证号、住址、案例编号及行政记录。 |
| 设计挑战模板 | 研究团队 | PSD-VP-S07 v1.1 | 将归类后的痛点转化为结构化、可测试的“我们如何能够”陈述。 |
| 引导员校准评分标准 | 研究团队 | PSD-VP-S15 v1.1 | 用于标准化引导员的准备工作、示例编码、挑战陈述修订以及跨引导员之间的一致性。 |
| 五点制利益相关者评分表 | 研究团队 | PSD-VP-S04 v1.1 | 用于评估每位利益相关者的影响程度、依赖性、信息获取能力及协调压力。 |
| IBM SPSS Statistics | IBM Corporation | Version 26.0 或更高版本 | 用于对原型测试结果进行描述性分析、配对 t 检验、Wilcoxon 符号秩检验和 McNemar 检验。 |
| 低保真原型材料 | 研究团队 | PSD-VP-S10 v1.1 | 用于开发和测试早期服务材料,包括需求检查清单、服务状态模拟图和后续跟进路径。 |
| Microsoft Excel | Microsoft Corporation | Microsoft 365 或等效版本 | 用于整理问卷数据、计算描述性统计量、管理编码表以及准备汇总表格。 |
| 痛点卡片 | 研究团队 | PSD-VP-S06 v1.1 | 用于记录服务中断、信息缺失、职责模糊、受影响主体及后续影响。 |
| 参与者信息表 | 研究团队 | PSD-VP-S01 v1.1 | 在参与者加入前,说明研究目的、流程、参与者权利及知情同意要求。 |
| 密码保护的数据存储 | 机构或研究团队计算机系统 | 仅限研究团队访问 | 用于安全存储去标识化的问卷数据、工作坊产出、编码文件及任务测试记录。 |
| 原型评分标准 | 研究团队 | PSD-VP-S12 v1.1 | 用于评估原型的清晰度、可用性、任务完成情况、错误数量及采纳意愿。 |
| 原型选择表 | 研究团队 | PSD-VP-S09 v1.1 | 用于选择符合预设可行性与可测试性阈值的原型概念。 |
| 公共服务旅程映射模板 | 研究团队 | PSD-VP-S05 v1.1 | 用于映射公共服务流程中的信息搜索、需求澄清、材料准备、提交、处理、通知及后续支持等环节。 |
| 模拟任务表 | 研究团队 | PSD-VP-S11 v1.1 | 用于评估在接触原型前后任务完成情况、决策准确性和清晰度。 |
| 解决方案卡片 | 研究团队 | PSD-VP-S08 v1.1 | 用于记录在双钻共设计工作坊期间生成的服务改进构想。 |
| 利益相关者映射工作表 | 研究团队 | PSD-VP-S03 v1.1 | 用于识别参与公共服务流程的 5 至 8 名行动者,并可视化其角色与相互依赖关系。 |
| 结构化编码表 | 研究团队 | PSD-VP-S13 v1.1 | 用于对利益相关者映射数据、旅程映射输出、痛点聚类及工作坊结果进行编码。 |
| 任务集等效性检查清单 | 研究团队 | PSD-VP-S16 v1.1 | 用于记录基线任务与原型后任务在决策步骤、阅读长度、必填字段、复杂性和预试验完成时间上的匹配情况。 |