ビジネスを台無しにする UX の認知バイアスの 5 つの例

公開: 2023-03-31

7 年以上の経験を持つデザイナーとして、ユーザー向けのデジタル製品を作成するほとんどの企業で、UX リサーチが最終的にデザインプロセスの不可欠な部分になりつつあることを嬉しく思います。 UX Research Report 2022 の状況が明確に示しているように、2020 年の研究者の 20% 以上が、UX プロセス中に利害関係者にユーザー調査を実施するよう説得するのに苦労したと主張しましたが、2022 年にはわずか 3% でした。

UXリサーチのバイインが大きな課題調査結果 — UX リサーチの賛同は大きな問題です。ユーザーインタビュー調査結果。

私の意見では、ユーザー調査を物乞いする時代は終わりました。しかし、今後数年間で、研究セッションの実行方法に関する適切な教育が不足しているため、誤って解釈されたデータを使用して不適切に実施された多くの研究セッションに対処する必要があります。

この問題に対処するには、経験豊富な専門家と協力して効果的なユーザー調査を行うことが不可欠です。現在の UX デザインと調査の実践において改善すべき領域を特定するのに役立つUX 監査サービス。当社の専門家チームは、ユーザーエクスペリエンスを最適化し、不適切に実施された調査セッションの落とし穴を回避するのに役立つ、カスタマイズされた推奨事項とソリューションを提供できます。

最近、Mobile Trends Conference 2023 でスピーチをすることができて光栄でした。そこで、認知バイアスが製品を作成する UX プロセスにどのように影響し、時間とお金を失う可能性があるかについて強調しました。 私のプレゼンテーションからの重要なポイントを読んでください。

認知バイアスとは何ですか?それは私たちの思考にどのような影響を与えますか?

意思決定を迅速に行う脳の生まれつきの能力は、特定の状況で意思決定を行う際の主要な要因の 1 つと見なすことができます。ショートカットは、脳のプロセスを加速する目的に役立ちます。これにより、経験をより迅速に理解し、日々の多くの決定を下すことができます。認知バイアスは、主に体系的な誤った思考の結果です。

Daniel Kahneman や Amos Tversky などの有名な心理学者は、認知バイアスの用語を最初に提案しました。彼らの調査結果は、共通の問題を示しました。つまり、人々は合理的に正しくない判断と選択を行っていました。実際、社会心理学や行動経済学から、ますます多くの認知バイアスが出現しています。通常、認知バイアスの例は、無知または情報の欠如に由来します。または、根本的な原因は、特定の状況に関するマイナーだが重要な事実要素の重み付けであった可能性があります。

UXにおける認知バイアスとは?

それらは、人々が認知負荷を軽減し、豊富な情報を迅速に処理するために作成する行動パターンまたは思考パターンです。人々は認知バイアスを精神的なショートカットとして使用し、意思決定を比較的簡単に処理できるようにします。ただし、これらのバイアスは、多くの場合、誤った意思決定や不正確な判断につながる可能性があります。

UX デザインにおけるこれらのバイアスを理解し、認識することは、ユーザーのニーズと好みに応える効果的なユーザーエクスペリエンスを作成する上で非常に重要です。 UXデザインにおける一般的な認知バイアスには、確証バイアス、既存の信念を確認する情報を探す傾向、最初に遭遇した情報に大きく依存する傾向があるアンカリングバイアスなどがあります。

これらのバイアスを認識して対処することで、UX デザイナーは明確な思考と客観的な意思決定を促進するインターフェイスを作成し、最終的にはよりポジティブなユーザーエクスペリエンスにつながることができます。以下は、UX における認知バイアスの例と、それらを回避するためのヒントです。

最も一般的な認知バイアスは何ですか?

認知バイアスはさまざまであり、私たちの教育や社会的または文化的背景によって異なります。もともと心理学に基づいた認知バイアスは、UX 研究の過程で頻繁に観察されます。最も一般的な例を次に示します。

1.確証バイアス

私たちは自分の信念を支持する方法で情報を解釈する傾向があります。これは、ユーザー調査シナリオを作成するときに、研究者が仮説を裏付けるための質問を作成する可能性があることを意味します。これは、ユーザーの反応に影響を与えます。確証バイアスは不正確で不完全なデータにつながる可能性があり、結果として研究結果の妥当性に影響を与える可能性があります。この偏見を避けるためには、調査プロセス中は公平でオープンな姿勢を保ち、当初の仮定に異議を唱える可能性のある別の仮説を検討することが重要です。

例：

ほとんどのユーザーが、購入プロセスを正常に完了せずに頻繁にカートにアイテムを追加する e コマースサービスがあるとします。「チェックアウト」ボタンが十分に見えない可能性があるという前提があります。したがって、ユーザビリティ調査のシナリオでは、デザイナーが次の質問をしました。

上記の文で少なくとも 2 つの間違いに気付いたと思います。確証バイアスに汚染されていない、より良い代替案を見てみましょう。

なぜ？ 質問が購入プロセスに問題があることを示唆していたため、ユーザーはすぐに特定のパターンに陥りました。第二に、これはクローズドエンドの質問であり、プロセスで実際に何が起こるかを検証しません。最後に、質問は特定のコンポーネントに焦点を当てています。これは、私たちの仮定に反して、問題の手がかりではない可能性があります.

ユーザビリティテストシナリオでこのバイアスを実装するリスクをどのように軽減できますか?

したがって、ユーザビリティテストシナリオでこのバイアスを実装するリスクを軽減するには、次のことを行う必要があります。

1. ユーザーの考え方やアプリ内体験の捉え方に影響を与える、暗示的な質問は避けてください。

2. ユーザーが「はい」または「いいえ」と答えられるクローズドエンドの質問をすることは避けてください。目標は、問題が発生する理由を見つけることです。

3. 仮説に基づいて質問を作成しないでください。探している問題は、特定した問題ではない可能性があります。

2.偽コンセンサスバイアス

自分の行動上の選択や判断を比較的一般的なものと見なす傾向があるため、誰もが自分と同じように考えていると思い込んでしまいます。偽コンセンサスバイアスは、母集団を代表していないユーザーについての仮定につながる可能性があります。このバイアスを回避するために、UX 研究者は、ユーザーの行動や好みをより包括的に理解するために、参加者の多様なサンプルを取得するよう努める必要があります。さらに、研究者は自身の偏見や仮定を認識し続け、研究プロセス全体を通してそれらに挑戦することに積極的に取り組む必要があります。

例：

数年前、私はたまたま妊娠トラッカーアプリに取り組んでいました。このアプリは今も昔も、将来のママに非常に人気のあるアプリです。その成功により、私たちのチームは、子供を期待しているカップルが一緒に妊娠を追跡できるように、父親向けのアプリを作成することにしました.

ユーザーの調査や調査に十分な資金がなかったため、社内でゲリラテストを実施することにしました。私たちは彼らに、父親向けの妊娠アプリをどのように想像するかを尋ね、非常に貴重なフィードバックを集めました.

潜在的なターゲットグループについて、いくつかの仮定を立てました。

残念ながら、アプリのリリース後すぐに、製品開発中に同意したことが実際には確認されていないことに気付きました。これが私たちが見つけたものです：

誤ったコンセンサスバイアスを防ぐために何をすべきか?

「全世界」ではなく、本当のターゲットグループに焦点を合わせます。あなたのアプリは膨大なユーザー向けに設計されていますが、特定のニーズや動機を持つ特定のグループに分かれています。
常に自分の決定に疑問を投げかけましょう！私たちは皆、独自の情報バブルの中で生きており、研究者は外部から情報を収集する必要があります。
ユーザーの言動には耳を傾けず、ユーザーの行動を観察してください。人は嘘をつきます。彼らは研究者の存在に怯えるかもしれません。彼らは他人に印象を与えたいと思っており、自分がしていないことをすることを宣言しています. したがって、彼らの意見を聞くよりも、彼らの習慣について尋ね、彼らの行動を観察する方が賢明です.

3.フレーミング偏った考え方

人々は、肯定的な意味合いが提示されているか否定的な意味合いが提示されているかに基づいて、オプションを決定します。示唆に富んだ質問をすると、調査中にユーザーを簡単に組み立てることができます。

アマチュアの料理人が美味しくて健康的な食事のレシピを探すのに役立つサービスについて考えてみてください。設計チームは、検索機能が気を散らさずに機能するかどうかを判断したいと考えています。すべてのユーザビリティセッションの後、2 つの異なる方法で開始された結論があります。

これが同じデータであることには誰もが同意しますが、データの表示方法によってビジネス上の意思決定に異なる影響がもたらされます。では、そのようなデータをどのように提示すればよいでしょうか。この質問に対する良い答えはないと思います。私の意見では、客観的な研究者として、私たちは両方のデータを提示し、チームと話し合うべきです。チームは、この機能の重要性、実装コスト、およびコンテキストを確認する必要があります。分析などの数量データを使用して、これらの調査結果を確認する必要がある場合があります。

フレーミングバイアスに対処するには？

定性調査で複数のデータソースを使用する方法である三角測量は、問題の背景、その規模、およびその重要性を包括的かつ広範に理解するのに役立ちます。
重要性と優先度に応じて、調査結果を両方の方法で提示します。チームや他の研究者と話し合ってください。
データの表示方法に注意してください。利害関係者と彼らが製品をどのように認識するかに大きな影響を与える可能性があります。

また、以下で簡単に説明することにした 2 つの頻繁なバイアスもあります。

4.ネガティブバイアス

中立的または肯定的なものよりも、より否定的な性質の経験を強調する傾向。これは、ユーザーが製品をスムーズに使用すると、それが標準的なエクスペリエンスであると見なされることを意味します。「彼らは、研究者が研究の否定的な結果に集中する原因となる可能性のある積極的または迅速な行動よりも、むしろいくつかの闘争に焦点を当てたい. さらに、ネガティブなバイアスは、ポジティブな側面よりもネガティブな側面が重視されるという、ユーザーエクスペリエンスの偏った見方につながる可能性があります。ユーザーのポジティブな体験とネガティブな体験の両方を包括的に理解し、調査プロセス中に特定された問題点や課題に対処して、よりバランスの取れたポジティブなユーザーエクスペリエンスを作成することを目指すことは、認知バイアスを克服する上で非常に重要です。

5.可用性バイアス

特定のトピック、概念、方法、または決定を評価するときに、特定の人の頭に浮かぶ直接的な例に頼る傾向。これは、決定が下されると、通常、詳細に調査されていないデータに基づいていることを意味します.

可用性バイアスは、必要な関連情報が見落とされたり除外されたりする可能性があるため、トピックの狭く不完全な理解につながる可能性があります。この偏見を避けるには、さまざまなソースから幅広いデータと情報を収集し、意思決定の際にオープンマインドで客観的な姿勢を保つことが不可欠です。

製品チームと UX チームが認知バイアスを気にする必要があるのはなぜですか?

製品の作成者として、ユーザーの真のニーズを特定し、ユーザーの行動を理解し、偏りのないデータを提供して製品の目標と要件を構築するために、客観的な考え方を保持する必要があります。証拠のない誤ったデータや仮定に基づいて製品を構築すると、ビジネスに深刻な損害を与える可能性があります。

製品を作成する際の精神的なショートカットのリスクは何ですか?

偏った調査に基づいて製品要件を構築すると、次のような結果になる可能性があります。

真のユーザーとビジネスのニーズを表していない誤った結論
間違った問題に焦点を合わせたり、役に立たない機能を開発したりする
実際の市場やユーザビリティの価値を反映していない問題を優先する
ユーザーとビジネスに何の利益ももたらさない機能を実装すると、最終的に時間とお金の損失が発生します。

UXリサーチとユーザビリティテストにおける認知バイアスを克服する方法

まず第一に、複数の人を UX リサーチプロセスに参加させて、意見を交換し、偏りのないリサーチの結論を出す可能性を高めます。ただし、客観性の可能性を高めるために、5 人前後の研究者で通訳セッションを実施することをお勧めします。

第二に、ユーザーの意見ではなく、ユーザーの習慣についての観察と質問に基づいて、ユーザーの発言よりも行動を評価します。

第三に、いくつかの統計を使用して数量データを完成させ、特定の結論の証拠を確実に得ることができるようにします。

最終的には、調査の目標に焦点を当て、自分の目標ではなくこの目標を証明する指標を定義します。これにより、調査の目的に集中し続けることができます。