基于猜測還是數(shù)據(jù)？——關(guān)于產(chǎn)品設(shè)計決策

摘要：即使實證研究的數(shù)據(jù)非常少（如：少到只觀察了2位用戶），但也能極大的幫助我們做出正確的UI設(shè)計決策。

前言

在設(shè)計某一產(chǎn)品時，你應(yīng)當(dāng)讓用戶自定義字體大小，還是僅允許軟件自動控制？某一天設(shè)計團隊里開始討論這一問題（因為這是真實的案例，所以下面都不會涉及到真實姓名）。

這12個設(shè)計師對此爭論不休。其中大多數(shù)只是簡單的提供一些個人看法，比如他們個人比較喜歡哪一種。·這里我們要注意，雖然所有人都對自己的偏好有絕對發(fā)言權(quán)，但是他們最終提出了6個意見，指出哪種設(shè)計對于大多數(shù)用戶比較好。

這些意見的2/3純粹是個人猜測，然而有1/3是基于他們在觀察中所獲得的某種實證性數(shù)據(jù)。

下面是這些意見的例子：

猜測的：

• “如今，……大多數(shù)需要改變?yōu)g覽器字體大小的人都知道如何操作。”（錯了）
• “需要改變字體大小的人會通過瀏覽器去完成這一操作，這并不是一個很難的操作?！?（錯了）
• “這不是1995年；并不是所有50歲以上的人都是計算機菜鳥，他們有需要去改變字體大小，也清楚怎么去改變?！?（錯了）

• *譯者注：為閱讀流暢和將注意力聚焦在主要理念的學(xué)習(xí)上，全文是意譯。技術(shù)類名詞有改動

  “那些最想調(diào)節(jié)字體大小的人大多都在65歲以上，他們是用戶群體中最不可能掌握計算機設(shè)置的一類人。”（對的）

基于數(shù)據(jù)的：

• “我自己回家觀察了一下自己父母，我發(fā)現(xiàn)對65以上的老人來說，雖然他們在其他方面變得越來越有智慧，但是調(diào)整字體這一類隱藏功能對他們而言完全是未開墾的處女地?！?（對的）
• “我看了一些對網(wǎng)站可用性的研究，其中有包括調(diào)整字體大小的構(gòu)件部分……絕大多數(shù)的用戶完全不知道這些構(gòu)件是用來干嗎的。” （對的）

 

數(shù)據(jù)優(yōu)于猜測

目前關(guān)于這一問題普遍的準(zhǔn)則是：給予用戶一定的空間去自定義字體大小，但是同時也將字體的缺省值設(shè)為較大，易讀。這是因為大量的觀察證明，大部分的年老用戶都不會自定義字體大小。

在我們上面的例子中，

• 那些提出了額外數(shù)據(jù)支持的設(shè)計師100%都做出了正確的結(jié)論
• 然而那些依賴于猜測的設(shè)計師只有25%是正確的。

 

更嚇人的是，猜測的設(shè)計師們有75%做出了錯誤的結(jié)論，你甚至扔一枚硬幣來做決定都比問這些人要好得多。

在這個簡單的例子里，僅僅是通過一些最基本的實證觀察就能夠?qū)⒆龀稣_決策的概率提高4倍。

這里總結(jié)一下：雖然觀察你的父母比完全沒有數(shù)據(jù)要好，但是我并不推薦你依靠觀察家人來做設(shè)計決策，因為他們有可能比大多數(shù)用戶聰明（因為你比較聰明，因為你懂什么是可用性，呵呵）。另外在我們的研究中，兒童或者少年們在使用網(wǎng)站時也會有更大的困難。

測試2名用戶也比靠猜要好

同樣令人驚訝的是，在剛才的那個例子中，那些做出正確決策的設(shè)計師只是用了如此少的觀察樣本。下面我們舉另外一個例子，這里會使用更多的研究樣本。

我們將152名用戶分為2組，分別展示2種不同的銀行帳號信息欄設(shè)置。我們讓用戶去做一些比如檢查賬戶余額，找出目前的利率的任務(wù)，這些結(jié)果如下表所示：

可用性指標(biāo)	設(shè)計A	設(shè)計B
成功率（四個任務(wù)平均值）	56%	76%
完成時間	5：15	5：03
主觀滿意度（5點量表，5最滿意）	2.8	3.0

 

在所有的這些可用性指標(biāo)中可以看出，設(shè)計方案B的數(shù)值都較高，（雖然只在成功率上有顯著性的差異）。總的來說，毫無疑問方案B更好。

（同時需要指出的是，有的時候2種設(shè)計在這些統(tǒng)計指標(biāo)上會各有優(yōu)劣，比如說，一個設(shè)計會讓用戶成功率更高，而另一個讓他們完成速度更快。這時候，你就需要對這些指標(biāo)做權(quán)衡，或者做出第三個具有兩方面有點的設(shè)計來看看。）

在這之后，我又將設(shè)計A和設(shè)計B交給21位交互設(shè)計師，詢問他們應(yīng)該向銀行推薦哪一種設(shè)計。他們依據(jù)自己的經(jīng)驗做出猜測，結(jié)果有50%的人得出了正確的結(jié)論。對，50%，和扔硬幣是一樣的概率（這樣看來找個硬幣來拋比找這些人做顧問要好的多，你還可以省下顧問費）。

然后，我又詢問了另外38個人同樣的問題。這38個人也參與了上面提到的測試，所不同的是，這些人僅僅觀察了2位用戶的行為（被試內(nèi)單因素設(shè)計）。他們做出正確決策的概率為76%。

我們可以看到，僅僅觀察2名用戶的行為就可以將決策的錯誤率從50%減為24%——降低了一半之多。然而，就算是24%的錯誤率也不能稱作是一個高水平的設(shè)計決策，所以我們顯然應(yīng)該在測試中使用2個或以上的用戶（我推薦5名）。

雖然這是一個將數(shù)據(jù)極度縮減的研究，但是測試2名用戶相比拋硬幣般的猜測，仍然可以極大的提高提出設(shè)計意見和決策的正確率。

（在這一研究中，這兩個版本的視覺效果都很好，這很重要。因為如果是一個粗糙的原型和一個良好優(yōu)化界面的產(chǎn)品做比較，可能會使人們的行為產(chǎn)生偏差）。

什么時候猜測可以讓你錯的離譜？

從以上的2個例子可以看出，猜測可以讓你得到最差的表現(xiàn)。在設(shè)計自定義字體大小的時候，依據(jù)猜測可能讓你在3/4的時候都是錯的；在銀行的例子中，有1/2的時候會出錯。

為什么這些悲慘的猜測者們會做出這樣的猜想呢？答案是他們往往基于以下的論述：

• “如今……”
• “這不是1995年……”

 

可悲的是，太多的網(wǎng)頁設(shè)計師都不相信可用性發(fā)現(xiàn)（usability findings）的維持時間會很長。他們往往會覺得“在過去很困難的事情在現(xiàn)在肯定會變得很簡單?！边@一信念常使他們誤入歧途。

當(dāng)我們真正的坐下來觀察用戶時，我們才發(fā)現(xiàn)他們對技術(shù)學(xué)習(xí)得有多慢，對于網(wǎng)頁操作的進步有多么小。還有，這時我們才發(fā)現(xiàn)他們有多不關(guān)心去學(xué)習(xí)和掌握新的網(wǎng)頁技術(shù)。人們僅僅想登錄，然后搞定自己的事情。他們并不想去學(xué)習(xí)。

猜測者們做錯是因為很多設(shè)計師極度的相信突破性設(shè)計的潛力，而往往沒法搞清楚用戶到底有多么不了解他們所寵愛的新技術(shù)。

（在最近測測試中，我們的確發(fā)現(xiàn)用戶的一些網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有小小的提高，但這是一個很緩慢的過程；你最好相信簡約性在隨后的十幾年中仍然是至關(guān)重要的一個屬性）。

很少的一點數(shù)據(jù)就能使人走的很遠(yuǎn)

在我的兩個例子中，做出正確設(shè)計決策的概率在進行最少樣本的觀察后都得到了顯著的提高：就算是觀察你的父母或者2個用戶也好。

當(dāng)然，一個規(guī)模更大的研究總是比較好的，但是任何數(shù)據(jù)都比沒有數(shù)據(jù)要好?，F(xiàn)在請你想一想：有多少設(shè)計決策是你在沒有對用戶行為做實證觀察的情況下做出的呢？

當(dāng)前題目：基于猜測還是數(shù)據(jù)？——關(guān)于產(chǎn)品設(shè)計決策
文章位置：http://bm7419.com/news/173293.html

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