UI设计师常见的认知偏差有哪些
新闻来源：优漫教育
日期：2021-08-12
广州UI设计培训学校发现，使用者和使用者在使用过程中都会有认知偏差。设计者应该如何清楚地理解认知偏误，要从哪些方面进行研究。文章对确认偏误给出了具体的分析与解答，以期对更多的设计人员有所帮助。
认识偏差是一种常见的现象，它是指大脑在思考问题或做决定时，具有某种固定的思维倾向。UI设计培训学校这一过程多是无意识的，有时也会产生积极的效果，比如帮助我们在纷繁复杂的情况下节省思考时间，提高决策效率但在研究中，认知偏差容易导致结果不准确，从而降低研究的价值。大家都希望研究能客观、理性、反映现实，认识共同的认知偏误，有助于我们在工作中尽量避免这些偏差，从而得出更准确的结论。
其实大家都有认知上的偏差，包括研究者和使用者。现在我们来谈谈研究者的共同认知偏误，下次有机会再讲讲使用者，敬请期待。
一、确认偏差(Confirmationbias)
人对于这一观点的感知和关注程度会被放大，因为人们有选择地回忆或者收集有关这一观点的例子。一般人会更容易接受他们本来就相信的观点，将相反的观点放到一边。举例来说：有些人认为女性驾驶技术不佳，更容易发生事故，所以当新闻中的事故和女司机有联系时，她们会感到“确实如此”。事实上，男性司机的事故率高于女性司机。
就用户研究而言，当你预先想到的是用户对A设计的满意程度高于B设计时，你也许会更注重用户所提到的A设计的优点，收集更多用户对A设计的正面评价。如果用户对A设计满意，就会感觉“确实如此”。这个偏颇的误解会使您遗漏很多其他信息。
二、虚假的一致性偏离(Falseconsensuseffect)
错误一致偏倚是一种容易让人以为别人和自己有相同的想法，过高地估计了这些观点的普遍性。举例来说：有一种寒冷的说法叫“你妈觉得你冷”。母亲觉得冬天很冷，怕我们也会冷，就催我们穿秋裤，但可能年轻人不觉得冷。这时母亲的思想就带有错误的一致性偏倚。在年轻人抱怨父母朋友圈转的鸡汤文、养生文无用时，也是一种虚假的一致性偏差。
同时，我们也容易在用户研究中陷入错误一致性偏差。比方说，当你认为产品的某一方面比较好或者你对该产品的某些方面不满意时，就会倾向于认为很多其他用户也是这样，但也许事实并非如此。特别是在研究国外产品时，应特别注意这一点，研究者和使用者的巨大文化背景差异可能导致研究结果的严重扭曲。
三、聚类错觉（ClusteringIllusion）
群集错觉的出现是因为人们往往从随机事件中寻找某种规律。举例来说：如果张三在群组中连续几次抢红包都抢到了最多的一份，他可能会觉得自己最近“手气特别旺”。它是一种群集幻象，人们试图把几个随机的结果联系起来，以某种规律来解释。
聚类错觉在小样本研究中很容易被发现，例如，我们从一个小样本中发现了被调查者的某些共性，总结出一些规律，并期望这些规律能在较大的样本组中得到应用，但是这些共同点可能仅仅来自随机而非事实。在小样本研究中，我们应谨慎考虑其是否仅仅是随机结果，有助于证实或参考二手资料，避免出现群集错觉。
四、知识的诅咒（Curseofknowledge）
弗朗西斯·培根说，“知识就是力量”，这怎么能带来诅咒？多了解一点是不好的吗？所谓知识诅咒，就是人一旦知道了某事，就没有办法想象不知道的样子，也难以体会不知者的感情。
同时，在使用者研究中，知识的诅咒也会给我们带来很多困扰。举例来说，我们对自己的产品非常熟悉，很难想象初学者会怎么使用它，他们的感觉如何。如果初学者们使用起来非常简单的功能，我们也许会惊讶于它甚至是一个非常难用的功能。又如在设计问卷或访谈脚本时，我们可能会无意中添加一些专业术语而不自知，让用户看得一头雾水。 研究人员的一些认知偏误也会直接影响使用者的行为和反应。
五、有选择的偏倚(选择)
选择偏倚是过程或样品的非随机性造成结论的不准确。举例来说：假设张三想要统计人们的工资水平，他拿着一份个人所得税清单开始调查，发现这些人的薪水都在5000以上。这一结果当然是不准确的，因为5000是我国的个税起征点，工资在5000以上的人才会出现在纳税名单上，张三的研究样本是有选择性的，不能代表整体。
在用户研究中，选择偏差不仅出现在样本选择上，而且可能出现在科研设计中。例如在可用性测试中，我们设计了一系列的任务，研究结果自然不能包含未检查任务。而这些任务也会使用户产生一种心理，既然它是设定好的任务，就一定能完成，他们也会耐心地多次尝试去完成任务，以达到某种目的。同样，我们也不会设置不能完成的任务。但是在实际使用情况下，用户不知道哪些操作会产生结果，哪些不会发生，他们的行为和态度可能不同于可用性测试。
六、框架效果(Framingeffect)
指同一问题，对同一问题的描述不同，人们所给予的选择也会有差异。举例来说：假设“XX病的存活率达到93%”，人们可能认为这种病并不是很严重；但如果“XX病的致死率达到了7%”，那么人们就会感觉很严重。此外，在使用者研究中，也要避免框架效应，不设引导性问题，题目中不要使用明显的正面或负面词汇，尽量用中性语言描述。防止主题描述干扰使用者的选择，导致研究结果不准确。
七、观察者期望值效果(目标效果)
观察者期望效应是指，研究者有时可能期待某一结果，他们不自觉地操纵试验过程，或错误地解释实验结果，导致结果严重扭曲。一般而言，被观察者很难不受行为观察的影响，而当研究对象是人时，被试更容易察觉研究者无意透露的期望，从而做出符合自己的反应。
对于使用者研究，研究者的表情、身体语言等可能会反映使用者所期望的结果，如果使用者感觉到这些，则可能会做出符合研究者期望的反应。比方说，如果研究人员不小心透露某项新功能是团队高度重视、投入巨大、期待甚高的功能，用户可能更倾向于对此功能给予积极评价，肯定其市场前景。但是这可能不是他真正的感受。
怎样才能避免这些认知偏差？以下是一些建议：
1.研究方案：避免单一研究方法和单一的抽样渠道来源。
各种研究方法的结果相互验证，多个渠道来源相互补充，有助于我们避免“聚类错觉”和“选择性偏倚”，使研究结果更加精确。
2.研究准备阶段：问卷调查、试访谈、预测。
寻找他人来做实验研究，帮助我们在正式研究开始之前发现不容易理解的问题，如引导性问题、专业术语、歧义用语，以及在访谈或测试中是否有不当的下意识行为等等。要避免由「知识的诅咒」、「框架效应」及「观察者期望效应」造成的结果。
3.研究进行时：多人合作研究、二手资料作参考、倾听他人意见。
多方参与的研究与分析有助于避免认知偏差。面谈中，每个研究者询问的点可能不同；在进行评估时，每个人对问题的关注可能也不同。单独的个体研究不可避免地会陷入“证实偏误”、“虚假一致性偏差”。整合各方意见，使研究结果更加客观。
如只有个人完成，可收集二手资料，阅读前人研究作参考。与此同时，倾听别人的意见，帮助拓展思路，包括用研同事及产品经理、设计师等非用研同事。
4.研究结束后：重新评估研究。
调查之后，反问自己，研究过程是否客观？该研究结论可信吗？这些结论是否都有数据支持，合乎逻辑？这些结论是否带有偏误呢？有几个重要结论被遗漏了吗？
