5 أمثلة على التحيزات المعرفية في تجربة المستخدم التي يمكن أن تدمر عملك

نشرت: 2023-03-31

بصفتي مصممًا يتمتع بخبرة تزيد عن 7 سنوات ، يسعدني أن بحث UX أصبح أخيرًا جزءًا لا يتجزأ من عملية التصميم في معظم الشركات التي تنشئ منتجات رقمية للمستخدمين. كما تُظهر حالة UX Research Report 2022 بوضوح ، زعم أكثر من 20٪ من الباحثين في عام 2020 أنهم كافحوا مع إقناع أصحاب المصلحة بإجراء أي دراسات للمستخدم أثناء عملية UX الخاصة بهم ، بينما في عام 2022 ، كانت النسبة 3٪ فقط.

يعد شراء بحث UX من المشكلات الرئيسية في نتائج الاستطلاع
يعد شراء بحث UX مشكلة رئيسية. نتائج مسح مقابلات المستخدم.

في رأيي ، انتهى عصر التسول لدراسات المستخدم. ومع ذلك ، في السنوات القادمة ، سيتعين علينا التعامل مع العديد من الجلسات البحثية التي أجريت بشكل غير صحيح مع بيانات مفسرة بشكل خاطئ بسبب نقص التعليم المناسب حول كيفية إدارتها.

لمكافحة هذه المشكلة ، من الضروري العمل مع محترفين ذوي خبرة يمكنهم توجيهك من خلال إجراء بحث فعال عن المستخدم. خدمة تدقيق UX يمكن أن تساعد في تحديد مجالات التحسين في تصميم UX الحالي وممارسات البحث. يمكن لفريق الخبراء لدينا تقديم توصيات وحلول مصممة خصيصًا لمساعدتك على تحسين تجربة المستخدم وتجنب مخاطر جلسات البحث التي أجريت بشكل غير صحيح.

في الآونة الأخيرة ، كان من دواعي سروري أن ألقي كلمة في مؤتمر Mobile Trends 2023 ، حيث سلطت الضوء على كيفية تأثير التحيزات المعرفية على عملية UX لإنشاء منتج وكيف يمكن أن تسبب خسارة الوقت والمال. تابع القراءة للحصول على النقاط الرئيسية من عرضي التقديمي.

ما هو التحيز المعرفي وكيف يؤثر على تفكيرنا؟

يمكن اعتبار قدرة الدماغ الفطرية على اتخاذ القرارات بسرعة أحد العوامل الرئيسية في اتخاذ القرارات في موقف معين. تخدم الاختصارات غرض تسريع عمليات الدماغ. هذا يساعدنا على فهم تجربتنا بشكل أسرع واتخاذ العديد من القرارات اليومية. التحيزات المعرفية هي في الأساس نتيجة للتفكير الخاطئ المنهجي.

كان علماء النفس المشهورون مثل دانيال كانيمان وعاموس تفرسكي من بين أول من اقترح مصطلحات التحيز المعرفي. أظهرت النتائج التي توصلوا إليها مشكلة مشتركة: اتخذ الناس أحكامًا وخيارات لم تكن صحيحة منطقيًا. في الواقع ، ظهر عدد متزايد من التحيزات المعرفية من علم النفس الاجتماعي والاقتصاد السلوكي. عادةً ما تأتي أمثلة التحيزات المعرفية من الجهل أو نقص المعلومات. أو ربما كان السبب الأساسي هو ترجيح عنصر واقعي ثانوي ولكنه مهم حول الموقف المعين.

ما هي التحيزات المعرفية في تجربة المستخدم؟

إنها الأنماط السلوكية أو التفكيرية التي ينشئها الناس لتخفيف العبء المعرفي لديهم ومعالجة وفرة المعلومات بسرعة. يستخدم الناس التحيزات المعرفية كاختصارات ذهنية ، مما يجعل التعامل مع قراراتهم أسهل نسبيًا. ومع ذلك ، يمكن أن تؤدي هذه التحيزات في كثير من الأحيان إلى اتخاذ قرارات خاطئة وأحكام غير دقيقة.

يعد فهم هذه التحيزات والاعتراف بها في تصميم UX أمرًا بالغ الأهمية في إنشاء تجارب مستخدم فعالة تلبي احتياجات المستخدم وتفضيلاته. تتضمن بعض التحيزات المعرفية الشائعة في تصميم UX التحيز التأكيدي ، والميل إلى البحث عن المعلومات التي تؤكد المعتقدات الموجودة مسبقًا ، والتحيز الراسخ ، والذي يميل إلى الاعتماد بشكل كبير على الجزء الأول من المعلومات التي تمت مواجهتها.

من خلال التعرف على هذه التحيزات ومعالجتها ، يمكن لمصممي UX إنشاء واجهات تعزز التفكير الواضح واتخاذ القرارات الموضوعية ، مما يؤدي في النهاية إلى تجربة مستخدم أكثر إيجابية. فيما يلي أمثلة على التحيزات المعرفية في تجربة المستخدم مع نصائح حول تجنبها.

ما هي التحيزات المعرفية الأكثر شيوعًا؟

قد تختلف التحيزات المعرفية وتعتمد على تعليمنا وسياقنا الاجتماعي أو الثقافي. تستند في الأصل إلى علم النفس ، كثيرًا ما يتم ملاحظة التحيزات المعرفية أثناء عملية بحث UX. فيما يلي بعض الأمثلة الأكثر شيوعًا:

1. الانحياز التأكيدي

نميل إلى تفسير المعلومات بطريقة تدعم معتقداتنا. وهذا يعني أنه عند إنشاء سيناريو دراسة المستخدم ، قد يقوم الباحثون ببناء أسئلتهم لدعم فرضيتهم ، والتي تؤثر على كيفية استجابة المستخدمين. يمكن أن يؤدي تحيز التأكيد إلى بيانات غير دقيقة وغير كاملة ، والتي بدورها يمكن أن تؤثر على صحة نتائج البحث. لتجنب هذا التحيز ، من المهم أن تظل محايدًا ومنفتحًا أثناء عملية البحث والنظر في الفرضيات البديلة التي قد تتحدى الافتراضات الأولية.

مثال:

لنفترض أن هناك خدمة تجارة إلكترونية حيث يضيف معظم المستخدمين عناصر إلى سلة التسوق الخاصة بهم دون إنهاء عملية الشراء بنجاح. هناك افتراض بأن زر "الخروج" قد لا يكون مرئيًا بدرجة كافية. لذلك ، في سيناريو دراسة قابلية الاستخدام ، طرح المصمم السؤال التالي:

تحيز التأكيد في UX: مثال على سؤال خاطئ

أفترض أنك لاحظت بالفعل خطأين على الأقل في الجملة المعروضة أعلاه. دعنا نلقي نظرة على بديل أفضل لا يشوبه تحيز التأكيد:

لماذا؟ لأن السؤال يشير إلى وجود مشكلة في عملية الشراء ، والتي وضعت المستخدم على الفور في نمط معين ؛ ثانيًا ، هذا سؤال مغلق لن يتحقق مما يحدث بالفعل في العملية ، وأخيرًا ، يركز السؤال على المكون المحدد الذي ، على عكس افتراضنا ، قد لا يكون دليلًا على وجود مشكلة.

كيف يمكنك التخفيف من مخاطر تنفيذ هذا التحيز في سيناريو اختبار قابلية الاستخدام؟

لذلك لتقليل مخاطر تنفيذ هذا التحيز في سيناريو اختبار قابلية الاستخدام ، يجب عليك:

1. تجنب طرح أسئلة موحية ، والتي تحدد طريقة تفكير المستخدم وإدراك التجربة داخل التطبيق.

2. تجنب طرح الأسئلة المغلقة التي يمكن للمستخدم الإجابة عليها بنعم أو لا. الهدف هو معرفة سبب حدوث المشكلة.

3. لا تضع أسئلة بناءً على فرضيتك ؛ قد لا تكون المشكلة التي تبحث عنها هي التي حددتها.

2. التحيز الخاطئ للإجماع

الميل إلى رؤية اختياراتنا وأحكامنا السلوكية شائعة نسبيًا يجعلنا نعتقد أن الجميع يفكرون بنفس الطريقة التي نفكر بها. يمكن أن يؤدي التحيز الخاطئ في الإجماع إلى افتراضات حول المستخدمين الذين لا يمثلون السكان. لتجنب هذا التحيز ، يجب أن يسعى باحثو تجربة المستخدم للحصول على عينة متنوعة من المشاركين لاكتساب فهم أكثر شمولاً لسلوكيات المستخدمين وتفضيلاتهم. بالإضافة إلى ذلك ، يجب على الباحثين أن يظلوا على دراية بتحيزاتهم وافتراضاتهم وأن يعملوا بنشاط على تحديها خلال عملية البحث.

مثال:

منذ بضع سنوات ، صادفت أنني أعمل على تطبيق لتتبع الحمل ، والذي كان ولا يزال تطبيقًا شائعًا جدًا للأمهات في المستقبل. نتيجة لهذا النجاح ، قرر فريقنا إنشاء تطبيق للآباء حتى يتمكن الزوجان اللذان يتوقعان طفلهما من تتبع الحمل معًا.

لم يكن لدينا الكثير من المال لدراسات وأبحاث المستخدم ، لذلك قررنا إجراء اختبار حرب العصابات بين الأشخاص في شركتنا. سألناهم كيف يتخيلون تطبيق الحمل للآباء وجمعنا تعليقات قيّمة جدًا.

لقد وضعنا بعض الافتراضات حول مجموعتنا المستهدفة المحتملة:

إجماع خاطئ في مثال افتراضات UX

بعد فترة وجيزة من إطلاق التطبيق ، أدركنا ، للأسف ، أن ما اتفقنا عليه أثناء تطوير المنتج لم يكن له تأكيد في الواقع. هذا ما اكتشفناه:

إجماع خاطئ في نتائج تجربة المستخدم في مثال بحثي

ما الذي يجب عليك فعله لمنع تحيز الإجماع الخاطئ؟

  1. ركز على مجموعتك المستهدفة الحقيقية ، وليس "العالم بأسره". صدقني ، على الرغم من أن تطبيقك مصمم لجمهور عريض ، إلا أنه لا يزال مقسمًا إلى مجموعات معينة لها احتياجات ودوافع خاصة.
  2. شكك في قراراتك دائما! نعيش جميعًا في فقاعات المعلومات الخاصة بنا ، ويجب على الباحث جمع المعلومات من الخارج.
  3. انظر إلى ما يفعله المستخدمون ، ولا تستمع إلى ما يقولونه. الناس يكذبون. قد يتعرضون للترهيب من وجود الباحث ؛ يريدون أن يتركوا انطباعًا لدى الآخرين ويصرحون بفعل شيء لا يفعلونه. لذلك من الحكمة السؤال عن عاداتهم ومراقبة أفعالهم بدلاً من الاستماع إلى آرائهم.

3. تأطير التفكير المنحاز

يقرر الأشخاص الخيارات بناءً على ما إذا كان يتم تقديمها مع دلالات إيجابية أو سلبية. عندما تطرح عليهم أسئلة موحية ، فمن السهل تأطير المستخدم أثناء الدراسة.

فكر في خدمة تساعد الطهاة الهواة في البحث عن وصفات وجبات لذيذة وصحية. يريد فريق التصميم تحديد ما إذا كانت ميزات البحث تعمل دون تشتيت الانتباه. بعد كل جلسات الاستخدام ، هناك استنتاج بدأ بطريقتين مختلفتين:

أمثلة على تأطير التحيز

نتفق جميعًا على أن هذه هي البيانات نفسها ، لكن كيفية تقديمها تؤثر على قرارات العمل بشكل مختلف. فكيف يجب أن نقدم مثل هذه البيانات؟ أعتقد أنه لا توجد إجابة جيدة على هذا السؤال. في رأيي ، كوننا باحثين موضوعيين ، يجب أن نقدم كلا البيانات ومناقشتها مع الفريق. يجب أن يتحقق الفريق من أهمية هذه الميزة وتكلفة التنفيذ والسياق - قد تكون هناك حاجة للتحقق من هذه النتائج ببيانات الكمية ، مثل التحليلات.

كيف تتعامل مع تأطير التحيز؟

  1. يساعد التثليث ، وهو طريقة استخدام مصادر بيانات متعددة في البحث النوعي ، على تطوير فهم شامل وواسع لسياق القضية وحجمها وأهميتها.
  2. قدم نتائجك في كلا الاتجاهين ، اعتمادًا على الأهمية والأولوية. ناقشها مع فريقك أو باحثين آخرين.
  3. راقب كيف يتم تقديم البيانات ؛ قد يؤثر بشكل كبير على أصحاب المصلحة وكيف يرون منتجهم.

هناك أيضًا تحيزان متكرران قررت أن أصفهما لاحقًا أدناه.

4. السلبية الانحياز

الميل للتأكيد على التجارب ذات الطبيعة الأكثر سلبية على الأشياء المحايدة أو الإيجابية. وهذا يعني أنه بمجرد أن يمر المستخدم عبر المنتج بسلاسة - فسوف يعتبرونه تجربة قياسية. إنهم يفضلون التركيز على بعض النضالات بدلاً من الإجراءات الإيجابية أو السريعة ، والتي قد تجعل الباحث يركز على النتائج السلبية للدراسة. علاوة على ذلك ، يمكن أن يؤدي التحيز السلبي إلى رؤية غير متوازنة لتجربة المستخدم ، حيث يتم إعطاء الجوانب السلبية وزناً أكبر من الجوانب الإيجابية. يعد الفهم الشامل لتجارب المستخدمين ، الإيجابية والسلبية على حد سواء ، والهدف من معالجة أي نقاط ألم أو تحديات يتم تحديدها أثناء عملية البحث لخلق تجربة مستخدم أكثر شمولاً وإيجابية أمرًا بالغ الأهمية في التغلب على التحيزات المعرفية.

5. التوفر التحيز

الميل إلى الاعتماد على الأمثلة الفورية التي تتبادر إلى ذهن شخص معين عند تقييم موضوع أو مفهوم أو طريقة أو قرار معين. هذا يعني أنه بمجرد اتخاذ القرار ، فإنه عادة ما يعتمد على البيانات التي لم يتم البحث عنها بالتفصيل.

يمكن أن يؤدي تحيز التوفر إلى فهم ضيق وغير كامل للموضوع ، حيث قد يتم التغاضي عن المعلومات الضرورية وذات الصلة أو استبعادها. لتجنب هذا التحيز ، من الضروري جمع مجموعة واسعة من البيانات والمعلومات من مصادر مختلفة والبقاء منفتحين وموضوعيين أثناء اتخاذ القرار.

لماذا يجب أن يهتم المنتج وفرق تجربة المستخدم بالتحيزات المعرفية؟

بصفتنا منشئي منتجات ، يجب أن نتمسك بعقلية موضوعية لتحديد احتياجات المستخدمين الحقيقية ، وفهم سلوكهم وتقديم بيانات غير متحيزة لبناء أهداف ومتطلبات المنتج. قد يؤدي بناء المنتجات على بيانات أو افتراضات خاطئة بدون دليل إلى إلحاق ضرر جسيم بالعمل.

ما هي مخاطر الاختصارات العقلية في إنشاء منتج؟

قد يقودنا بناء متطلبات المنتج بناءً على بحث متحيز إلى:

  1. استنتاجات غير صحيحة لا تمثل المستخدم الحقيقي واحتياجات العمل
  2. التركيز على المشكلة الخاطئة أو تطوير ميزة غير مجدية
  3. تحديد أولويات المشكلات التي لا تعكس القيمة السوقية الحقيقية أو قابلية الاستخدام
  4. سيؤدي تطبيق الميزات التي لا تحقق أي فائدة للمستخدمين والشركات في النهاية إلى ضياع الوقت والمال

كيفية التغلب على التحيز المعرفي في أبحاث UX واختبار قابلية الاستخدام

بادئ ذي بدء ، قم بإشراك أكثر من شخص في عملية UX Research حتى يتمكنوا من تبادل ملاحظاتهم وزيادة إمكانية تقديم استنتاجات بحثية غير متحيزة. ومع ذلك ، أوصي بإجراء جلسة الترجمة الشفهية مع أكثر أو أقل من 5 باحثين لزيادة فرص موضوعيتك.

ثانيًا ، قيم ما يفعله المستخدمون بدلاً من ما يقولونه ، بناءً على الملاحظات والسؤال عن عاداتهم ، وليس الآراء.

ثالثًا ، استخدم بعض الإحصائيات لإكمال بيانات الكمية بحيث يمكنك التأكد من أن لديك دليلًا على استنتاجات معينة.

في النهاية - ركز على هدف البحث وحدد المقاييس التي ستثبت هذا الهدف بدلاً من هدفك - ستبقيك مركزًا على الغرض من الدراسة.