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4000字干貨!幫你快速了解產(chǎn)品設(shè)計(jì)中的心智模式|北京藍(lán)藍(lán)UI設(shè)計(jì)公司

2023-12-26    周周

進(jìn)入主題之前,向大家強(qiáng)烈推薦李睿秋先生的《打開心智》一書,雖然書名有一點(diǎn)成功學(xué),但是內(nèi)容非常有參考性。本次分享內(nèi)容的核心也來源于《打開心智》一書,自己僅做了內(nèi)容的整理與 PPT 設(shè)計(jì)。

 

大腦底層原理的四大支柱

心智模式是每個(gè)人認(rèn)知、行動、成長的底層原理,抽象來看心智模式有四大支柱:

「節(jié)能」、「穩(wěn)定」、「預(yù)測」、「反饋」

在接下來的部分,會詳細(xì)的解釋這四大支柱分別是什么、起到什么作用。

 

一、節(jié)能:大腦最基本的原理

1. 什么是節(jié)能?

所有生命體都有一個(gè)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(gè)人其實(shí)都是懶惰的。

因?yàn)槲覀兊拇竽X時(shí)時(shí)刻刻都在計(jì)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(jié)能”特性,會影響到大腦對“注意力資源”的分配。

 

認(rèn)知心理學(xué)認(rèn)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(jù)我們注意力的、有意識地思考如何操作的行為。

 

舉個(gè)例子:

剛開始學(xué)車的時(shí)候,會手忙腳亂、會刻意的去想應(yīng)該干什么;但是當(dāng)已經(jīng)開了幾千公里之后,開車這件事情已經(jīng)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(zhuǎn)變?yōu)樽詣踊庸ぁ?/p>

 

為什么習(xí)慣那么難以改變?

就是因?yàn)榱?xí)慣的本質(zhì)是一整套自動化加工的結(jié)果,是大腦最舒服、最省力的狀態(tài),也是大腦最自然的狀態(tài)。

 

這也是為什么產(chǎn)品設(shè)計(jì)改變用戶的使用習(xí)慣后,會容易受到抵制;歸根到底,因?yàn)樵谂c用戶的習(xí)慣本能去做了對抗。

 

3. 我們的理性也是有限的

節(jié)能的基本原理,除了對注意力資源的分配和調(diào)控之外,還會被大腦應(yīng)用到我們的認(rèn)知過程中,也就是我們的“理性”中。

 

古典決策理論認(rèn)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(xué)家赫伯特·西蒙認(rèn)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(jià)比最高的選擇。

 

在這個(gè)基礎(chǔ)上,心理學(xué)家蘇珊·菲斯克和謝利·泰勒,提出了另一個(gè)重要的模型:認(rèn)知吝嗇鬼。

她們認(rèn)為,大腦有一個(gè)內(nèi)在的、固定的傾向,那就是對絕大多數(shù)事物,都希望采取走捷徑的方式快速理解和處理它。因?yàn)檫@樣最省力、最節(jié)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(qiáng)哥、提到四川就想到熊貓。

這是因?yàn)闉榱斯?jié)能,大腦走了捷徑,從已有的數(shù)據(jù)庫中抽象出了一個(gè)個(gè)模糊的模式,再把這些模式套用到新事物上。

 

在認(rèn)知心理學(xué)中有一個(gè)重要的理論「認(rèn)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(xué)家埃琳·紐曼等人的研究發(fā)現(xiàn),當(dāng)我們接收一個(gè)觀點(diǎn)時(shí),如果配上一張無關(guān)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(xì)節(jié),都能有效提高我們對這個(gè)觀點(diǎn)的接受程度和信任程度。

原因在于它們提高了這個(gè)觀點(diǎn)的認(rèn)知流暢性,使它加工起來更省力。

做一個(gè)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(shí)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(chǎn)品設(shè)計(jì),能夠有效提升用戶的認(rèn)知流暢性。

 

二、穩(wěn)定:大腦的定位系統(tǒng)

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

“我想出了一套規(guī)則,這套規(guī)則適用于我們對科技的反應(yīng):

  1. 你出生時(shí)已經(jīng)存在的科技都普通而平常,是世界運(yùn)轉(zhuǎn)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(chǎn)物,說不定你以后能以此為業(yè)。
  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?yàn)樗从炒竽X的另一個(gè)基本原理:穩(wěn)定。

 

1. 什么是穩(wěn)定?

有這三個(gè)原則:

  1. 確定性:大腦希望未來是可以根據(jù)過往的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行預(yù)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(nèi)在的心智模型是一致的,盡量減少矛盾和沖突。
  3. 適應(yīng)性:大腦希望我們的生活模式是穩(wěn)定不變的,一旦發(fā)生變化,它就想盡量恢復(fù)原狀。

 

①確定性:安全感的來源

在古代有很多的自然災(zāi)害:地震、洪水、饑荒、暴雨……古人無法理解和預(yù)測這些填寫,所以把這些天災(zāi)擬人化,于是把它們變成了山神、風(fēng)神、水神、雷神。

或許,神話的本質(zhì)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(zhuǎn)化為“可知”和“已知”的嘗試。

 

這背后有一個(gè)原理:把“未知”轉(zhuǎn)化為“可知”,甚至追求一定程度上的“可控”。

因?yàn)榇竽X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(rèn)錯(cuò)的大腦

心理學(xué)家利昂·費(fèi)斯廷格做過一個(gè)經(jīng)典實(shí)驗(yàn)。

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(bào)酬,B 組參與者則得到了 20 美元。結(jié)果 A 組參與者比 B 組活躍得多,對工作的評價(jià)也高得多。

 

因?yàn)樗麄儠@樣告訴自己:這么無聊又低回報(bào)的工作,我卻做了這么久,要么我是個(gè)笨蛋,要么它一定有些吸引人的地方。

 

這就是經(jīng)典的“認(rèn)知失調(diào)”理論:我們總是追求認(rèn)知和行為一致。

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

 

③適應(yīng)性:最好的狀態(tài)是不變

大腦有一個(gè)根深蒂固的需求:希望停留在“基線”上,不去改變,不去打破現(xiàn)狀。

 

2. 什么是“基線”呢?

比如,平時(shí)不怎么運(yùn)動的人,突然運(yùn)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(diǎn)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(tài)。一旦偏離基線,大腦就會把它識別為出現(xiàn)了一個(gè)“異常”,從而需要調(diào)動資源去想辦法解決這個(gè)異常,讓我們的狀態(tài)回歸基線。

在產(chǎn)品設(shè)計(jì)中,提供穩(wěn)定、一致的認(rèn)知預(yù)期與使用反饋,才能給用戶帶來掌控感和安全感。

 

三、預(yù)測:大腦的導(dǎo)航系統(tǒng)

1. 大腦通過預(yù)測來理解世界

大腦是通過預(yù)測來判斷我們是否需要節(jié)能的。

其實(shí),預(yù)測不僅僅是大腦對于節(jié)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(dāng)我們接觸到新信息時(shí),大腦會根據(jù)已有的心智模型對未來進(jìn)行推斷,“預(yù)測”我們可能會遭遇什么,需要做出什么反應(yīng),可能會引發(fā)什么后果。

并把預(yù)測的信息與獲得的信息進(jìn)行對比,如果吻合,就按照預(yù)測的方式行動;如果不吻合,大腦或是調(diào)整心智模型,或是驅(qū)動我們?nèi)プ龀銎渌袆?,來修正和消除這個(gè)誤差。

 

這就是預(yù)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(yōu)化大腦內(nèi)部的心智模型;第二部分是通過心智模型預(yù)測會發(fā)生的情況,并通過對比驗(yàn)證心智模型的有效性。

 

舉個(gè)例子:

你第一天上學(xué),進(jìn)入教室,老師讓大家起立問好,于是你學(xué)習(xí)到一條規(guī)則:上課前要起立問好。大腦會把這條規(guī)則寫入心智模型里面,試圖用它去解釋和理解這個(gè)世界。

接著,第一節(jié)課下課,進(jìn)入第二節(jié)課,按照剛剛創(chuàng)建的新規(guī)則,你起立問好,其他人也同樣做,也得到了老師的認(rèn)可,這就是一個(gè)“符合預(yù)測”的情況。

于是,這條規(guī)則得到了強(qiáng)化,大腦會更加相信它,利用它去處理對應(yīng)的情境。

 

反過來,如果你起立問好,卻發(fā)現(xiàn)其他人都沒有動,那么,大腦就會立刻發(fā)出警報(bào):是不是遭遇到一個(gè)“不符合預(yù)測”的情況了?

這時(shí),你的思維就會立刻飛速運(yùn)轉(zhuǎn):為什么這條規(guī)則失效了?我是不是需要修改這條規(guī)則,使它更加適應(yīng)更多的不同場景?這就是對心智模型的調(diào)整和修補(bǔ)。

經(jīng)過思考和外界的反饋,你就會得到一條更新的規(guī)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(yīng)更多的情境。

 

預(yù)測加工理論說明,大腦在遇到預(yù)期不符時(shí)會嘗試修正誤差,產(chǎn)品設(shè)計(jì)需要為修正預(yù)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(zhí)行了計(jì)劃,但是堅(jiān)持不下來?

 

這就涉及大腦第四個(gè)非常重要的底層原理:多巴胺的學(xué)習(xí)和強(qiáng)化機(jī)制。

多巴胺是一種神經(jīng)遞質(zhì),用來在神經(jīng)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(qū)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(gè)更為人知的名字:獎賞回路。

 

為什么叫獎賞回路呢?

因?yàn)椋?dāng)這條通路被多巴胺激活時(shí),它就會帶給我們強(qiáng)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(jī),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(jié)能就是“避害”的表現(xiàn),而趨利主要是由獎賞回路控制。當(dāng)我們采取某種行動,獲得某種對生存有利的回報(bào)時(shí),大腦就會給這種行為一個(gè)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(tǒng)。

大腦以完成任務(wù)、獲得獎勵的方式來強(qiáng)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(yīng)當(dāng)做的。

 

正向的獎勵反饋,有助于強(qiáng)化獎賞回路。

 

五、補(bǔ)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(gè)原因,要么是動力不夠,要么是阻力太強(qiáng)。

 

2. 什么是動力?

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

規(guī)避損失:知道一件事如果不去做,會導(dǎo)致不好的結(jié)果,為了規(guī)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?yàn)榇竽X是節(jié)能、穩(wěn)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(wěn)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(tǒng)論中有一條很經(jīng)典的原則,叫作蓋爾定律:

一個(gè)運(yùn)轉(zhuǎn)正常的復(fù)雜系統(tǒng),總是從一個(gè)運(yùn)轉(zhuǎn)正常的簡單系統(tǒng)演化而來;反之,一個(gè)從零開始設(shè)計(jì)的復(fù)雜系統(tǒng)很難發(fā)揮作用,必須從一個(gè)簡單且可行的系統(tǒng)開始構(gòu)建。

 

一個(gè)有效的自驅(qū)模型,應(yīng)該是設(shè)定一個(gè)目標(biāo)或者遠(yuǎn)景,然后找到一個(gè)行之有效的、最簡單的模型,再在這個(gè)基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化、迭代。

 

 

文章來源:優(yōu)設(shè)網(wǎng)    作者:  IoT平臺設(shè)計(jì)部

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