网络可信度是20世纪90年代末出现的一个研究领域,当时网络成为主流。2002年,斯坦福大学的BJ Fogg和他的团队进行了一项研究,让参与者使用两个不同的地点。然后,参与者被要求投票给他们认为最可信的网站,并解释他们的投票。然后,他们的评论被编码成类别,例如外观、结构和焦点。

定义:突出解释理论建议人们通过判断抓住他们的注意力网站的突出属性决定一个网站的信誉。

这个理论有两个关键组成部分:突出物解释.突出性指的是网站中那些突出的元素,用户很可能会注意到。解读指的是人们如何判断这些元素。例如,一个彩色的动画横幅广告很容易被注意到(突出),人们可能会根据它来判断网站的可信度(例如,通过假设该网站不应该被信任,因为它有令人讨厌的广告)。

该理论继续假设,如果突出或解释没有发生,用户将无法判断网站的可信度。

在他的文章,详细突出诠释理论,BJ福格定义了相互影响的理论的两个组成部分的因素。我们描述他们下面。

重要

日珥受以下因素影响:

  1. 用户参与:用户的积极性如何,他们浏览网站的可能性有多大
    已经熟悉该公司的访问者可能会更少地查看该网站。
  2. 网站主题:新闻、娱乐、电子商务等等
    相同的属性可以在一个网站类型中脱颖而出,也可以在另一个网站中非常典型。
  3. 任务:寻找信息、悠闲浏览、购买产品等等
    用户的任务会影响那个人的注意力而且很可能会注意到。
  4. 用户体验:这方面的专家vs新手
    初级用户可以更广泛地阅读,或寻求比专家的不同信息。专家用户还可以审查一些网站更严厉的比别人,这取决于他们的预期。
  5. 个体差异:一个人的文化水平、年龄、背景知识等
    不同的人有不同的认知能力和身体能力;这些能力将影响他们在页面上的突出表现。

解释

解释受以下因素影响:

  1. 用户脑海中的假设:文化,过去的经验,认知偏差,等等
    用户的个人历史记录会影响他们对页面元素的解释。例如,一个美国用户可能会正确地解释一张某人嘴里含着派对吹风机的插图,并产生积极的内涵,但对于来自不同文化的人来说,如果派对吹风机不那么常见,它可能看起来像一支香烟,并会被消极地解释。
  2. 技能/知识:用户在主题方面的能力水平
    在影响突出程度的同时,技能也会影响解读。律师或安全专家在表单中输入个人信息之前可能会寻求隐私政策,而其他人可能会忽视潜在的风险。
  3. 语境:用户的期望、环境、情景规范等等
    用户对网站有一定的期望基于他们在其他网站上学到的标准他们认为什么是合理的。例如,他们可能会接受地图应用程序分享他们的位置,但当手电筒应用程序要求他们这么做时,他们可能会退缩。

论据,日珥,解释理论

这一理论是网络可信度研究的重要一步。它代表了该领域先前研究的改进,原因有二:

  • 它是基于行为,而不是什么可能在一个网站的可信度作用只是意见。人们习惯于他们回应的网站,而不是简单地说,他们觉得重要的是,不使用网站
  • 与之前的研究不同,问卷调查工具要求开放式问答题与引导调查相反(因此没有主要的人们认为的特定部位的属性)。封闭端的问题,如“如何重要的是网站在确定其信誉的隐私政策?”让人想到的隐私政策,可能觉得它应该在评估可信性时很重要,即使在自然情况下他们可能完全忽略这样的文件。

Fogg的研究还提供了经验证据,证明某些元素的视觉显著性会影响网站的可信度,单靠文字还不足以建立可信度。第一印象和视觉设计一定要有权力。

突出解释理论的局限性

值得注意的是,这项研究有局限性,因为它最终是基于人们的主观报告。(通过我们自己的298项研究,我们发现主观分数和被测成绩之间的相关性R.=.53. 虽然这是一个很强的相关性,但它远远不是理想的价值R.=1,这意味着实际使用的内容远比你从调查问卷中得到的要多。)因此,数据有两个重要的缺点:

  • 研究询问人们认为影响了他们对可信度的感觉,迫使他们将这些情绪合理化。很有可能,人们报告的东西实际上并没有影响他们的感觉,但却是参与者能找到的对他们感觉的最有可能的解释。
  • 参与者必须还记得影响网站可信度的要素,并描述它们。有可能是人们不记得的其他因素,在更大程度上影响了他们对可信度的评估。

(这是任何自我报告数据的标准两个问题。)

实际应用中UX

虽然我们不能预测影响可信度评估的所有因素,但我们至少应该改进用户积极体验和回忆的交互部分。因此,我们可以利用这个理论来为页面提出潜在的视觉设计解决方案。我们可以从以下问题开始:

  • 什么元素在我们的页面上最突出?
    视觉突出通常是由物体的视觉重量相对于其他对象建立(即大的反差如何对象已经相对于其他对象呢?它是如何大相比其他对象?)。难道一个突出的元素添加值增加信任?一些重要的东西并不突出就够了吗?我们可以修改我们的设计,使相关信息或图像更加突出?
  • 突出的因素是正面的还是负面的?
    根据我们对设计惯例和标准的了解,当前的设计在多大程度上满足了用户的期望?我们的网站是否会带来令人不快的惊喜?我们如何确保我们的设计选择将产生一个积极的可信度整体解释?

例如,该网站的过去版本MoneyStrands.com功能中的主人公空间动画片。当我们在可用性研究测试了这个网站,与会者提到的图像为“矫揉造作”或者说,在图像看起来的主题为“像一个间谍。”此图像清晰突出,因为它是经常被与会者确定的元素,而在本身就不是一个“坏”的形象。这是很好说明和显然是一个专业的图像外观。然而,在金融服务方面,上述短语没有正面解释。因此,通过应用理论,我们假定,具有负解释这个高度突出的图像会导致负面的信誉评估。事实上,在这项研究中许多用户最终决定使用不同的资金管理服务。

MoneyStrands.com的早期版本特色的“间谍式”漫画这是负面的许多测试参与者感知。

这个(或其他)插图的影响可以被认为是一种视觉“语气”。就像我们分析书面语调,一种特定的语气可以对一个行业中的一个品牌是积极的,对另一个行业中的一个品牌是消极的品牌认知目标

该网站已经过多次重新设计。在最新的版本中,英雄空间有两个请求个人信息的呼叫行动(CTA)功能。虽然这些行动呼吁本身并不是坏事,但时机和环境可能会导致它们被负面解读。因为许多登录首页的用户事先对该公司并不了解,所以cta是不成熟的,会给用户留下负面印象。我们研究中反复出现的一个主题是网站要求太多,太快,许多用户都感到不快而失去信任。因此,CTA出现得太早(两次在同一页上)可被视为贫穷也会损害公司的信誉(尽管公司尽了最大努力来挽救它)权威标志).

MoneyStrains的新网站设计虽然是对上一个网站的改进,但其特点是有两个CTA,它过早地要求用户提供个人信息,而对公司所做的事情的细节要求很低。

带正解释元素并不需要是一个快乐的人或笑脸。如果是非营利组织网站,一张能说明需求的图片可以增加可信度(并激发捐款)。例如,一名访问savethechildren网站的研究参与者评论说:“这些孩子[在旋转木马的照片]看起来像他们更需要的...喜欢他们需要更多的紧急护理。”然而,当非营利性网站特色的成功案例和快乐的数字,研究参与者提出意见,如“看起来这些孩子是健康的......”并不太容易信任的网站,捐赠。有与非营利组织的成功故事的时间和地点。然而,当第一组图像描绘消极情绪(悲伤,焦虑,绝望),它们匹配用户的期望和预期的潜在捐赠者的问题(例如,“我为什么要捐赠给这个慈善?”),从而产生了积极的信誉评估。

非营利组织,如无国界医生组织,使用需要帮助的人或可见绝望的人的图像来说明相关性,并为用户提供一个了解更多、采取行动或捐赠的理由。

对站点元素的解释与它所唤起的情感关系不大,而与它所满足(或未能满足)的期望关系更大。

如何测试卓越与诠释

团队可以通过运行五秒的测试或其他截图超时测试。

这个时间范围从50毫秒到5秒。最短的时间将只识别最突出的属性,随着时间窗口的增长,将识别更多的次要项目。

屏幕显示后,研究人员应询问参与者后续问题,如“你能回忆起页面上突出的内容吗?”如果参与者很难描述他们看到的内容,询问他们是否能回忆起视觉或图形,或者是否有任何单词出现在脑海中来描述页面本身。这将有助于了解哪些元素在页面的最初几秒钟(或更短时间)内特别令人难忘或引人注目。

请注意,这些测试最好只运行一次,不要提前通知参与者屏幕将消失。作为研究人员,我们希望尽可能地模拟现实,以确保我们的发现是有效的。如果参与者知道屏幕将消失,他们可能会改变自己的正常行为——例如,他们可能会试图记住页面上的某些元素。如果你有多个屏幕,你想评估,考虑使用学科间的设计而不是学科内的设计.这些研究中的任务将极大地影响参与者的视线,从而影响他们的记忆。

由于预算,时间和资源是有限的,从业者可以再使用这些发现通过识别界面元素第一捉用户的注意力吸引到优先哪个接口元件在下一设计周期被修改。然而,这是不够的,知道如何抓住用户的注意力。当五第二测试耦接的可用性测试的解释然后可以评估然后是开放式或结构化的回答,或有数字评分的调查. 在用户测试中,可以密切观察参与者的期望,并确定何时以及为什么这些期望可能无法满足。面对面测试还可以揭示用户可能没有姓名但仍可能影响总体可信度评估的问题。虽然调查可能会有所帮助,但它应该作为其他观察研究的补充,而不是数据支柱。

结论

创建一个可信的网站,并研究用户的印象是不一样难以捉摸的人们可能会想到。有可能不是一个完美的公式,但对我们的网页元素进行认真评估,我们可以判断我们的设计是否传达正确的信息。建立早期对这个信誉将确保我们的客户信任我们。信任,毕竟是第一步到建立持久的关系。

有关如何提高可信度的更多信息,请参阅我们的课程,有说服力的网页设计

参考文献

Fogg, BJ, Soohoo, C., Danielson, D ., Marable, L., Stanford, J., Tauber, E.:“人们如何评估一个网站的可信度?”(2002)

Fogg, BJ:“突出-解释理论:解释人们如何在线评估可信度”,CHI 2003:新视野,722-723。(2003)