不知道大家有沒有看過一個影片,影片內容是讓 2000 年后出生的孩子接觸 1980 年代的計算機,主持人請他們開機并使用計算機,孩子反射性地將手放到屏幕上試圖操控計算機,將屏幕當 iPad 使用;他們不理解屏幕與主機的開關差異,甚至嘗試聲控開機。
為什么會這樣呢?最簡單的解答自然是因為「他們沒看過/用過這種計算機。」
但為什么他們會期望這臺計算機的屏幕會經過觸碰亮起呢?
這是因為他們所熟知的「計算機」,大部分都具備觸摸屏,也絕對具備圖形用戶界面(Graphical User Interface, GUI),他們的心智模型根深蒂固于現(xiàn)代的科技產品,當他們遇到另一臺「計算機」時,自然會認為這臺「計算機」的運作方式應該要跟他們想象中的一模一樣。
面對「如何開機」這個問題,孩子的腦中有既定的心智模型(例如:觸碰屏幕它就會亮起來),當這個明明也叫做計算機的東西,在我做了「觸碰屏幕」這個動作,屏幕卻沒有亮起來,抵觸了既有的心智模型,我就會感到困惑、傻眼。
心智模型是我們理解這個世界的認知架構,就像影片中的例子一樣,目的是簡化復雜事物,讓我們更迅速地掌握情況并采取行動,進一步合理化世界萬物的運行。
心智模型有點像是人腦中的 if then 條件式,當我做了什么,事物就會如何變化,而這個條件式可以套用在多個相似的情境下。
例如說小時候學會騎腳踏車時車頭向右擰,車體就會向右轉;長大之后騎機車可以運用一樣的認知模型 — 車頭右擰,車體右轉。
△ 學會騎腳踏車也是學會一種認知模型(Photo by Alesia Kazantceva)
然而,受限于生理限制,我們無法用腦袋記住關于這個世界的所有細節(jié),于是我們運用心智模型將與自己相關的事件分割成可以理解的小框架,變成一條條在生活中可以不用多加思考就直走的快捷方式,通過遵循已有的系統(tǒng)流程減少認知負擔。
確認偏誤(Confirmation bias)是個人選擇性搜集對自己(的想法或成見)有利的細節(jié),簡單來說就是信我所信,忽略我所不信,可以說是產生同溫層的基礎。
為了建立穩(wěn)固的心智模型,人們需要通過不斷地測試與驗證來形塑這個模型,而確認偏誤能夠協(xié)助人們搜集更多「符合此心智模型」的細節(jié)。
當遇到一個新的事件,如果主觀認為這是有利的信息,就會將其消化成為心智模型的一部分,不利的信息就摒棄掉,通過強化與修正來鞏固模型。
這些行為并不一定是主動造成的,很多時候是我們的潛意識積極尋找利己數(shù)據,既有的心智模型再加上確認偏誤,這個組合會提高人們對特定的信息覺察力(information awareness)(例如:在決定要養(yǎng)寵物之前從沒正眼看過寵物店,之后才發(fā)現(xiàn)街上到處都是寵物店)。
于是通過確認偏誤建立的心智模型極有可能是缺乏科學根據的,以下提供幾個生活中會出現(xiàn)的例子:
1. 星座
假如我相信處女座就是有潔癖,我的認知會是大多數(shù)處女座都有潔癖,只有少數(shù)是特例,當認識有潔癖的處女座時就會覺得星座真準,認識臟亂的處女座時也會覺得果然有特例呢。
2. 習俗
假如我相信屬虎的人參加婚禮會煞到新娘導致婚姻不幸福,那我在聽說有人離婚時就會關心當初婚禮上有沒有屬虎的賓客,有的話就一定是如此招致夫妻失和。
3. 如何才是好媽媽
假如我相信親自喂母乳才能讓孩子健康快樂聰明,那我就會關注并認同那些親自喂媽媽們的優(yōu)秀孩子,并覺得喝配方奶長大的孩子會優(yōu)秀只是「剛好比較幸運而已」。
小附注:我曾經讀到有研究顯示,知道確認偏誤的人比不知道確認偏誤的人更容易產生確認偏誤(好像繞口令),我猜應該是因為知道確認偏誤的人更容易覺得「我懂確認偏誤所以我比較中立」,結果還是落入確認偏誤的陷阱。
UX 界大佬 Don Norman 在 1983 年的論文 Some Observations on Mental Models 中提出,心智模型是一個信念系統(tǒng)(Belief system),可以透過觀察、教學、推測建立而成,進而幫助人理解并且預期一個事件的發(fā)生。
通過實驗觀察,他歸納出心智模型有幾個特點:
1.不完整性(Incomplete)
心智模型會一直成長演化
2.局限性(Limited)
人們執(zhí)行心智模型的能力受到限制
3.不穩(wěn)定(Unstable)
人們容易忘記一些系統(tǒng)細節(jié),特別是當已經有段時間沒有運用那些細節(jié)的時候
4.缺乏明確的界線(Boundaries)
人們容易因為載體或操作很相近而混淆
5.不科學(Unscientific)
人們會保留「迷信的」行為模式,即便他們理解是非必要的
6.粗略(Parsimonious)
人們寧愿做額外的體力活,也不愿花心思進行計劃,人們樂于多花力氣,也不想增加認知復雜度。
心智模型能夠幫助人們進行預測與解釋,這些模型并不需要技術上精準,但要(于個人而言)合理并有效。
每個人的心智模型不同,變因包含使用者的技術背景、之前有沒有碰過類似系統(tǒng)的經驗、以及用戶信息處理程序的架構。
Google flight podcast
Google Method Podcast 有一集邀請到 Google Flights 的 UX Writer Roxanne Pinto,她提到許多人對于 Google Flights 的機票定價抱持著錯誤的認知模型 — 人們相信浮動的價格跟自己點擊進機票搜尋的次數(shù)有關。
比如說,我在 Google Flights 上查從西雅圖到夏威夷的機票,定價為 $650,但我想再考慮一下,所以我把窗口關掉,隔天再查一次的時候卻發(fā)現(xiàn)漲價了,定價竟然變成 $700!
于是我理所當然地認為 Google Flights 一定是因為我查了太多次西雅圖前往夏威夷的機票,歸納出我真的想去夏威夷玩,所以把票價提高了,就像是市集里的攤販賣家會依照顧客表現(xiàn)出多少興趣而看情形哄抬價錢一樣。
△ Google Flights 的票價系統(tǒng)究竟是如何運作的呢?
Roxanne 解釋背后原因完全不是這樣的,Google Flight 采用的機器學習系統(tǒng)極其復雜,票價浮動是囊括了當?shù)靥鞖狻⒓竟?jié)性票價等各式各樣的變因,但是因為這種多變因的系統(tǒng)對于人們而言太過復雜,所以人們找了個簡單的模型來解讀此情況 — Google Flights 看我想出去玩所以趁機坑我錢。
另一個例子是我私心超愛的產品 — Google Calendar 的 schedule view,它打破了幾十、甚至幾百年的心智模型,傳統(tǒng)的行程表一定有網格狀的 layout,人們可以一目了然整個月的行程,即「在日期里放行程」。
相對地, schedule view 則是協(xié)助使用者建立「在行程中附上日期」的心智模型,在 schedule view 中沒有行程的日子就不會出現(xiàn),所以主畫面的第一個行程就是你的下一個行程,無論該行程是在今天下午、明天、下禮拜還是明年。
△ 手機版 Google Calendar schedule view
在標榜行程表的產品中嘗試推行嶄新的心智模型,我覺得是創(chuàng)新大膽之舉,我有聽過蠻多人不偏好 schedule view 因為「不習慣」、「看不懂」,就是因為在他們腦中這個新的無法取代既有的心智模型,但如果腦袋轉了個彎,就能發(fā)現(xiàn)這個工具的便利之處(減少大量冗贅的空白、專注在通常是最重要的下個行程)。
設計時應該善用既存的心智模型,這也是為什么 nn/g 經常主張如果有個設計運作得很好,不需要為了創(chuàng)新而創(chuàng)新,有時候沿用廣被采納的設計會更符合使用者預期、更容易上手。
另外,可以思考如何輔助用戶建立符合產品運作方式的認知模型,就像 Roxanne 所述,Google Flights 就利用文案適時將幕后算法的變因信息提供給用戶。
在一個理想的世界里,設計師的概念會與用戶的心智模型貼合,身為設計師的職責就是要設計出流暢、協(xié)調、可使用的心智模型給用戶。
在設計一個新產品時,應該嘗試建立多個心智模型,并找出最直觀、簡潔的那一個,這也是為什么產品取景(product framing)在設計初期極其重要的原因。
建立優(yōu)良心智模型的目的是避免我們耗費太多時間在重復性的思考,當碰到生活中大大小小的決策點,可以進入自動導航狀態(tài),運用一套系統(tǒng)讓自己在迅速做決策時更趨向于理想狀態(tài),才有余力傾注在面對全新的、更困難的挑戰(zhàn)。
巴菲特的投資公司波克夏的副董事長 Cherles Munger 是心智模型理論的擁護者,他認為大約八十至九十個有效率的模型就足以解決人生中 90% 的問題,讓你成為一個擁有智慧的人,而其中只有極少數(shù)的模型是復雜繁重的。
80 or 90 important models will carry about 90% of the freight in making you a worldly-wise person. And, of those, only a mere handful really carry very heavy freight. — Charles Munger
其實越常思考心智模型,我就越覺得心智模型近乎是一種信念,一種相信對自己最有效的流程或系統(tǒng),每個人都有適合自己的一套模型。
了解心智模型的好處就是讓我們更能夠專注于用數(shù)據驗證自己的系統(tǒng),讓我們自動化思考流程的效率與成功機率實際上有所提升,避免感情用事。
所以,每過一段時間也要跳脫依賴系統(tǒng)的自動化行為,重新檢視自己的心智模型是否合理有效,挑戰(zhàn)那些既有模型是否適用現(xiàn)在的人生目標。
最后,大推 Wes O'Haire 在 2019 Framer Loupe 的投影片,其中包含許多幫助我們做困難決策時使用的心智模型,如果可以本土化的話應該非常受用。(感謝 lichin lin 在社團里的分享!)
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