进入主题之前,向大家强烈推荐李睿秋先生的《打开心智》一书,虽然书名有一点成功学,但是内容非常有参考性。本次分享内容的核心也来源于《打开心智》一书,自己仅做了内容的整理与 PPT 设计。

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4000字干货!帮你快速了解产品设计中的心智模式

大脑底层原理的四大支柱

心智模式是每个人认知、行动、成长的底层原理,抽象来看心智模式有四大支柱:

「节能」、「稳定」、「预测」、「反馈」

在接下来的部分,会详细的解释这四大支柱分别是什么、起到什么作用。

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一、节能:大脑最基本的原理

1. 什么是节能?

所有生命体都有一个最基本的本能,那就是活下去,而生命体的一切行动都需要消耗能量。

想要更好地活下去,就需要对能量做出更高效、更合理的管理。

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所以,从底层来讲,我们每个人其实都是懒惰的。

因为我们的大脑时时刻刻都在计算:如何用最少的资源支出,做最多的事情。

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2. 我们的注意力是有限的

大脑的“节能”特性,会影响到大脑对“注意力资源”的分配。

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认知心理学认为,大脑对一切行为的处理模式分为两种:自动化加工和控制加工。

  1. 自动化加工,指的是不需要占用注意力的、由大脑按照惯常路径去操纵的行为。
  2. 控制加工,指的则是那些需要占据我们注意力的、有意识地思考如何操作的行为。

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举个例子:

刚开始学车的时候,会手忙脚乱、会刻意的去想应该干什么;但是当已经开了几千公里之后,开车这件事情已经成为你的一种本能,你不需要去思考,身体就能自己动起来。

这就是从控制加工,转变为自动化加工。

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为什么习惯那么难以改变?

就是因为习惯的本质是一整套自动化加工的结果,是大脑最舒服、最省力的状态,也是大脑最自然的状态。

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这也是为什么产品设计改变用户的使用习惯后,会容易受到抵制;归根到底,因为在与用户的习惯本能去做了对抗。

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3. 我们的理性也是有限的

节能的基本原理,除了对注意力资源的分配和调控之外,还会被大脑应用到我们的认知过程中,也就是我们的“理性”中。

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古典决策理论认为:人类是理性的,总是能够深思熟虑地思考问题,能够分析所有的情况,做出最合理的选择。

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但是,近代心理学家赫伯特·西蒙认为:人们并不是全然理性的。我们处理问题的原则并不是做出最好的选择,而是做出性价比最高的选择。

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在这个基础上,心理学家苏珊·菲斯克和谢利·泰勒,提出了另一个重要的模型:认知吝啬鬼。

她们认为,大脑有一个内在的、固定的倾向,那就是对绝大多数事物,都希望采取走捷径的方式快速理解和处理它。因为这样最省力、最节能。

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这也是为什么会有“刻板印象”,比如:提到山西就想到家里有矿、提到东北就想到我强哥、提到四川就想到熊猫。

这是因为为了节能,大脑走了捷径,从已有的数据库中抽象出了一个个模糊的模式,再把这些模式套用到新事物上。

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在认知心理学中有一个重要的理论「认知流畅性」。

如果一条信息加工处理起来更流畅、更省力,那么大脑就会更加喜欢它,也会更加倾向于接受它、相信它。

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同样,心理学家埃琳·纽曼等人的研究发现,当我们接收一个观点时,如果配上一张无关的图片,或者作者的名字非常简单好记,又或者字体非常清晰、舒适,这些容易让人理解的细节,都能有效提高我们对这个观点的接受程度和信任程度。

原因在于它们提高了这个观点的认知流畅性,使它加工起来更省力。

做一个小测试:

看到这里大家可以停一下猜下答案,看能不能第一时间想到答案。

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看~是不是配了图之后,理解起来就容易多了

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同理,这反映易用、好理解、符合常识的产品设计,能够有效提升用户的认知流畅性。

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二、稳定:大脑的定位系统

科幻作家道格拉斯·亚当斯,在《困惑的三文鱼》中写过一段经典的俏皮话:

“我想出了一套规则,这套规则适用于我们对科技的反应:

  1. 你出生时已经存在的科技都普通而平常,是世界运转秩序的天然组成部分。
  2. 你十五岁到三十五岁之间诞生的科技都是令人兴奋的革命性产物,说不定你以后能以此为业。
  3. 在你三十五岁以后诞生的科技都是违反自然秩序的。”

这段话很有意思,因为它反映大脑的另一个基本原理:稳定。

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1. 什么是稳定?

有这三个原则:

  1. 确定性:大脑希望未来是可以根据过往的经验进行预测的,尽量减少模糊和不确定。
  2. 一致性:大脑希望接收的信息跟内在的心智模型是一致的,尽量减少矛盾和冲突。
  3. 适应性:大脑希望我们的生活模式是稳定不变的,一旦发生变化,它就想尽量恢复原状。

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①确定性:安全感的来源

在古代有很多的自然灾害:地震、洪水、饥荒、暴雨……古人无法理解和预测这些填写,所以把这些天灾拟人化,于是把它们变成了山神、风神、水神、雷神。

或许,神话的本质是原始人类对于“未知”的一种解释和幻想,是一种试图把“未知”转化为“可知”和“已知”的尝试。

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这背后有一个原理:把“未知”转化为“可知”,甚至追求一定程度上的“可控”。

因为大脑最害怕的敌人就是未知,也就是不确定性。大脑会下意识地排斥不确定性,企图在不确定性中寻求确定性、建立可控性。

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②一致性:不愿认错的大脑

心理学家利昂·费斯廷格做过一个经典实验。

他邀请两组参与者去做一些非常无聊的工作,其中,A 组参与者得到了 1 美元的报酬,B 组参与者则得到了 20 美元。结果 A 组参与者比 B 组活跃得多,对工作的评价也高得多。

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因为他们会这样告诉自己:这么无聊又低回报的工作,我却做了这么久,要么我是个笨蛋,要么它一定有些吸引人的地方。

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这就是经典的“认知失调”理论:我们总是追求认知和行为一致。

如果认知和行为出现不一致,就会使大脑感到困惑,大脑就会有一种强烈的渴望:通过最省力的方式,去干涉这种认知和行为,使它们尽量保持一致,从而使其“合理化”。

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③适应性:最好的状态是不变

大脑有一个根深蒂固的需求:希望停留在“基线”上,不去改变,不去打破现状。

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2. 什么是“基线”呢?

比如,平时不怎么运动的人,突然运动的话第二天就会全身酸痛;每天早睡的人,突然加班,快到睡觉的点就会开始困到不行…

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对大脑来说,我们的生活轨迹保持在基线附近是最好的状态。一旦偏离基线,大脑就会把它识别为出现了一个“异常”,从而需要调动资源去想办法解决这个异常,让我们的状态回归基线。

在产品设计中,提供稳定、一致的认知预期与使用反馈,才能给用户带来掌控感和安全感。

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三、预测:大脑的导航系统

1. 大脑通过预测来理解世界

大脑是通过预测来判断我们是否需要节能的。

其实,预测不仅仅是大脑对于节能的一种辅助功能,更是大脑非常底层、非常重要的一种信息加工方式。

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当我们接触到新信息时,大脑会根据已有的心智模型对未来进行推断,“预测”我们可能会遭遇什么,需要做出什么反应,可能会引发什么后果。

并把预测的信息与获得的信息进行对比,如果吻合,就按照预测的方式行动;如果不吻合,大脑或是调整心智模型,或是驱动我们去做出其他行动,来修正和消除这个误差。

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这就是预测加工理论。

它可以分成两部分:第一部分是不断获取信息,并优化大脑内部的心智模型;第二部分是通过心智模型预测会发生的情况,并通过对比验证心智模型的有效性。

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举个例子:

你第一天上学,进入教室,老师让大家起立问好,于是你学习到一条规则:上课前要起立问好。大脑会把这条规则写入心智模型里面,试图用它去解释和理解这个世界。

接着,第一节课下课,进入第二节课,按照刚刚创建的新规则,你起立问好,其他人也同样做,也得到了老师的认可,这就是一个“符合预测”的情况。

于是,这条规则得到了强化,大脑会更加相信它,利用它去处理对应的情境。

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反过来,如果你起立问好,却发现其他人都没有动,那么,大脑就会立刻发出警报:是不是遭遇到一个“不符合预测”的情况了?

这时,你的思维就会立刻飞速运转:为什么这条规则失效了?我是不是需要修改这条规则,使它更加适应更多的不同场景?这就是对心智模型的调整和修补。

经过思考和外界的反馈,你就会得到一条更新的规则,再把它写入心智模型中。于是,你的心智模型就会变得更加完善,能够适应更多的情境。

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预测加工理论说明,大脑在遇到预期不符时会尝试修正误差,产品设计需要为修正预留可供选择的出口。

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四、反馈:大脑的动力来源

为什么有很多事要做,还是忍不住摸鱼;明明执行了计划,但是坚持不下来?

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这就涉及大脑第四个非常重要的底层原理:多巴胺的学习和强化机制。

多巴胺是一种神经递质,用来在神经元之间传递信息。在大脑中,多巴胺的分泌和信息传递有多条不同的路径,每条路径叫作一种“通路”,把不同的脑区连接起来,起到不同的作用。

其中一条通路叫做:“中脑-边缘通路”,它有一个更为人知的名字:奖赏回路。

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为什么叫奖赏回路呢?

因为,当这条通路被多巴胺激活时,它就会带给我们强大的动力,让我们充满激情,特别想立刻行动。这也是多巴胺最核心的作用:为我们提供动机,激励我们行动。

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大脑会有两种最底层的天性,分别是趋利、避害。

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节能就是“避害”的表现,而趋利主要是由奖赏回路控制。当我们采取某种行动,获得某种对生存有利的回报时,大脑就会给这种行为一个奖励反馈,告诉我们:这种行为是对生存有利的,可以更多地去践行它。

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这也是为什么,反馈是大脑的动力系统。

大脑以完成任务、获得奖励的方式来强化我们的行动,为我们提供动力,让我们知道什么事情是可以做、应当做的。

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正向的奖励反馈,有助于强化奖赏回路。

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五、补充、动力-阻力模型

1. 什么是动力-阻力模型?

一件事情,我们不愿意做,无非只有两个原因,要么是动力不够,要么是阻力太强。

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2. 什么是动力?

获得回报:相信一件事对我将有好处,会带来确切的回报和收获。

规避损失:知道一件事如果不去做,会导致不好的结果,为了规避恶果,需要全力以赴。

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3. 什么是阻力?

大脑的惯性是最大的阻力来源,因为大脑是节能、稳定的,总是希望按照既往的路径、既往的模式去行动,任何对既往路径的改变,都是对稳定性的打破,会引起排斥、不适跟抗拒。

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如何最大化动力、最小化阻力:最小简化模型

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系统论中有一条很经典的原则,叫作盖尔定律:

一个运转正常的复杂系统,总是从一个运转正常的简单系统演化而来;反之,一个从零开始设计的复杂系统很难发挥作用,必须从一个简单且可行的系统开始构建。

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一个有效的自驱模型,应该是设定一个目标或者远景,然后找到一个行之有效的、最简单的模型,再在这个基础上进行优化、迭代。

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