接下来，把每个访谈对象映射到相应的变量集合。2号用户处在变量程度的45％或50％处并不重要，重要的是他和其它用户的相对位置。当你映射完之后，寻找在多个变量之间汇聚的用户。如果你找到一组用户，汇集在6－8个变量处，那么很有可能你已经找到了一种主要的行为模式（behavior pattern），这种行为模式将成为一个人物角色的构成基础。给每种主要模式进行简要的描述，例如“专拣便宜货”或者“心血来潮型”。对每个专门的角色，可能只会找到一种主要行为模式，但对于消费者应用或更广阔的角色，也可能会找到2－3种模式。

    不过，要小心，不要定义错误的模式。在对价格非常敏感的人群和花费大量时间进行比较购物的人群之间，有着逻辑上的关联，但在对价格非常敏感和碰巧都养猫的访谈对象之间，可能没有任何关系。

围绕行为模式组织人物角色描述

    对每种模式，根据你的数据补充细节。描述可能的使用环境，典型的工作日（或其它相关时间段），目前的解决方案和问题，和其它模式的关系，还有目标。避免增加大量不相关的个人详细信息。如果你设计的是一个Email工具，那么你的人物角色是否想成为明星并不重要。一两点个人特性可能会让一个呆板的人物角色真实可信，但太多的描述会让人分神，并让作为分析工具的人物角色失去可信度。如果每项描述不能回归到真实数据，那就不是一个人物角色――而是一个创造出的纸上作品，不应该用来作为严格设计和商业决策的根据。

用叙述的形式描述人物角色

    列出一堆要点可能包含了同样的基本事实，但是，既然人物角色同时还要作为沟通工具，那么叙述格式在表达人物角色的看法，需要和问题时会更有力。笔记（Cliff's Notes）版本的叙述可能包含了基本思想，但它不可能象故事那样有表现力。当然也要避免写小说。一份典型的人物角色描述不会比这篇文章更长。人物角色并不需要包含每个细节，因为进行访谈的人也在进行设计（希望如此），而其它人没有时间或耐心做到那么详细。

避免错误的精度

    精度意味着某种程度的确定性，如果你把一项试验室测量数据写作“1.01厘米”，这表示你实际上测量到了百分之一厘米。人物角色也是一样，如果提供了一份详细的描述，那就意味着你在研究中观察到了这么详细的程度。在你很少或没有进行研究的情况下，不可能拼凑出一些人物角色，相反，你可以创建“临时人物角色（provisional personas）”，可以作为粗略的工具来猜测用户的需要和个性。他们通常包含一些目标，一到两个其它性格特征，但没有细节或者叙述文字。重要的是，整个团队成员知道这些是有用的思维试验，而不是真正的人物角色，因为他们并不是来自研究数据。

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