構(gòu)建誠實(shí)透明的界面體驗(yàn)，幫助用戶更好地作出決策。

如今，許多應(yīng)用會基于用戶的個人數(shù)據(jù)對其偏好做出假設(shè)，如Google Now，Spotify和Amazon等。它們甚至可能提前替我們做決定，而不需要我們做任何主動的信息輸入。譬如Facebook的訂閱新聞信息流和Amazon的推薦產(chǎn)品。它們都主動隱藏了“無關(guān)緊要”的信息，只顯示它們認(rèn)為我們會喜歡的內(nèi)容。

這種免除了用戶選擇的設(shè)計模式，最近被冠名為先行設(shè)計（或預(yù)期設(shè)計）——利用收集到的用戶行為數(shù)據(jù)，在用戶界面上自動進(jìn)行一些決策。它減少了人們目前面臨的過度決策的數(shù)量，降低了疲勞感，整體上提高了決策效率。

盡管預(yù)期設(shè)計充滿善意，但也可能引起信任問題，特別是在用戶界面設(shè)計的“黑暗模式”泛濫，用戶信任已被破壞的時候。本文將著眼于分析如何利用“光明模式”提升用戶決策的信心，即使在推動用戶做出更好決策時，也確保用戶界面是誠實(shí)透明的，而不像“黑暗模式”那樣欺騙和詭詐用戶。

為什么替你的用戶做決定？

在今天的網(wǎng)絡(luò)世界，消費(fèi)者面臨著比以往更多的選擇。例如，在亞馬遜和eBay這樣的網(wǎng)站購物時，即使我們清楚的知道我們想要什么——換個新的蘋果耳機(jī)，我們?nèi)匀豢梢缘玫胶Ａ康倪x擇結(jié)果：

在Amazon和eBay上，同一產(chǎn)品有海量的購買選擇

另一個例子是海量音樂服務(wù)，例如Spotify。不需要支付什么費(fèi)用，我們用手指點(diǎn)點(diǎn)就能聽大量的音樂，但需要做的選擇也迅速增加。

有更多選擇很不錯，但過多的選擇令人生畏。因?yàn)檫@時候要做出決定會變得非常困難。很多理論和文章都強(qiáng)調(diào)了這個問題，譬如：

• Barry Shwartz的選擇悖論：有大量選擇使得人們趨向于不做任何選擇，即使做出了選擇也不那么快樂。
• ?？朔▌t：每一個額外選擇都會增加人們做出決定的時間。

這兩項(xiàng)研究都說明，通過減少用戶界面上選擇的數(shù)量，可以幫助提升用戶做出決策的能力，從而減少挫折并帶來更好的體驗(yàn)。關(guān)于“決策疲勞”的文章也支持這個結(jié)論。如果人們在生活中要做出大量決策的話，那么在面臨重要抉擇時決策效率會變得低下。這也是馬克·扎克伯格每天都穿相同風(fēng)格的衣服的原因：

“我非常希望能清空我的生活，平時盡量做更少的決定，用更多精力貢獻(xiàn)社會。”

如何減少選擇

因此，減少用戶面臨的選擇成為了如今很多產(chǎn)品的關(guān)注點(diǎn)。做法有很多種，下面將討論兩種：

1. 使選擇的相關(guān)性更強(qiáng)

許多產(chǎn)品基于個人偏好進(jìn)行個性化處理，為當(dāng)前用戶展示與之相關(guān)的有限選項(xiàng)。Amazon采用的這種做法，無論在網(wǎng)站上還是定制電子郵件中都基于收集到的用戶信息來展示數(shù)據(jù)：

Amazon為用戶調(diào)整過的推薦

2. 預(yù)測用戶的決定

上述的推薦可能不足以降低選擇的難度，因?yàn)榧词乖诤Y選后，用戶依然會面對大量的選擇。此時產(chǎn)品可以更進(jìn)一步，代替用戶決策以幫助他們徹底卸下選擇的負(fù)擔(dān)。

比如Google Now在用戶未進(jìn)行任何輸入前，就給出了越來越多的操作行動點(diǎn)。

Google Now 中的先行設(shè)計范例

Google Now在后臺做出了很多決策，從發(fā)現(xiàn)用戶把車停在哪里，到搜索足球成績。即使未收到提問，它也會在恰當(dāng)?shù)臅r間主動通知用戶關(guān)注可能需要的信息。

Google Now：“What you need, before you ask.”

Spotify則以另一種假設(shè)的方式運(yùn)用了該方法，他們在用戶進(jìn)行任何思考前就為他們創(chuàng)建了播放列表。正如它宣傳的：這就像你最好的朋友每周為你定制一份個性化混搭風(fēng)格的音樂。

Spotify 的個性化推薦歌單“Discover Weekly”

搜索新音樂、選擇添加播放列表的工作，都幫用戶做了。

這種為用戶做選擇的設(shè)計概念被稱為先行設(shè)計。因?yàn)樘N(yùn)含道德風(fēng)險，從一開始這就是一個充滿爭議的話題。

為先行設(shè)計建立信任

使用上述方法達(dá)到減少選擇，并為用戶做決策的產(chǎn)品，容易被指責(zé)太過專橫冒昧。如果應(yīng)用沒有真的符合用戶的預(yù)期，也會引起用戶的不信任。尤其在今天，許多產(chǎn)品被爆出使用黑暗模式欺騙用戶去做他們不想做的事情。

為了保持用戶對產(chǎn)品的信任感，產(chǎn)品為用戶做的決定越多，就越應(yīng)該顯得透明誠實(shí)。設(shè)計時應(yīng)該避免“黑暗模式”，即使要采用先行設(shè)計的方案，也讓用戶了解并掌握控制權(quán)，即“光明模式”。下面，讓我們討論集中光明模式的設(shè)計策略：

避免限制信息

如果因?yàn)樽詣舆x擇而不展示過濾選項(xiàng)，只為用戶展現(xiàn)他們可能會喜歡的內(nèi)容——如個性化和推薦系統(tǒng)。這會帶來一個問題：用戶會開始看到越來越多的單一的內(nèi)容：

Amazon根據(jù)瀏覽歷史提供的推薦商品

這反而使發(fā)現(xiàn)新內(nèi)容變得很更麻煩了。這種情況不僅出現(xiàn)在Amazon這樣的電商網(wǎng)站上，同樣也出現(xiàn)在Facebook這樣的社交媒體網(wǎng)站上。時代周刊曾這樣報道過：

“Facebook給點(diǎn)擊鏈接的人提供更多鏈接，也給看視頻的人展示更多視頻?！?/p>

很多用戶對此可能并不高興，因?yàn)樗麄儾幌Ｍ善放苼頉Q定他們看到什么。Stack Overflow的CEO Joel Spolsky就曾責(zé)備Facebook隱藏信息：

Facebook沒有展示所有帖子。它是有選擇的給你展示內(nèi)容。問題在于，F(xiàn)acebook的算法會強(qiáng)化用戶的偏見，這里的界限在哪里？要知道，機(jī)器算法會被訓(xùn)練的越來越強(qiáng)大。

給用戶控制權(quán)

通過反饋機(jī)制讓用戶進(jìn)行一些控制，是一種避免信息限制的方法。它容易提高基于用戶偏好所做假設(shè)的準(zhǔn)確度。這有好幾種做法，有的很明顯的，有的則比較隱晦。

• Google Now （左上圖）在Now Card上直接詢問用戶，以獲知所顯示的信息是否符合其自身偏好。
• Facebook（右上圖）則沒那么明顯，用右上角的下拉符號進(jìn)行設(shè)置，它在每個新聞條目的右上角使用了一個下拉符號，單擊該符號會顯示隱藏選項(xiàng)，讓用戶隱藏不想看的新聞。
• 亞馬遜（下圖）調(diào)整推薦內(nèi)容的方式更復(fù)雜。用戶需要一步步的點(diǎn)擊“你的賬戶”→“你的推薦”→“改善推薦內(nèi)容”來調(diào)整它展示內(nèi)容。

這三個例子中，谷歌提供的反饋機(jī)制是最透明的。它給了用戶多個明顯的交互點(diǎn)，讓他們在卡片上進(jìn)行反饋，確保一切盡在用戶掌控中：

Google Now，由你控制

除了輕掃（swipe）卡片，你也可以通過點(diǎn)擊菜單圖標(biāo)對每張卡片進(jìn)行定制化設(shè)置：

Google Now個性化設(shè)置

根據(jù)Joel Spolsky的說法，在Facebook和Amazon上，即使用戶可以提供反饋去影響他們所看到的內(nèi)容，在新聞信息流和推薦內(nèi)容底層的算法依然擁有更大的控制權(quán)。

不要將廣告當(dāng)做真正的內(nèi)容來呈現(xiàn)

把廣告當(dāng)做內(nèi)容展示，是常見的“黑暗模式”。它不需要用戶明確同意就會產(chǎn)生并展示。

比如，Google Now最近跟Lyft、Airbnb、Uber和Instacart進(jìn)行了合作，通過提供這些App的服務(wù)促進(jìn)用戶使用產(chǎn)品，這時候系統(tǒng)認(rèn)為用戶需要這些服務(wù)。雖然第三方服務(wù)的卡片可能有用，但當(dāng)他們是付費(fèi)服務(wù)時，看起來也像是另一種形式的廣告了。

Google Now 合作方服務(wù)

其他相關(guān)產(chǎn)品中也可以見到類似的黑暗設(shè)計。先行設(shè)計背后的動機(jī)顯得更令人懷疑。譬如谷歌地圖在地圖搜索結(jié)果中將廣告?zhèn)窝b成定位針：

Google Maps將廣告?zhèn)窝b為定位針展示在地圖上

利用已有的用戶已輸入的內(nèi)容

先行設(shè)計時，預(yù)測內(nèi)容的準(zhǔn)確性非常重要。一種比較好的方法是利用用戶以前輸入的信息，如表單預(yù)填充，或記住信用卡詳情和密碼：

Google Chrome 瀏覽器中提前填充好的表單

這可以避免用戶進(jìn)行同樣的重復(fù)操作，以節(jié)省時間。同樣的設(shè)計思路也可以用在整合多種數(shù)據(jù)的復(fù)雜假設(shè)上。Campaign Live 曾介紹過一個例子：出租車服務(wù)商Hailo的Google Now卡片可以結(jié)合時間、地理位置和用戶過往輸入的內(nèi)容在Google Now當(dāng)中再次預(yù)定出租車。

假設(shè)你來到倫敦并預(yù)定了一輛Hailo出租車，然后在7點(diǎn)到10點(diǎn)之間進(jìn)去了某個區(qū)域。如果你下午5點(diǎn)還在那兒，有可能你正需要離開。這時Hailo的Now Card將提示您預(yù)定一輛出租車。

在這種假設(shè)可能比較準(zhǔn)確（并且它的出現(xiàn)看起來不像是一種變相的廣告），因?yàn)檫@個推薦是基于用戶行為——之前曾通過相同的服務(wù)進(jìn)行一次預(yù)訂——并且考慮了一個合理的時間因素。

Hailo 根據(jù)過去的用戶行為主動提示用戶

讓用戶可以選擇退出

盡管能夠給出到用戶個性化推薦，但有時人們就是不希望應(yīng)用程序?yàn)樗麄冏鰶Q定。在這種情況下，必須能夠輕松退出。即使你不能刪除Google Now這個App，你可以在設(shè)置中禁用Now card：

Google Now 允許用戶禁用Now card功能

相比之下，用戶沒有辦法關(guān)閉Amazon的建議機(jī)制，除非你完全退出登錄——這對于亞馬遜是合理的，因?yàn)?5%的產(chǎn)品銷量來自推薦結(jié)果的導(dǎo)流（數(shù)據(jù)來源Venture Beat）。

是否應(yīng)該默認(rèn)記錄和使用用戶數(shù)據(jù)是一個尚無定論的問題。讓用戶主動選擇還是假定用戶允許，兩者間存在很大區(qū)別。如“黑暗模式”網(wǎng)站中的器官捐贈者案例：

在器官捐獻(xiàn)中，主動選擇捐獻(xiàn)和被動同意捐獻(xiàn)兩種制度的差別

基本上，如果捐贈是默認(rèn)項(xiàng)時，幾乎100%的人會選擇進(jìn)行器官捐贈，但當(dāng)捐贈不是默認(rèn)項(xiàng)時，愿意捐贈器官的比例會變得非常低。

運(yùn)用黑暗模式來幫助用戶

很明顯，一些公司利用黑暗模式來推進(jìn)自己的議程，而且在今天有各種工具技術(shù)來幫助公司替用戶做決定。然而，類似的方法可不可以幫助人們?yōu)樽约鹤龀龈玫臎Q定呢？目前，人們就常常因?yàn)槿狈ψ晕铱刂苹蜿P(guān)注短期收益等弱點(diǎn)做出了很多糟糕的決定。

推動人們做出正確的選擇

在Richard Thaler 和 Cass Sunstein 所著的《推動：提升人們對于健康，財富和幸福感的決定》一書中提到，應(yīng)該創(chuàng)建一個倫理道德“選擇架構(gòu)”，來推動人們著眼長期利益做出整體層面上的最佳選擇。

《推動：提升人們對于健康，財富和幸福感的決定》

在這種情況下，那些我們用以創(chuàng)造黑暗模式的技術(shù)，也可以被用來打造光明模式，從而推動用戶做出更好的選擇。

自動注冊

泰勒和桑斯坦舉例說，由于人類預(yù)期壽命更高了，通過像美國的401(k)這樣的養(yǎng)老金計劃為自己存養(yǎng)老金變得非常重要。然而，盡管這些計劃提供“免費(fèi)的養(yǎng)老金”，但許多人仍然選擇不去存錢。泰勒和桑斯坦提出了以下可能的解決方案來幫助人們存養(yǎng)老金：

• 默認(rèn)注冊(類似于器官捐獻(xiàn)者的例子)；
• 迫使人們在是否存養(yǎng)老金這事兒上進(jìn)行簡單的認(rèn)同，或是不讓他們自己做決定。

這些方法是使用光明模式的范例。因?yàn)樗鼈冇欣谟脩?，促使人們采取行動并做出長期有利的決策。雖然第二種方案迫使人們做出決定，但它將決定過程簡化為簡單的二選一，鼓勵了人們的參與性。

創(chuàng)造好的行為習(xí)慣

Alan Shapiro表明帶有預(yù)期選擇的應(yīng)用可以有助于一些用戶行為習(xí)慣的形成。通過不斷被建議去哪里、買什么，人們會慢慢習(xí)慣于被程序通知以及這些幫他們做的決定信息。

這可能會帶來一些可怕的情況。比如當(dāng)一個公司的主要目標(biāo)是銷售商品時，它會更傾向于不斷灌輸某些信息，以刺激用戶的購物欲，讓他們不斷使用自己的服務(wù)。例如亞馬遜新的Prime Pantry服務(wù)，從它的Pantry Box功能開始，始終在鼓勵人們購買那些原本不需要的東西，充斥著黑暗模式。

Amazon Pantry Box 鼓勵用戶形成購買習(xí)慣

正如Circadia的產(chǎn)品主管Matt Crowley所說的：亞馬遜已經(jīng)將話題從“我需要這個嗎?”更改為“為了填滿這個箱子我還需要買什么?”

亞馬遜甚至申請了一個系統(tǒng)專利，該系統(tǒng)利用用戶數(shù)據(jù)，在用戶下單前就預(yù)測用戶的購買行為并調(diào)整倉儲，亞馬遜稱其為預(yù)期出貨（anticipatory shipping）：

Amazon的預(yù)期出貨專利圖表

把這些動機(jī)擱置一旁，能不能采用相同的策略幫助人們形成良好的行為和習(xí)慣呢？ 現(xiàn)在有很多促進(jìn)個人進(jìn)步和習(xí)慣養(yǎng)成的app，在這方面有很多例子了。

• stickK通過利用厭惡損失的心理和責(zé)任感的力量，驅(qū)動行為變化，從而幫助你擺脫壞習(xí)慣。

stickK 幫助你戒掉壞習(xí)慣

• Duolingo 提醒用戶每天練習(xí)新語言，從而幫助用戶形成一個好習(xí)慣。

Duolingo幫助你形成語言學(xué)習(xí)習(xí)慣

產(chǎn)品所屬商業(yè)公司的道德倫理，決定了人們能夠從App的先行設(shè)計中獲得什么好處。公司為了自身利益會在多大程度上利用客戶數(shù)據(jù)，以及用戶為了方便愿意給出多少個人數(shù)據(jù)？

如上所述，給予用戶控制力和保持透明是在先行設(shè)計種保持用戶信任的關(guān)鍵。 你對先行設(shè)計中使用的黑暗模式有什么看法？ 光明模式是否真的存在？在設(shè)計假設(shè)時是誰掌握了控制權(quán)？歡迎討論。

作者：Graeme Fulton

譯者：滬江設(shè)計中心

來源：微信公眾號：滬江設(shè)計中心（ID：HJ-UED）

原文：https://www.smashingmagazine.com/2016/10/how-to-build-honest-uis-and-help-users-make-better-decisions/

題圖來自PEXELS，基于CC0協(xié)議