8個常見的研究者認知偏誤陷阱

2022-12-29 發布在營銷推廣4

認知偏誤是一件很常見的事情，尤其在用戶調研中，它的出現更容易誤導研究者踏入認知陷阱，將產品與功能越改越錯。這時候，準確洞察研究者認知偏誤陷阱就顯得非常重要了。

認知偏誤（Cognitive bias）是一種常見的現象，它是指當我們思考問題或做決策時，大腦會有一些固定的思維傾向。這個過程多是無意識的，有時也會帶來正面作用，如幫助我們在紛繁復雜的環境中節省思考時間，更高效地做出決定。但是在研究中，認知偏誤易導致研究結果不準確，降低研究的價值。我們都希望研究是客觀、理性、反映真實情況的，了解常見的認知偏誤可以幫助我們在工作中盡量規避它們，得出更準確的結論。實際上每個人都會有認知偏誤，包括研究者和用戶。今天我們就來說說研究者的常見認知偏誤，下次有機會再談談用戶的，敬請期待。一、確認偏誤（Confirmation bias）當人們本來就持有某種觀點時，對這種觀點的感知和注意度會被放大，會選擇性地回憶或收集關于它的事例。人們對于自己原本就相信的觀點會更容易接受，而把反面觀點擱置在一旁。舉個例子：有些人認為女司機不擅長開車，更容易造成事故，所以當新聞中的事故與女司機有關時，他們會覺得“果然如此”。而實際上男司機的事故率比女司機更高。在用戶研究中，當你的預設想法是用戶對A設計的滿意度比B設計更高時，在研究中你可能會更關注用戶提到的A設計的優點、收集更多用戶對于A設計的正面評價。當用戶表示對A設計滿意時，會覺得“果然是這樣”。這種偏誤會讓你遺漏許多其它信息。

二、虛假一致性偏差（False consensus effect）虛假一致性偏差是指人們很容易認為其他人跟自己有相同的想法，從而高估這些觀點的普遍適用性。舉個例子：有一種冷叫做“你媽覺得你冷”。媽媽感覺到了冬天的寒冷，擔心我們也會冷，于是催促我們穿秋褲，但可能年輕人并沒覺得冷。此時媽媽的想法就帶有虛假一致性偏差。當年輕人吐槽父母朋友圈轉的雞湯文、養生文無用時，也是一種虛假一致性偏差。在用戶研究中，我們也很容易陷入虛假一致性偏差。比如，當你認為產品的某個方面比較好或者你對產品的某個方面不滿意，可能會傾向于認為這也是許多其他用戶的感受，但也許事實并非如此。在對海外產品做研究時尤其要注意這一點，研究者與用戶的巨大文化背景差異可能會導致研究結果的嚴重失真。

三、聚類錯覺（Clustering Illusion）聚類錯覺產生的原因是人們傾向于從隨機事件中找出某種規律。舉個例子：如果張三連著幾次在群里搶紅包都搶到最大份，他可能會覺得自己最近“手氣特別旺”。這就是一種聚類錯覺，人們試圖將幾次隨機的結果聯系起來，用某種規律進行解釋。在研究中，聚類錯覺容易出現在小樣本研究中。比如，我們在小樣本中發現了被訪者的某些共性，總結出某些規律，并期望它們在更大的群體中也適用，但這種共性可能只是源于隨機，而非事實。我們應該謹慎對待在小樣本研究中的發現，思考它們是否只是隨機結果，最好用其它研究方法幫助驗證或參考二手資料，避免出現聚類錯覺。

四、知識的詛咒（Curse of knowledge）培根說過，“知識就是力量”。它怎么會帶來詛咒呢？知道的更多難道不好嗎？知識的詛咒是指——人一旦知道了某件事，就沒辦法想象不知道的樣子，也很難體會到不知者的感受。舉個例子：在某次考試之后的課堂上，老師：“同學們，這是一道送分題啊，大家都做對了吧？只要先連一條輔助線，再……”學生：“這是啥？這又是啥？這些都是啥？”在用戶研究中，知識的詛咒也會給我們帶來許多困擾。比如，我們對自己的產品很熟悉，就很難想象新手用戶是如何使用它的，使用感受如何。我們可能會驚訝地發現，即使在我們看起來操作十分簡單的功能，新手用戶使用起來也很吃力。再比如在設計問卷或者訪談腳本時，我們可能會不小心加入一些專業術語而不自知，讓用戶看得一頭霧水。

研究者的有些認知偏誤還會直接影響到用戶的行為和反應。五、選擇性偏差（Selection bias）選擇性偏差是指過程或樣本的非隨機性導致結論的不準確。舉個例子：假設張三想統計人們的工資水平，他拿著一份個稅納稅名單開始了調查，結果發現，所有人的工資都在5000以上。這個結果當然是不準確的，因為5000是我國的個稅起征點，工資超過5000的人才會出現在納稅名單上，張三的研究樣本是有選擇性偏差的，不能代表總體。在用戶研究中，選擇性偏差不僅會出現在樣本選擇中，還可能會出現在研究設計中。比如在可用性測試中，我們設計了一系列的任務，研究結果自然就無法包含未選中的任務。而且這些任務也會讓用戶產生一種心理，既然它是設定好的任務，就一定是可以被完成的，他們也會耐心地、多次嘗試去完成任務，以期達成某種結果。當然我們也不會設置無法完成的任務。但在實際的使用情境中，用戶并不知道哪些操作是有結果的，哪些沒有，他們的行為和態度可能與可用性測試中不同。六、框架效應（Framing effect）框架效應是指——對于同一個問題，當描述有所不同時，人們給出的選擇也會有差異。舉個例子：假如說“XX疾病的存活率達93%”，人們可能會覺得這種疾病沒有很嚴重；但如果說“XX疾病的致死率達7%”，那么人們可能會覺得很嚴重。在用戶研究中，我們也要避免框架效應帶來的影響，不要設置引導性的問題，題目中不要用明顯的正面或負面詞匯，盡量用中立的語言描述。避免題目的描述干擾到用戶的選擇，而導致研究結果不準確。七、觀察者期望效應（Observer-Expectancy Effect）觀察者期望效應是指——研究者有時可能會期望出現某種結果，他們無意識地操縱了試驗過程，或者錯誤地解釋實驗結果，導致研究結果嚴重歪曲。一般來說，被觀察者幾乎無法不受觀察行為的影響，當研究是針對人時，被試者會更容易感覺到研究者無意中透露的期望，從而做出相符的反應。在用戶研究中，研究者的表情、肢體語言等都可能會反映出自己所期待的結果，如果用戶察覺到了這些，就可能做一些迎合研究者期望的反應。比如，如果研究者無意中透露出某個新功能是他們團隊非常重視、投入巨大、報有很大期待的功能，用戶可能會更傾向于對這個功能給出正向的評價，肯定該功能的市場前景。但這也許并非他真實的感覺。如何避免認知偏誤如何避免這些認知偏誤呢？這里有一些建議： 1. 研究方案：避免單一的研究方法和單一的樣本渠道來源多種研究方法的結果相互驗證，多種樣本渠道來源互做補充，幫助我們避免“聚類錯覺”和“選擇性偏差”，讓我們的研究結果更準確。 2. 研究準備期：問卷試填、試訪談、預測試找其他人進行試研究，幫我們在正式研究開始前發現問卷中是否含有引導性問題、專業術語、歧義用語等不便于用戶理解的地方；訪談或測試中是否出現不適當的下意識行為等。避免因“知識的詛咒”、“框架效應”和“觀察者期望效應”導致的研究結果不準確。 3. 研究進行時：多人合作研究、二手資料做參考、聽取他人意見多人共同參與研究和分析，有助于避免認知偏誤。訪談時，每個研究員追問的點可能有所不同；走查評估時大家對問題的關注點也可能不一樣。單個人的研究難免容易陷入“確認偏誤”、“虛假一致性偏差”。綜合大家的觀點，會讓研究結果更客觀。如果只能由單人完成研究，可以收集二手資料，閱讀前人研究做參考。同時聽取來自他人的意見，幫助拓展思路，包括用研同事和產品經理、設計師等非用研同事。 4. 研究結束后：復盤研究研究結束后，反問自己：研究的過程是否客觀？研究的結論是否可信？所有的結論都是有數據支撐、符合邏輯的嗎？有哪些結論是帶有偏誤的嗎？是否漏掉了一些很重要的結論？是否與其他人的研究結果相似或相悖？相悖原因是什么？下次研究將如何做改善?彩蛋：最后還有一個認知偏誤介紹給大家。八、偏見盲點（bias blind spot）偏見盲點是指——我們都傾向于認為自己比別人更少受到認知偏誤的影響。人們都有偏見盲點，更容易發現別人出現的認知偏誤而忽略自己存在的認知偏誤。舉個例子：如果你看到這篇文章后覺得“這些都是別人容易遇到的，我可比他們客觀多了”，那么你可能就陷入了偏見盲點。（所以，這里要大張旗鼓地求翻牌了：為了證明自己沒有陷入偏見盲點，親愛的讀者們，快來點贊吧、轉發吧、收藏吧！便于以后實時提醒自己哦~）

參考文獻 1. Cognitive bias cheat sheet（https://betterhumans.coach.me/cognitive-bias-cheat-sheet-55a472476b18） 2. 20 cognitive biases that screw up your decisions（https://www.businessinsider.com.au/cognitive-biases-that-affect-decisions-2021-8） 3. 6 common cognitive biases UXers should know（https://medium.muz.li/6-common-cognitive-biases-uxers-should-know-750b8c7af1a8） 4. Cognitive biases in user research（https://blog.optimalworkshop.com/cognitive-biases-user-research） 5. Combating Bias in User Testing（https://blog.fullstory.com/combating-bias-in-user-testing/） 6. Don’t Let Your Brain Deceive You: Avoiding Bias In Your UX Feedback（https://www.smashingmagazine.com/2017/10/avoid-bias-ux-feedback/） 7. Overcoming bias in research and product design（https://medium.theuxblog.com/overcoming-bias-in-research-and-product-design-f35a0d92496d） 8. Overcoming Cognitive Bias in User Research（https://npr.design/overcoming-cognitive-bias-in-user-research-e4082f4506a） 9. User Research Bias: How It Hurts Your App And What You Can Do About It（https://usabilitygeek.com/user-research-bias/）來源：http://jdc.jd.com/archives/212946 題圖來自Unsplash，基于CC0協議

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