設(shè)計(jì)就是在追求熵減

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設(shè)計(jì)的本質(zhì)在于追求熵減,這是一個(gè)不斷分類、排序和規(guī)整的過程。無論是產(chǎn)品設(shè)計(jì)還是其他設(shè)計(jì)領(lǐng)域,都需要不斷地優(yōu)化和精煉,讓其變得更加清晰和易讀。那么,為什么設(shè)計(jì)就是這樣一個(gè)不斷分類和排序的過程呢?讓我們深入了解一下。

我們?cè)谧霎a(chǎn)品設(shè)計(jì)的時(shí)候經(jīng)常會(huì)遇到以下場(chǎng)景:

例1:設(shè)計(jì)一款A(yù)PP,首先要考慮底部導(dǎo)航放幾個(gè),分別是什么,順序是什么。這時(shí)我們可以根據(jù)計(jì)劃為目標(biāo)用戶實(shí)現(xiàn)的價(jià)值,包括未來功能迭代的方向,羅列的有可能需要的功能,然后對(duì)功能進(jìn)行分類,匯總,再分類,這樣就完成了一個(gè)APP的底部導(dǎo)航設(shè)計(jì),同時(shí)它也是這款A(yù)PP的產(chǎn)品架構(gòu)設(shè)計(jì)的重要組成部分。微信堅(jiān)持底部只有四個(gè)導(dǎo)航,而且盡可能的不進(jìn)行改變,分別是“微信聊天”,“通訊錄”,“發(fā)現(xiàn)”,“我”。

例2:在電商領(lǐng)域,產(chǎn)品的品類可以說電商產(chǎn)品的核心功能,一方面商品管理從品類開始,另一方面它也是電商產(chǎn)品C端流量的重要入口之一。前臺(tái)類目、后臺(tái)類目、一級(jí)類目、二級(jí)類目、三級(jí)類目。

例3:在內(nèi)容領(lǐng)域,從最早的門戶網(wǎng)站、分類信息網(wǎng)站,到微博,抖音,b站,視頻軟件等等,都是圍繞對(duì)內(nèi)容進(jìn)行分類,再分發(fā)來運(yùn)轉(zhuǎn)業(yè)務(wù)。

例4:我們常用的搜索引擎技術(shù),其算法中很重要的一步是通過檢索排序技術(shù),建立索引,而這個(gè)過程實(shí)際上是一個(gè)對(duì)網(wǎng)站進(jìn)行自動(dòng)分類的過程。

例5:在機(jī)器學(xué)習(xí)和推薦算法的背后,通常系統(tǒng)將一個(gè)物品/內(nèi)容推薦給用戶主要經(jīng)歷兩個(gè)步驟,即召回與排序(最后是推薦)。這個(gè)過程通俗的講就是讓機(jī)器去完成我們?nèi)祟悷o法完成的對(duì)海量數(shù)據(jù)的分類,對(duì)內(nèi)容或者商品進(jìn)行分類,再對(duì)用戶行為分類,然后對(duì)兩組分類進(jìn)行比對(duì),完成推薦(當(dāng)然實(shí)際過程要比這個(gè)系統(tǒng)和復(fù)雜的多)。

類似的場(chǎng)景不勝枚舉,仿佛做產(chǎn)品,就是無時(shí)無刻不在分類,然后排序(先后,優(yōu)先級(jí))。

為什么會(huì)是這樣呢?

01

俞軍老師在他的書中提到,產(chǎn)品經(jīng)理做的工作更接近于社會(huì)科學(xué),而不是自然科學(xué)。自然科學(xué)的研究對(duì)象是自然界存在的物質(zhì),可證偽。而社會(huì)科學(xué)研究對(duì)象是人作為社會(huì)中的存在,或人與人組成的社會(huì)。由于人類意識(shí)的復(fù)雜多樣,決定人類行為的互相博弈和不確定性,所以社會(huì)科學(xué)無法重復(fù)驗(yàn)證,得出的結(jié)論存在不確定性;另外社會(huì)科學(xué)還具有主觀性的特點(diǎn),對(duì)社會(huì)事物的認(rèn)識(shí)和評(píng)價(jià)會(huì)受到眾多主觀因素的影響。

張小龍也有在公開課上表示“設(shè)計(jì)就是分類”。這種表述首先肯定是不科學(xué)的,它不能被證明;其次這一表述代表了張小龍對(duì)設(shè)計(jì)這一工作的一種認(rèn)識(shí)和評(píng)價(jià),而筆者表達(dá)了認(rèn)同這一觀點(diǎn)。筆者認(rèn)為產(chǎn)品經(jīng)理在日常工作學(xué)習(xí)中,通過強(qiáng)化分類這一意識(shí),可以更高效地成長。(這里的探討,也反映了產(chǎn)品設(shè)計(jì)這一工作,既要考慮用戶的主觀感受,也離不開設(shè)計(jì)者的主觀意見)

既然“設(shè)計(jì)就是分類”不是科學(xué),那么接下來我的解釋也會(huì)是歸納性的,基于自己理解的。

其實(shí)張小龍?jiān)?012年8月的一個(gè)內(nèi)部演講中已經(jīng)簡單闡述了他這樣說的原因:“設(shè)計(jì)就是分類,分類是人類大腦的識(shí)別模式,分類是化繁為簡的方法之一,PM每天都應(yīng)思考如何讓事情更條理,越簡單的分類越容易被接受。”

我們把他的表述斷句,來列舉下他說的幾點(diǎn)原因:

1、分類是人類大腦的識(shí)別模式。

我的理解:我們認(rèn)識(shí)這個(gè)世界,學(xué)習(xí)知識(shí),儲(chǔ)存知識(shí)的模式或者方法是分類。而設(shè)計(jì)就是在表達(dá)我們的認(rèn)知。

2、分類是化繁為簡的方法之一,越簡單的分類越容易被接受。

這一點(diǎn)我覺得大家會(huì)好理解一些,簡單代表著好的用戶體驗(yàn),分類可以幫助我們做好用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)。(簡單其實(shí)代表著更大的信息量,少即是多,以后有機(jī)再展開來和大家探討)

3、PM每天都應(yīng)思考如何讓事情更條理。

條理代表著有序。分類是為了讓研究對(duì)象變得條理,有序。如果說設(shè)計(jì)就是分類,那么設(shè)計(jì)也是為了讓研究對(duì)象變得條理,有序。

那么為什么條理和有序就意味著正確和有價(jià)值呢?

02

我想這應(yīng)該才是回答為什么設(shè)計(jì)就是分類的關(guān)鍵。

熵增與熵減,無序與有序。

1、熵,系統(tǒng)狀態(tài)的一種量度,本質(zhì)是一個(gè)系統(tǒng)“內(nèi)在的混亂程度”。熵衡量系統(tǒng)的無序性。(信息熵:把信息中排除了冗余后的平均信息量稱為“信息熵”。信息熵的提出解決了對(duì)信息的量化度量問題。)

2、熵增定律,在自然過程中,一個(gè)孤立系統(tǒng)的總混亂度、總穩(wěn)定度(即“熵”)不會(huì)減小。熵增定律揭示了萬物演化的終極法則,暗示著人類終將走向毀滅,整個(gè)宇宙也終將歸于熱寂。

3、熵減,對(duì)開放系統(tǒng)而言,由于它可以將內(nèi)部能量交換產(chǎn)生的熵增通過向環(huán)境釋放熱量的方式轉(zhuǎn)移,所以開放系統(tǒng)有可能趨向熵減而達(dá)到有序狀態(tài)。著名物理學(xué)家薛定諤在其著作《生命是什么》中指出,生命以負(fù)熵生,其本質(zhì)是一個(gè)負(fù)熵系統(tǒng),一個(gè)能夠通過攝入環(huán)境中的負(fù)熵使得自身不和外界環(huán)境熱平衡的系統(tǒng)。

4、在物質(zhì)世界,價(jià)值象征著原子的有序度。也就是有序度越高,其蘊(yùn)含的價(jià)值越高。生命的誕生是原子、分子、基因、蛋白質(zhì)…有序組合的結(jié)果;汽車是上萬個(gè)零件有序組合的結(jié)果;芯片是硅原子有序排列的結(jié)果;一款軟件是無數(shù)代碼有序排列的結(jié)果,而產(chǎn)品經(jīng)理有序排列了需求。

總結(jié)一下,熵代表系統(tǒng)的混亂程度,封閉系統(tǒng)是不斷熵增的,混亂程度不斷增加,直至毀滅。而開放系統(tǒng)通過與外部環(huán)境交換能量達(dá)到有序,即熵減。物質(zhì)的構(gòu)成(原子)越有序,其價(jià)值量越大。

綜上,設(shè)計(jì)是一個(gè)熵減的行為。設(shè)計(jì)者吸收能量(吃飯),消耗腦細(xì)胞,對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行分類,讓其變得有序,從而提高價(jià)值。

那么產(chǎn)品都會(huì)對(duì)哪些具體的信息分類呢?

03

其實(shí)很難窮盡,如果我們把他們抽象到最高一級(jí),它們都是信息,對(duì)于初學(xué)者來說,這個(gè)高度的抽象就是廢話,為了方便大家理解,我們?cè)囍?duì)這些產(chǎn)品經(jīng)理需要關(guān)注的信息分分類(如下圖):

信息永遠(yuǎn)是海量的,尤其是在這么大的一個(gè)范圍下去列舉,很難完整,準(zhǔn)確地列出來。僅供大家參考。

“一千個(gè)人眼中就有一千個(gè)哈姆雷特”,面對(duì)同一組信息(需求、問題),不同的人,從不同的角度,在不同的應(yīng)用場(chǎng)景下,可以做出不同的分類,設(shè)計(jì)出最優(yōu)的分類(能有效解決用戶在某一場(chǎng)景下的問題),是優(yōu)秀的產(chǎn)品經(jīng)理必須具備的基本技能之一。

那么我們?cè)撊绾畏诸悾ㄆ鋵?shí)我認(rèn)為沒有統(tǒng)一的方法):

第一步:認(rèn)知,對(duì)所研究的對(duì)象進(jìn)行全面地認(rèn)識(shí)和了解。查資料,看競品,用戶調(diào)研等。

第二步:列舉,把所有有用的信息,概念,都列舉出來。比如可以使用思維腦圖。

第三步:合并、整理,通過抽象、歸納等方法,對(duì)所羅列的信息進(jìn)行向上一級(jí)的總結(jié)或提取。這樣的操作可以進(jìn)行多次,最終形成一個(gè)樹狀的信息腦圖(比較常用的信息結(jié)構(gòu),不代表全部)。

合并、整理后的信息,同一父節(jié)點(diǎn)的兄弟節(jié)點(diǎn)直接應(yīng)盡可能具備以下兩個(gè)特點(diǎn):獨(dú)立性和完整性。

獨(dú)立性:同一級(jí)的信息之間,不重復(fù),不包含。比如列舉身份證號(hào)碼,肯定不能重復(fù),都是獨(dú)立的;再比如需要列舉歌手的姓名,周杰倫和JAY同時(shí)出現(xiàn)的話,可能就是重復(fù)的;在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中(二維列表),主鍵(能夠唯一標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)表中的一行記錄的字段)是不能重復(fù)的。

完整性:在數(shù)據(jù)庫中是指數(shù)據(jù)的精確性(Accuracy) 和可靠性(Reliability),主要強(qiáng)調(diào)輸入的數(shù)據(jù)不能有錯(cuò)。在產(chǎn)品設(shè)計(jì)中,我認(rèn)為除了準(zhǔn)確之外,還應(yīng)該包括對(duì)對(duì)象描述的完整性。比如一個(gè)定義一個(gè)商品,應(yīng)該有哪些字段;一個(gè)訂單應(yīng)該有哪些字段;一個(gè)頁面哪些元素是必不可少的;合規(guī)(如用戶隱私)的用戶注冊(cè)流程的必要步驟是什么等等。

那么獨(dú)立性和完整性必須具備嗎?實(shí)際設(shè)計(jì)中其實(shí)很難保證,但是如果不獨(dú)立,就可能會(huì)帶來重復(fù),冗余,我們的產(chǎn)品很難設(shè)計(jì)的簡單,甚至程序運(yùn)行也會(huì)有BUG;而不完整,就可能遺漏字段、功能、流程、場(chǎng)景,從而不能徹底解決問題甚至根本不解決問題。

這里我還建議產(chǎn)品經(jīng)理(包括我自己)多去了解下數(shù)據(jù)庫的運(yùn)行邏輯和特點(diǎn)。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫中,產(chǎn)品經(jīng)理在對(duì)信息進(jìn)行分類時(shí),既要考慮什么樣的分類能滿足用戶的需求,同時(shí)也要考慮什么樣的分類更符合數(shù)據(jù)庫的存儲(chǔ)邏輯。比如在數(shù)據(jù)庫中,數(shù)據(jù)會(huì)有樹狀結(jié)構(gòu)、網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)、關(guān)系型結(jié)構(gòu)等,我們?cè)谧霎a(chǎn)品設(shè)計(jì)時(shí)經(jīng)常會(huì)設(shè)計(jì)組織架構(gòu),最簡單的組織架構(gòu)就是樹狀的(金字塔型)。數(shù)據(jù)庫本身也是一個(gè)產(chǎn)品,他的設(shè)計(jì)同樣是為了解決現(xiàn)實(shí)世界的問題的,所以數(shù)據(jù)庫中的很多知識(shí)點(diǎn)在現(xiàn)實(shí)世界中也是大概率同樣適用的。

第四步:排序,根據(jù)所研究對(duì)象的特點(diǎn)或者與用戶價(jià)值的相關(guān)性,或應(yīng)用場(chǎng)景等,對(duì)其進(jìn)行排序。方便在產(chǎn)品設(shè)計(jì)時(shí),快速?zèng)Q策。(關(guān)于如何排序也是一個(gè)可以展開講不少的話題,核心其實(shí)就是找準(zhǔn)維度,按什么來排序)

第五步:產(chǎn)品經(jīng)理還應(yīng)該思考分類后的信息之間的相關(guān)性。好的產(chǎn)品是一個(gè)有機(jī)的整體,鮮活而有生命力。厘清信息之間的相關(guān)性,在產(chǎn)品設(shè)計(jì)時(shí)處理好它們之間的相關(guān)性,可以讓用戶更好地理解和使用我們?cè)O(shè)計(jì)的產(chǎn)品。

產(chǎn)品經(jīng)理每天都在做分類,同時(shí)每天也都在做選擇,尋找最優(yōu)解,追求更有序,最終實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的熵減。

本文由 @李海鵬 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可,禁止轉(zhuǎn)載

題圖來自Unsplash,基于CC0協(xié)議

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評(píng)論
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  1. 好家伙,一篇水文把熵增定律都搬出來了,下一篇文章爭取把量子糾纏也引入題干哈

    來自廣東 回復(fù)
    1. 哈哈,被你洞穿了

      來自中國 回復(fù)
  2. 學(xué)習(xí)啦,期待作者分享更多內(nèi)容

    來自北京 回復(fù)
    1. 感謝感謝

      來自中國 回復(fù)