原标题：UI设计师常见的认知偏差优漫动游教育有哪些？

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。这一过程多是无意识的， UI设计 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、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。 返回搜狐，查看更多