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構建誠實透明的界面體驗，幫助用戶更好地作出決策。
如今，許多應用會基於用戶的個人數據對其偏好做出假設，如Google Now，Spotify和Amazon等。 它們甚至可能提前替我們做決定，而不需要我們做任何主動的信息輸入。 譬如Facebook的訂閱新聞信息流和Amazon的推薦產品。 它們都主動隱藏了“無關緊要”的信息，只顯示它們 認為我們 會喜歡的內容。
這種免除了用戶選擇的設計模式，最近被冠名為 先行設計 （或 預期設計 ）——利用收集到的用戶行為數據，在用戶界面上自動進行一些決策。 它減少了人們目前面臨的過度決策的數量，降低了疲勞感，整體上提高了決策效率。
儘管 預期設計 充滿善意，但也可能引起信任問題，特別是在用戶界面設計的“黑暗模式”氾濫，用戶信任已被破壞的時候。 本文將著眼於分析如何利用“光明模式”提升用戶決策的信心，即使在推動用戶做出更好決策時，也確保用戶界面是誠實透明的，而不像“黑暗模式”那樣欺騙和詭詐用戶。
為什麼替你的用戶做決定？
在今天的網絡世界，消費者面臨著比以往更多的選擇。 例如，在亞馬遜和eBay這樣的網站購物時，即使我們清楚的知道我們想要什麼——換個新的蘋果耳機，我們仍然可以得到海量的選擇結果：
在Amazon和eBay上，同一產品有海量的購買選擇
另一個例子是海量音樂服務，例如Spotify。 不需要支付什麼費用，我們用手指點點就能聽大量的音樂，但需要做的選擇也迅速增加。
有更多選擇很不錯，但過多的選擇令人生畏。 因為這時候要做出決定會變得非常困難。 很多理論和文章都強調了這個問題，譬如：
- Barry Shwartz的選擇悖論 ：有大量選擇使得人們趨向於不做任何選擇，即使做出了選擇也不那麼快樂。
- 希克法則 ：每一個額外選擇都會增加人們做出決定的時間。
這兩項研究都說明，通過減少用戶界面上選擇的數量，可以幫助提升用戶做出決策的能力，從而減少挫折並帶來更好的體驗。 關於“決策疲勞”的文章也支持這個結論。 如果人們在生活中要做出大量決策的話，那麼在面臨重要抉擇時決策效率會變得低下。 這也是馬克·扎克伯格每天都穿相同風格的衣服的原因：
“我非常希望能清空我的生活，平時盡量做更少的決定，用更多精力貢獻社會。”
如何減少選擇
因此，減少用戶面臨的選擇成為瞭如今很多產品的關注點。 做法有很多種，下面將討論兩種：
1. 使選擇的相關性更強
許多產品基於個人偏好進行個性化處理，為當前用戶展示與之相關的有限選項。 Amazon採用的這種做法，無論在網站上還是定制電子郵件中都基於收集到的用戶信息來展示數據：
Amazon為用戶調整過的推薦
2. 預測用戶的決定
上述的推薦可能不足以降低選擇的難度，因為即使在篩選後，用戶依然會面對大量的選擇。 此時產品可以更進一步，代替用戶決策以幫助他們徹底卸下選擇的負擔。
比如Google Now在用戶未進行任何輸入前，就給出了越來越多的操作行動點。
Google Now 中的先行設計範例
Google Now在後台做出了很多決策，從發現用戶把車停在哪裡，到搜索足球成績。 即使未收到提問，它也會在恰當的時間主動通知用戶關注可能需要的信息。
Google Now：“What you need, before you ask.”
Spotify則以另一種假設的方式運用了該方法，他們在用戶進行任何思考前就為他們創建了播放列表。 正如它宣傳的：這就像你最好的朋友每週為你定制一份個性化混搭風格的音樂。
Spotify 的個性化推薦歌單“Discover Weekly”
搜索新音樂、選擇添加播放列表的工作，都幫用戶做了。
這種為用戶做選擇的設計概念被稱為 先行設計 。 因為蘊含道德風險，從一開始這就是一個充滿爭議的話題。
為先行設計建立信任
使用上述方法達到減少選擇，並為用戶做決策的產品，容易被指責太過專橫冒昧。 如果應用沒有真的符合用戶的預期，也會引起用戶的不信任。 尤其在今天，許多產品被爆出使用黑暗模式欺騙用戶去做他們不想做的事情。
為了保持用戶對產品的信任感，產品為用戶做的決定越多，就越應該顯得透明誠實。 設計時應該避免“黑暗模式”，即使要採用先行設計的方案，也讓用戶了解並掌握控制權，即“光明模式”。 下面，讓我們討論集中光明模式的設計策略：
避免限制信息
如果因為自動選擇而不展示過濾選項，只為用戶展現他們可能會喜歡的內容——如個性化和推薦系統。 這會帶來一個問題：用戶會開始看到越來越多的單一的內容：
Amazon根據瀏覽歷史提供的推薦商品
這反而使發現新內容變得很更麻煩了。 這種情況不僅出現在Amazon這樣的電商網站上，同樣也出現在Facebook這樣的社交媒體網站上。 時代周刊曾這樣報導過：
“Facebook給點擊鏈接的人提供更多鏈接，也給看視頻的人展示更多視頻。”
很多用戶對此可能並不高興，因為他們不希望由品牌來決定他們看到什麼。 Stack Overflow的CEO Joel Spolsky就曾責備Facebook隱藏信息：
Facebook沒有展示所有帖子。 它是有選擇的給你展示內容。 問題在於，Facebook的算法會強化用戶的偏見，這裡的界限在哪裡？ 要知道，機器算法會被訓練的越來越強大。
給用戶控制權
通過反饋機制讓用戶進行一些控制，是一種避免信息限制的方法。 它容易提高基於用戶偏好所做假設的準確度。 這有好幾種做法，有的很明顯的，有的則比較隱晦。
- Google Now （左上圖）在Now Card上直接詢問用戶，以獲知所顯示的信息是否符合其自身偏好。
- Facebook（右上圖）則沒那麼明顯，用右上角的下拉符號進行設置，它在每個新聞條目的右上角使用了一個下拉符號，單擊該符號會顯示隱藏選項，讓用戶隱藏不想看的新聞 。
- 亞馬遜（下圖）調整推薦內容的方式更複雜。 用戶需要一步步的點擊“你的賬戶”→“你的推薦”→“改善推薦內容”來調整它展示內容。
這三個例子中，谷歌提供的反饋機制是最透明的。 它給了用戶多個明顯的交互點，讓他們在卡片上進行反饋，確保一切盡在用戶掌控中：
Google Now，由你控制
除了輕掃（swipe）卡片，你也可以通過點擊菜單圖標對每張卡片進行定制化設置：
Google Now個性化設置
根據Joel Spolsky的說法，在Facebook和Amazon上，即使用戶可以提供反饋去影響他們所看到的內容，在新聞信息流和推薦內容底層的算法依然擁有更大的控制權。
不要將廣告當做真正的內容來呈現
把廣告當做內容展示，是常見的“黑暗模式”。 它不需要用戶明確同意就會產生並展示。
比如，Google Now最近跟Lyft、Airbnb、Uber和Instacart進行了合作，通過提供這些App的服務促進用戶使用產品，這時候系統認為用戶需要這些服務。 雖然第三方服務的卡片可能有用，但當他們是付費服務時，看起來也像是另一種形式的廣告了。
Google Now 合作方服務
其他相關產品中也可以見到類似的黑暗設計。 先行設計背後的動機顯得更令人懷疑。 譬如穀歌地圖在地圖搜索結果中將廣告偽裝成定位針：
Google Maps將廣告偽裝為定位針展示在地圖上
利用已有的用戶已輸入的內容
先行設計時，預測內容的準確性非常重要。 一種比較好的方法是利用用戶以前輸入的信息，如表單預填充，或記住信用卡詳情和密碼：
Google Chrome 瀏覽器中提前填充好的表單
這可以避免用戶進行同樣的重複操作，以節省時間。 同樣的設計思路也可以用在整合多種數據的複雜假設上。 Campaign Live 曾介紹過一個例子：出租車服務商Hailo的Google Now卡片可以結合時間、地理位置和用戶過往輸入的內容在Google Now當中再次預定出租車。
假設你來到倫敦並預定了一輛Hailo出租車，然後在7點到10點之間進去了某個區域。 如果你下午5點還在那兒，有可能你正需要離開。 這時Hailo的Now Card將提示您預定一輛出租車。
在這種假設可能比較準確（並且它的出現看起來不像是一種變相的廣告），因為這個推薦是基於用戶行為——之前曾通過相同的服務進行一次預訂——並且考慮了一個合理的 時間因素。
Hailo 根據過去的用戶行為主動提示用戶
讓用戶可以選擇退出
儘管能夠給出到用戶個性化推薦，但有時人們就是不希望應用程序為他們做決定。 在這種情況下，必須能夠輕鬆退出。 即使你不能刪除Google Now這個App，你可以在設置中禁用Now card：
Google Now 允許用戶禁用Now card功能
相比之下，用戶沒有辦法關閉Amazon的建議機制，除非你完全退出登錄——這對於亞馬遜是合理的，因為35%的產品銷量來自推薦結果的導流（數據來源Venture Beat）。
是否應該默認記錄和使用用戶數據是一個尚無定論的問題。 讓用戶主動選擇還是假定用戶允許，兩者間存在很大區別。 如“黑暗模式”網站中的器官捐贈者案例：
在器官捐獻中，主動選擇捐獻和被動同意捐獻兩種制度的差別
基本上，如果捐贈是默認項時，幾乎100%的人會選擇進行器官捐贈，但當捐贈不是默認項時，願意捐贈器官的比例會變得非常低。
運用黑暗模式來幫助用戶
很明顯，一些公司利用黑暗模式來推進自己的議程，而且在今天有各種工具技術來幫助公司替用戶做決定。 然而，類似的方法可不可以幫助人們為自己做出更好的決定呢？ 目前，人們就常常因為缺乏自我控製或關注短期收益等弱點做出了很多糟糕的決定。
推動人們做出正確的選擇
在Richard Thaler 和Cass Sunstein 所著的《推動：提升人們對於健康，財富和幸福感的決定》一書中提到，應該創建一個倫理道德“選擇架構”，來推動人們著眼長期利益做出整體層面 上的最佳選擇。
《推動：提升人們對於健康，財富和幸福感的決定》
在這種情況下，那些我們用以創造黑暗模式的技術，也可以被用來打造光明模式，從而推動用戶做出更好的選擇。
自動註冊
泰勒和桑斯坦舉例說，由於人類預期壽命更高了，通過像美國的401(k)這樣的養老金計劃為自己存養老金變得非常重要。 然而，儘管這些計劃提供“免費的養老金”，但許多人仍然選擇不去存錢。 泰勒和桑斯坦提出了以下可能的解決方案來幫助人們存養老金：
- 默認註冊(類似於器官捐獻者的例子)；
- 迫使人們在是否存養老金這事兒上進行簡單的認同，或是不讓他們自己做決定。
這些方法是使用光明模式的範例。 因為它們有利於用戶，促使人們採取行動並做出長期有利的決策。 雖然第二種方案迫使人們做出決定，但它將決定過程簡化為簡單的二選一，鼓勵了人們的參與性。
創造好的行為習慣
Alan Shapiro表明帶有預期選擇的應用可以有助於一些用戶行為習慣的形成。 通過不斷被建議去哪裡、買什麼，人們會慢慢習慣於被程序通知以及這些幫他們做的決定信息。
這可能會帶來一些可怕的情況。 比如當一個公司的主要目標是銷售商品時，它會更傾向於不斷灌輸某些信息，以刺激用戶的購物慾，讓他們不斷使用自己的服務。 例如亞馬遜新的Prime Pantry服務，從它的Pantry Box功能開始，始終在鼓勵人們購買那些原本不需要的東西，充斥著黑暗模式。
Amazon Pantry Box 鼓勵用戶形成購買習慣
正如Circadia的產品主管Matt Crowley所說的：亞馬遜已經將話題從“我需要這個嗎?”更改為“為了填滿這個箱子我還需要買什麼?”
亞馬遜甚至申請了一個系統專利，該系統利用用戶數據，在用戶下單前就預測用戶的購買行為並調整倉儲，亞馬遜稱其為預期出貨（anticipatory shipping）：
Amazon的預期出貨專利圖表
把這些動機擱置一旁，能不能採用相同的策略幫助人們形成良好的行為和習慣呢？ 現在有很多促進個人進步和習慣養成的app，在這方面有很多例子了。
- stickK通過利用厭惡損失的心理和責任感的力量，驅動行為變化，從而幫助你擺脫壞習慣。
stickK 幫助你戒掉壞習慣
- Duolingo 提醒用戶每天練習新語言，從而幫助用戶形成一個好習慣。
Duolingo幫助你形成語言學習習慣
產品所屬商業公司的道德倫理，決定了人們能夠從App的先行設計中獲得什麼好處。 公司為了自身利益會在多大程度上利用客戶數據，以及用戶為了方便願意給出多少個人數據？
如上所述，給予用戶控制力和保持透明是在先行設計種保持用戶信任的關鍵。 你對先行設計中使用的黑暗模式有什麼看法？ 光明模式是否真的存在？ 在設計假設時是誰掌握了控制權？ 歡迎討論。
作者：Graeme Fulton
譯者：滬江設計中心
來源：微信公眾號：滬江設計中心（ID：HJ-UED）
原文：https://www.smashingmagazine.com/2016/10/how-to-build-honest-uis-and-help-users-make-better-decisions/
題圖來自PEXELS，基於CC0協議