我們做設(shè)計(jì)時(shí)常是在做信息的組織,差異的控制。而什么樣的信息組織可以被用戶更好的接收,被更有效率的認(rèn)知,可以從人是怎么認(rèn)知事物而來探討下,畢竟用戶的認(rèn)知是具有普遍規(guī)律性的,但是模式的發(fā)現(xiàn)與利用并不是一件容易的事,“誤解”常常也是人類特質(zhì)的表現(xiàn)之一。
在計(jì)算機(jī)學(xué)科里有一個(gè)專業(yè)方向叫“模式識(shí)別”,Pattern Recognition。是指通過借助計(jì)算機(jī),對(duì)人類外部世界某一特定環(huán)境中的客體、過程和現(xiàn)象進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別的技術(shù)。這個(gè)技術(shù)在我們身邊最典型的應(yīng)用應(yīng)該是現(xiàn)在各種相機(jī)里的人臉識(shí)別技術(shù)。下圖是Nikon S60當(dāng)年的廣告海報(bào),主推的功能亮點(diǎn)就是可以通過識(shí)別人臉來對(duì)焦拍攝。
而其實(shí)“模式識(shí)別”作為一種人工智能,是模仿人類而來的,我們?nèi)瞬攀恰澳J阶R(shí)別”最厲害的角色。除非是患有“臉盲癥”這種疾病,不然我們是非常容易識(shí)別出一張人臉以及各種相關(guān)屬性。喜歡評(píng)價(jià)小孩像爸爸還是像媽媽就是這種本能的體現(xiàn),我們從臉上看到了些什么,提取臉部特征值做比對(duì)。而且對(duì)人臉這個(gè)“模式識(shí)別”的極度熟練,讓我們一遇到有類似特征值的物體就進(jìn)行調(diào)用,這就是人經(jīng)常能把很多東西看成人臉的原因。記得有個(gè)“尋找你身邊的外星人”的活動(dòng)嗎,還有各大景區(qū)熱衷請(qǐng)游客數(shù)數(shù)某個(gè)巖壁上有幾個(gè)人幾張臉的項(xiàng)目等。
“模式識(shí)別”這是人類的一項(xiàng)基本智能,我們找出模式,我們找尋事物的關(guān)聯(lián)性,并賦予其意義。Michael Shermer在TED上做過類似的分享,我們?nèi)祟惪偸窃谧觥澳J阶R(shí)別”,而相信模式則是一種自然反應(yīng)。
在小學(xué)的自然科學(xué)課本里有一個(gè)著名的條件反射實(shí)驗(yàn),巴普洛夫的狗。巴普洛夫先生這樣做實(shí)驗(yàn),搖鈴然后給狗食物,狗得到食物會(huì)分泌唾液,如此反復(fù)。經(jīng)過30次重復(fù)后,單獨(dú)的聲音刺激就可以使狗產(chǎn)生很多唾液。而斯金納也有一個(gè)著名的盒子,用來做動(dòng)物心理實(shí)驗(yàn)。斯金納把鴿子放進(jìn)一個(gè)裝有按鈕的盒子里,鴿子要是按中其中一個(gè)鈕,就給它一點(diǎn)獎(jiǎng)賞。而鴿子總會(huì)找出一種模式,無論它們?cè)谀玫姜?jiǎng)賞前做了什么動(dòng)作,它們都會(huì)不停地重復(fù)那動(dòng)作。有時(shí)候是逆時(shí)針倒轉(zhuǎn)兩次,正轉(zhuǎn)一次,然后啄按鈕。有時(shí)候是其它動(dòng)作,但鴿子們都相信就是這個(gè)動(dòng)作讓它有食可吃。以上實(shí)驗(yàn)對(duì)老鼠也適用,它們與薛定諤的貓一起并稱科學(xué)家手中的倒霉動(dòng)物系列。
如你所料,同為生物的人類的我們也是跟實(shí)驗(yàn)中的這些動(dòng)物一樣:喜歡賦予意義,相信某種模式。不然你以為星座是怎么流行起來的,當(dāng)然各種條件要更為復(fù)雜一點(diǎn)。而有一個(gè)對(duì)這種現(xiàn)象經(jīng)典概況的民間說法就是:迷信。下圖是前陣子熱播的《舌尖上的中國(guó)》的第一集“大自然的恩賜”的一張截圖,看過的人應(yīng)該記得這張圖是講海南的一位深海漁民,因?yàn)槌龊:荛L(zhǎng)一段時(shí)間都沒有捕到魚,而祭出乳豬祈求漁獲于神明的故事,最后當(dāng)然是皆大歡喜滿載而歸。因?yàn)榧漓肷衩?,所以獲得漁獲,這毫無邏輯的模式漁民卻對(duì)它深信不疑。這里面說明兩個(gè)問題,一個(gè)是人類擅于腦補(bǔ),二是在壓力狀態(tài)下更擅于腦補(bǔ),也就是在用戶感覺失去控制力的時(shí)候,大腦會(huì)更努力的去尋找他看到事物的“意義”,以符合某種模式。Jennifer Whitson有過類似的研究《Lacking Control Increases Illusory Pattern Perception》,發(fā)表在2008年十月期的《Science》上。
而大腦這么努力的去尋找這些有“意義”的模式,其實(shí)是一種物競(jìng)天擇的結(jié)果,是我們?yōu)榱伺袛嗟摹靶省保徽撌悄銜?huì)把電插孔看成一張笑臉,還是根據(jù)一個(gè)人的體貌特偵判斷其為某個(gè)地區(qū)的居民,這都是在追求判斷的“效率”。前者你當(dāng)然知道是假的,但是很多人樂于此道喜歡給各種電插孔賦予各種情緒;后者你可能知道不一定正確,可是第一眼的感官接觸會(huì)促使你做出十有八九的判斷,這些根據(jù)零散特征值而腦補(bǔ)到一個(gè)有“意義”的模式,就是出于我們追求效率的本能。
像我們這樣的IT互聯(lián)網(wǎng)公司會(huì)有不同的工種構(gòu)成,或許不需要一個(gè)HR的專業(yè)目光,就我們自己在日常的首次接觸中也可以根據(jù)一些線索去猜測(cè)他的崗位,這位是開發(fā),那位是PD,而你是一個(gè)交互抑或視覺。這樣的判斷當(dāng)然不一定正確,甚至狹隘,但無可否認(rèn)但我們樂于擅長(zhǎng)于做這樣的判斷,我們都是下意識(shí)喜歡給別人貼標(biāo)簽的動(dòng)物。
不做道德上的評(píng)價(jià),這其實(shí)是追求效率的本能,這就是人做“模式識(shí)別”的體現(xiàn)。這也是本文議題的關(guān)鍵:設(shè)計(jì)要求信息傳達(dá)高“效率”,而人總是本能的在認(rèn)知上追求“效率”,追求的方法就是根據(jù)特征值的符合模式程度做判斷。這不禁有點(diǎn)盲人摸象的意味,但既然我們都是“盲人”,那么你的設(shè)計(jì)是要讓用戶覺得是如箕如石還是如杵,就應(yīng)該讓用戶摸到什么相關(guān)的“特征”。
再來看一個(gè)例子:
這是一張網(wǎng)絡(luò)上廣為流傳的視錯(cuò)覺圖, 我們可以用格式塔理論來解釋,n個(gè)元素相靠近組合產(chǎn)生大于甚至完全不同于元素的意義。但正是這些元素構(gòu)成的方式,形成被你認(rèn)知為某個(gè)“模式”的特征,你可以看到一群海豚或者看到其它,而看到什么取決于你對(duì)這個(gè)模式的敏感性,你對(duì)這個(gè)模式的歷史特征值總結(jié)。簡(jiǎn)而言之:你在想什么,看到的就是什么。這也是對(duì)人“模式識(shí)別”本能一種的闡述。而對(duì)于設(shè)計(jì)來說,要傳達(dá)什么信息,應(yīng)該理解用戶在想的是什么,對(duì)用戶認(rèn)知某種模式的特征值以及其組合形式進(jìn)行提取。
設(shè)計(jì)切合用戶的認(rèn)知模式,信息自然會(huì)被高效認(rèn)知。那么重點(diǎn)就落到人在信息認(rèn)知中有什么樣的通用“模式”。
回到我們現(xiàn)在所做的設(shè)計(jì)上,大部分同學(xué)都是基于Web端或移動(dòng)端,那么用戶最后使用產(chǎn)品的時(shí)候就是一個(gè)人機(jī)交互的過程。Klaus Mueller教授在IEEE Computer Graphics and Applications上總結(jié)了一個(gè)可視化分析系統(tǒng)的人機(jī)交互過程,其應(yīng)該適用于我們大部分所做的人機(jī)交互設(shè)計(jì)。
從左到右有三個(gè)顏色的框:綠色代表計(jì)算機(jī),儲(chǔ)存大量的數(shù)據(jù),可以根據(jù)數(shù)據(jù)模型和可視化算法將計(jì)算結(jié)果輸出;紅色指代人,人可以根據(jù)已有的心智模型和抽象概念進(jìn)行模式識(shí)別,將接收到的信息形成新認(rèn)知;而藍(lán)色就是可視化界面,是計(jì)算機(jī)呈現(xiàn)數(shù)據(jù)信息,而用戶接收信息進(jìn)行人機(jī)交互的接口,也是設(shè)計(jì)師需要著力的環(huán)節(jié)。這個(gè)三個(gè)部分,和Alan Cooper總結(jié)的用戶心智模型十分吻合:實(shí)現(xiàn)模型,表現(xiàn)模型和用戶心智模型。而設(shè)計(jì)師也總是被教導(dǎo)要做的事情就是讓“表現(xiàn)模型”和“用戶的心智模型”盡量接近。
上圖是某品牌手機(jī)的“情境模式”選項(xiàng)。這個(gè)設(shè)計(jì)在做鈴聲控制時(shí)很“貼心”的設(shè)定了幾種“模式”,想讓用戶可以根據(jù)場(chǎng)景自行選擇。想必是設(shè)想要讓設(shè)計(jì)貼近用戶的使用場(chǎng)景,甚至還出現(xiàn)了“我的模式”這樣高級(jí)的功能,以應(yīng)對(duì)可能都想象不到的場(chǎng)景,設(shè)計(jì)師也知道有場(chǎng)景是覆蓋不到的。
這算是一個(gè)矯枉過正的案例,設(shè)計(jì)的“表現(xiàn)模型”要靠近用戶的“心智模型”,但不等同于必定就遠(yuǎn)離“實(shí)現(xiàn)模型”。在一些情況下,用戶對(duì)于交互行為所對(duì)應(yīng)的簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)原理是有認(rèn)知的,比如扭轉(zhuǎn)開關(guān)可以控制火力的大小,比如門閉合的推拉操作,比如對(duì)活塞的抽拉。這些都是人們?cè)谌粘I钪惺煜さ钠餍挡僮?,其?duì)應(yīng)的操作結(jié)果已經(jīng)形成一種“模式”而被人所識(shí)記。利用這些“模式”對(duì)應(yīng)的操作來進(jìn)行交互設(shè)計(jì)便可以被用戶高效的認(rèn)知。例子中對(duì)手機(jī)鈴音的控制,設(shè)計(jì)成多種對(duì)既定“模式”的選擇,不僅各“模式”與用戶心智模型的匹配程度是問題,而且讓用戶在多個(gè)選項(xiàng)的列表中進(jìn)行選擇本身就是費(fèi)腦低效率的。
在Norman的《設(shè)計(jì)心理學(xué)》中我們已經(jīng)一再讀到:一個(gè)好的概念模型使我們能過預(yù)測(cè)操作行為的結(jié)果。所以這種情況只需要提供一個(gè)對(duì)聲音大小量級(jí)控制的控件,可以是一個(gè)旋鈕,也可以是一對(duì)“+”與“-”。再設(shè)計(jì),給用戶一個(gè)按鈕做極限狀態(tài)的切換,讓他自己選擇在需要的場(chǎng)合開、關(guān)聲音,認(rèn)知簡(jiǎn)單明了,操作結(jié)果也完全可以被預(yù)測(cè)?;貞浺幌录抑形⒉t上永遠(yuǎn)用不到的各種“解凍”、“薄塊燒烤”等的快捷按鈕,這些都是提供“模式”的反例,自然匹配是一個(gè)重要的原則,人對(duì)物理世界的一些普遍性認(rèn)知“模式”是可以被設(shè)計(jì)利用的?!澳J健笔歉鼮榛A(chǔ)的行為,而不是想當(dāng)然的情景。情景要進(jìn)行拆解,直接套用會(huì)帶來無法預(yù)計(jì)的額外問題。
要從人機(jī)交互過程中探討人的“模式識(shí)別”,而就像“模式識(shí)別”是來自人類行為的人工智能技術(shù),人與人交流過程的場(chǎng)景更為我們熟悉,從中研究更可以得到啟迪一二。以下是Klaus Mueller在文章中總結(jié)的人與人交互的模型。
從圖中我們可以看到至少有四個(gè)因素影響著人與人的交流:Context,上下文情景,中國(guó)人喜歡互相詢問飯否,但是廁所的相遇絕對(duì)不是這句問候拋出的理想場(chǎng)景;Noise,噪音,分析出哪些因素是噪音,而可以采用降噪處理;Convey,傳達(dá),Direct or Indirect,采取怎樣的過程來準(zhǔn)確的表達(dá),可以是直接也可以是隱喻;Feedback,反饋,簡(jiǎn)單的例子就是界面設(shè)計(jì)中按鈕的四態(tài)。因而,我們可以從“情境”、“噪音”、“傳達(dá)”和“反饋”這四個(gè)因素審視自己的設(shè)計(jì)是否符合一些基本的認(rèn)知模式。
人的“模式識(shí)別”是一個(gè)非常復(fù)雜的過程,對(duì)一個(gè)具體的“模式”進(jìn)行分析會(huì)發(fā)現(xiàn)是由許多條件一起并發(fā)產(chǎn)生影響的,但我們可以進(jìn)行“模式”拆解,歸納一些用戶認(rèn)知“模式”的基本“模式”。接下來本文嘗試探討進(jìn)行具體設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)時(shí)可以的考慮的一些用戶認(rèn)知基本“模式”。
聯(lián)結(jié)鍵
原子(或離子)相結(jié)合形成分子是因?yàn)樗鼈冎g有強(qiáng)烈的相互作用力,我們稱之為化學(xué)鍵。不同的原子(或離子)在不同的化學(xué)鍵結(jié)合下,形成不同的分子。而在認(rèn)知結(jié)構(gòu)理論中有聯(lián)結(jié)鍵這樣一個(gè)概念,類似于化學(xué)鍵,是指知識(shí)間相互吸引的“思維引力”,是知識(shí)間相互聯(lián)結(jié)的紐帶,是在認(rèn)知結(jié)構(gòu)中能夠使知識(shí)形成系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)結(jié)方式。
舉個(gè)例子,如上圖,圍繞“熱帶雨林”這個(gè)屬性,“藤本植物”和“物質(zhì)循環(huán)”等不相干的概念或事物可以被聯(lián)結(jié)起來,形成一個(gè)新的信息片段。這個(gè)時(shí)候,屬性鍵便是聯(lián)結(jié)的作用力,這是用戶做信息構(gòu)建的一個(gè)模式。這種方法在單詞的學(xué)習(xí)中經(jīng)常被運(yùn)用,下圖GraphWord是一個(gè)基于Princeton University的WordNet詞庫(kù)而開發(fā)的單詞釋義可視化小工具?;疑娜切褪且蟊唤忉尩膯卧~,它向四周放射出不同顏色的小圓,每個(gè)小圓是這個(gè)單詞的不同解釋,鼠標(biāo)移到這些小圓就會(huì)顯示這些解釋。而這些小圓又向外生長(zhǎng)出新的圓點(diǎn),這些外圍的圓點(diǎn)是與這些不同含義相關(guān)聯(lián)的同義詞或者同義詞組。整個(gè)信息片段構(gòu)建的形式被可視化的展示出來。
信息間以合適的聯(lián)結(jié)鍵進(jìn)行組織,是可以提高其認(rèn)知效率的方法。聯(lián)結(jié)鍵的類型非常多,常見的有屬性鍵、種屬鍵、因果鍵、物流鍵、信息流鍵、演繹鍵、歸納鍵、時(shí)序鍵、相關(guān)位置鍵等。再看一個(gè)例子:如果告訴你3022萬平方公里,你會(huì)形成什么概念?如果告訴你這個(gè)數(shù)值是非洲大陸的面積,你可能就會(huì)“哦”的一聲。而再進(jìn)一步,將這個(gè)面積和美國(guó),中國(guó),印度,日本,加上整個(gè)歐洲的面積總和放在一起進(jìn)行可視化比較,用戶對(duì)數(shù)據(jù)就會(huì)有深刻的理解并能更好的記憶下來,這種信息的比較,是利用顯性信息去向用戶呈現(xiàn)隱性信息的方式,同時(shí)加強(qiáng)了顯性信息的認(rèn)知。而對(duì)面積對(duì)比來產(chǎn)生大小關(guān)系的認(rèn)知本身就是人的一種基本認(rèn)知“模式”。
簡(jiǎn)潔的展示
在上文提到通過研究人與人之間的溝通而有“傳達(dá)”這么一個(gè)要素可用于設(shè)計(jì)的審視,那么設(shè)計(jì)師在組織信息傳達(dá)時(shí)也有一些技巧可以使用,這些技巧也是基于用戶認(rèn)知的基本“模式”。再次回到人與人之間溝通的過程,我們?cè)谙騽e人表達(dá)自己的意思時(shí)有一個(gè)技巧,就是要做到言簡(jiǎn)意賅,去掉冗余信息。因?yàn)槿藗兌既菀紫壤斫獗容^簡(jiǎn)單的概念,在循序漸進(jìn)中慢慢理解復(fù)雜的概念,最后組成新的信息片段。簡(jiǎn)潔的展示,是提高認(rèn)知效率的重要技巧。
那么“簡(jiǎn)潔”就再次出現(xiàn),如同作為設(shè)計(jì)師會(huì)無數(shù)次聽到“Less is more”一樣,簡(jiǎn)潔的設(shè)計(jì)又該如何做呢。下圖是一個(gè)人們對(duì)未知對(duì)象的推導(dǎo)過程,語義的逐步增加而最后形成一個(gè)新的信息片段:比爾是一個(gè)跑車修理工。
平行坐標(biāo)系(Parallel Coordinates)是一種可以把多變量的交互作用展示在二維平面上的可視化方法,優(yōu)勢(shì)在于發(fā)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)間的屬性聯(lián)系。下圖是一個(gè)平行坐標(biāo)系被抽象的處理后的展示,去掉一些細(xì)節(jié),而整體上取得簡(jiǎn)潔,用戶就可以更好的閱讀數(shù)據(jù)的屬性和趨勢(shì)。在Giles Colborne的《簡(jiǎn)潔至上》(Simple and Usable)一書中,作者提出了四個(gè)步驟去“簡(jiǎn)潔”自己的設(shè)計(jì):刪除、組織、隱藏、移動(dòng)。
我們?cè)賮砜纯匆粋€(gè)例子。20008 年美國(guó)總統(tǒng)競(jìng)選時(shí),《紐約時(shí)報(bào)》為其競(jìng)選結(jié)果制作了一張可視化地圖。用美國(guó)標(biāo)準(zhǔn)地圖來表示各個(gè)州的投票勝出情況,看起來像是一個(gè)利用了默認(rèn)框架的非常合理的可視化,符合讀者按地理位置組織信息的模式,便于讀者根據(jù)已有的地理知識(shí)對(duì)應(yīng)進(jìn)行信息檢索。
但實(shí)際上準(zhǔn)確的地理描述信息可能帶來誤導(dǎo)。在總統(tǒng)競(jìng)選中,讀者關(guān)心的是每個(gè)州的選票計(jì)數(shù)情況,地廣人稀的原因,幾個(gè)占地面積非常很大的州可能加起來的票數(shù)還沒有一個(gè)小面積的州的票數(shù)多,因此,地理上準(zhǔn)確的地圖實(shí)際上對(duì)于反映選舉方面的影響是無用的,一個(gè)州的面積和它對(duì)選舉產(chǎn)生的影響力沒有太大關(guān)系。而且用戶天然的會(huì)根據(jù)圖形面積的大小來做數(shù)量大小判斷, 這是一種追求效率自然的認(rèn)知模式,如果不是要通過面積比對(duì)來表示數(shù)據(jù)之間的相對(duì)關(guān)系,那么就應(yīng)該換一種可視化方法。按相應(yīng)比例加權(quán)處理后的設(shè)計(jì)使用相當(dāng)于選票數(shù)的很多方塊來組成,這里犧牲地理位置信息的好處是非常準(zhǔn)確地顯示了每個(gè)黨派贏得的選票和每個(gè)州相對(duì)的影響的信息,而且每個(gè)州的相對(duì)位置還保留著,便于讀者找到他們感興趣的州。在這個(gè)案例中,面積大小的比對(duì)信息用來傳達(dá)選票的多少,而州之間的相對(duì)地理位置留作個(gè)體屬性的判別,準(zhǔn)確的地理面積信息反而成為傳達(dá)本意的噪音干擾,經(jīng)過降噪處理的可視化設(shè)計(jì),認(rèn)知要比使用準(zhǔn)確的地理信息更高效。
最后有一個(gè)問題想和大家討論下,關(guān)于Google+的圈子模式?;ヂ?lián)網(wǎng)產(chǎn)品SNS化似乎是一個(gè)趨勢(shì),但是要怎么做怎樣實(shí)現(xiàn),大家都還在摸索之中。不過社交動(dòng)物的我們每天生活中就是在進(jìn)行social,照搬現(xiàn)實(shí)中的模式是一個(gè)好辦法。但是線上線下模式的對(duì)應(yīng)不會(huì)是一個(gè)簡(jiǎn)單的套用。Google+來自Google著名的翡翠海計(jì)劃(Emerald Sea),其中一個(gè)核心就是要把每個(gè)人有不同”Social Graph”這件事搬到網(wǎng)絡(luò)上,所以就有大家現(xiàn)在看到的“圈子”的設(shè)計(jì)。
每個(gè)人都有不同的社交圈子這件事沒錯(cuò),但比圈子怎樣劃分更重要的是怎樣劃分圈子,有點(diǎn)繞。我們社交圈子的形成本身是一個(gè)動(dòng)態(tài)的過程,并且不斷在變化,而并不只是一個(gè)分組的功能。再者圈子也是在不斷動(dòng)態(tài)交融,今天認(rèn)識(shí)一個(gè)氣味契合的同事覺得有可能成為好友,但在時(shí)間相處中發(fā)現(xiàn)價(jià)值觀迥異,難道在social network上需要把人從“同事”的圈子移到“預(yù)備好友”的圈子,最后猶豫中又需要手工移動(dòng)到一個(gè)叫“認(rèn)識(shí)的人”的圈子。而什么叫“認(rèn)識(shí)的人”,圈子給的定義是:“您認(rèn)識(shí),但不熟悉的人”。這實(shí)在是費(fèi)腦而大動(dòng)作。社交關(guān)系本身是曖昧而沒有絕對(duì)區(qū)隔,會(huì)形成圈子不是我們刻意的劃分,而是在過程中而自然形成的,對(duì)這種行為模式的復(fù)制,應(yīng)該拆分到更小的“模式”單位,從動(dòng)機(jī)上來考慮。
相關(guān)文獻(xiàn):
1· Derek Powazek. Meaning-Making machines.
2. Klaus Mueller, Supriya Garg, Julia Eun Ju Nam, Tamara Berg, and Kevin T. McDonnel. Can Computers Master the Art of Communication? – A Focus on Visual Analytics.
3. 焦秋生. 認(rèn)知結(jié)構(gòu)的表征與建構(gòu).
4. Giles Colborne. Simple and Usable.
5. Julie Steele, Noah Lliinsky. Beautiful Visualization.
來源:淘寶UED
收藏 已收藏 {{ postmeta.bookmark }}
點(diǎn)贊 已贊 {{ postmeta.postlike }}