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。
随着人工智能越来越多地融入网站和应用程序体验,区分哪些地方已经实施了人工智能,哪些地方尚未实施人工智能,变得至关重要。
最初,大多数产品将人工智能作为聊天机器人引入,用户可以通过聊天机器人发起并促进与人工智能的交互。现在,产品正在将人工智能融入仪表盘、任务和搜索功能。用户不再主动体验人工智能——人工智能体验已经预先存在。
由于用户不再控制何时触发人工智能的使用,因此需要让用户了解何时向他们展示人工智能功能或内容,以确定其有效性和质量。不仅如此,《欧盟人工智能法案》(2026年生效)将强制要求用户在与人工智能系统进行通信或互动时必须知晓。
这就是设计系统的用武之地——实施专门的视觉处理,以始终如一地将人工智能内容和特征与非人工智能内容和特征分开。
遗憾的是,目前只有少数开源设计系统明确地包含 AI 组件和模式。我希望很快会有更多系统加入,但目前为止,只有 GitLab 的 Pajamas、IBM 的 Carbon 和 Twilio 的 Paste 在其指南中承认了 AI。
注意:我使用Figma 的设计系统来对 AI 组件和模式进行基准测试。我没有纳入仅包含 AI 聊天机器人或对话设计文档的设计系统,因为这是一种更标准的交互模式;这包括亚马逊的 Cloudscape和Salesforce 的 Lightning。
让我们比较和对比这些设计系统 AI 组件和模式,看看它们可以在哪些方面进行优化以提高可用性。
Pajamas目前不包含明确的组件或模式,但它确实包含一些关于 AI 与人类交互的有趣文档。该文档首先建议通过识别哪些自动化操作是合乎道德且有益的(例如,高风险任务 vs. 低风险任务),来了解 AI 的使用是否真的能给用户带来好处。
接下来,它建议透明地说明 AI 的使用地点——Pajamas 通过其“GitLab Duo”实现了这一点,这是 AI 特性、能力和局限性的指标。
由于“GitLab Duo”用于 AI 功能和交互(而不是任何 AI 内容),Pajamas 还建议使用“<动词> by AI”(即“由 AI 总结”)标记 AI 生成的内容,并发送一条消息鼓励用户检查 AI 内容。
GitLab 也在开发一个框架来实践他们的指导方针;目前还在开发中,但大致的工作内容可以在GitLab 的 AI UX 模式中查看。他们的目标是发布一个带有文档的 AI 模式库——这正是我们所需要的(拜托!)。
GitLab 对其 AI UX 模式的愿景分为 4 个维度,以帮助选择正确的 AI 模式:模式、方法、交互性和任务。
例如,他们早期对人工智能模式的探索包括低保真模型,展示了如何将人工智能与图表或内联解释集成到界面中。这些模式清晰地标记了人工智能的用途,有助于建立用户对人工智能系统的理解和信任。
目前,GitLab 的文档还停留在概念阶段,仅概括了他们希望未来 AI UX 体验的样子。但它提供了一个坚实的框架,大多数设计系统都可以采用——无论哪个行业或产品。
我希望他们能尽快发布更多关于其AI用户体验模式的深入信息。我认为这对其他开发AI文档的设计系统来说,将是一笔宝贵的开源资产。
在众多开源设计系统中,Carbon拥有最丰富的 AI 使用文档。它包含一个 AI 专用版块“Carbon for AI”,涵盖组件、模式和指南,帮助用户识别 AI 生成的内容,并了解 AI 在产品中的应用方式。
Carbon for AI 建立在现有 Carbon 组件之上,添加了蓝色光晕和渐变效果来突出显示 AI 实例。目前为止,已有 12 个包含 AI 变体的组件,例如模态框、数据表和文本输入。
尽管组件的 AI 变体具有独特的视觉处理,但在上下文中,很难区分哪个组件当前处于活动状态(因为它们看起来都是活动的)。
在下面的表单中,AI 用于自动填充大部分输入字段,因此这些字段使用了 AI 变体。即使在默认状态下,AI 变体也会呈现蓝色渐变和边框,这导致难以直观地识别哪个组件处于活动状态。
用户可以覆盖 AI 的输入,这会将组件的 AI 变量替换为默认变量。这将触发“恢复为 AI 输入”操作,以替换输入字段中的 AI 标签,从而允许用户控制手动或自动表单响应。
除了 AI 变体之外,它还包含一个明确的 AI 标签,可以显示一个弹窗,解释特定场景下 AI 的细节(Carbon 将此模式称为“AI 可解释性”)。用户可以选择 AI 标签,弹窗就会出现在按钮下方。
看到像 Carbon 一样完善的 AI 模式和组件设计系统文档,真是令人兴奋。他们不仅提供了 AI 通用用法的文档,还提供了实际可用的组件和模式。
但由于组件的AI变体使得在上下文中使用时难以区分哪个组件处于活动状态,我认为存在可用性和可访问性问题。AI变体的颜色使用过于引人注目,而且看起来像Carbon的焦点状态(这可能会影响依赖焦点状态的低视力用户)。
最后,Paste在“体验”版块下提供了一个“人工智能”板块。Paste 提供了关于在用户体验中使用人工智能的通用文档,以及一些可用的组件。
在设计AI功能时,Paste建议允许用户将AI结果与自身体验进行比较,并处理潜在的错误和风险。为了减少这些错误,Paste提倡赋予用户审查和撤消输出、控制数据源以及向AI系统提供反馈的能力。
Paste 还建议在设计新的 AI 功能时问自己:“如果它做同样的事情但不使用 AI,我将如何设计这个功能?”用户使用产品不仅仅是为了与人工智能互动——他们还试图尽可能高效地完成任务并实现目标。
Paste 包含一个包含 5 个组件的 AI UI 套件:人工智能图标、徽章、按钮、进度条和骨架加载器。它还包含一些专为 AI 聊天体验打造的组件,例如 AI 聊天日志。
Paste 文档中最有帮助的是他们提供的示例,包括路标、生成功能和聊天功能。
对于指示牌,Paste 建议使用带有人工智能图标的装饰性徽章来指示某个功能正在使用人工智能,例如人工智能推荐或预测。指示牌是非交互式的,但类似于按钮,因此看起来可以点击。
生成功能会向用户提供提示,帮助他们使用 AI 功能,例如“总结数据”或“推荐下一步”。当您选择生成功能时,下面会出现一个弹出窗口,向用户提供说明以及它正在使用的 AI 模型。
最后,聊天内容是当今已知的人工智能聊天机器人的典型特征,并包含对其对话原则的引用,以发展人工智能的个性。
Paste 确实即将推出另一种加载模式,但我们还需拭目以待。这种模式将为用户提供一种控制和预测 AI 输出的方式;这包括停止输出以及根据 AI 输出所需的时间来调整状态。
我很高兴看到一些文档和实际示例的结合。虽然其中一个示例是聊天机器人,但 AI UI 套件中的其他组件也展示了如何在界面中透明地展示 AI 的使用方法。
Paste 正在寻求对其 AI UI 工具包的反馈——他们有一个开放的Github 讨论,您可以在其中提交请求。
令人惊讶的是,很少有设计系统发布关于组件和模式的文档来处理AI驱动的内容和功能(至少是公开的)。例如,谷歌和微软都是AI行业的领导者,但开源的Material和Fluent设计系统却不包含AI模式。
由于这些 AI 领导者正在将 AI 融入到与更广泛用户群体互动的常见产品(例如 Gemini 和 Copilot),他们正在构建其他产品也需要效仿的用户心智模型。即使是Adobe 旗下的 Spectrum,虽然已将 AI 融入其众多产品(例如 Adobe Firefly),但在涉及内容和人物写作时,也只用了短短的宣传语来提及机器学习和 AI。
也许他们的AI模式还在开发中?或者他们还在等待时机成熟?
无论如何,向用户展示 AI 功能和生成的内容至关重要,这样他们才能更好地理解所展示的内容,并建立对产品的信任。我期待更多超越闪光图标和聊天机器人的设计系统模式。
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。
“好的设计”本应让事情变得更好。但如果“更好”的定义由商业指标而非人来决定,会发生什么?
我们构建了一个数字产品常常以点击量和转化率来评判的世界,而不是以用户尊严或福祉来衡量——说服与操纵之间的界限从未如此模糊。作为设计师,如果我们曾思考过,为什么这么多的网络设计让人感觉就是为了挫败、利用或仅仅让用户感到疲惫不堪,那么答案就在于此。
因此,这里重要的问题并非我们能设计什么,而是我们应该设计什么(以及为什么我们经常不设计)。
我从事设计行业多年,先是从事架构设计,后来又从事用户体验设计,但我仍然对人们对“好设计”的定义如此不同感到惊讶——而且这些定义会随着个人视角的不同而发生变化。对大多数人来说,好设计仅仅是外观精美。对用户来说,它还关乎产品运行的流畅程度。对管理者来说,好设计是指能够带来成果并满足业务目标的设计。而对设计师来说……嗯,这有点复杂。
人们或许会认为,设计师本身应该拥有最广泛、最细致的理解。毕竟,我们受过训练,能够在美学、可用性和业务需求之间取得平衡。然而,即使在我们自己的圈子里,也存在一个持续存在的盲点:设计的伦理维度。设计伦理常常被简化为职业忠诚度的问题——保护客户机密、遵守保密协议或避免抄袭——而更深层次的伦理问题,即那些关乎我们的工作如何塑造用户的自主性、福祉和信任的问题,却很少得到应有的重视。
有时,这种情况的发生是因为我们人类倾向于回避艰难的对话或道德争议。有时,这是因为一种错位的“职业忠诚”感阻碍了我们质疑老板或客户的优先事项。有时,是因为我们认为这无关紧要。毕竟,市场上已经有足够多的设计师了;我们制造一些噪音,很快就会被一个毫不在意的人取代,唯一的结果就是我们丢掉工作。有时,很简单,是因为我们从一开始就没有被教导去思考这些问题。
设计不只是外观和感觉,更在于其运作方式。——
史蒂夫·乔布斯
并非如此。设计不仅仅关乎外观,也不仅仅关乎其功能是否流畅。当然,产品能够帮助我们提高工作效率、更舒适地出行,甚至能煮出更美味的咖啡,这固然重要,但如果产品外观精美,也同样令人欣喜——但这只是表面功夫。
从更深层次来看,设计还关乎产品如何影响用户、塑造他们的行为、引导他们的选择并编码价值观——这些往往是无形的。不幸的是,伦理问题常常被淹没在可用性、吸引力和商业指标的表象之下。当我们开始用点击量、用户投入的时间和收入来衡量成功时,伦理维度就很容易被忽视或被合理化。正因如此,当我们谈论“它如何运作”时,同样重要的是要问:它对谁有效,以及它的目的是什么?
最初,用户体验 (UX) 的理念是将用户视为拥有自身需求、弱点和权利的个体。设计师需要解决实际问题,以系统化思维,并确保产品服务于更广泛的利益,而不仅仅是商业或技术进步。用户体验旨在弥合用户需求与商业目标之间的差距。不幸的是,随着数字产品发展成为价值数十亿美元、执着于增长的生态系统,这种平衡发生了改变。
“操纵的最大危险在于,它可能变得无形、正常化,并融入日常生活。”
——肖莎娜·祖博夫
在这个数字产品日益复杂、商业模式日益激进的世界里,用户体验(UX)最初以人为本的本质已日渐式微。商业需求往往凌驾于一切之上,用户体验设计师常常被迫将“业务影响”置于用户福祉之上。多年来用于引导用户获得价值的说服工具如今被滥用,并被重新定义为操纵工具。诱骗用户做出非本意行为的“暗箱操作”如今带来了数十亿美元的非预期订阅和购买。
这些原本旨在让科技更人性化的技能,如今却越来越多地被用来利用人性。
这种道德沦丧的现象更加令人担忧,因为它已不再是偶然事件,而是系统性的问题。许多组织的产品路线图很少提及道德设计原则,而用户参与度和盈利能力的KPI却被定期列为优先事项。我们已经形成了一种专业的环境,设计师们非常擅长优化用户行为以实现业务目标,但却很少具备(或被授权)识别和处理这些优化带来的道德后果的能力。当衡量成功的标准是界面如何有效地吸引注意力、数据和资金时,即使是出于好意的设计师也会发现自己成了用户操纵的同谋。产品开发的“三重约束”——速度、范围和成本——很少将道德作为第四个支柱,因此这种循环仍在继续。
这种以指标为导向的执念所带来的后果已不再抽象。亚马逊2023年的Prime会员取消流程要求用户浏览17个屏幕——这被联邦贸易委员会(FTC)后来认为是“旨在阻止用户退出”的数字障碍赛道——这并非个例,而是企业为留住用户不惜一切代价的蓝图。亚马逊内部为该流程起的代号“伊利亚特”颇具启发性:它指的是一段史诗般的旅程,也明确表明摩擦是设计使然。该流程利用了损失厌恶、注意力分散和认知超载等心理因素,动用各种心理杠杆来阻止用户离开,这与亚马逊以无摩擦高效著称的一键结账形成了鲜明对比。
欧洲《数字服务法案》现已将一些不道德的设计选择定义为“非法暗黑模式”,并处以相当高额的罚款。这一举措清晰地揭示了一个令人不安的转折:曾经使用户体验(UX)成为一门受人尊敬的学科的心理学洞见,例如福格行为模型、希克定律或认知负荷理论,如今却常常被用作操纵的工具。DSA的禁令,以及他们最近针对一些主要平台的法律行动,都明显表明操纵性设计已成为一个严重的社会问题。这一切背后的信息相当明确:平台不仅应该对用户的行为负责,还应该对其设计选择如何影响和塑造用户的行为负责。
“道德就是知道你有权做什么和什么是正确的做法之间的区别。”
——波特·斯图尔特
遗憾的是,我们能够侥幸逃脱的行为与真正正确的事情之间的界限并不总是清晰的。在一个往往更注重短期利益而非长期期望的世界里,人们很容易用积极的商业指标来为操纵模式辩护。但即便如此,我们仍然需要不断扪心自问:当我们为指标而设计时,我们是在真正帮助用户,还是仅仅在榨取他们的价值?
忽视用户福祉责任的后果随处可见——它们是一个更广泛问题的明显症状。当公司故意使取消订阅的流程复杂化,当界面设计得让用户参与度远远超出他们的预期,当用户需要输入账单信息才能开始免费试用期——这些都是设计选择的例子,这些选择可能在短期内带来商业成果,但却会导致信任逐渐丧失。这些并非孤立的失误,而是一种更广泛模式的迹象:商业目标始终被置于用户利益之上,这种做法常态化,最终破坏了公司本应依赖的良好关系。
这些模式背后的心理机制众所周知:互惠、稀缺、社会认同和损失厌恶。最初只是一些良性的提醒,例如对用户行为的感谢信息,如今已演变成利用用户社会顺从本能的“确认羞辱”弹窗。受赌场启发的机制,例如可变奖励计划——曾经仅限于老虎机——如今决定了约会应用程序何时显示潜在匹配对象,或电商网站何时显示“库存有限”提醒。所有这些对人们的影响越来越难以忽视:大量研究发现,社交媒体的过度使用或问题性使用与这些平台重度用户的焦虑、抑郁和其他心理困扰发生率较高密切相关。我们已经学会了通过强迫行为来赚钱,而且很多时候,我们要么选择不这样做,要么(更糟的是)选择这样做。
“技术挑战我们去维护我们的人类价值观,这意味着我们首先必须弄清楚它们是什么。”
— 雪莉·特克尔
这不仅仅是个别设计师的错,而是系统性的问题。产品路线图充斥着专注于注意力、提取和转化的关键绩效指标 (KPI),而道德考量却鲜有提及。大多数组织缺乏评估设计决策道德影响的流程,也很少有设计师被赋予在出现问题时进行反驳的权力。即使设计师确实意识到了问题所在,他们也常常缺乏支持,甚至缺乏足够的语言来表达自己的观点。大多数组织缺乏评估设计决策道德影响的流程,也很少有设计师被赋予在出现问题时进行反驳的权力。即使设计师确实意识到了问题所在,他们也常常缺乏支持,甚至缺乏足够的语言来表达自己的观点。
这个问题最容易被忽视的根源之一就是教育。大多数用户体验训练营和学位课程都侧重于可用性、研究和美学。道德,即使出现,也只是被当作一个旁注——一场简单的讲座或一句“不做伤害”的模糊劝诫。诸如如何应对商业压力、抵制操纵性设计、维护用户尊严等复杂的现实世界困境,却很少得到深入探讨。
这种教育差距的后果是实实在在的。新晋设计师在初入职场时,缺乏能够帮助他们识别作品是否逾越界限的工具。缺乏应对的词汇和自信,他们很快就会发现自己被迫实施“暗箱操作”,或者为了提升参与度而牺牲用户福祉。结果,设计师这个职业常常将合规与道德、商业忠诚与道德责任混为一谈。
与此同时,我们掌握的工具正变得越来越强大,也越来越危险。人工智能如今可以个性化推送,测试数百种变体,并以无情的效率优化参与度。同样的技术也可以用来检测和标记操纵模式,增强透明度,或衡量我们工作的道德影响——但除非组织选择设定这些界限,否则默认设置永远是针对易于衡量的指标进行优化:参与度、点击量和收入。
“真正的问题不在于机器是否会思考,而在于人类是否会思考。”
——BF·斯金纳
人工智能在设计领域的应用是一把双刃剑。一方面,它实现了前所未有的个性化和效率。另一方面,它也能将操控规模扩大到前所未有的程度。人工智能不仅可以识别设计中的弱点,并根据这些弱点定制信息,还能以隐形的方式大规模地进行操控。《欧洲人工智能法案》禁止“潜意识操控技术”,这恰恰表明了人工智能应用相关问题已变得多么紧迫和复杂。
问题在于,仅靠监管无法解决问题。真正的工作必须在行业内部进行。
没有勇气,我们就无法始终如一地践行任何其他美德。我们不可能善良、真诚、仁慈、慷慨或诚实。——
玛雅·安吉罗
那么,实际上需要做些什么才能使道德像任何商业 KPI 一样真实、自然地成为我们日常决策的一部分呢?
也许首先应该从我们思考设计的方式入手,以及随之而来的设计教学方式。设计并非一套工具,而是一种思维方式,其中伦理是不可分割的一部分。
商业关键绩效指标(KPI)永远存在,但它们不能成为我们遵循的唯一信号。我们应该像关注用户完成流程的速度一样,同样关注他们是否感到知情、受到尊重和掌控。我们需要
赋能设计师,让他们畅所欲言,并在他们表达意见时给予他们机构支持。
最后,我们需要认识到,我们工作的真正影响不仅在于用户做了什么,还在于他们最终会成为怎样的人。
“并非所有重要的事情都可以被计算,而并非所有可以被计算的事情都重要。”
——威廉·布鲁斯·卡梅伦
当然,并非所有问题都能用算法、清单或新程序解决。设计并非中立;它塑造习惯、信仰和社会规范。它可以强化权力失衡,也可以促进包容,可以削弱信任,也可以建立信任。随着技术变得越来越普及和具有影响力,风险只会越来越大。如果我们想要构建一个人们信任他们使用的产品以及制造这些产品的人的未来,我们就不能将道德视为事后诸葛亮,而要将其视为衡量我们成功的核心标准。挑战并非技术层面,而是道德层面。关键在于在每个阶段都要有勇气扪心自问:谁受益?谁面临风险?我们正在设计一个什么样的世界?
在用户体验设计中,说服与操纵之间的界限很少清晰,交付商业价值的压力常常将设计师推入道德的灰色地带——有时是故意为之,有时仅仅是因为没有人提出正确的问题。只要指标比意义更重要,只要道德问题被视为可有可无而非必需,这些模式就会不断重复。
幸运的是,这里没有什么是不可避免的。我们有能力挑战常规,在被要求越界时予以反击,并坚持将道德考量融入我们的流程和对成功的定义中。这并非关乎宏大的姿态或英雄事迹;而是要让道德成为其应有的样子:成为工作中正常且预期的一部分,就像可用性或可访问性一样。
如果我们希望自己的领域受到尊重,如果我们希望自己作为专业人士受到尊重,我们就需要开始像对待商业选择一样认真对待道德选择。如果我们期待情况改善,就不能坐等其他因素带来改变。改变始于我们每个人,始于我们选择不回避下一个即将面临的道德困境的那一刻。
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当我们谈论用户体验时,大多数话题都倾向于愉悦感、易用性和效率。但近年来,一个话题却逐渐受到关注:可持续性。对我来说,“循环用户体验”(Circular UX)——为修复和重复使用而设计——并非源于会议演讲或流行文章,而是在为内部供应链门户网站进行实际产品改造时。
循环用户体验 (Circular UX) 借鉴了循环经济的理念,致力于延长产品的生命周期。循环用户体验 (Circular UX) 并非设计那些快速采用并逐渐淘汰的数字体验(想想那些迫使你每年购买新版本的应用程序),而是鼓励设计兼顾耐用性、可修复性和可重复使用性。
这不仅仅是关于使用环保图标的“绿色UI”。这是为了确保:
这些都是循环用户体验 (Circular UX) 的实际例子:减少重复性工作、使恢复变得容易、并增强探索的信心。
当产品设计为可修复和重复使用时,用户行为会发生以下变化:
上图比较了应用 Circular UX 前后的情况。
这种简单的思维转变——从僵化的流程到灵活、可修复的体验——可以改变用户信任和业务成果。
我曾参与一个团队,负责改造一个时尚品牌的内部供应链门户。旧系统非常死板:如果用户在创建订单或规划发货时出错,唯一的解决办法就是删除所有数据,然后重新执行整个流程。这每周都会浪费数小时,并导致运营团队和 IT 团队之间产生摩擦。
这一转变出人意料地受到了热烈欢迎:
三个月后,我们进行了一项用户调查:83% 的人表示他们“非常喜欢”新版本,因为感觉“惩罚更少”且“更宽容”。
投资回报率是显而易见的:
这就是我们在项目中应用循环用户体验 (Circular UX) 概念的方式。难点在于简化现有流程,赋予用户更多控制权并节省他们的时间。现在,让我们了解一下为什么循环用户体验对所有公司都至关重要:
循环用户体验不仅仅是一个环保的流行词;它指的是尊重用户时间和精力的设计体验。在我的项目中,采用修复和重复使用不仅提高了可用性,还增强了用户信心,降低了运营成本,并创建了一个可以根据未来需求扩展的系统。
当用户感到可以放心尝试,并且知道错误可以恢复时,他们会更有效地使用你的产品,减少压力。而当公司在设计产品时考虑到维修和重复使用,他们就能节省成本,减少客户流失,并确保产品面向未来。
因此,下次设计时,请问自己:“人们修复或重复使用他们已经完成的工作有多容易?”这种小小的思维转变可能会对用户和企业投资回报率产生重大影响。
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游戏化是应用行为设计。就是这样。
它的有效性取决于了解大脑、行为和人类动机如何运作。
通过借鉴认知心理学、神经科学和行为科学,我们可以探索使游戏化成为如此强大且敏感的工具的原理。
毕竟,只要游戏化尊重道德、可访问性和真正的价值传递等关键原则,它就可以战略性地融入用户旅程中。道德、可及性和真正的价值传递等关键原则。
当我们考虑八角分析框架(Chou,2015)等成熟模型以及关于奖励和参与的神经科学研究——强调多巴胺、催产素和大脑奖励系统的作用(Knutson,2001;Lieberman,2013)——我们开始提出更细致入微的问题:我们何时以及为何应该将体验游戏化?
在一个经常追求参与度指标而没有明确策略的行业中,游戏化脱颖而出——但只有当它被用作同理心、行为理解和健康积极强化的工具时。
游戏化不仅仅是一种策略,更是设计师和用户之间的一种语言。和任何语言一样,它需要清晰、有意图且有责任感。
游戏化是在非游戏环境中使用类似游戏的元素(例如积分、级别、奖励和挑战)。
其中包括生产力应用程序、电子学习平台、医疗保健系统、数字银行和工作场所环境等。
Deterding(2011)的经典定义是“游戏化”,即“在非游戏情境中使用游戏设计元素”。虽然这个定义很有道理,但在用户体验领域,它显得有些肤浅。
这是因为用户体验专业人士必须明白,游戏化不仅仅是将游戏机制简单地复制粘贴到数字界面中。它是一个精心设计的激励系统,能够激活那些让游戏引人入胜、富有挑战性和回报性的认知和情感回路。
因此,在设计游戏化体验时,您基本上是在处理心理变量,例如预期奖励、渐进式进步、自主性、归属感和掌握度(Ryan & Deci,2000)。
从这个意义上讲,游戏化应该被视为基于人类行为的激励框架,而不是华而不实的“参与功能”。
但这需要一种更系统的体验设计方法——从入职到持续使用,包括反馈循环、参与触发器和积极强化机制。
在这种背景下,设计师必须提出并清晰地回答这样的问题:是什么激发了用户的动机?这种体验如何创造期待、进步和意义?
“游戏化”一词常常会让人联想到视觉效果和典型的游戏机制:积分、徽章、排行榜、进度条、“任务完成”弹窗。这些确实是游戏化工具包的一部分。
但将游戏化简化为这些“数字贴纸”是一种肤浅的理解——尤其是从用户体验的角度来看(Werbach & Hunter,2012)。
对于体验设计师来说,游戏化首先是一种基于科学的行为和动机方法。
它试图通过与人类大脑工作方式相一致的机制来鼓励期望的行为:追求奖励、能力感、克服挑战并预期成就。
如果有意识地应用游戏化,它可以将数字互动转变为有意义的旅程,增加参与度,促进学习,并支持长期保留(Deterding,2011)。
从这个角度来看,游戏化并非一种装饰——它成为了用户体验策略的核心部分。它并非为了美化用户界面,而是为了塑造交互的结构。
触发心理捷径、减少摩擦、提供实时反馈、强化内在动机——这些原则都植根于自我决定理论(Deci & Ryan,1985)和行为设计(Fogg,2009)。
著名研究员和游戏设计师Jane McGonigal对游戏化提出了更广阔的视角。
对她来说,游戏化的本质在于“用游戏思维解决现实世界的问题”(McGonigal,2011)。
这意味着将游戏背后的思维方式(而不仅仅是视觉效果或互动性)应用到需要用户参与、努力、决策和学习的现实生活中的用户体验流程中。
麦格尼格尔认为,游戏之所以成功,不仅仅是因为它们有趣,还因为它们能提供丰富的情感体验,具有明确的目标、持续的反馈、适合玩家技能的挑战以及强烈的目的感。
在游戏设计文献中,成功游戏的四个核心特质如下:
这些品质与UX 最佳实践直接相关。
例如,强大的新手引导流程就像游戏教程一样:它通过互动进行教学,不会惩罚错误,并逐渐培养玩家的掌控感。持续反馈的微任务流程就像一个任务分解成几个步骤,每个步骤都有小的奖励。
通过嵌入这些结构,用户体验设计师可以构建更具激励性、更少摩擦、更情感化的体验。
这就是为什么 McGonigal 坚持认为,成功的游戏化并不是将游戏添加到现实世界中,而是让现实世界感觉像游戏一样引人入胜。
游戏化的真正力量并不在于视觉效果或表面的“乐趣”。
它的有效性源于它与大脑神经生物学的互动方式——特别是与动机、决策、奖励、情感和学习相关的系统。
这一过程中的一个关键因素是多巴胺,一种通常与愉悦感相关的神经递质。
但与普遍的看法相反,多巴胺与即时满足无关,而是与对奖励的期待有关。
根据 Knutson (2001) 的研究,即使只是预期一个积极的结果也足以触发伏隔核的活动,伏隔核是大脑奖励系统的中心部分。
这就解释了为什么完成一个步骤、升级或保持连续性可以增强继续下去的动力——无论是完成《最后生还者》中的任务还是完成注册以获得奖励。
从用户体验 (UX) 角度来看,产品使用过程中频繁且可见的奖励会以类似游戏的方式刺激多巴胺系统。
当这些奖励达到良好的平衡时,它们会形成自我维持的参与循环,在游戏设计中称为强迫循环(Sweetser & Wyeth,2005)。
这使得用户保持互动不是出于义务,而是因为大脑预期下一次小胜利。
游戏化中的另一种重要化学物质是催产素,俗称“信任激素”。
它会在积极的社会环境中释放——当我们合作、获得认可或感受到归属感时。
在游戏化体验中,团队排名、小组挑战、应用内聊天和协作任务等社交机制可以提高催产素水平,鼓励亲社会行为。
Zak (2005) 的研究表明,即使在虚拟环境中,具有积极反馈和社会联系的数字互动也能触发催产素的释放。
对于用户体验设计师来说,这意味着游戏化可以增强个人积极性以及用户与社区或品牌的联系。
所有这些影响都是中脑边缘奖励系统的一部分,该系统是一个大脑回路,包括腹侧被盖区 (VTA)、伏隔核和前额叶皮质等区域。
该系统由大脑认为有价值的刺激物触发,例如食物、社交互动或实现目标。精心设计的游戏中也会激活同样的系统。
这就是为什么渐进式进步、即时反馈、平衡难度和成就感等策略如此有效的原因——它们激发了人类大脑的核心动机引擎。
当这些游戏设计原则以合乎道德的方式融入数字产品中时,它们可以强化自愿行为并维持长期参与。
有了这样的神经科学基础,事情就变得清晰起来:精心设计的游戏化并不需要强制互动。它构建了一个系统,让使用本身就是一种奖励——由多巴胺、催产素以及我们内心对进步和意义的渴望驱动。
然而,必须记住的是,使游戏化引人入胜的系统也可能被滥用——导致上瘾、焦虑或强迫行为。
这就是为什么用户体验设计师必须负责任地运用这些知识,为用户创造健康、激励和真正有价值的体验。
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