产品设计决策是基于猜测还是基于数据

“那些最想调节字体大小的人大多都在65岁以上，他们是用户群体中最不可能掌握计算机设置的一类人。”（对的）

基于数据的：

• “我自己回家观察了一下自己父母，我发现对65以上的老人来说，虽然他们在其他方面变得越来越有智慧，但是调整字体这一类隐藏功能对他们而言完全是未开垦的处女地。” （对的）
• “我看了一些对网站可用性的研究，其中有包括调整字体大小的构件部分……绝大多数的用户完全不知道这些构件是用来干吗的。” （对的）

数据优于猜测

目前关于这一问题普遍的准则是：给予用户一定的空间去自定义字体大小，但是同时也将字体的缺省值设为较大，易读。这是因为大量的观察证明，大部分的年老用户都不会自定义字体大小。

在我们上面的例子中，

• 那些提出了额外数据支持的设计师100%都做出了正确的结论
• 然而那些依赖于猜测的设计师只有25%是正确的。

更吓人的是，猜测的设计师们有75%做出了错误的结论，你甚至扔一枚硬币来做决定都比问这些人要好得多。

在这个简单的例子里，仅仅是通过一些最基本的实证观察就能够将做出正确决策的概率提高4倍。

这里总结一下：虽然观察你的父母比完全没有数据要好，但是我并不推荐你依靠观察家人来做设计决策，因为他们有可能比大多数用户聪明（因为你比较聪明，因为你懂什么是可用性，呵呵）。另外在我们的研究中，儿童或者少年们在使用网站时也会有更大的困难。

测试2名用户也比靠猜要好

同样令人惊讶的是，在刚才的那个例子中，那些做出正确决策的设计师只是用了如此少的观察样本。下面我们举另外一个例子，这里会使用更多的研究样本。

我们将152名用户分为2组，分别展示2种不同的银行帐号信息栏设置。我们让用户去做一些比如检查账户余额，找出目前的利率的任务，这些结果如下表所示：

在所有的这些可用性指标中可以看出，设计方案B的数值都较高，（虽然只在成功率上有显著性的差异）。总的来说，毫无疑问方案B更好。

（同时需要指出的是，有的时候2种设计在这些统计指标上会各有优劣，比如说，一个设计会让用户成功率更高，而另一个让他们完成速度更快。这时候，你就需要对这些指标做权衡，或者做出第三个具有两方面有点的设计来看看。）

在这之后，我又将设计A和设计B交给21位交互设计师，询问他们应该向银行推荐哪一种设计。他们依据自己的经验做出猜测，结果有50%的人得出了正确的结论。对，50%，和扔硬币是一样的概率（这样看来找个硬币来抛比找这些人做顾问要好的多，你还可以省下顾问费）。

然后，我又询问了另外38个人同样的问题。这38个人也参与了上面提到的测试，所不同的是，这些人仅仅观察了2位用户的行为（被试内单因素设计）。他们做出正确决策的概率为76%。

我们可以看到，仅仅观察2名用户的行为就可以将决策的错误率从50%减为24%——降低了一半之多。然而，就算是24%的错误率也不能称作是一个高水平的设计决策，所以我们显然应该在测试中使用2个或以上的用户（我推荐5名）。

虽然这是一个将数据极度缩减的研究，但是测试2名用户相比抛硬币般的猜测，仍然可以极大的提高提出设计意见和决策的正确率。

（在这一研究中，这两个版本的视觉效果都很好，这很重要。因为如果是一个粗糙的原型和一个良好优化界面的产品做比较，可能会使人们的行为产生偏差）。

什么时候猜测可以让你错的离谱？

从以上的2个例子可以看出，猜测可以让你得到最差的表现。在设计自定义字体大小的时候，依据猜测可能让你在3/4的时候都是错的；在银行的例子中，有1/2的时候会出错。

为什么这些悲惨的猜测者们会做出这样的猜想呢？答案是他们往往基于以下的论述：

• “如今……”
• “这不是1995年……”

可悲的是，太多的网页设计师都不相信可用性发现（usability findings）的维持时间会很长。他们往往会觉得“在过去很困难的事情在现在肯定会变得很简单。”这一信念常使他们误入歧途。

当我们真正的坐下来观察用户时，我们才发现他们对技术学习得有多慢，对于网页操作的进步有多么小。还有，这时我们才发现他们有多不关心去学习和掌握新的网页技术。人们仅仅想登录，然后搞定自己的事情。他们并不想去学习。

猜测者们做错是因为很多设计师极度的相信突破性设计的潜力，而往往没法搞清楚用户到底有多么不了解他们所宠爱的新技术。

（在最近测测试中，我们的确发现用户的一些网络技术有小小的提高，但这是一个很缓慢的过程；你最好相信简约性在随后的十几年中仍然是至关重要的一个属性）。

很少的一点数据就能使人走的很远

在我的两个例子中，做出正确设计决策的概率在进行最少样本的观察后都得到了显著的提高：就算是观察你的父母或者2个用户也好。

当然，一个规模更大的研究总是比较好的，但是任何数据都比没有数据要好。现在请你想一想：有多少设计决策是你在没有对用户行为做实证观察的情况下做出的呢？