作为一名产品设计师，你可能会因为个人或职业原因考虑移居国外。并非每个人都有这样的机会。但如果你有这样的机会，你会如何选择移居地呢？

我尝试回答这个问题，并根据以下内容对各个国家（以及美国城市）进行了分析：

• 设计师的薪水
• 税收
• 设计职位
• 生活成本
• 生活质量

您可以在其他地方找到其他重要因素，例如医疗保健、育儿假、签证选择、公民身份途径、天气和安全，而我则专注于其他地方尚未提供的数据。

数据源

• Pave为我提供了3,994 家公司 23,589 名设计师的数据集。这些数据与真实的人力资源系统同步，因此比 Glassdoor 或 Levels.fyi 的自报数据更为精确。
• Numbeo用于衡量生活成本和生活质量。
• TrueUp用于发布招聘信息。

免责声明：由于未解决的数据异常，意大利和瑞典被排除在外。挪威因样本量较小而被移除。

薪资

所有国家

关于数据：

• 这些数字是相对于美国的。例如，同一位设计师在德国的薪酬相当于美国同职位设计师薪酬的53.9%。
• 同级别设计师之间进行比较（前辈与前辈、总监与总监等）
• 不包括股权。我没有股权薪酬的数据，但我认为它与薪酬相关。

美国

税收

然而，单凭工资数据可能会产生误导。同样的工资在两个国家可能会导致税后净收入不同。

例如，一名设计师在德国的收入可能比在韩国高出 20%，但税后，他们在两个国家的净收入是一样的。

我根据上一张图表计算了工资总额最高的前 20 个国家的税后工资。

（顺便提一句如果你是自由职业者或个体经营者并考虑移居到一个税率较低的国家——或者计划旅行几年——请寻求建议，我对此做了大量研究）。

所有国家

中级/高级设计师的数据，单身，无子女，无注销，假设其他情况相关。

注意事项： “税收”涵盖所有强制性支出。然而，这些支出所涵盖的社会福利的水平和类型因国家而异。

美国

即使在同一个国家，税前和税后工资的差异也可能很大。例如，在美国，一名设计师在达拉斯的工资可能是11.4万美元，在波特兰的工资可能是13万美元，但税后收入在两种情况下仍然约为8.8万美元。

免责声明：纽约市的数据可能不准确，因为这些数字包括周边地区和州（感谢Bob Baxley 的举报）。

工作

我查看了TrueUp上哪些国家/地区的设计职位最多。他们整合了不同来源的职位，因此比使用单一招聘平台更具代表性。

为了保持图表视觉平衡，我从图表中删除了两个异常值：

• 美国位于右上角，拥有最高的薪水和最多的工作岗位。
•  印度位于左上角，工作机会多但工资低。

未来的工作

我们已经了解了目前大多数职位空缺的分布情况。但未来这些职位空缺可能会在哪里呢？

公司在更容易招聘的地方开设办事处，而在人才库较大的国家，招聘也更容易。

为了了解每个国家的人才库有多大，我查看了每个国家已就业设计师的数量（我称之为“人才密度”），并将其与薪资结合起来。

美国是一个例外，其薪资和人才密度最高。为了保持图表的视觉平衡，我将其从图表中删除。

需要注意的是，上图和下图的数据偏向美国企业。这意味着数据集高估了美国公司雇佣的设计师。

放大

现在让我们放大来看薪资最高的20个国家（税后）的人才库：

生活成本

所有国家

您可以查看此图表的高分辨率版本。

图表显示的是税前工资。新加坡和瑞士都是低税率国家，因此税后它们很可能不再是异常值。

生活成本和工资似乎密切相关，很难找到在生活成本方面也能提供良好价值的高工资国家。

美国

生活质量

在下图中，我结合了Numbeo的薪资和生活质量指数，其中包括：

• 生活成本和购买力
• 住房负担能力
• 污染包括空气、水等。
• 犯罪率
• 卫生系统质量
• 交通（通勤时间）

概括

以下是根据各标准排名靠前的国家/地区。显然，这些参数并非二元化的，因此，为了获得更细致的了解，请查看上面的完整图表。

兰亭妙微(www.lanlanwork.com )是一家专注而深入的界面设计公司，为期望卓越的国内外企业提供卓越的大数据可视化界面设计、B端界面设计、桌面端界面设计、APP界面设计、图标定制、用户体验设计、交互设计、UI咨询、高端网站设计、平面设计，以及相关的软件开发服务，咨询电话：01063334945。我们建立了一个微信群，每天分享国内外优秀的设计，有兴趣请加入一起学习成长，咨询及进群请加蓝小助微信ben_lanlan

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在线教育竞争日益激烈的今天，课程内容、教师资源和技术支撑已不再是决定成败的唯一变量。随着市场趋于成熟，用户在多个平台间的选择权提升，真正决定平台是否能留住用户、激发学习动力的，是用户体验（UX）、交互设计（Interaction Design）和界面设计（UI）这三大维度。

一、为什么“交互体验”是线上教育的新门槛？

传统教育强调面对面、即时反馈、仪式感强。而在线教育，则在技术便捷的同时，牺牲了一部分“人”的互动感。这种缺失，正是交互设计需要着力弥补的空白。

教育软件不仅仅要有过硬的专业知识，更要弥补相较于线下教学的交互短板。教育不同于娱乐，其流程具备阶段性目标、长时间投入、知识内化路径等特征，单纯传输内容已远远不够，设计要主动参与到“学习过程建构”中，设计学习路径、驱动学习行为、重建沉浸体验。

二、交互设计：不仅是“点哪儿”，更是“学下去”

线上教育的交互设计承担着三个关键任务：

1. 明确学习路径：用户能否在首次使用中快速理解“从哪里开始学、接下来做什么、什么时候完成任务”。

2. 即时反馈与引导：做对了是否能获得激励？做错了是否能被温柔地引导？这决定了学习动力是否能持续。

3. 任务分解与节奏感控制：学习模块是否易于拆分、时间是否可控？这些因素影响用户是否能持续投入。

举例来说，我们曾为一个名为“半老外 David 英语启蒙”小程序参与界面与交互设计。在这个面向儿童与家长的英语学习产品中，为了提高用户体验我们进行视觉调整：

• 圆角卡片式的信息分组，减少信息干扰，提高儿童用户的内容理解效率。

• 页签式课程结构，将“家长课程”与“孩子课程”进行分类，前者提供全方位了解入口，后者以视频和生活化场景增强学习沉浸感。

• 暖色调与IP形象融合的界面风格，既兼顾儿童友好，也塑造了独特的品牌识别感。

这些设计不仅提升了视觉体验，更在信息传达效率、任务操作便利性与情绪激励机制上做到了实效优化。

三、用户体验设计是学习系统的“心理工程”

一个体验出色的教育平台，往往在细节处打动人心：

• 是否能减少用户的思考负担？

• 是否能让用户知道“现在我在哪、接下来该干什么”？

• 是否在用户迷茫、卡顿、分心的时候提供适时提醒或激励？

这其实是一个“设计心理学”在教育场景的落地问题。比如，当学习任务被合理拆分，系统根据用户表现实时调整难度，用户就更容易进入“心流状态”；当学习成果被可视化呈现，用户就更容易产生目标感与成就感。这种体验背后，其实是设计者对用户学习心理的精准拿捏。

四、界面设计：教育产品的认知引擎与品牌载体

教育类产品的信息密度高，任务目标明确，界面设计要兼顾以下几方面：

• 视觉层级清晰：主操作路径需醒目明确，辅助信息适度弱化。

• 风格统一、情绪调性明确：儿童启蒙需要温暖明亮，成人考证则更需要沉稳理性。

• 操作响应及时：点击反馈、加载状态、跳转逻辑等要精准顺畅，降低用户的“系统不确定性焦虑”。

好的UI不仅是为了“好看”，更是为了提升操作效率、增强内容理解，最终让学习更轻松、更自然。

五、未来发展趋势：体验驱动成为核心竞争力

在线教育正在走向“内容同质化、体验差异化”的时代。未来产品的核心竞争力，或许不再是谁有独家教材、谁请来大咖讲师，而是：

• 谁能提供高度个性化、适应性强的学习路径

• 谁能构建沉浸感与成就感兼具的交互体验

• 谁能通过设计整合技术与教育逻辑，提升学习效率与心理舒适度

未来AI、数据可视化、语音交互、AR/VR 等前沿技术与设计将深度融合，带来新一轮体验升级。而在这一过程中，既懂设计、又懂教育、还了解技术逻辑的“新型产品设计人才”，将成为教育科技公司的核心战力。

在线教育并不缺内容，也不缺工具，缺的是一个足够了解用户行为与认知机制的设计系统。今天的产品竞争，是体验细节的比拼；明天的产品革新，是设计认知的升级。

从用户体验出发，连接认知与内容；通过交互设计，重构学习路径；借助界面设计，减少认知摩擦 —— 教育的未来，不只是教得更好，而是“让人愿意学、坚持学、有效学”。

兰亭妙微(www.lanlanwork.com )是一家专注而深入的界面设计公司，为期望卓越的国内外企业提供卓越的大数据可视化界面设计、B端界面设计、桌面端界面设计、APP界面设计、图标定制、用户体验设计、交互设计、UI咨询、高端网站设计、平面设计，以及相关的软件开发服务，咨询电话：01063334945。我们建立了一个微信群，每天分享国内外优秀的设计，有兴趣请加入一起学习成长，咨询及进群请加蓝小助微信ben_lanlan

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首先，我要说的是：人工智能永远无法取代真实用户的研究。无论工具多么强大，它都无法提供与实际用户交流一样的洞察。然而，人工智能可以提高速度和效率，并帮助减少用户研究员工作流程中的一些人工开销。

一些人工智能工具多年来一直是研究过程的一部分——比如转录、自动标记或情绪分析。但2025年的前景会是什么样子？研究人员还能用什么来增强（而不是取代！）他们的实践？

每当我看到一篇对 AI 工具赞不绝口的文章时，我都会持保留态度。有时是赞助内容，有时推荐的人甚至连一半的工具都没用过。这篇文章不会是工具清单（顺便说一下，这里有一个相当不错的清单！），也不会推荐什么内容。相反，我会分享我在工作中是如何运用 AI 的——哪些有用，哪些没用，以及我认为它的发展方向。

我将使用NNg 的结构来分享我的 AI 研究历程，将研究大致分为以下几个阶段：准备 → 运行 → 分析，并在此过程中添加任何额外的想法。

准备

人工智能可以加快部分准备阶段的速度，但并非全部。例如，用人工智能编写一份好的测试计划通常也需要同样长的时间。除非是非常简单的事情，否则我解释背景的时间往往比自己起草的时间还要长。

它确实有帮助的地方：

• 同意书和文档：标准化模板易于生成和定制。随着时间的推移，您甚至可能不需要人工智能——只需重复使用您最好的模板即可。
• 筛选问题：非常适合生成快速变化，特别是当您需要为不同的平台提供不同的音调/格式时。
• 招聘平台：一些工具现在嵌入了人工智能，可以根据标准或行为模式筛选参与者。这种方法可能存在一些问题，但正在不断改进。

开展研究

事情到了这里就变得有点不连贯了。如果是主持式会议，那么你仍然需要承担主要工作——掌控对话方向，通过后续问题深入探究背景。如果是无主持式研究，那么你已经知道结果会如何，而且研究会自行进行。而且，很可能你在这个阶段已经使用了一些人工智能工具：

• 转录：一项重要功能。大多数研究人员已经依赖 Otter.ai 等工具，但准确度参差不齐，尤其是在地区口音方面（英国口音尤其棘手）。
• 嵌入式工具：一些研究平台现在提供集成的AI功能（例如自动转录、基本标记）。虽然有用，但缺乏深度。

分析：人工智能有时能大放异彩的地方

我发现人工智能在这里最有用，但同时也是最需要谨慎行事的地方。

• 转录：必不可少。大多数研究人员已经依赖像 Otter.ai 这样的工具，但准确性参差不齐，尤其是在处理地区口音时（英国口音尤其棘手）。现在大多数研究平台都提供集成的 AI 功能，包括自动转录。虽然实用，但深度不够——即使可能需要修改部分内容，也非常适合初始阶段。通常，如果您正在研究特定主题，可以预先输入一些词汇，这样转录会更准确。
• 词云优于情绪分析：情绪分析通常不可靠——我见过它多次将中性短语错误地标记为过于消极或积极，从而扭曲了整体数据。另一方面，词云可以快速浏览常见的主题或语言，在分析初期尤其有用。
• 初始分组 + 主题划分：AI 可以帮助对早期主题进行聚类，或识别会话中重复的短语。这可以加快主题分析的第一阶段，让您对一些基本聚类有一个大致的了解，但请记住，聚类结果并不总是准确的。
• 摘要：如果将其作为初稿或起点，可能会很有用。切勿轻信其表面含义。AI 可能会忽略细微差别、语气，甚至完全误解其情感。在可用性测试中，AI 会选择哪些最有价值的见解也相当令人好奇——有时它并非你所期望的那样。
• 实际分析：不要外包。人工智能无法像研究人员那样观察语境、肢体语言或语气。如果您已经使用人工智能进行过基础工作（分组、引用等），那么您将更有能力进行更深入的研究——但最终的洞察仍然来自您。

报告

人工智能可以帮助：

• 语法和润色：像转录一样，这是一种常见的用途，也是我经常依赖的。
• 报告模板：一些工具提供结构化的布局或框架，用于生成调查结果报告。非常方便，尤其是在时间紧迫的情况下。
• 研究库：更优的人工智能意味着更优的搜索，这对于研究库的使用和推广至关重要。因此，即使研究已经完成，任何人都可以随时返回并重复使用研究成果。

注意：不要让人工智能撰写整份报告。它通常会使报告显得过于学术或机械。如果你向认识你的人汇报，他们绝对会发现这份报告听起来不够真实。即使你与不太了解你的人分享这份报告，在这个时代，他们仍然很容易察觉到报告中人工智能的影子。

工具概况

最大的问题和挑战是，目前还没有一种适用于所有研究的人工智能工具。

您可能需要混合搭配：

• Otter.ai用于转录
• 用于分析的燕尾榫、冷凝器或小枝
• Breyta用于文档记录并将见解与产品工作联系起来
• 另外，还可以临时使用基于 GPT 的工具进行起草、总结和写作。

这绝不是市场上所有工具的详尽列表，市场上还有无数的工具。

一个很大的警告：这一切的成本

这让我想到了工具采用过程中的主要障碍——成本。没有一个平台能够涵盖所有内容，所以你最终需要处理订阅、在工具之间切换，并处理分散的数据。
这会导致：

•  累计成本高
•  去中心化文档
• 切换环境或训练每个工具所浪费的时间

您可以在许多文章中找到有关市场上各种工具的更多信息，但我发现这篇文章非常有用。

 最后的想法

人工智能不会取代研究人员。但它可以成为强大的助手——如果你知道在哪里以及如何使用它。我想再次强调——你仍然需要知道自己在做什么，并掌控全局。就像任何好的工具一样，关键在于平衡、专注，以及知道何时依靠自己的判断。

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在数字产品设计中，响应式设计早已成为连接功能与体验的关键路径。智能手表的表盘，作为最核心的信息承载区，正在向“可感知、可适配、可延展”的方向不断演进。而我们将其类比为“数字卡片”，正是因为二者在设计逻辑上的高度契合：都追求信息层级的清晰展现、内容与场景的灵活适配，以及操作的直观反馈。

卡片设计以模块化、结构清晰、响应灵活著称，能在不同屏幕与使用场景中自如调度内容展示方式。而智能手表的表盘设计同样需要在极小的显示空间内，精准传递时间、健康、通知等多维度信息。通过响应式设计的引入，表盘可以根据环境光线、使用者习惯、交互状态等动态变化，自动调整元素的排布与表现形式，实现“信息即所需，界面即交互”。

例如，在运动状态下表盘可自动突出心率与步数；而在夜间，它又能切换为更具护眼性的低亮模式。这种“感知上下文”的能力，让表盘从一个静态的界面，变为一个贴近用户、主动适应的智能卡片。

响应式的表盘设计，不仅提高了使用效率，更拓展了产品体验的边界。它像一张随时变化的数字卡片，安静却聪明地陪伴在你腕间，把复杂的系统逻辑转化为可感知的温柔细节。

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说实话，我们大多数人在设计屏幕时并不会考虑人脑。我们关注的是布局、间距和颜色。但事实是：设计并非发生在屏幕上——而是发生在用户的大脑中。这就是神经设计的用武之地。

神经设计就是运用认知心理学和神经科学来构建直观、轻松甚至略带愉悦的界面。我之前并没有学过神经科学，但自从我开始了解大脑的运作方式后，我的设计方式就彻底改变了。

以下是我所学到的知识 — — 有真实的例子、用户体验法则和一些你可能想看看的书籍精华。

1. 大脑是懒惰的（好的方面）

我们的大脑天生就具有节能的本能。这意味着人们几乎总是会选择阻力最小的路径。当你的用户界面过于复杂或选项过多时，大脑就会说：“不行。”

记住希克定律

提供的选择越多，做出决定所需的时间就越长。

想想谷歌的主页只是一个标志和一个搜索栏。这并非偶然——它的设计是为了减少认知负荷。

您可以做什么：

• 确定主要行动的优先级
• 保持表单简短（就像 Typeform 那样）
• 删除无用的元素

2.人们先看到，后思考

设计首先是情感驱动，其次是逻辑驱动。这意味着色彩、布局甚至动画都能在第一秒就建立信任。

让我们来看一个例子：Duolingo 的应用程序使用友好的插图、有趣的语气，以及一些感觉像大脑“拍拍背”一样的小奖励。它降低了学习新语言的情感障碍。

以下是Susan Weinschenk 所著《神经网络设计》一书中的一条重要建议：

“我们不会做出合乎逻辑的决定。我们会做出情绪化的决定，然后用逻辑来证明其合理性。”

您可以做什么：

• 使用温暖、友好的设计语言
• 让入职培训感觉像是手把手指导，而不是测验
• 添加微妙的动作，使操作感觉灵敏（就像Apple在 iOS 中使用弹跳或淡入淡出一样）

3.熟悉的感觉很好

大脑喜欢模式。当用户看到自己熟悉的事物时，他们会感到安全，并且能够掌控一切。

记住雅各布定律

用户大部分时间都花在其他网站上。因此，他们期望你的产品也能以同样的方式运作。

让我们看一些例子：Instagram 的底部标签栏、亚马逊的购物车图标或Gmail 的撰写按钮——它们都遵循常见的视觉隐喻，以减少学习曲线。

您可以做什么：

• 遵循原生平台惯例
• 使用常见的图标和术语（除非您是 Zara，否则不要将购物车称为“我的包”）
• 除非有充分理由，否则避免不必要的改造

4.记忆很短暂——真的非常短暂

认知科学告诉我们，用户的工作记忆中一次只能记住大约4个条目。因此，如果你的应用依赖于用户记忆指令，那么它注定会失败。

“米勒定律”来了

一般人的短期记忆只能保留 7 件（正负 2 件）物品。

真实案例：你有没有尝试填写表单，但错误信息只有在提交后才会显示，而你却忘了哪个字段出了什么问题？这简直就是记忆噩梦。

您可以做什么：

• 将任务分解成小的、可管理的步骤（例如Airbnb 的分步主机设置）
• 使用内联验证
• 保持标签靠近输入（不要让用户滚动或猜测）

5.反馈=安全

大脑会不断检查：这有效吗？ 我能控制吗？如果用户界面没有响应输入，用户就会感到不确定——即使后台一切正常。

用户体验法则：反馈循环原则

人们需要立即得到反馈来了解其行为的结果。

例如，Slack在消息发送时会显示“正在发送…”的动画和勾号。这能建立信任，尤其是在快速对话中。

您可以做什么：

• 显示加载状态、成功消息或错误提示
• 允许用户撤消操作（如 Gmail 的“撤消发送”）
• 动画过渡到信号系统状态

如果你想深入了解，可以参考以下书籍推荐

以下几本书确实帮助我将神经科学和用户体验联系起来：

• Susan Weinschenk 的《神经网络设计》 ——超级易读，示例丰富

• Susan Weinschenk 撰写的《每个设计师都需要知道的关于人的 100 件事》 ——设计师的最爱

• 史蒂夫·克鲁格的《别让我思考》 ——虽然不是神经科学，但完全符合大脑的行为方式

• 唐纳德·诺曼的《设计心理学》 ——以人为本的设计思维的经典见解

好的用户体验不仅仅是让事物看起来美观。它在于理解人脑的运作方式，并围绕此进行设计。神经设计提醒我们，我们设计的不是屏幕，而是思维中的体验。

当我们做得好的时候，一切都会顺利。

所以下次调整布局或重新设计流程时，问问自己：
现在什么对大脑来说最容易？
这个问题比任何花哨的工具都更能帮助我做出更好的决策。

……

兰亭妙微(www.lanlanwork.com )是一家专注而深入的界面设计公司，为期望卓越的国内外企业提供卓越的大数据可视化界面设计、B端界面设计、桌面端界面设计、APP界面设计、图标定制、用户体验设计、交互设计、UI咨询、高端网站设计、平面设计，以及相关的软件开发服务，咨询电话：01063334945。我们建立了一个微信群，每天分享国内外优秀的设计，有兴趣请加入一起学习成长，咨询及进群请加蓝小助微信ben_lanlan