克服用户研究中的认知偏差

想象一下，您刚刚完成了一组新功能的用户测试，并且对测试结果感到十分满意。您发现了一些严重的问题，验证了用户可以完成一项关键任务，了解了人们的工作方式，并且您已准备好与利益相关者分享您的结论。干得好！

嗯，也许吧……研究人员已经发现了 160 多种认知偏见，其中许多都有可能扭曲您的用户研究并导致您得出错误的结论。了解这些偏见并遵循一些最佳实践可以帮助研究人员抵御这些偏见并得出更可靠的结论。

在 5 月底的 UXPA 波士顿 2017 大会上，我参加了Colin MacArthur就这一主题的演讲，题为“最好自己检查一下！处理用户研究中的认知偏差” 。我想分享一下我从那次演讲中学到的一些内容，以及根据我从那时起所读内容提出的一些建议。

一、什么是认知偏差？它为什么重要？

你可以将认知偏见视为一组帮助人们理解世界的思维捷径。它们帮助人们继续生活，而不会陷入思考每一次互动或事件的意义的泥潭。这对用户体验研究很重要，因为在某些情况下，我们确实 想思考每一次互动或事件的意义，至少是其中的一些，而思维捷径很容易让我们误入歧途。

以下是我认为对用户体验研究人员来说有风险的几种认知偏见——之后，我将概述可以采取的一些步骤来控制其风险。

二、新近性、可用性和相关偏见

有几种偏见描述了人们如何赋予突出的事物不成比例的重要性，即使这些事物并不具有代表性。近因效应表明，我们倾向于记住最近的经历并给予其更大的重视；可用性启发法表明，我们根据最容易想到的信息做出决定；峰终定律表明，我们倾向于根据最强烈时刻的感受来判断体验，而不是根据其平均值。

如果我进行用户测试，有 10 位用户成功完成了一项任务，而后面两位用户则遇到了困难，那么新近效应表明，我可能会过分强调最后两位用户的重要性，仅仅因为他们排在最后。如果我采访了一位特别热情（可能是愤怒或沮丧）的用户，那么峰终定律和可用性启发法表明，我可能会更多地提及他们的评论，仅仅因为他们的评论比其他人更令人难忘。

三、确认偏差

我们倾向于更重视那些证实我们假设和信念的证据，而忽略那些不支持这些信念的数据，这会以各种方式影响用户研究。例如，如果某个用户界面小部件对我来说感觉非常自然或显而易见，我可能会低估人们对该小部件感到困惑的重要性。

四、框架效应

根据框架效应，我们对相同信息的反应会因措辞方式的不同而不同。在某种程度上，如何控制这种偏见是显而易见的：不要问诱导性问题。问题是，我们并不总是能轻易识别语言何时具有诱导性。问“这个选择不是更好吗？”显然是诱导性的，但问“你更喜欢哪个选择？”又如何呢？

在一项经典研究中，研究人员向人们展示了两个度假胜地，并要求他们从中选择一个。选项 A 的描述很平淡，天气、夜生活和海滩都很一般。选项 B 的优点更多，缺点也更多：阳光充足、海滩漂亮，但海水很冷、风很大，没有夜生活。

研究人员询问一组参与者他们会“取消”哪个假期，另一组参与者会“更喜欢”哪个假期。被问及会取消哪个假期的人在选择这两个选项时的比例大致相同——但当被问及更喜欢哪个假期时， 67% 的人选择了选项 B。描述没有改变，但仅仅一个词的替换就会极大地影响人们会去哪个目的地。

五、选择偏差

这种情况发生在研究对象不是随机选择的群体时，无论是有意还是无意。其结果是，某些类型的人可能比其他人更有可能被纳入研究范围，从而导致结果出现偏差。

六、锚定偏差

这种倾向在做决定时过于依赖第一条信息，在商业谈判中经常使用。例如，如果我试图向你推销我的车，我可能会说，“这是一款非常不错的车型——车况非常好，通常售价 20,000 美元！”你可能想少付一点，但 20,000 美元这个数字现在浮现在你的脑海中，就像这辆车状况很好一样。现在，谈判以这些想法为基础，这给了我真正的优势。

锚定偏差在用户测试中会发挥作用——例如，如果你想看看一个工作流程是否比另一个更好。即使第一个版本更复杂，用户也可能倾向于喜欢它，因为他们首先看到并弄清楚了它。

七、集群错觉

这种偏见表明，即使没有任何模式，人们也倾向于看到模式，并且在处理小样本时这可能是一个特别严重的问题，因为两三个随机事件可能会让我们认为我们发现了一个有意义的问题。

八、同情心缺失

人们往往低估情绪对感知、态度和行为的影响程度。例如，如果你因为最近与同事发生冲突而生气，同理心缺失表明你可能难以与一个心情平静的人相处。同样，如果你感到悲伤——即使原因与工作无关——你可能不太能接受一个开朗快乐的研究参与者的经历。

九、观察者期望效应

根据观察者期望效应，研究人员的偏见会潜移默化地影响研究参与者。例如，你对用户如何与产品互动的看法会潜移默化地影响你如何提问以及受试者如何回应。这很困难，因为你可能一开始就没有意识到自己有偏见，而且——即使你有——你也可能没有意识到自己是否在传达这种偏见。

十、克服用户研究中的认知偏差

对于任何认知偏见，人们都可以采取一些具体步骤来防止其影响。话虽如此，我认为最好不要纠结于单独应对每一种偏见——偏见太多了，往往会让人有点不知所措。相反，请遵循以下用户研究最佳实践列表。它们通常是有价值的指导方针，它们还将提供针对认知偏见的实用有效防御。

• 开始之前制定研究计划。了解您要回答的问题，并据此决定如何开展研究。
• 在决定需要关注哪种类型的用户时，请参考研究目标，仔细考虑如何筛选和招募参与者。主要由大学生组成的群体可能非常适合研究教科书交易应用程序；但在研究更普遍的东西时，这可能会导致严重的选择偏差。
• 提前明确说明您的假设，以便您了解这些假设，并有意识地寻找相反的假设。与团队中的其他人一起确认您的假设，列出这些假设，并定期回顾这些假设以牢记在心。
• 提前确定分析结果的流程并坚持执行。例如，确定您的团队将使用什么证据标准来判断某件事是否符合可操作的见解。如果您两次看到某种反应或行为，您会怎么看？如果您看到五次会怎样？提前思考这类事情会让您诚实地理解结果。
• 确保样本量足够大。小样本量对于某些事情可能有用，但要谨慎解释你的发现。决定什么规模合适并不明显——尼尔森诺曼集团在可用性测试方面有一篇关于此问题的好文章。
• 检查你的情绪。你不一定能控制你的暴躁情绪，但试着在面试时注意你的感受——写下来，在分析你的发现时，考虑一下你的情绪是否会产生影响。
• 平等地考虑证据，注意不要对符合你先入之见和假设的数据赋予过多的意义。做到这一点的方法之一是有意识地扮演魔鬼代言人。当你看到支持假设的证据时，一定要寻找反驳它的证据。
• 编写一个脚本，供您在采访或观察用户时遵循，并注意使用开放式问题，不要“引导证人”。这很难，所以尝试从同事那里获得对您问题的反馈，请他们指出可能无意中透露您的观点的短语。
• 仔细考虑问题的顺序，并考虑在每次访谈中改变提问顺序。并非所有问题都需要这样做，主要是那些可能引发锚定效应的问题——例如，如果你想了解用户是否更喜欢一种完成任务的方式而不是另一种方式。
• 少说话，多听多观察。提出问题然后走开。不要急于用自己的观察或其他问题来填补沉默。
• 注意你的肢体语言。保持一张扑克脸。保持中立，注意不要在言语或行为上做出积极或消极的回应。显然，这可能很难，但有一个脚本确实会有所帮助——它让你不用再考虑下一个问题，让你专注于保持语气和举止不带偏见。

这似乎需要记住很多东西——确实有很多东西需要记住。因此，请坚持基本的最佳做法，当你有时间时，一次思考一个认知偏见，而不是一下子思考所有。为了发现你的解释可能反映你自己的个人经历或偏见的方式，邀请同事观察你的下一次测试。之后与他们交谈，了解他们的想法，并讨论你的解释是否不同以及如何不同。一点一点地消除这些认知偏见——并使你的研究结果尽可能准确和有见地。

翻译：蒋昌盛

原作者：Adam Kiryk

原文链接：https://npr.design/overcoming-cognitive-bias-in-user-research-e4082f4506a

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