没有人像你一样思考

虚假共识如何让你为自己的设计

TL;DR： 虚假共识让你认为用户会像你一样思考。他们不会。你的偏好感觉像是证据，因为你的大脑一直把自己当作样本量。

也许你选择了一个布局，因为它感觉很简洁。挑选了一个标签，因为它看起来很明显。砍掉了一个功能，因为你无法想象有人需要它。你称之为直觉。你甚至可能称之为经验。很多时候，这只是你在满屋子与你完全不同的人面前为自己设计。

这是一个正常的盲区。更多的经验本身并不能解决它。研究人员几十年来一直在写这个问题。你在设计工作中不断看到它，因为这个错误从内部看感觉很合理。

当一个屏幕感觉太明显太快时，我仍然会发现自己在这样做。

虚假共识的实际表现

1977年，斯坦福大学的李·罗斯、大卫·格林和帕梅拉·豪斯进行了一系列关于他们所谓的虚假共识效应的实验。他们给人们普通的、不起眼的场景（超速罚单、课堂作业、电视广告），让他们预测大多数人会怎么做。然后问参与者自己会怎么做。模式每次都很清楚：

社会观察者倾向于认为自己的反应在相对普遍性上存在"虚假共识"。 ——罗斯、格林和豪斯

简单来说，你假设大多数人会做你会做的事。而当他们没有这样做时，你倾向于将他们视为例外。

第二部分和第一部分同样重要。罗斯和他的同事不仅发现人们高估了共识。他们还发现参与者认为选择不同的人具有更极端、更暴露的性格特征。支付超速罚单的人假设大多数人都会支付。他们还假设在法庭上提出异议的人一定是那种喜欢冲突、对权威偏执或多疑、或者想要证明什么的人。同样的逻辑反过来也适用。任何提出异议的人都认为你不反抗是软弱的。

两组人都在做同样的事情。他们从自己的选择开始，将其视为正常，然后解释任何做其他事情的人。

在设计评审中，情况是这样的。有人构建了一个对他们有意义的导航模式，然后将找不到方向的用户描述为"不是我们的目标用户"或"技术素养低"。有人写了感觉很明显的UI文案，然后假设误读的人没有仔细看。我见过团队在证据就在眼前时这样做。一个人在测试中错过了菜单标签，房间里的人开始解释这个人而不是标签。这种偏见会推动你做出错误的决定，并为那些挣扎的人不重要提供现成的借口。

当大脑必须猜测其他人是什么样子时，就会这样做。你自己的偏好、习惯和反应是你最近的数据。你亲身经历过它们，所以它们感觉很可靠。所以当你的大脑试图估计什么是正常时，它会抓住最近的例子——你自己，然后从那里开始。

在产品工作中，这一直都在发生。你用自己的知识、耐心和对模糊性的容忍度使用自己的产品。你知道所有东西在哪里，因为是你放在那里的。你理解这些术语，因为是它们是你写的。流程感觉很流畅，因为它符合你的思维方式。这就是为什么这个错误感觉像是自信而不是偏见。

这带来的代价

2011年，Color以4100万美元和一个关于照片分享的奇怪想法推出了。你在手机上拍照，应用程序将这些照片与附近其他人的照片混合在一起。同一个派对、同一条街道、同一个房间。想法是人们会想要这个。一个由恰好在附近的人构建的实时流。

很多人打开它却不明白。不是从宏大的产品意义上说。而是从基本意义上说。这是什么？为什么给我看别人的照片？我为什么要继续使用它？公司在一周内改变了界面。

后来，创始人表示他们推出了"一个你不知道如何擅长的网络"，他们"向人们扔了一座山"。这听起来很准确。他们要求人们一下子理解一种全新的行为。从公司内部看，这可能感觉更简单，因为构建它的人已经知道这个东西应该是什么。

这就是发生的事情。最接近产品的人仍然能看到重点。其他人都只是在试图弄清楚这个东西是什么。

我在产品工作中反复看到这个的小版本。一个标签感觉很明显，因为团队已经知道这个功能。一个流程感觉很容易，因为审查它的人已经知道接下来会发生什么。有人在测试中卡住了，房间里的人开始解释用户而不是屏幕。通常这就是麻烦开始的时候。

虚假共识最难的地方在于它感觉多么正常。知道这个偏见并不能保护你免受它的影响。博斯韦尔德、库门和范德普利特多年后在不同的环境中发现了同样的模式。你的大脑一直默认相似性，意识有点帮助，但它并不能解决问题。

你想象的用户

转变很简单，但不容易。在你做出决定之前，大声说出你在考虑谁的偏好。具体是谁。这个布局选择是基于你在用户身上观察到的东西吗？还是基于你自己使用这个产品时想要的东西？

如果你犹豫，那个犹豫就是答案。这意味着你在从自己的头脑中提取。

有一个测试值得尝试。在任何设计选择之后，问：一个从未见过这个产品的人会看到我看到的东西吗？不是在导览之后。不是在第二次尝试时。就现在。如果你不能用证据说是，你就又在依赖自己的经验了。

也要注意你如何谈论挣扎的用户。如果你对失败的用户测试的第一反应是将参与者描述为困惑、分心或不具代表性，你正在实时观察偏见的发生。那个没有按照你预期行事的人就是数据。一个只为像你一样思考的人工作的产品，就是一个带按钮的镜子。

这并不意味着你的直觉毫无价值。基于真实观察建立的模式识别很重要。但基于你自己的偏好建立的模式识别，经过多年包装成专业知识，仍然是一种假设。那些是危险的，因为它们根本感觉不像假设。

设计中最危险的事情不是搞错了。而是在你确信自己搞对了的时候搞错了。

参考资料与来源

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