真實可靠的UI是產品可信。

現在的很多手機軟件都會基于我們的個人資料，對我們的個人偏好做出一些假設，例如Google Now、Spotify和Amazon。他們甚至完全不用直接從我們這里獲取任何數據，就可以利用這些信息來對我們的行為做出決策。舉個栗子，Facebook會調整你的動態消息，Amazon也會為您推薦商品，這兩者都會隱藏一些無關的信息而只展示他們認為你會喜歡內容。

這種左右用戶選擇的設計模式，近來被稱為“預期設計”?！邦A期設計”旨在利用一些用戶行為數據，在用戶界面上自動運行決策制定程序。這樣便可以減少當今社會中用戶做的過多的決策數量，進而減少決策疲勞，并且改善整體決策。

然而，盡管預期設計被附加了這個好意圖，自動化決策仍會悄然引起一些信任問題，特別是在信任已經被用戶界面中“黑暗設計模式”的使用所腐蝕的時期。因此，與旨在糊弄用戶的，這種具有欺騙性的黑暗設計模式不同的是，這篇文章將著眼于如何通過使用“光明設計模式”，幫助在人們做決定的時候，給他們信心，這也可以確保用戶界面的可靠與透明，甚至可以幫助用戶為自己做出更好的決策。

首先，為什么要為你的用戶做決策？

在如今的網絡世界中，消費者面對著比以往任何時候都多的選擇。舉個栗子，想象一下，你在諸如Amazon和eBay這樣的平臺市場上購物，即便我們已經確切的知道我們想要什么（諸如蘋果耳機），我們需要做出的選擇選擇仍然是鋪天蓋地的：

（圖片來源：Amazon和eBay）

在Amazon和eBay平臺上，對于完全相同的一個商品來說都會有一個龐大的可供選擇的數量。

再來一個栗子，Spotify提供自助音樂服務，它使數量龐大的音樂資源唾手可得，你聽得再多也不會收取你額外的費用。那么更多的選擇又會跟著快速累加.

雖然擁有更多的選擇很受歡迎，但由于過多的選擇會讓用戶無法輕易的作出決定，反而會給用戶產生望而生畏的體驗。這個問題在之前就被廣泛的看重，最引人注目的就是巴里·施瓦茨的《選擇的悖論》以及設計法則中的“席克法則”：

（1）巴里·施瓦茨的《選擇的悖論》

“大量的選擇并不能讓人們選擇所有東西，并且人們在選擇的時候會不開心?！?/p>

（2）設計法則：“席克法則”

“每一個額外的選擇都會導致做決定所需的時間變長?！?/p>

這兩個研究都認為，通過減少用戶界面上的選擇數量，我們可以提升用戶做出決策的能力，從而降低挫折感，得到更好的用戶體驗。

上文提到的“決策疲勞狀態”，闡述了在生活中，做大量的決定會導致人們在做重要決定的時候喪失效率。這就是為什么Facebook的CEO馬克·扎克伯格會每天都穿相同風格的衣服：

“我必須要簡化我的生活，因為除了思考如何更好的服務社會之外，我必須盡可能少的做決策?！?馬克·扎克伯格”

如何減少選擇?

因此，對現如今的很多手機軟件來說，為用戶減少選擇的數量成為重中之重。并且很多方法已經被實施過了，今天我們來討論其中的兩種方式。

讓選擇更加有關聯性

很多產品都會根據個人偏好做一些個性化定制，僅僅將那些被認為和當前用戶相關的選擇上進行限制。這種方式被Amazon運用得很好，Amazon的網站通過從消費者那里收集到的數據，為用戶提供定制郵件推薦：

Amazon提供的郵件推薦（圖片來源：Amazon）

預期決策

上面提到的推薦的可能并不足以降低做決策的困難程度，因為用戶仍可能面對被過濾后的龐大數量的相關選擇。產品可以做的更好的是，基于用戶行為做決策，完全丟掉選擇負擔。

例如Google Now這樣的手機軟件，它可以在用戶沒有進行任何直接輸入的情況下，為用戶執行越來越多的操作：

Google Now中的預期設計案例（圖片來源：Google）

無論是為你找到合適的位置停車，還是說為您搜索足球比賽的比分，Google Now會在后臺做出很多決策，并且會在合適的時間上通知“沒有一點點防備的你”：

（圖片來源：Google）

GoogleNow“在您要求之前，就為您提供您想要的?！?/p>

Spotify通過一種假設的方法為我們展示了這種方法的另一個例子，在用戶甚至還沒有想到的時候就會為用戶建立一個播放列表。在他們的發文中，這種方式被表述為：

“這就好比你最好的朋友每周都會為你準備一個個性化的音樂合集一樣”

Spotify每周發現私人音樂播放列表（圖片來源：Spotify）

搜索新音樂以及決定哪一個被添加到這個列表中的功能就為你實現了。

為用戶做決定的概念被稱之為“預期設計”，而“預期設計”又由于利用用戶行為來做決策這一點牽扯到倫理問題，現在已經成為了大家討論的話題。

在預期設計中建立信任

在減少選擇以及通過上文概述的方法為用戶做決策的過程中，手機軟件可能會被譴責為過于專橫，因為用戶想要什么是由軟件來做決策的。那么當手機軟件并沒有做到用戶期望的內容就會造成用戶對手機軟件的不信任，特別是在現在這個很多手機軟件都被爆出使用“黑暗設計模式”，忽悠用戶做一些他們并不想做的事情的時代。

因此，為了維持用戶對軟件的信任，手機軟件為用戶做越來越多決策的同時，需要更加的透明。不要使用“黑暗設計模式”，轉而使用“光明設計模式”就可以做到這一點，甚至是在預期設計已經被使用的時候，都可以使用戶了解到當前的信息以及一切都在他們自己的掌控之中。讓我們一起來探索一些“光明模式（相對于黑暗設計模式而言的比較好的設計模式）”。

避免信息限制

當通過手機軟件的私人訂制功能以及推薦系統，軟件給用戶展示了越來越多的被篩選過的信息，而恰好這些信息又是用戶想要的信息時候，就會順勢產生一些新的問題，即用戶會看到越來越多相同的內容：

Amazon的歷史瀏覽推薦（圖片來源：Amazon）

這里可以巧妙的使用“發現新事物”。顯而易見的是，不僅僅是像Amazon這樣的電子商務網站，像Facebook這樣的社交網站也同樣會使用這樣的方法。就像時代雜志說的：

“Facebook希望為點擊很多鏈接的人提供更多的鏈接，為觀看很多視頻的人提供更多的視頻，以此類推”

很多用戶可能不會高興，因為他們并不想讓一些品牌來決定他們來看什么。例如Stack Overflow網站的CEO JoelSpolsky，對Facebook隱藏信息的操作進行了譴責：

“Facebook并沒有顯示所有的帖子。展示給你的都是被選擇過的信息?？捎腥さ氖?，Facebook的算法會傾向于加強你哪方面想要的呢？因為這個必須要在之前就定義好?！?/p>

把控制權給用戶

避免信息限制的方法之一是通過反饋機制，這對用戶而言其實更加容易，可以優化基于用戶本身所做的假設。

有很多方法可以做到這一點，從比較明顯的途徑（并且相對也更加容易）到并不那么明顯的途徑都有：

Google、Facebook和Amazon所使用的反饋機制

1. Google Now （左上）直接在當前卡片的下方提示用戶，確定展示的信息是否是相關信息。
2. Facebook（右上）稍微沒有那么明顯，它在每條消息的右上方會設置一個下拉圖標，當你不想看到某條消息的時候你只需要點擊下拉符號，在展示的選項中隱藏這條信息。
3. Amazon（下）讓推薦優化變得更加困難。你需要通過“你的賬戶”-“你的推薦”-“優化推薦”來調整展示給你的內容。

這三個例子中，Google提供了最透明的反饋方式，為用戶在卡片上提供反饋給出了幾個明顯的交互操作，去確保用戶明白一切都在自己的掌控之中。

GoogleNow：“一切都在您掌控之中”（圖片來源：Google）

和滑動卡片一樣，你同樣可以通過每個卡片上的的菜單圖標按鈕進入自定義設置：

自定義Google Now（圖片來源：Google）

Joel Spolsky提到，在Facebook和Amazon的例子中，雖然用戶可以通過調整提供反饋來定制他們看到的內容，隱藏的一些新聞推送和推薦算法有著更好的控制能力。

內容中避免掩飾性廣告

在內容中偽裝一些廣告是一種常見的不好的設計方法，它通常發生在用戶并沒有明確的表示同意的情況下。

舉個栗子，Google Now最近和Lyft、Airbnb、Uber和Instacart這些品牌進行合作，在它認為用戶需要的時候，提示用戶一些來自這些軟件的可用服務。即便一些來自第三方的卡片內容是對用戶有用的，可是一旦它提供的是收費服務，那它就可以被說成是廣告的另一種形式：

GoogleNow合作伙伴服務（圖片來源：Google）

類似的這種不太好的設計也可以在一些比較相關的產品中看到，這導致預期設計背后的動機就受到了越來越多的質疑。Google Map就是一個很好地例子，在它地圖的搜索結果界面出現了疑似廣告的釘子：

GoogleMap 疑似廣告的釘子（圖片來源：Google）

將現有用戶輸入的信息使用起來

在對用戶做出假設的時候，精確是很重要的。有一個已經被測試過的可行性方法可以做到這一點，那就是將當前用戶已經錄入的信息利用起來，比如一些瀏覽器的功能，像是預加載，或保存一些信用卡的信息、密碼。

Google瀏覽器的預加載表單（圖片來源：Google）

這樣的話用戶便不用一直做著重復的事情。即便是做一些很復雜的假設，我們也可以通過多條數據流將上述方式加以應用。Campaign Live便運用了這個方法，考慮如何將出租車服務平臺Hailo的“Now Card”和時間、定位以及現有用戶的已經輸入過的信息結合起來，好讓用戶可以通過Google Now再次訂車：

“假如說你來到倫敦，你定了一個Hailo的車，而你在上午七點到十點之間進入了一個特定的位置。如果你到下午五點了仍然在那里，那么就可能會出現你想要離開的假設，這個時候Google Now就會提醒你訂車?！?/p>

在這個例子中這個猜測可能會更加準確（并且并不會造成這是一個廣告的嫌疑），因為這是在一個合理的時間點，并且基于已有的預定信息，由用戶用過的相同的服務平臺給出的提示：

讓用戶可以自愿退出

盡管手機軟件可以讓用戶自己去自定義推薦的內容，但有的時候用戶就是完全不需要軟件替她做決策。在這種情況下，讓用戶有關掉這個功能就會讓事情簡單的多。即便你不刪掉Google Now這個軟件，你也可以在設置中關掉Now cards這個功能：

GoogleNow讓用戶可以關掉Now cards這個功能（圖片來源：Google）

相反，除非你完全的注銷掉你的賬戶，Amazon的推薦是關不掉的，當然這對Amazon來說也情有可原，因為根據Venture Beat這個科技博客提供的數據來說，Amazon百分之35的銷售額都來自于推薦。

那么問題來了，在這些途徑里記錄或是使用用戶數據的功能是否應該默認為打開的狀態。在由客戶決定是否開啟這個選項與默認開啟選項之間，存在著很大的差別，就像界面設計的很差的器官捐獻頁面一樣：

可選擇的進行勾選以及預先設定已經被勾選的區別（圖片來源：Dark Patterns）

基本上來說，默認勾選的狀態下，器官捐獻的同意程度接近了百分之百，但當默認狀態下并未勾選上，需要由用戶主動選擇的話，那么器官捐獻額同意占比是非常低的。

用不好的界面設計幫助用戶

顯而易見，公司會用一些不好的界面設計來完成他們的日常工作，就現在來說，利用這些方甚至會使公司使這些關于用戶行為的決策變得更加容易。那如果，同樣的這些方式也可以使人們更好的幫助自己做決策呢？現在，我們會由于一些人性的弱點做一些糟糕的決定，例如我們缺乏自控力或是只著眼于短期的收益。

把人們推向正確的決策

在Richard Thaler和Cass Sunstein的書《輕推一把：改進有關健康、財富和幸福的決定》中，他們提到需要構建一個道德的“選擇架構”，輕推用戶一把，讓他們從長遠出發，在縱觀全局的情況下做出最好的選擇。

輕推一把：改進有關健康、財富和幸福的決定（圖片來源：Wikipedia）

在這種情況下，我們看到的一些被用于不好的設計模式的技術也可以被用來做出一些好的設計，推動用戶做出更好的選擇。

自動加入

舉個栗子，隨著平均壽命的增加，對于人們來說，通過諸如美國401k條款之類的退休金計劃來為自己的晚年生活攢錢變得越來越重要。然而，正如Thaler和Sunstein所說的那樣，即便這些條款提供的是“意外之財”，很多人還是不會去做登記。Thaler和Sunstein提到的為老年人的晚年存錢可能存在的解決方法包括：

• 讓人們無意識的就被登記了（就像之前例子中的器官捐獻一樣）。
• 在是否進行登記的問題上，用一些簡單的“是或否”的問題來促使人們做決策。

這就是一些好的界面設計模式的方式，因為他們對人們有利，可以推動人們采取行動，做好長期的決定。雖然說后面這種方式是強迫人們去做決定，但是它將這些需要決策的事情簡化成了雙項選擇題，這就對于人們主動參與起到了激勵作用。

創建好的行為模式

Alan Shapiro稱，預期應用確確實實的可以在用戶之中起到激勵作用，使人們形成好的行為模式。在不斷地收到去哪里、買什么的建議之后，用戶就會習慣這種基于他們自己行為所作出的應用提醒與決策。

仍可能會有一些不好的情形發生，當一個公司主要關注于兜售商品，那么它可能更傾向于逐漸形成一些行為，諸如讓你購買或者使用它們的服務。例如，Amazon的Prime Pantry（主餐廳）就充斥著這種不好的設計模式，從餐廳盒子開始，就鼓勵著讓人們去購買更多預期之外的服務：

亞馬遜的餐廳盒子鼓勵購買行為（圖片來源：redefined mom）

正如Circadia的產品主管Matt Crowlry所說：

“亞馬遜將疑問從‘我需要這個嗎’轉移到了‘我還需要什么來填滿這個盒子’”

Amazon甚至想到了為這個系統申請專利，就是利用用戶數據去預測，在客戶下單之前就開始發貨。Amazon稱之為預期出貨：

亞馬遜的預期出貨專利圖表（圖片來源：Tech Crunch）

先不考慮這些動機，如果這種相同的策略可以被用來幫助人們形成好的行為習慣那會怎么樣呢？現如今隨著大量自我提升和習慣養成的應用程序出現，這樣的例子也越來越多。

例如，stickK會輔助你改掉壞習慣，依靠“損失規避和義務感這些心理力量來驅動行為改變”來實現。

stickK幫你改掉壞習慣（圖片來源：stickK）

Duolingo每天都會提醒你去練習你的新語言，幫你形成好習慣。

Duolingo幫你形成語言學習的習慣（圖片來源：Upquire.com）

綜上所述，在預期設計里面，用戶從建立在他們自身行為上所做的決策中是否會得到益處，很大程度上是由應用程序背后的公司倫理決定的。公司到底有多愿意為了他自身的目的去挖掘用戶數據，以及用戶有多愿意利用自己的數據來換取便利。

正如之前我們所提到的，讓用戶擁有控制權，以及保持一定的透明度是建立信任的關鍵。你怎么看待在預期設計里面被使用的那種不好的界面設計？關于這方面好的界面設計真的存在嗎？當猜測被制定的時候又是誰在控制這個事情呢？

譯者：本本小花

譯文地址：微信公眾號【INUX】

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