整站優化軟件，打破偏見不是一個簡單的過程，但是當我們逐漸減少各類偏見對產品的影響時，我們就會真正實現——為用戶創造更好的體驗。網站優化推廣、網絡推廣、百度關鍵詞排名，找富海360，專業的互聯網聚合營銷系統

用戶反饋對產品來說是至關重要的，畢竟產品的成功是由用戶決定的。但是我們怎么知道用戶的反饋是否是真正客觀的，是否是他們內心真實的想法？

對于這點，我可以負責任的告訴你：他們的反饋一定有偏差。但是對此，用戶自己一點辦法也沒有。網站優化推廣

在我們征求用戶反饋意見時，我們和用戶都將不可避免地陷入對信息的偏見認識。同時，我們自己的偏見會影響我們對接受到的反饋信息的處理方式。

意識到這一點是很關鍵的，準備無誤的用戶反饋在關鍵版本迭代時期的作用會更加明顯。盡管我們不能消除自己的或者用戶的偏見，但是一旦我們知道了自己會在哪些情況下會出現哪些類型的偏見，我們就可以采取一定措施來避免常見的偏見。那么在下一次要求用戶提供體驗意見的時候，就要把“避免偏見”這根弦繃緊，審慎處理用戶的反饋，時刻問問自己“我的行為（或不行為）是否是被偏見驅動的？”

認知偏差的情況可能有幾十種，每種又有多種呈現方式，但是在產品團隊尋求用戶反饋的過程中有一些主要類型的認知偏差是經常出現的。在本文中，我們將仔細的闡釋在用戶反饋時經常出現的四種典型認知偏差，以便產品團隊在出現路徑規劃偏差之前，把它們扼殺在搖籃里。這四種分別是：

1. 確認偏誤

2. 構造偏誤

3. 友善偏見

4. 虛假同感偏差

5. 網絡推廣

確認偏誤（Confirmation Bias）

確認偏誤應該是所有專業人士最常見的偏見。確認偏見的概念是由心理學家丹尼爾·卡內曼（Daniel Kahneman）與數學心理學家阿莫斯·特維斯基（Amos Tversky）首先提出的，他們認為確認偏見存在于“當人們的心里有一個已經認定的想法的時候，人們會在腦中選擇性地回憶、搜集對這個觀點有利的細節，并強行讓它符合邏輯。”所以說，人們傾向于認可符合自己觀念和意見的反饋，在這個時候就會發生確認偏見。

只接受與我們已有的觀點相一致的用戶反饋會很容易形成“回聲室效應”，這將嚴重影響我們針對用戶反饋所進行的功能設計調整。確認偏誤的一個可怕后果就是會產生逆火效應——我們會拒絕所有證明我們的觀點是錯誤的的反饋。

作為一名產品設計者，我們的任務就是為用戶創造具有良好體驗的優質產品，但是我們的設計將不可避免的受到我們的主觀品味、信仰和背景的影響。當我們意識到確認偏誤的時候就能夠發現它正潛入我們設計產品的過程中——不僅僅是如何解讀用戶反饋，還有我們如何規劃產品需求。

早年間，在我自己開的一家為客戶設計網站和開發移動應用程序的小公司中，我們曾經讓我們的用戶體驗設計師記錄用戶調查和進行訪談，以獲得有關產品的反饋。畢竟設計師們對于用戶體驗的理解并不像其他人那樣，他們是最終主導產品改變的人。

奇怪的是，在這樣做了大約一年之后，我們注意到我們沒有得到很多可行性反饋。我們開始懷疑我們做這些調查的價值所在。為此，我們完全拋棄了之前的做法進行了一個實驗，把用戶體驗設計師完全從過程中摘除出去，只保留一位QA工程師來負責撰寫調查報告和收集反饋意見，我們很快從中發現結果非常有趣且操作性強。

盡管我們的用戶體驗設計師對于反饋意見持開放態度，但是他們的潛意識會在設計調查問卷和訪問題目的時候設計便于確認產品設計問題的題目。

例如，我們的用戶體驗設計師問：“面對海量的產品是否會對你尋找適合自己的產品造成困擾？”這個措辭使得我們的受訪者會先入為主的認為尋找產品是很困難的，也因此自然而然的忽略了那些便于尋找的產品類型。這個問題還暗示了受訪者造成尋找產品困難的原因是因為產品種類繁多，這也使得受訪者無法提供其他的原因。

當我們的QA工程師來操刀來做這件事的時候，他們會把問題設計成：“您是否在尋找產品的過程中遇到困難？如果有，是什么樣的困難？”QA工程師對于產品設計沒有很強的概念，他們提出的問題也自然沒有傾向性，也更容易讓實際操作過程中遇到困難的受訪者留下真實的反饋。所以說，當我們在調研設計的時候多提出這種開放式的“為什么”，我們能夠收集到更多豐富多彩內容詳實的答案，幫助我們更好的了解受訪者在產品中實際面對的困難，以及困難產生的原因。

在創建用戶調研的過程中，通常都會出現確認偏誤。在調查中，我們可能在不經意間就會使用那些容易獲得契合我們內心傾向的提問方式去提出問題。用戶體驗設計師很可能會提出類似“我們的品牌是否給您帶來了專業性和信任感的內心體驗？”像這樣的問題，就完全沒有給受訪者提供提出反對意見的空間。而不由設計師來主導的用戶調研，問題中的偏見也自然而言地減少了。我們的QA工程師設計了一些輔助問題，比如“應用程序的外觀給您帶來了怎樣的感受留下了什么樣的印象？”由此，我們看到了用戶的真實客觀的對產品提升更有用的使用反饋。

如何避免確認偏誤？

克服確認偏誤需要收集來自不同用戶群體的反饋，提供反饋的用戶數量越多，我們能夠獲得越多不同角度的觀點。不要僅針對一個群體進行人口統計、背景調查或者用戶訪問，要盡最大努力獲得大量樣本，最好覆蓋目標市場中所有用戶群體的特征。這樣我們收集到的反饋信息就會更多面而不是局限在一個群體之中形成一些先入為主的觀點。

仔細設計調研問題，避免設計具有引導性的問題。要多使用“請您對應用程序的XX功能的滿意度進行打分”（賦值范圍從“強烈不喜歡”到“強烈喜歡”）這樣的問題，而不是提出“您有多喜歡應用程序的XX功能？”這樣問題。第一種說法是沒有態度預設的，而第二種措辭則預設了被訪者是一定要喜歡這款產品的。另外，在將調研問卷發放給用戶之前要多請別人來回答和閱讀問題，看看提問方式聽起來是否保持公允和中立性。

用戶體驗設計師還可以通過使用更多的定量數據來避免確認偏誤，盡管有些定量數據的解釋也不是完全客觀避免偏見的。

構造偏誤（Framing Bias）

構造偏誤的產生是基于我們對于用戶反饋的偏向選擇，在于我們用正面或負面的態度去解讀客觀度量標準。尼爾森諾曼集團（Nielsen Norman Group）提供了一個很有趣的例子，他們以兩種方式描述用戶反饋調查的結果。例如： 20 位用戶中有 4 位表示很難在網站上找到搜索功能; 20 個用戶中有 16 個表示他們找到了搜索功能。能夠看出，盡管衡量指標是相同的，但是這些專業用戶體驗設計師處理反饋的行為卻有所不同。

在分析數據時存在構造偏誤的話會在后續的數據分析中導致許多連帶問題，比如聚類錯覺，即過度期待從小樣本或小型測試中發現的規律, 然而實際上確實一種巧合；或者錨定效應，即會不自覺地給予最初獲得的信息過多的重視。這些精神陷阱很可能影響我們為了實現產品的最佳利益而作出的決定。百度關鍵詞排名

如何避免構造偏誤？

我們可以通過預先了解自己的態度來避免過分將其帶入數據分析之中，同時要使用不同的解讀方式。

在我們評估每一條反饋的時候，都要問問自己要如何來構建解讀方式。這能夠幫助我們不要把第一個接觸到的觀點過分看重，并且能夠幫助我們理解為什么反饋是積極的或消極的。然后，要確定至少一個或兩個可替代的解讀方式，去解讀同一個反饋結果。假設我們的一項調查結果顯示，70％的用戶覺得我們的用戶界面非常直觀。

這給了我們一個巨大的肯定，但我們也要認識到，它是基于一個積極框架解讀出來的。如果使用替代框架，我們可以得到：30％的用戶覺得用戶界面不直觀。通過查看這兩個框架，我們能夠更充分的發現這些數據對于我們的產品意味著什么，由此獲得更少的偏見和更全面的理解。

當我們不確定要如何處理我們的用戶反饋數據的時候一定要及時的提出來，并向團隊其他人尋求幫助。如果某一條反饋很重要，但很難解讀，這個時候可以考慮發起一個補充調查來收集更全面的信息。我們也可以問那些不覺得我們的用戶界面足夠直觀的用戶，邀請他們詳細的說明是哪些特定的方面使得界面不直觀（是顏色、按鈕位置、文字顯示還是其他什么）。

友善偏見（Friendliness Bias）

友善偏見也被稱為默認偏見或者用戶研究偏見，指的是受訪者更傾向于做出訪問者期許的答案或者做出積極評價。這或許是因為他們想表達的友善中立或者尊重訪問者的專業意見。當然，我們并不希望他們如此的寬容以至于掩蓋了他們真實的態度。

受訪者會試圖告訴我們最想聽到的答案，因為他們不想被一遍又一遍的深入詢問，他們認為積極地答案會讓他們更快地結束調研。這是省力原則在作祟，它意味著人們會盡量用最少的思想，時間和精力來避免被深入詢問，盡早完成任務。這個原則可能已經影響了我們用戶體驗設計的可用性，但是在收集反饋時我們可能并沒有考慮到它的影響。

不管是什么原因，友善偏見都會損害我們所做的辛勤工作和市場調查，給我們無法有效使用的錯誤數據。

如何避免友善偏見？

友善偏見可以通過將調研者主體從調研實施的過程中剔除來避免，因為大多數人不喜歡面對面地給予負面反饋。

如果收集用戶體驗反饋涉及面對面問卷調查或焦點小組訪談，應該盡量讓用戶體驗設計團隊之外的人員擔任主導者。訪談協調人員應該明確指出，他或她（主導者）不是負責產品設計的人員。這樣，人們可能會覺得更舒適，進而提供誠實的負面的反饋。

用網絡在線的方式收集反饋也是一種有效避免產生友善偏見的方法。因為面對著電腦會比面對著采訪者真人要來的自在，受訪者在表達負面觀點的時候也不必面對采訪者的實時反應。

但是在使用在線調研的時候要特別注意調研疲勞的產生。當我們提出太多問題的時候，受訪者就可能會隨機選擇或者選擇最有利答案來亂填一氣，以便更快更省力的完成調研。所以要盡可能保證我們的調研是短小精悍的，用非常簡單的措詞來說明問題，減少與調研目的關聯度較低或非必要的問題。

虛假同感偏差（False-Consensus Bias）

當我們高估或夸大了自己觀點的普遍性與適用性的時候，就會出現這種虛假同感偏差。說白了，虛假同感偏差指的就是夸張地認為別人也會像我們一樣思考。

1976 年，斯坦福大學的社會心理學教授LeeRoss進行了一個簡單而有效的實證研究，證明了虛假同感偏差是如何影響人們的知覺和決策的。他們邀請 104 位大學生穿著三明治快餐店的夸張廣告牌來為其做宣傳，在那些同意掛廣告牌的人中，62%認為其他人也會同意這么做，在不同意掛廣告牌的人中有67%認為別人也不會這么做。事實上，在同意與不同意佩戴廣告牌的兩組陣營中都形成了“大多數人會贊成他們的個人觀點”的虛假同感偏差。

如上所述，在設計用戶調查問題時，我們自己常常會陷入虛假同感偏差，假設用戶會和自己喜歡一樣的交互功能。盡管用戶體驗設計的核心目標是放棄個人信仰，注重用戶的需求，但產品設計者總是不得不通過自己的鏡頭來看待自己的產品，這也使得設計者們很難想象其他人會用什么方式來看待產品。這也就強調了讓具有不同背景的團隊成員（尤其是用戶體驗設計以外的專業人員）參與調查反饋過程的重要性。

通過識別和闡明自己的假設，可以有效避免虛假同感偏差。比如當你開始創建一個用戶調查或者組建一個測試小組的時候，問問自己：“我認為這個反饋的結果會是什么？”記下來，這是你的假設。或者請朋友或同事聽你描述你的產品，并讓他們寫下他們從你那里聽到的假設和意見。然后把你的假設列表放在面前，嘗試假設你的每一個假設都是錯誤的，然后看看哪個對你的產品成功威脅最大？哪些會在用戶中引起廣泛的不滿？ 針對這些假設，對受訪者提出問題。

正如避免確認偏誤一樣，收集來自更廣泛的用戶群體的反饋意見是非常重要的。作為用戶研究人員要確保我們調查的人員不僅僅是與我們有緊密合作或者相似背景的人，因為這些人更容易與我們產生同樣的觀點和偏見，這可能會加強我們對自身觀點的虛假同感偏差。

打破偏見，使用戶反饋更具價值

偏見是普遍存在的，但也可以采取措施來避免。我們沒人能屏蔽掉自己的偏見，但這并不意味著這些偏見一定會干涉我們的工作，通過簡單地了解每個偏見產生的原因，并通過打破其在調研反饋過程中出現的方式，就能夠采取措施來避免，以便收集盡可能真實的反饋數據。前文中提到的打破偏見的方法大概可以總結為以下幾點：

• 注意描述問題的措辭，提高問題清晰度以保證受訪者明確重點。

• 盡量將自己從調研反饋中移除，以保證受訪者誠實的給出反饋。

• 建立克服偏見意識，使之成為反饋與測試過程中的重要一環。

打破偏見不是一個簡單的過程，但是當我們逐漸減少各類偏見對產品的影響時，我們就會真正實現——為用戶創造更好的體驗。