介绍

在读研究生的时候，我写过不少程序。除了偶尔的家庭作业，我还会在Unix中编写小脚本来加快我的工作速度，以及运行我当时设计的认知模型的Lisp代码。

我是这些代码的唯一用户:它们的唯一目的是帮助我做研究。因此，我可以按照我想要的(un)易于理解的方式来编写它们，使用只对我有意义的奇怪参数名称，并分配除命令行之外的几乎所有用户界面。

虽然很多人谋生从开发软件编写大量的程序简化自己的生活,,如果不是大多数,他们的输出将实际上被用于其他的人- - -他们不工作在附近的一个小隔间,或甚至在同一座楼里。这些“用户”通常与那些编写代码的人非常不同，即使在极少数情况下，他们是开发人员:他们有不同的背景，不同的用户界面体验，不同的心态，不同的心智模式，以及不同的目标。他们不是我们。

到目前为止，你可能已经听到过“你不是用户”这句话——它已经成为用户体验的咒语之一，这是正确的。作为用户体验专家，我们所有的工作都源于这样一个假设:我们和用户是不同的。对我们合适的工件不一定对我们的用户合适:我们不能根据自己是否喜欢一个设计来判断用户界面的质量。我们需要学习如何创建适合那些真正使用它们的人的系统。

假设你是你的用户是一个根深蒂固的谬论。它甚至在社会心理学中有一个名字，叫做“错误共识效应”。

错误共识效应

定义错误共识效应指的是人们倾向于假设其他人与他们有相同的信念，并且在特定的环境下会有相似的行为。只有与他们截然不同的人才会做出不同的选择。

错误共识效应是由罗斯、格林和豪斯在1977年首次定义的。他们表明，与科学家不同，“外行心理学家”(也就是说，我们所有人都处在猜测他人行为的位置上)倾向于高估有多少人分享了他们的选择、价值观和判断，并认为不同的反应是罕见的、异常的、更能揭示反应者的情况。

罗斯和他的同事进行了一系列实验，让参与者估计有多少人会在两种选择中做出选择:例如，有多少人会选择在法庭上抗辩超速罚单，而不是仅仅支付罚款。在他们做出估计后，参与者透露了他们在那种情况下会做什么，并填写了两份关于做出上述两种选择的人的性格特征的问卷。研究人员发现，参与者预期(1)大多数人会做出和他们一样的选择(例如，付钱)，(2)那些选择其他选项的人会有不同的，更极端的性格特征比那些选择他们的人。

我们倾向于假设我们隔壁的邻居投给了上次总统选举中我们投的那个候选人。只有和我们非常不同的人——生活在这个国家完全不同的地区，来自不同的社会经济阶层，受过不同的教育——才会投票给其他候选人。至少我们是这么认为的。

这些假设是很自然的。人类的大脑会根据一个或几个例子做出推论:如果我们的祖先受到野兽的攻击，那么即使没有其他例子，我们也会假设野兽是危险的，并远离它。

基于可用示例的泛化称为可获得性偏差这是一种认知偏差。(其他人包括消极偏见，损失厌恶，叙述偏见,框架——这是一种启动．)它往往是刻板印象和过度概括的来源。就像我的瑜伽老师说的那样，我有东欧血统，我应该对后屈没有问题——就像所有罗马尼亚人一样Nadia Comăneci．

为什么你必须测试

同样地，我们，设计师，开发人员和用户体验研究人员都假设使用我们界面的人和我们一样。我们有一个使用这个界面的例子:那就是我们。也许还有我们的同事。我们根据这个例子进行归纳。所以只有愚蠢或与我们截然不同的人才能搞不清楚。

错了。我们认为这是错误的，但重要的是要明白，我们这样做并不是更坏的人类。相信别人和我们是一样的，这深深植根于我们的天性。

那么一个容易犯错的人该怎么做呢?那么易犯错误的设计师或软件开发人员呢?答案很简单。了解这种偏见。承认它的存在。然后做些事情来克服它。当涉及到用户界面时，答案比生活中的其他途径更简单:测试。与真正的使用者(不是你的同事）.通过观察用户使用这些设计，了解他们是谁，以及他们如何对你的设计做出反应。不要假设。

用户体验研究者也受到虚假共识效应和可用性偏差的影响许多其他人）.我们的许多定性的工作包括观察几个用户和一个设计，然后推断其他类似但不完全相同的情况。或应用启发式以及我们对新范式的认识。重要的是要明白，这些推论可能是有偏见的——我们可能是戴着眼罩。通常在一种情况下行得通的方法在另一种情况下可能行不通，反之亦然。

确认您的漏洞并进行检查。不验证；而不是研究。只要有一点点疑问，就与你的实际目标用户进行研究。

在我们的课堂上了解更多关于错误共识效应和其他认知偏差的知识人类思维和可用性．

参考

L. Ross, D. Greene, P. House. 1977。“错误共识效应”:社会知觉和归因过程中的自我中心偏见．实验社会心理学杂志。