设计的肮脏秘密以及如何解决体验偏差

据报道，我最近与一家大型科技公司进行了交谈，他们想知道他们在以人为本的设计方面的工作是否能够防止体验偏见。简短的回答？可能不是。

当我们说经验偏见时，我们不是在谈论我们自己的认知偏见；我们在数字界面层（设计、内容等）讨论它。事实是，您与之交互的几乎每个应用程序和站点都是基于创建它的团队的看法和能力而设计的，或者是为一两个高价值用户设计的。如果用户没有设计惯例的经验、缺乏数字理解、没有技术访问等，我们会说体验对他们有偏见。

解决方案是转变为这样一种思维方式，即组织创建多个版本的设计或体验，以满足不同用户的需求。

回到与我交谈的这家科技公司，任何公司对移情设计的投资都是必不可少的，但是，作为已经启动和运行设计功能的人，我们需要解决一些肮脏的秘密。

第一个是UX和设计团队经常通过策略或业务功能指导非常有限的目标用户，并且体验偏差从那里开始。如果企业不优先考虑用户，那么设计团队将没有权限或预算为他们创造体验。因此，即使公司追求以人为本的设计或采用设计思维，他们也往往只是基于商业利益对用户资料进行迭代，而不符合文化、种族、年龄、收入水平等多样性的任何定义，能力、语言或其他因素。

另一个肮脏的秘密是，以人为本的设计经常假设所有的用户体验、服务和界面都是由人设计的。如果解决体验偏差的方法是根据用户的不同需求创建量身定制的变体，那么这种手工制作的UI模型不会削减它，尤其是当制作它的团队经常缺乏多样性时。根据用户需求优先考虑各种体验需要对设计流程进行根本性改变，或者利用机器学习和自动化来创建数字体验——这两者都是向体验公平转变所必需的。

如何诊断和解决经验偏差

解决经验偏差首先要了解如何诊断它可能出现的位置。这些问题有助于了解数字体验中可能存在的问题：

内容和语言：内容对个人有意义吗？

许多应用程序需要特殊的技术理解，使用面向公司或行业的行话，或承担技术知识。

对于任何金融服务或保险网站，前提是您了解它们的术语、行业和术语。如果代理或银行家为您翻译的日子一去不复返，那么数字体验需要为您翻译。

UI复杂性：根据我的能力，界面是否有意义？

如果我有残疾，我可以使用辅助技术导航吗？我应该学习如何使用UI吗？一个用户需要导航界面的方式可能会因能力或上下文而大不相同。

例如，针对老龄化人口的设计将优先考虑更多的文本和不太微妙的视觉线索。相比之下，年轻人倾向于使用颜色编码或预先存在的设计惯例。想想糟糕的COVID-19疫苗网站，这些网站让您无法理解如何导航和预约——或者您的每家银行如何以截然不同的方式导航到类似信息。过去，初创公司的用户界面非常简单，但即使对于资深用户来说，逐个功能也使它们变得复杂——看看Instagram在过去五年中发生了怎样的变化。

生态系统复杂性：您是否让用户负责无缝导航多种体验？

我们的数字生活不是围绕一个网站或应用程序进行的——我们在网上做的每一件事都使用工具集。几乎每个数字业务或产品团队都希望将用户锁定在他们的围墙花园中，并且很少根据用户在他们的生活中尝试完成的任何事情来考虑用户可能会遇到的其他工具。

如果我生病了，我可能需要联系保险、医院、医生和银行。如果我是一名新的大学生，我可能不得不在我的学校使用多个系统，以及供应商、住房、银行和其他相关组织。如果用户在将整个生态系统中的不同体验拼接在一起时遇到困难，他们总是要受到责备。

继承偏见：您是否使用生成内容的系统、为不同目的构建的设计模式或机器学习来个性化体验？

如果是这样，您如何确保这些方法为您正在设计的用户创造正确的体验？如果我们利用来自其他系统的内容、UI和代码，您就会继承这些工具中的任何偏见。一个例子是现在可用的数十种AI内容和副本生成工具——如果这些系统为您的网站生成副本，那么您将他们的偏见导入到您的体验中。

要立即开始构建更具包容性和公平性的体验生态系统，需要新的设计和组织流程。虽然有助于生成更多定制化数字体验的AI工具将在未来几年的前端设计和内容的新方法中发挥重要作用，但任何组织都可以立即采取五个步骤：

让数字公平成为DEI议程的一部分：虽然许多组织都有多元化、公平和包容性目标，但这些目标很少转化为面向客户的数字产品。在大公司领导设计并在数字初创公司工作过，两者的问题都是一样的：对整个组织的不同用户缺乏明确的责任感。

事实是，无论大小公司，各部门都在为影响力以及谁更贴近客户而展开竞争。数字体验或产品的起点是在业务级别定义和优先考虑不同的用户。如果最高级别存在创建数字和体验公平定义的任务，那么每个部门都可以定义它如何实现这些目标。

没有管理和资金支持，任何设计或产品团队都无法产生影响，并且需要让最高管理层负责确保优先考虑这一点。

优先考虑设计和开发团队的多样性：关于这方面的文章很多，但必须强调的是，缺乏多元化视角的团队将根据他们的特权背景和能力创造体验。

我想补充一点，为具有为不同用户设计的经验的人选角是必不可少的。您的组织如何改变其招聘流程以改进设计和开发团队？您与谁合作以帮助寻找多元化人才？您的DEI目标是否只是在招聘您心目中的设计师时绕过的招聘表格上的复选框？您的机构是否有明确且积极主动的多元化计划？他们在包容性设计方面有多精通？

谷歌的一些有价值的举措堪称典范：为了提高人才管道中的代表性，它已将机器学习课程的资金从以白人为主的机构转移到更具包容性的学校范围内，允许免费访问TensorFlow课程并发送免费门票BIOC开发人员参加GoogleI/O等活动。

重新定义测试对象和测试对象：用户测试（如果有的话）通常仅限于最有利可图或最重要的用户群。但是，您的网站如何与老龄化人口或从不使用台式计算机的年轻用户一起工作？

体验公平与平等的关键方面之一是开发和测试各种体验。设计团队经常会根据用户反馈测试一个设计并进行调整（同样，如果他们正在测试的话）。尽管可能需要更多的工作，但考虑到老年用户、仅使用移动设备的人、来自不同文化背景的人等的需求来创建设计变体，可以让您将设计与数字资产目标联系起来。

将您的设计目标从面向所有用户的一个设计转变为推出多个版本的体验：数字设计和产品开发的常见做法是根据最重要用户的需求创建任何体验的单一版本。未来，没有任何应用程序或网站的一个版本，而是针对不同用户的许多迭代，这与大多数设计组织如何获得资源和创造工作背道而驰。

然而，这种转变对于体验公平至关重要。提出简单的问题：您的网站/产品/应用程序是否有针对年长受众的简单、较大的文本变体？在为低收入家庭设计时，仅使用移动设备的用户能否完成您期望的任务，就像切换到台式机来完成的人一样？

这不仅仅是简单地拥有您网站的响应版本或测试变体以找到最佳设计。设计团队应该有一个目标，即推出多个重点体验，直接与优先考虑的多样化和服务不足的用户联系起来。

拥抱自动化来为每个用户组创建内容和副本的变体：即使我们创建设计变体或对广泛的用户进行测试，我也经常看到内容和UI副本被认为是事后的想法；尤其是随着组织规模的扩大，内容要么变得更加行话，要么过于精炼而毫无意义。

如果我们从现有语言（例如营销文案）中复制并将其放入应用程序中，您如何限制人们对该工具的用途或如何使用它的理解？如果解决体验偏差的方法是根据个人需求改变前端设计，那么我们可以显着加快速度的一种明智方法是了解可以应用自动化的地方。

我们正处于新AI工具悄然爆发的时刻，它们将从根本上改变UI和内容的创建方式。看看去年上线的复制驱动AI工具的数量——虽然它们主要旨在帮助内容创建者更快地编写广告和博客文章，但想象一下在内部定制部署这样的工具并不是一件容易的事。一个大品牌，它获取用户的数据并为他们动态生成UI副本和内容。老用户可能会得到更多零术语的服务或产品的文字描述；Z世代用户可能会获得更多具有更大量图像的参考副本。

无代码平台展示了类似的机会——从WebFlow到Thunkable的所有内容都说明了动态生成UI的可能性。虽然Canva的设计有时可能让人感觉很一般，但成千上万的企业正在使用它来创建视觉内容，而不是聘请设计师。

许多公司都在使用Adob​​eExperienceCloud，但似乎忽略了埋在其中的体验自动化功能。最终，设计的角色将从手工定制体验转变为动态生成UI的策展人——看看过去20年电影中的动画是如何发展的。

机器学习和人工智能驱动的设计变体的未来

上述步骤旨在改变组织使用当前状态技术解决经验偏差的方式。但如果解决体验偏见的未来状态植根于创造设计和内容变化，人工智能工具将开始发挥关键作用。我们已经看到一大波人工智能驱动的内容工具，如Jarvis.ai、Copy.ai等——然后还有内置于Figma、AdobeXD和其他平台的自动化工具。

可以动态生成前端设计和内容的AI和机器学习技术在许多方面仍处于起步阶段，但我会举出一些有趣的例子来说明即将发生的事情。

第一个是谷歌今年早些时候与MaterialYou一起发布的作品，它的Android设备设计系统旨在为用户提供高度可定制的功能以及内置的高度可访问性。用户可以自定义颜色、类型和布局，赋予他们高度的控制权——但机器学习功能的出现可能会根据用户变量（例如位置或一天中的时间）改变设计。

虽然个性化方面最初是为了让用户有更多的能力为自己定制，但仔细阅读MaterialYou的细节会发现很多可能与设计层自动化的交叉点。

指出组织围绕设计原则和人们如何体验AI的交互所做的工作也很重要；例如，微软的Human-AIeXperience计划涵盖了一组核心交互原则和设计模式，可用于打造AI驱动的体验以及即将推出的用于预测和设计人机交互失败解决方案的手册。

这些例子是未来的指标，假设交互和设计是由人工智能生成的——但到目前为止，关于这如何在现实世界中体现的例子很少。关键是，为了减少偏见，我们需要发展到前端设计的变化和个性化急剧增加的地方，这说明了围绕AI和设计的交叉点出现的趋势。

这些技术和新的设计实践将融合为组织创造机会，从根本上改变他们为用户设计的方式。如果我们现在不开始审视经验偏差的问题，随着前端自动化新时代的到来，我们将没有机会解决这个问题。