如何构建诚实的 UI 和帮助用户做出更好的决定

原文链接：https://www.smashingmagazine.com/2016/10/how-to-build-honest-uis-and-help-users-make-better-decisions/
原文作者：Graeme Fulton

现在很多的app应用都会根据使用者的偏好进行内容推荐，例如Google即时资讯，Spotify和Amazon。他们甚至会根据这些信息代表我们作出决定，而没有我们任何对参与。就像Facebook的定制新闻Feed和亚马逊的推荐产品 - 隐藏“不相关”的信息，只显示他们认为你会喜欢。

这种类型的设计模式被称为“预期设计”，即将用户的选择去除了。其目的是利用用户行为的数据来自动化用户界面中的决策过程。这样可以降低了人们目前做出的决策过多，从而减少了决策疲劳，改善了整体决策。

尽管预期设计的方式中充满了良好的意图，但是自动化决策可能隐含信任问题 - 特别是在信任已经通过在用户界面中使用“暗模式”被侵蚀的时候。因此，与诱骗用户的欺骗性黑暗模式相反，本文将研究如何通过使用“光模式”给予人们对他们做出的决策的信心，确保用户界面是诚实和透明的， 甚至可以推动用户为自己做出更好的决定。

为什么要为你的用户做决定？

在当今的网络世界中，消费者面对的选择比以往任何时候都多。例如，考虑在Amazon和eBay等市场购物。即使我们知道我们想要什么（例如要替换苹果耳机），选择仍然可以压倒多数：

另一个例子是无限畅听的音乐服务，如Spotify，大量的音乐在我们的指尖滑动，没有额外的成本一一聆听。选择也就快速叠加：

虽然选择多是受欢迎的，但是太多的选择反而让用户有一个生畏的感觉，使得做决定变得愈发的困难。这个问题在以前被广泛地强调过，最引人注目的是Barry Schwartz的悖论选择和Hick定律：

Barry Schwartz悖论的选择

“当他们选择得并不快乐的时候，那么越多的选择，他们越不可能选择任何的东西。”
Hick定律
“每一个额外的选择增加了作出决定所需的时间。”

这两项研究表明，通过减少用户界面中的选择量，我们可以提高用户做出决策的能力，从而减少挫折并使用户体验更好。

关于“决策疲劳”的文章支持这一点，指出做出大量决策可能导致人们在做出生活中的重要决定时效率较低。这就是为什么Mark Zuckerberg每天穿同样的衣服风格。

如何减少选择链接？

因此，减少用户的选择数量已成为今天许多app的重点。这已经以多种方式完成，我们现在讨论其中两个。

a.使选项更加相关：

许多产品针对个人偏好进行个性化，仅将选项限制为与当前用户相关的选项。这就是亚马逊在网站上和通过基于客户收集的数据的定制电子邮件推荐的做法：

b.预期决定：

如上所述的建议可能不足以减少选择的难度，因为用户仍然需要面临过滤掉许多相关选项。这就是产品可以通过代表用户做出决定，进一步进行，完全消除了选择的负担。

例如，Google即时等应用越来越多地为用户执行操作，而没有任何直接的用户输入：

Google即时资讯会在背景中做出许多决定，包括找出您将车停放在哪里，并在适当的时间通知您，甚至不必询问：

Spotify显示了这种类型的假设方法的另一个实例，为用户创建相似的播放列表，之后用户进行试听。正如公告中所述：

执行搜索新音乐和决定将哪些音乐添加到播放列表。

为用户做出决策的这一概念被称为“预期设计”，并且已经成为辩论的主题，因为代表用户作出决策是涉及到伦理的。

创建信任的预测设计

在使用上述方法减少选择和为用户做决策的过程中，可能会被指责猜测用户隐私。而如果应用程序不执行用户期望的操作，这又可能会产生不信任，尤其是在许多应用程序展示黑暗模式的时候，欺骗用户做他们不想做的事情。

因此，应用程序为用户做出的决策数量越多，为了维护信任就需要越透明。这可以通过避免某些黑暗行为来实现，并且通过“光模式”有利于透明度，即使在使用预期设计时，这种模式使用户获得信息并控制。让我们探索一些光模式。

a.避免限制信息

当过滤掉选项以向用户显示更多他们可能喜欢的东西（通过应用程序个性化和推荐系统）时，可以创建一个固定的问题，从而用户开始看到越来越多的相同类型的内容：

时代杂志说：这也会使发现新事物变得棘手。它不仅在电子商务网站如亚马逊，而且在社交媒体网站如Facebook上显而易见。

Facebook希望向点击许多链接的用户显示更多链接，向希望观看大量视频的用户显示更多视频等。

许多用户可能不满意这一点，因为他们不希望品牌确定他们看到什么。 例如，Stack Overflow的首席执行官Joel Spolsky指控Facebook隐藏信息：

Facebook不显示所有帖子。 它正在选择向你展示什么。 一个有趣的问题是Facebook算法在多大程度上倾向于强化你的先入之见？ 因为这是它在这方面已经训练有素了。

提供用户控制

避免限制信息的一种方法是使用户通过反馈机制来改进对它们的假设。这可以以不同的方式完成，从明显的机制到不太明显的机制：

Google即时资讯（左上角）提示使用者直接在即时资讯卡下方查看显示的资讯是否需要相关。

Facebook（右上）稍微不太明显，在每个新闻项目的右上角使用一个下拉式插入符号。 单击插入符可显示隐藏您不想看到的新闻的选项。

亚马逊（底部）使得更难以定制建议。 您需要导航到“您的帐户”→“您的建议”→“改进建议”，以调整它显示您。

在这三个示例中，Google提供了最透明的反馈机制，为用户提供多个明显的互动，确保用户可以反馈控制：

除了刷卡，您还可以从每张卡上的菜单图标访问自定义设置：

Joel Spolsky说：在Facebook和Amazon下，用户可以提供反馈来定制他们想看到的内容。

避免争论的广告内容

将广告伪装为内容是一种常见的黑暗模式，即未经用户明确同意而执行操作。

举例来说，Google即时资讯最近与Lyft，Airbnb，Uber和Instacart等品牌合作，提醒使用者提供这些应用程式的服务，当时认为您需要这些应用。虽然来自第三方服务的卡可能很有用，但当卡用于付费服务时，它几乎看起来像是另一种形式的广告：

当在相关产品中可以看到类似的深色设计时，可能就是与预期决策相关的的动机。 Google地图就是一个很好的例子，似乎将广告伪装成地图搜索结果上的图钉：

使用现有用户输入

当对用户做出假设时，要确保他们是准确的。 可以利用先前的用户输入信息来进行尝试和测试，如预先填充在web浏览器中的表单，或者通过记住信用卡细节和密码来对未来的使用进行预设存储。

这样可以避免用户重复执行相同的任务。 当需要组合多个数据流的复杂假设时，也可同理。 Campaign Live突出了一个例子，当它讨论了出租车服务Hailo的“即时卡”如何将时间，地理位置和以前的用户输入结合到Google即时中的重新出租车。

做一个假设：你进入伦敦，预订了一辆Hailo的车，在上午7点到10点之间进入一个特定的地区。 如果您在下午5点还在，那么您可能就需要离开了，这时Google即时资讯卡会提示您预订出租车。

假如这种假设是准确的（并且看起来不像广告），因为这个提醒的优惠是基于用户在合理时间段内进行预订的相同服务：

让用户退出

尽管能够建议可以自定义，有时人们不想让应用程序为他们做决定。 在这种情况下，需要一个容易退出的操作。 即使您无法删除Google即时资讯应用程序，也可以在设定中停用即时资讯卡：

根据Venture Beat相比之下，没有办法关闭亚马逊的推荐，除非你完全注销 - 这是有意义的（对于亚马逊），因为其35％的产品销售是推荐的结果。

因此，仍然有一个问题，这些方面记录和用户使用数据的功能是否应该默认选择。默认加入和推荐后加入有很大的区别，如来自暗模式的器官捐赠者的示例所示：

基本上，当选择加入是默认时，同意是器官捐赠者几乎是100％，而当不推荐选择加入的决定时，同意百分比非常低。

使用黑暗模式帮助用户

很明显，公司使用黑暗模式来推进自己的议程，同时也成了一件更容易使公司代表用户做决定的工具。 但是，如果类似的方法可以用来帮助人们为自己做出更好的决定呢？

目前，我们许多人由于缺乏自我控制或侧重于短期收益等人类的虚弱而做出糟糕的决定。

帮助人们选择正确的选择

在他们的书“推动：改善关于健康，财富和幸福的决定”中，理查德·泰勒和卡斯·桑斯坦建议创建一个伦理的“选择架构”，推动用户从长远来看，选择最好的整体选择。

在这种情况下，我们已经看到用于创建黑暗图案的技术也可以用于形成轻微模式，推动用户做出更好的选择。

自动注册

例如，随着预期寿命的增加，人们通过诸如美国401（k）等养老金计划为老年人储蓄变得重要。然而，正如Thaler和Sunstein所解释的，即使这些计划提供“免费货币”，许多人仍然不选择注册。 Thaler和Sunstein提出的帮助人们保护老年的可能性解决方案包括：

自动登记人（类似于器官捐赠者实例）

迫使人们对是否注册做出简单的是或否决定。

这些方法是光模式的例子，因为它们有利于用户，推动人们采取行动并做出良好的长期决策。 即使后一种方法迫使人们决定，它简化了决定一个容易的二元选择，鼓励人们参与。

创建良好的行为模式

Alan Shapiro认为，预期应用实际上可以鼓励用户的行为模式。 通过不断地被告知去哪里和购买什么，人们可以通过应用通知和代表他们做出的决定成为条件。

这可能会导致一些可怕的情况，例如当公司主要对销售产品感兴趣时，因为它更有可能灌输有利于冲动购买和使用其服务的行为。 例如，亚马逊新的Prime Pantry服务充满了阴暗的模式，从它的Pantry Boxes开始，鼓励人们购买比他们预期的更多：

正如马克·克劳利，Circadia的产品负责人所说：亚马逊把对话从“我需要这个吗？”转移到“我还需要什么来填满这个盒子？

亚马逊甚至已经为在用户下订单之前利用用户数据预测和交付产品的系统提交专利。 亚马逊称之为预期运输：

把这些动机搁置一旁，如果相同的战术可以用来帮助人们形成良好的行为和习惯？ 今天有很多例子，出现了许多自我完善和习惯形成的应用程序。

例如，stickK helps you通过使用“损失厌恶和责任心理驱动行为变化的心理力量”帮助你踢掉坏的习惯。

Duolingo 提醒你每天练习你的新语言，帮助你形成一个有益的习惯。

从我们上面看到的，人们从在预期设计中代表他们做出的决定中获得的好处主要由应用程序背后的公司的伦理决定。 企业为了自己的目的如何利用客户数据，以及为了方便，用户愿意交易多少数据？

如上所述，给予用户控制和保持透明是保持信任的关键。 你对预期设计中使用的黑暗模式有什么看法？ 光模式是否真的存在，以及在设计假设时谁在控制？

关键字：UI设计, 产品经理, 用户

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