2019-4-3 濤濤
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最近，我注意到初創企業和成熟企業都對研究熱情備增 。企業欣然接受這一觀點：富有意義的創新，需要把客戶作為復雜生命體來理解。這太棒了。
我也反復聽過不少錯誤和模棱兩可的說法被反復提起。因此，為了幫助大家——因為我確實喜歡幫助人——我在這里介紹一份簡單易學的糾正理解偏差的小清單，希望能夠廣泛傳播（我很有信心，因為研究表明，讀者喜歡簡單易學的清單）。
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“我只知道一件事，就是我一無所知。”—蘇格拉底（Socrates）
我們在重視回答和害怕提問的環境中長大。在學校里，我們因為回答正確而得到獎勵；在工作中，我們因為提出好的點子而得到獎勵。難怪很多人會找理由避免做研究，特別是定性研究。顯得無知所產生的焦慮在心中滋長。定量的東西至少有標準化測試所帶來的熟悉感，令人舒適。保持研究型思維模式意味著要認識到偏差無處不在，確定性只是一種錯覺，任何答案的有效期都是短暫的。因此從長遠來看，好的問題更有價值得多。只有你承認自己沒有答案，才能問出好問題—也才會了解更多。
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“如果我們只測試開瓶器，可能永遠不會意識到客戶更喜歡螺旋蓋的瓶子。”
—維克多·隆巴迪（Victor Lombardi），《設計敗道：來自著名用戶體驗案例的教訓》（Why We Fail）
我們理所當然會急于制作原型，測試原型。原型就是答案，可觸可摸，即使只是紙上的草圖。這樣做很舒服，比只是問問題舒服多了，即便這無異于燒錢。對于任何想要立竿見影地證明自己價值的人來說，只問問題，就像那只洗棉花糖的浣熊一樣，事與愿違。
太早制作原型的風險在于，這會把資源投入去回答一個無人問及的問題，同時還忽略了機會成本。測試原型可以幫助你優化好點子，但不會告訴你是否在解決恰當的問題，并且，也很容易將原型的亮點誤以為是點子的質量。不論如何，研究報告中的亮點也容易被誤認為是具有價值的洞察。
提出恰當的問題，不會讓不好的點子得到保留和維護，反而會幫助你更快地將它們識別和清除。你只需要有足夠強大的內心去擁抱錯誤。
（如果你正在想“嘿！這對我的團隊會有幫助”，我們會非常樂意去你的辦公室呆一天，確定你是否準備和Mule Design Studio合作。）
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除非你事先知道做某項研究的動機，否則提問就是浪費時間。你必須公開發誓：你的動機不是“為了證明自己是正確的”。這是每個人內心隱藏的目標。參看第一點。
通常，出于對研究的一腔熱情，團隊往往會在目標不明確、不一致時就開始跟客戶對話。然后，他們會感覺花了寶貴的時間，但卻不知道怎么去應用自己了解到的東西來提供解決方案，因而沒有什么可供展示的。于是就有了這樣的說法：“我們去年做了研究，但卻是浪費時間。”于是，又回到了建立原型和測試原型的舒適圈。又或者，他們對聽到的內容有不同的理解，結果又因誰對誰錯更加爭論不休。
在大公司、大機構中，有時大家都有心照不宣的目標：“表現出我們在盡力做研究，不過還是讓產品負責人做他想做的事吧。”這聽起來可能有點嘲諷意味，但通過跟許多在資金充足的研究部門的資深研究者交談，我了解到，盡管他們撰寫的報告相當精彩，但對決策的影響卻為零。承認這個事實，是阻止它發生的第一步。
完美絕佳的起點，是把你的目標設置成：“我們需要確定水準，快速理解他人的觀點。”不要在事后任意添加其他目標。
只有當你確定了目標，才知道自己需要了解什么。而在你選擇怎么回答之前，你必須知道自己的問題是什么。
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“從本質上講，所有商業活動都是在人的行為上下賭注。”
——《“厚”數據的力量》（The Power of ‘Thick’ Data）,《華爾街日報》
問題的質量決定了結果的用處。提出錯誤的問題跟用原型解決錯誤的問題如出一轍，它們都會給你一些你不想要的東西。從優先級最高的問題開始。確定這類問題的辦法是：如果你在這些問題上的假設搞錯了或忽略了，風險會最大。
最重要的研究問題是你想要知道什么，而不是你在訪談中要問什么。事實上，直接拋出你的研究問題往往是最糟糕的方式。人們往往不知道或者不愿承認他們真實的行為，但人人都很擅長編造答案。
設計研究總是和用戶研究混淆。回答高優先級研究問題的方式多種多樣，跟有代表性的用戶對話只是其中一種。你所需要知道的，并非都是與用戶相關。
通常，最關鍵的問題是：“基于證據，我們對客戶、競爭、內部能力真正了解些什么？”問法各有不同。這可能是一個非常難以完全誠實作答的問題，但又得在短時間內回答。
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當研究被定義為設計之外的一種工作，人們就很容易把收集證據當作額外負擔，找理由不做。
通常，團隊必須獲得權威人士的許可，才能進行研究工作。提問本質上是對權威的挑戰。如果你曾經和一位不同意為百萬美元項目開展定性研究的領導合作，那么問問自己，這位領導購買一輛價值5萬美元的汽車前會不會自己做做研究？口頭上提出反對意見，心里面往往是害怕自己的主意被破壞，被證明錯誤，或者不那么行之有效。
如果你的目標和高優先級問題明確直白，不管時間和預算如何，你都可以了解到一些有用的信息。比如在線研究，午餐時間外出觀察，測試其他產品的可用性，發揮創意。
只要不是做調查就行。
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“當一個人要靠著對某件事的不理解來拿薪水時，要讓他理解這件事是很困難的。”—厄普頓·辛克萊（Upton Sinclair）
即使研究已經證明了這一點，但訓練有素的專業研究者還是往往很難接受。如果你習慣和重視某種特定數據類型的同事一起工作，那你可能很難去說服那些不假思索就否定這種觀點的人。而且，可能會因為數據不足而讓某人覺得自己的專業能力受到了侮辱。
收集證據的全部意義在于基于證據做出決定。如果這些證據破壞或者反駁了決策者所信奉的想法，他們就會找理由去否定或忽視這些證據。這也是定性研究者在一些工程師驅動的組織中處境艱難的核心原因。即使問題需要的是更具描述性的答案，熟悉且擅長數字的人卻想要用數字表達的答案。
因此，在嘗試用數據去影響決策之前，你必須了解你的同事和領導的個人特點和他們所處的環境，了解他們是怎么做決定的。
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“我們善變，愚蠢，記憶力差，且有自我毀滅的天賦。”
——蘇珊·柯林斯（Suzanne Collins）,《饑餓游戲：嘲笑鳥》（ Mockingjay）
人類的生活是混亂的。人類如果沒有遇到問題，就不需要產品和服務，我們也就不會有工作。在真實、混亂的世界中為人們找出解決問題的最佳途徑需要一些時間，并在一定程度上放開控制。雖然有必要采取一種合乎道德的、足夠嚴格的方法，但并不存在絕對純凈的定性環境。明確的目標和好的問題可以承受各種不可預知的情況的考驗。
人們希望開展舒適有序、顯得專業的活動，這導致他們不恰當地使用焦點小組、可用性實驗室、眼球追蹤、調查和光鮮的報告等方式，但其實，不那么正式的研究可能會更加有效。
將證據納入設計決策，本身就是一個增強了解的過程。你永遠不會找到正確的答案并解決問題。如果過程行之有效，你就會在做決策時信心備增。
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每個從事相同工作的人面對的都是相同的現實。做出產品決策的人需要對信息完全知情。如果知識只存在于一個人的頭腦中（除非你在倫敦，而那個人是你的出租車司機），那么知識本身有多好并不重要。
一組人制作報告，而另一組人收到報告后置若罔聞，便是沒有合作的研究。如果這樣工作，即使是最用心的團隊也會讓知識溜走。而如果合作中缺乏證據，則意味著每個人都心照不宣地默認：勝出的是個人偏好。這兩種方法都不是最有效的。
最有效的方法，是讓產品開發人員直接參與提問和回答。這樣做也很有趣。實現這一點的方法有多種，依具體公司或機構而定。
提問關鍵在于建立一個共享的決策框架，以便做出更快更好的決策。我曾經就此召開了一場研討會，它帶來了改變。
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“我們可能對顯而易見的事情視而不見，也可能對自己的盲目視而不見。”
——丹尼爾·卡尼曼（Daniel Kahneman), 《思考，快與慢》（Thinking Fast and Slow）
你做了一些工作，找到了一些答案。現在你需要確定它們的意義。在解釋研究結果時，合作變得尤為重要。每個人都被偏差所困擾，而且自己還無從察覺。我們所看到的是最符合我們現有信念的。因此，我們必須參考外部標準（包括預先設定的目標和問題），一起工作，互相檢查。
這與你有多聰明或消息多靈通無關。一旦你接受了這一點，只要你在一個心理上有安全感和相互尊重的團隊中工作，識別出偏差就會是一場有趣的游戲。
維基百科（https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_cognitive_biases）提供了不錯的認知偏差清單，可以和認知偏差圖（ Cognitive Bias Codex ）一起打印出來貼在墻上。
也許，這就叫正確的設計。
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總之，當我們在討論設計研究時，實際上是在討論基于證據的設計。創作、批評和探究都是設計過程中不可分割的一部分。將它們分裂開來，就會因無知、自負或恐懼而錯上加錯。
設計是一種價值的轉換。在實現任何產出之前，你必須先問問人們真正需要什么、看重什么，問問你希望從中得到什么樣的商業價值回報。
只要你采取道德的方法，誠實對待你的所見所聞，朝著富有價值的目標前進，那么，你所提出的問題和你找到答案的方式都無關緊要。正確的方法并非只有一種，正確的答案也并非只有一個。享受不確定性吧！它永無止境。
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