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译体验 | 叙事倾向: 当叙述方式影响用户体验

译体验 | 叙事倾向: 当叙述方式影响用户体验

作者: 鹈鹕体验live | 来源:发表于2018-09-13 12:25 被阅读0次

    什么是叙事倾向?

    用户体验从业人员在工作中经常运用他们讲故事的权力来设计角色、场景以及故事中的细节和因果关系,故事内容越具体用户越觉得有说服力。但是,和其它技巧一样,滥用叙事技巧是很危险的事。

    例如,考虑如下问题:

    你认为普通美国人更可能拥有什么学历?

    A.博士学位

    B.高中文凭,但没有大学文凭

    你可能马上选择“B”。毕竟高中阶段是义务教育,而对大部分职业而言,博士学位是个可选项,并不是非有不可。没错!根据2015年美国人口普查,大约29%的美国成年人只读过高中而没受过大学教育,只有1.7%的美国成年人拥有博士学位。对于大多数职业而言,获得博士学位并非不必可少,而是可选项。

    当然,这个问题要回答正确很容易。但如果对题目略有改变,将使它的难度增加。假设你遇到如下问题:

    阅读《纽约时报》网站上文章的访客,更可能是什么学历的人?

    A.拥有博士学位的人

    B.高中毕业但没有接受大学教育的人。

    多增加了一个细节——问题中的人阅读《纽约时报》的线上文章——这个线索足以使许多人不再按常理推论,而是自行脑补了一个画面,问题中的人在读一份属于“知识分子”的报纸,她的教育层次会更高。

    《纽约时报》的读者中,博士学位持有者的比例可能高于一般人群。但统计表明,阅读《纽约时报》并拥有博士学位的人,可能性仍然很低。毕竟美国只有360万人拥有博士学位;同时,Quantcast估算,《纽约时报》每月有2,230万独立访问者。然而,依靠叙述来理解世界的趋势是如此势不可挡,以至于我们常基于脆弱的事实,编造一些不言自明的故事。

    心理学家称这种趋势为叙事倾向:叙事倾向是指人们倾向于描述一整个事件或模式中的一部分信息,而不在意完整的事实,是否和叙事要表达的内容一致。

    有两点特别的叙事元素会对我们的理解产生非常严重的影响,并可能引发有偏见的结论:

    具体细节,它使叙事既真实又难忘

    因果解释,它有助于我们理解为什么某些事件会导致最终的结果

    细节的力量:比率忽略

    精通讲故事的人都很清楚,具体的细节非常必要,这能抓住听众的想象力、使故事更可信。但问题也应运而生,听众可能因此陷入部分细节,而忽略对全局的整体思考。

    《纽约时报》的例子,就能说明上述的现象,它代表一种被称为比率忽略的叙述倾向。当被问及一般情况(如更常见的教育水平)时,我们很自然地会考虑整个人群教育水平的基本比率、或覆盖率。但当具体细节出现时(如阅读《纽约时报》过程中),我们常常忽略基本比率,继而编出一个符合具体细节的故事。

    事实上,1000多名近来回答过该问题的用户体验从业人员中,41%会选择A,而具有博士学历的人选择该选项的比例高于其他选项。(恭喜大多数人,你们都选择正确!)

    图1:用户体验从业人员认为阅读《纽约时报》网站上文章的访客更可能是高中毕业但没有接受过大学教育的人

    因果关系

    解释事情为什么会发生的故事,其实是关于细节力量的特例。我们喜欢相信世界是有意义的,万物皆有因。这种倾向使我们更易于相信,那些提供某种因果解释的故事,而不去在意这种解释是否真实。

    假设你面临以下情况:

    公司内部网的分析显示,一年两次的审计诚信页面,它的退出率在所有内部网网页面退出率中位居第二高。这个页面描述了公司审计的整个过程,访问者极少。下面哪个选项,最能解释这个页面的退出率高的原因?

    退出率很高,是因为内容和/或视觉设计很差。

    这个页面的退出率高只是个随机事件。

    当面对这道选择题时,大多数人认为,第一个选项的可能性更大。事实上,54%的用户选择A选项,因为它讲述了一个有意义的故事,原因可以解释观察到的结果。(另一个倾向也有助于这个人们选择该选项——实用性倾向,这种倾向使人们用易于想到的任意案例来估算概率。如果你确实遇到过内容或视觉设计糟糕导致退出率高的情况,这时很容易想起自己的过往经历并认为第一个选项可能性更大。)

    我们更愿意相信事出有因——任何原因——而不愿相信事物会随机且无理由的发生。毕竟,如果事出有因,我们就可以循因解题了。

    图2:用户体验从业人员认为最能解释这个页面的退出率高的原因是内容和/或视觉设计很差

    54%的用户体验从业人员相信,内容和/或视觉设计很差,比退出该页面是随机事件,更可能导致高退出率,尽管该页面访客极少。

    但请注意,该问题只涉及的是一个访客非常少的页面。这意味着观察到的结果——浏览某个页面后离开该网络的人比例很高——只是极少数人的行为。样本量过小,会导致错误或极端结论。例如,仅有4个人浏览这个页面,你可能很容易就发现,退出率为100%纯粹是时间紧急所导致。

    人们很容易忽视样本数量,而去寻找故事,给事件为什么会发生,找个听起来合理的理由。但样本量太小,将不能用来推理一个具有代表性的行为模式,除非上下文中有具体的情况说明信息。(例如,如果你针对用户开展了一次可用性测试,五位用户中有四位用户浏览了一年两次审计过程的页面,他们说该页面已过期,那么你才能根据这一合理的事实推测其中的因果关系。)

    结论

    在我们的调查中,所使用的问题都是一些没什么上下文说明的例子;实际中,你会看到真正页面内容和设计,而不是试图凭空解释用户退出率。在这些背景丰富的情境中,我们的倾向会显得没那么明显,——但这实际上使这种倾向更危险。

    通常我们仅知道少量信息便做出决定。我们寻找并相信原因的这种倾向,可能会导致我们浪费时间去“解决”一些微不足道的问题。我们倾向于抓住细节并将它们详细描述成完整的故事,这可能使我们误入歧途。例如,如果我们知道,自己的主要用户是年轻人,我们将可能假设,这些千禧一代在幼年就接触到信息技术,即使页面设计不佳,他们也能理解。但实际上,我们观察发现,很多时候如果设计很糟糕,即使年轻用户也会很困惑继而无法理解。

    即使知道叙事倾向的存在,你也没法避免受到这个倾向的影响。不过,你虽然不能阻止自己或团队相信那些故事,但你可以采取措施来保证,你所讲的故事是真的:

    清晰的故事:谨慎地构思用于用户体验设计的故事情节,专于你自己的事情,这其中要包括基于真实客户研究的难忘细节,最好来源于多个数据源和方法;即使时间限制导致无法获取完整的体验,但你至少可以根据现有数据(如分析或销售数据)来检查基本假设,或者进行快速调查。

    完整的故事:不要依靠不成文的假设和想象中的叙述,要把“问题定义”这个词语结合到工作流程中——即使是细小的设计决策问题。强迫自己表达和验证自己的假设,避免不必要的或者错误的解决方案,从而节省时间。

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    作者:Kathryn Whitenton

    译者:王春

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