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            4000字干貨!幫你快速了解產品設計中的心智模式|北京藍藍UI設計公司

            2023-12-26    周周

            進入主題之前,向大家強烈推薦李睿秋先生的《打開心智》一書,雖然書名有一點成功學,但是內容非常有參考性。本次分享內容的核心也來源于《打開心智》一書,自己僅做了內容的整理與 PPT 設計。

             

            大腦底層原理的四大支柱

            心智模式是每個人認知、行動、成長的底層原理,抽象來看心智模式有四大支柱:

            「節能」、「穩定」、「預測」、「反饋」

            在接下來的部分,會詳細的解釋這四大支柱分別是什么、起到什么作用。

             

            一、節能:大腦最基本的原理

            1. 什么是節能?

            所有生命體都有一個最基本的本能,那就是活下去,而生命體的一切行動都需要消耗能量。

            想要更好地活下去,就需要對能量做出更高效、更合理的管理。

             

            所以,從底層來講,我們每個人其實都是懶惰的。

            因為我們的大腦時時刻刻都在計算:如何用最少的資源支出,做最多的事情。

             

            2. 我們的注意力是有限的

            大腦的“節能”特性,會影響到大腦對“注意力資源”的分配。

             

            認知心理學認為,大腦對一切行為的處理模式分為兩種:自動化加工和控制加工。

            1. 自動化加工,指的是不需要占用注意力的、由大腦按照慣常路徑去操縱的行為。
            2. 控制加工,指的則是那些需要占據我們注意力的、有意識地思考如何操作的行為。

             

            舉個例子:

            剛開始學車的時候,會手忙腳亂、會刻意的去想應該干什么;但是當已經開了幾千公里之后,開車這件事情已經成為你的一種本能,你不需要去思考,身體就能自己動起來。

            這就是從控制加工,轉變為自動化加工。

             

            為什么習慣那么難以改變?

            就是因為習慣的本質是一整套自動化加工的結果,是大腦最舒服、最省力的狀態,也是大腦最自然的狀態。

             

            這也是為什么產品設計改變用戶的使用習慣后,會容易受到抵制;歸根到底,因為在與用戶的習慣本能去做了對抗。

             

            3. 我們的理性也是有限的

            節能的基本原理,除了對注意力資源的分配和調控之外,還會被大腦應用到我們的認知過程中,也就是我們的“理性”中。

             

            古典決策理論認為:人類是理性的,總是能夠深思熟慮地思考問題,能夠分析所有的情況,做出最合理的選擇。

             

            但是,近代心理學家赫伯特·西蒙認為:人們并不是全然理性的。我們處理問題的原則并不是做出最好的選擇,而是做出性價比最高的選擇。

             

            在這個基礎上,心理學家蘇珊·菲斯克和謝利·泰勒,提出了另一個重要的模型:認知吝嗇鬼。

            她們認為,大腦有一個內在的、固定的傾向,那就是對絕大多數事物,都希望采取走捷徑的方式快速理解和處理它。因為這樣最省力、最節能。

             

            這也是為什么會有“刻板印象”,比如:提到山西就想到家里有礦、提到東北就想到我強哥、提到四川就想到熊貓。

            這是因為為了節能,大腦走了捷徑,從已有的數據庫中抽象出了一個個模糊的模式,再把這些模式套用到新事物上。

             

            在認知心理學中有一個重要的理論「認知流暢性」。

            如果一條信息加工處理起來更流暢、更省力,那么大腦就會更加喜歡它,也會更加傾向于接受它、相信它。

             

            同樣,心理學家埃琳·紐曼等人的研究發現,當我們接收一個觀點時,如果配上一張無關的圖片,或者作者的名字非常簡單好記,又或者字體非常清晰、舒適,這些容易讓人理解的細節,都能有效提高我們對這個觀點的接受程度和信任程度。

            原因在于它們提高了這個觀點的認知流暢性,使它加工起來更省力。

            做一個小測試:

            看到這里大家可以停一下猜下答案,看能不能第一時間想到答案。

             

            看~是不是配了圖之后,理解起來就容易多了

             

            同理,這反映易用、好理解、符合常識的產品設計,能夠有效提升用戶的認知流暢性。

             

            二、穩定:大腦的定位系統

            科幻作家道格拉斯·亞當斯,在《困惑的三文魚》中寫過一段經典的俏皮話:

            “我想出了一套規則,這套規則適用于我們對科技的反應:

            1. 你出生時已經存在的科技都普通而平常,是世界運轉秩序的天然組成部分。
            2. 你十五歲到三十五歲之間誕生的科技都是令人興奮的革命性產物,說不定你以后能以此為業。
            3. 在你三十五歲以后誕生的科技都是違反自然秩序的。”

            這段話很有意思,因為它反映大腦的另一個基本原理:穩定。

             

            1. 什么是穩定?

            有這三個原則:

            1. 確定性:大腦希望未來是可以根據過往的經驗進行預測的,盡量減少模糊和不確定。
            2. 一致性:大腦希望接收的信息跟內在的心智模型是一致的,盡量減少矛盾和沖突。
            3. 適應性:大腦希望我們的生活模式是穩定不變的,一旦發生變化,它就想盡量恢復原狀。

             

            ①確定性:安全感的來源

            在古代有很多的自然災害:地震、洪水、饑荒、暴雨……古人無法理解和預測這些填寫,所以把這些天災擬人化,于是把它們變成了山神、風神、水神、雷神。

            或許,神話的本質是原始人類對于“未知”的一種解釋和幻想,是一種試圖把“未知”轉化為“可知”和“已知”的嘗試。

             

            這背后有一個原理:把“未知”轉化為“可知”,甚至追求一定程度上的“可控”。

            因為大腦最害怕的敵人就是未知,也就是不確定性。大腦會下意識地排斥不確定性,企圖在不確定性中尋求確定性、建立可控性。

             

            ②一致性:不愿認錯的大腦

            心理學家利昂·費斯廷格做過一個經典實驗。

            他邀請兩組參與者去做一些非常無聊的工作,其中,A 組參與者得到了 1 美元的報酬,B 組參與者則得到了 20 美元。結果 A 組參與者比 B 組活躍得多,對工作的評價也高得多。

             

            因為他們會這樣告訴自己:這么無聊又低回報的工作,我卻做了這么久,要么我是個笨蛋,要么它一定有些吸引人的地方。

             

            這就是經典的“認知失調”理論:我們總是追求認知和行為一致。

            如果認知和行為出現不一致,就會使大腦感到困惑,大腦就會有一種強烈的渴望:通過最省力的方式,去干涉這種認知和行為,使它們盡量保持一致,從而使其“合理化”。

             

            ③適應性:最好的狀態是不變

            大腦有一個根深蒂固的需求:希望停留在“基線”上,不去改變,不去打破現狀。

             

            2. 什么是“基線”呢?

            比如,平時不怎么運動的人,突然運動的話第二天就會全身酸痛;每天早睡的人,突然加班,快到睡覺的點就會開始困到不行…

             

            對大腦來說,我們的生活軌跡保持在基線附近是最好的狀態。一旦偏離基線,大腦就會把它識別為出現了一個“異常”,從而需要調動資源去想辦法解決這個異常,讓我們的狀態回歸基線。

            在產品設計中,提供穩定、一致的認知預期與使用反饋,才能給用戶帶來掌控感和安全感。

             

            三、預測:大腦的導航系統

            1. 大腦通過預測來理解世界

            大腦是通過預測來判斷我們是否需要節能的。

            其實,預測不僅僅是大腦對于節能的一種輔助功能,更是大腦非常底層、非常重要的一種信息加工方式。

             

            當我們接觸到新信息時,大腦會根據已有的心智模型對未來進行推斷,“預測”我們可能會遭遇什么,需要做出什么反應,可能會引發什么后果。

            并把預測的信息與獲得的信息進行對比,如果吻合,就按照預測的方式行動;如果不吻合,大腦或是調整心智模型,或是驅動我們去做出其他行動,來修正和消除這個誤差。

             

            這就是預測加工理論。

            它可以分成兩部分:第一部分是不斷獲取信息,并優化大腦內部的心智模型;第二部分是通過心智模型預測會發生的情況,并通過對比驗證心智模型的有效性。

             

            舉個例子:

            你第一天上學,進入教室,老師讓大家起立問好,于是你學習到一條規則:上課前要起立問好。大腦會把這條規則寫入心智模型里面,試圖用它去解釋和理解這個世界。

            接著,第一節課下課,進入第二節課,按照剛剛創建的新規則,你起立問好,其他人也同樣做,也得到了老師的認可,這就是一個“符合預測”的情況。

            于是,這條規則得到了強化,大腦會更加相信它,利用它去處理對應的情境。

             

            反過來,如果你起立問好,卻發現其他人都沒有動,那么,大腦就會立刻發出警報:是不是遭遇到一個“不符合預測”的情況了?

            這時,你的思維就會立刻飛速運轉:為什么這條規則失效了?我是不是需要修改這條規則,使它更加適應更多的不同場景?這就是對心智模型的調整和修補。

            經過思考和外界的反饋,你就會得到一條更新的規則,再把它寫入心智模型中。于是,你的心智模型就會變得更加完善,能夠適應更多的情境。

             

            預測加工理論說明,大腦在遇到預期不符時會嘗試修正誤差,產品設計需要為修正預留可供選擇的出口。

             

            四、反饋:大腦的動力來源

            為什么有很多事要做,還是忍不住摸魚;明明執行了計劃,但是堅持不下來?

             

            這就涉及大腦第四個非常重要的底層原理:多巴胺的學習和強化機制。

            多巴胺是一種神經遞質,用來在神經元之間傳遞信息。在大腦中,多巴胺的分泌和信息傳遞有多條不同的路徑,每條路徑叫作一種“通路”,把不同的腦區連接起來,起到不同的作用。

            其中一條通路叫做:“中腦-邊緣通路”,它有一個更為人知的名字:獎賞回路。

             

            為什么叫獎賞回路呢?

            因為,當這條通路被多巴胺激活時,它就會帶給我們強大的動力,讓我們充滿激情,特別想立刻行動。這也是多巴胺最核心的作用:為我們提供動機,激勵我們行動。

             

            大腦會有兩種最底層的天性,分別是趨利、避害。

             

            節能就是“避害”的表現,而趨利主要是由獎賞回路控制。當我們采取某種行動,獲得某種對生存有利的回報時,大腦就會給這種行為一個獎勵反饋,告訴我們:這種行為是對生存有利的,可以更多地去踐行它。

             

            這也是為什么,反饋是大腦的動力系統。

            大腦以完成任務、獲得獎勵的方式來強化我們的行動,為我們提供動力,讓我們知道什么事情是可以做、應當做的。

             

            正向的獎勵反饋,有助于強化獎賞回路。

             

            五、補充、動力-阻力模型

            1. 什么是動力-阻力模型?

            一件事情,我們不愿意做,無非只有兩個原因,要么是動力不夠,要么是阻力太強。

             

            2. 什么是動力?

            獲得回報:相信一件事對我將有好處,會帶來確切的回報和收獲。

            規避損失:知道一件事如果不去做,會導致不好的結果,為了規避惡果,需要全力以赴。

             

            3. 什么是阻力?

            大腦的慣性是最大的阻力來源,因為大腦是節能、穩定的,總是希望按照既往的路徑、既往的模式去行動,任何對既往路徑的改變,都是對穩定性的打破,會引起排斥、不適跟抗拒。

             

            如何最大化動力、最小化阻力:最小簡化模型

             

            系統論中有一條很經典的原則,叫作蓋爾定律:

            一個運轉正常的復雜系統,總是從一個運轉正常的簡單系統演化而來;反之,一個從零開始設計的復雜系統很難發揮作用,必須從一個簡單且可行的系統開始構建。

             

            一個有效的自驅模型,應該是設定一個目標或者遠景,然后找到一個行之有效的、最簡單的模型,再在這個基礎上進行優化、迭代。

             

             

            文章來源:優設網    作者:  IoT平臺設計部

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