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。

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

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。

……

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这篇文章主要分享了科学的 UI 设计流程以及如何提升 UI 视觉效果，结合学生作业案例，解答了设计中常见的问题，内容通俗易懂

本文总结了 8 个易于实践的 UI 设计技巧，可帮助设计师改善设计并为后续实践提供指导，具体内容如下。

UI 设计中的构图与排版需将文字、图片及色彩等要素有组织组合，构图通过黑林错觉等心理学原理和居中、九宫格等九大技巧构建和谐布局，排版依据格式塔原理的接近性、连续性等法则及亲密性、对齐等原则，合理运用对比、重复等手法，同时结合界面投影等设计形式，以提升页面用户体验及相关性。

UI 设计中的情感化设计是设计师基于满足产品功能性和易用性后，设计出满足用户更高层级需求的创意表达工具，其目的是赋予产品情感以增加用户粘性、树立品牌形象以增强用户认知、引导用户操作以达成设计目的，可从本能层次（视觉）、行为层次（交互）和反思层次（思维）融入情感化设计，如视觉层次用独特 IP 形象、风格明确的规范化设计和拟人化动作，交互层次遵循操作前可预知等原则，思维层次明确服务者定位等，如此才能设计出以人为本的产品。

仪表板 UI 设计需注重一致性，在颜色、字体、元素位置等方面保持各设备统一，优先传达重要信息，采用卡片布局、将关键内容放中心路线、用 18 像素内字体和独特颜色突出，设计要便于用户定制，如拖放交互、修改字段、换主题等，图表选择条形图等简单类型，避免 3D，图标选熟悉的，字体不超两种并建立视觉层次，色彩遵循心理学且不过度使用，利用对比度，同时要了解用户偏好，才能设计出实用美观的仪表板。

UI 设计需从产品经理、交互设计师、用户和自我这 4 个角度思考：像产品经理一样关注用户群体、相关竞品、主要商业模式；像交互设计师一样考虑用户体验、使用场景、信息优先级、转场、使用习惯；像用户一样思考产品能否解决问题、设计是否美观、使用是否顺畅；像自己一样保持设计观，不盲目接受错误设计。如此才能做出符合用户需求且有自己韵味的设计。