Learn more about bias in UX research 深入瞭解使用者體驗研究中的偏見
人類大腦會利用思維捷徑(mental shortcuts)快速處理資訊,但這也可能導致錯誤或不合理的結論。在 UX 研究中,偏見會扭曲資料,最終影響產品設計。作為 UX 設計師,關鍵在於學會識別、預防和減少偏見。
資料收集中的常見偏見及解決方法(Preventing Bias in Data Collection)
1. 謹慎選擇用詞(Choose Your Words Carefully)
風險: 使用帶傾向性的詞語會導致“框架效應”(framing effect),讓使用者順著問題導向回答。
例子: “你喜歡這些按鈕的改進佈局嗎?” → 使用者更可能回答“喜歡”。
解決方法: 改為“你對這些按鈕的佈局有什麼感受?”,讓使用者自由表達。
2. 鼓勵獨立思考(Foster Independent Thinking)
風險: 小組訪談易出現“隨大流效應”(bandwagon effect),後面發言者受前面影響。
例子: 五人組依次回答問題,最後一人可能只是重複別人意見。
解決方法: 先讓參與者單獨寫下想法,再分享討論。
3. 避免限制性語言(Avoid Specific Language)
風險: 調查問卷選項太具體會導致“確認偏見”(confirmation bias),迫使使用者選擇不真實的答案。
例子: “你是如何使用我們產品的?” → 僅提供四個選項,沒有“其他”。
解決方法: 提供“其他”選項,或用評分題(量表)收集更準確的定量資料。
4. 限制對使用者的引導(Limit the Guidance You Give Users)
風險: 研究者假設使用者和自己思路一致 → “虛假共識偏見”(false consensus)。
例子: 使用者繞路完成任務而沒有使用快捷方式。
解決方法: 讓使用者自由探索,並請他們講述操作思路,不要打斷或糾正。
5. 解讀語氣和肢體語言(Consider Users’ Tone and Body Language)
風險: “內隱偏見”(implicit bias)可能導致誤解非語言訊號。
例子: 使用者雙手交叉 → 可能並非防禦,而只是覺得冷。
解決方法: 主動確認:“是否哪裡讓你感到不舒服?”確保理解真實意圖。
6. 注意研究者自身表現(Be Careful of Your Own Body Language)
風險: 研究者表現出個人傾向 → “社會期望偏差”(social desirability bias),使用者回答不真實。
例子: 研究者對某功能語氣興奮 → 使用者不好意思說負面意見。
解決方法: 保持中立語氣,提前說明“真實反饋才最有幫助”。
7. 有效規劃研究(Plan Your Research Effectively)
風險: 為趕時間隨意找參與者 → “可得性偏見”(availability bias)。
例子: 招募到的使用者不符合目標畫像,資料無效。
解決方法:提高激勵措施。調整招募策略。與專案經理溝通延期。
8. 保持開放心態(Remain Open Minded)
風險: “首因偏見”(primacy bias)與“近因偏見”(recency bias),過度記住第一個或最後一個使用者的反饋。
解決方法:分散安排訪談時間。邀請同事參與,提供多角度意見。做詳細筆記,確保資訊完整。