Confirmation Bias in UX 使用者體驗中的確認偏誤

什麼是確認偏誤 (Definition of Confirmation Bias)

確認偏誤是一種認知錯誤，指人們在追求或分析資訊時傾向於符合自己現有信念的內容，同時忽視或排斥相反的資訊，即使這些資訊是事實。

這種偏誤可以被視為一種心理預設（Priming）——現有信念影響我們尋找和解釋新資訊的方式。這種方式儘管高效，但容易限制我們接受新觀點的能力，從而妨礙客觀判斷。

確認偏誤的表現形式

忽視挑戰性資訊：由於自我保護或情感因素，人們傾向於迴避與現有信念衝突的資訊。

選擇性搜尋資訊：人們傾向於尋求支援其信念的資訊，從而增強其信念的可信度。

選擇性記憶和解釋：人們可能只記住或以符合其信念的方式解釋某些資訊。

情感驅動：在情感強烈或根深蒂固的問題上（如政治、宗教、性別平權、氣候變化），確認偏誤更為顯著。

UX 中的確認偏誤

在使用者體驗設計中，設計師對假設的投入越多，確認偏誤的影響就越大。例如：

設計師傾向於相信支援設計的正面反饋，同時忽視任何問題的反饋。

如果某項設計僅開發了一天，設計師更容易客觀看待測試結果；相反，若投入數月，則更容易受到確認偏誤影響。

確認偏誤在 UX 研究與設計中的影響 (Confirmation Bias in UX Research and Design)

確認偏誤會導致使用者體驗研究和設計失去客觀性，妨礙探索替代方案，並削弱對不同意見的接受能力。這可能帶來錯誤決策，影響產品和使用者體驗。

示例：設計錯誤調查中的確認偏誤

假設某電商網站流量大，但轉化率低。設計師假設是“結賬按鈕設計不佳”導致問題，並在使用者調查中提出如下問題：

“紅色結賬按鈕是否難以找到？”

偏誤分析：

改進問題：“您如何評價整個結賬流程？請說明您喜歡或不喜歡的地方。”
這種開放性問題避免了對使用者的引導，同時允許使用者詳細反饋。

UX 專業人士中常見的確認偏誤行為

引導性問題：設計測試時過於關注假設，忽視其他潛在問題。

忽略相反證據：在可用性測試中，忽略與假設不一致的反饋。

偏向性解釋：將模糊的結果解讀為支援假設的證據。

避免確認偏誤的建議 (Tips for Preventing Confirmation Bias in UX Research)

研究而非驗證：保持開放心態，將研究目標定位為探索未知，而非驗證假設。在研究初期進行全面的目標回顧，確保測試方法不偏向假設。

儘早收集資料：儘早從目標使用者中獲取資料，減少因過多時間和情感投入而導致的偏誤。

提問方式避免引導：使用開放式、非引導性問題。例如，代替“按鈕是否難找？”可以問“結賬流程如何？”設計問題時，確保問題本身不會暗示答案或讓使用者猜測研究者的興趣點。

多資料來源交叉驗證（Triangulation）使用多種資料來源（如使用者測試、分析資料、量化研究、客戶服務日誌）提高研究的可信度並減少偏誤。例如，使用者調查可能顯示結賬按鈕無問題，但行為資料可能表明使用者在後續流程中掉隊，這提示需要重新審視問題根源。

引入“新鮮視角”邀請未參與專案的同事審查研究計劃或參與資料分析。他們的中立視角有助於識別潛在的確認偏誤。

為什麼確認偏誤至關重要 (Why Confirmation Bias Is Important)

確認偏誤可能導致：過分堅持錯誤信念。

對與現有信念一致的資訊賦予過多權重，忽視矛盾證據。

過度自信，忽略使用者需求和問題根源。

在使用者體驗設計中，確認偏誤會削弱同理心，誤導研究方向，並造成反饋結果的誤讀。透過認識確認偏誤的影響並採用適當方法加以預防，UX 從業者可以更客觀地收集資料、設計產品並改進使用者體驗。