2021-5-6 濤濤
同理心對于任何人來說都是難得可貴的，它在人際交往中有非常突出的優勢。對于設計師來說，則更為重要。擁有同理心的設計師往往能更好的進行設計，知道用戶的需求才有可能做出讓用戶滿意的產品，滿足了用戶的需求，他們才會愿意長期使用你的產品，從而形成正向的反饋。
在體驗設計的過程中，如果不能對設計對象有更深入的了解，設計思維就無法開始；而用戶對產品持有的觀念、態度甚至意見并不一定會表現的很明顯，這需要設計者更加主動的與用戶進行互動去構建共情。
這可以使得你能夠更加了解他們的需求、想法、情緒和動機，好消息是，你能掌握多種方法來與用戶構建共情去獲取更多信息；并且當你有足夠的“正念”和經驗時，你也能成為共情他人的專家。
“正念”：有目的的、有意識的，關注、覺察當下的一切，而對當下的一切又都不作任何判斷、任何分析、任何反應，只是單純地覺察它、注意它。
1. 百科
共情（Empathy），共情又譯作同感、同理心、投情等，由人本主義創始人羅杰斯所闡述的概念，卻越來越出現在現代精神分析學者的著作中。
2. 通俗含義
我們常說的感同身受、換位思考、同情心、設身處地、將心比心這都是共情的一種描述。
Empathy一詞源于德語“Einfühlung”，意為讓人們跟藝術品融為一體，比喻走進一件藝術品的奇妙體驗。
因此國外常常會看見“站進別人鞋子里去”的共情比喻——（Stepping into their shoes as the saying goes, in order to gain a deeper understanding of their situations.）意為正如俗話所說，站在他們的立場上，以便更深入地了解他們的處境。
對于“共情”我更多的理解成是兩個或多個載體之間的一種共識一種情緒共鳴，然后再到行為跟思維上的影響。
但實際上發生完全的共情是不可能的，有時連我們自己也會做一些無法理解的迷惑行為，并且客體是多樣化的，可以是跨物種的，跨維度的；而我們要做的就是在工作中定義共情的有效范圍，盡可能的與目標用戶產生共情以了解更多信息或需求，然后去定義和構思新的需求與設計。
共情很重要，但它不是設計工作中的全部，有效而不要過度的使用也很重要。
3. 身邊的共情
我們身邊的共情無處不在，正是這些共情使得人與人之間的情感更豐富，當然也是因為人類有強大的表達能力。通常當客體情緒在表達出來的情況下，主體是可以更容易得到共情的。
所有當主體更專注的去感受客體的情緒表達時，能夠使達到共情變得更迅速。
常見的共情場景；
以上都是一些生活中常有的共情場景。
通常當我們與其他客體得到共情時，往往我們能夠更清楚客體傳遞的信息是什么、需求是什么，這完全可以應用到我們的設計場景中幫助我們獲取更多的有效信息。
如果你想要更了解你的產品用戶，從而讓你的產品更好的服務用戶得到更好的體驗口碑，那么體驗設計師如果對目標用戶沒有更深入的了解，那么產品設計中的各種設想都是沒辦法決策的，甚至都難以測試和驗證，這對產品研發一定是一個危險信號。
而共情則能幫助我們洞察用戶需求和定義問題，所以共情在體驗設計中顯得基本且至關重要。
1. 電商的界面設計
產品原型與交互界面時常是有所出入的，其原因在于前者更關注產品本身框架與盈利點，而后者更注重整體的用戶體驗的細節。
共情用戶需求，以及思考商業盈利與用戶體驗之間平衡的點似乎是無法脫離共情應用的。這便是共情應用的一種體現，也是共情價值與設計賦能的體現。
2. 移動端常見廣告推廣界面
一直以來在產品營銷廣告中，始終存在一些流氓的交互方式讓用戶苦惱。往往更加注重和尊重用戶感受可以更好的提升用戶的好感與使用體驗，這便能夠使產品與用戶之間的感情升溫贏得口碑。
3. 組織產品功能架構時
在構建產品業務框架時，大多可能會出現以公司服務資源為中心的構建方式，但同時這種由內而外開發方式會為產品帶來更多的弊端（往往產品投入使用后，會出現超出預期的問題）。
嘗試去站進用戶的鞋子里去，或者找來目標用戶甚至是相關的專家來做咨詢，減少研發迭代的彎路。
4. 用戶研究中的共情應用
用戶畫像是體驗設計中常見的一種設計工具，它能夠幫助產品定義目標用戶，能夠有效用于產品設計決策或者洞察用戶需求等。
一個好的用戶畫像是基于真實用戶的，它不是胡編亂造的。畫像在于形成多組可供參考的角色材料，這有利于跨團隊跨層級之間快速實現共情，達到業務目標的統一性。
因此一組目標用戶畫像能否幫助團隊快速實現共情是一個重要的衡量標準，而不僅是一組人口調查數據。
5. 用故事去描述
故事的元素通常會更豐富更有趣味，用故事敘事更能提升用戶的興趣和關注，這能便于構建共情。
因此當你發布測試任務或者撰寫研究報告時，都可以加入背景故事或用故事敘事，便于對象更容易理解和共情，你甚至可以用筆繪制故事版，像四格漫畫一般。
因為用圖傳達概念或信息更容易讓人記住或回想起來，并且當你用這些方法時，自身也能加強理解。共情不是單向傳遞的，不要高估對方的理解能力，讓你的信息更簡單明了的傳遞也是重要的共情應用！
6. 仔細傾聽和觀察
在與目標用戶進行互動的時候，通常會借助電子設備幫助記錄這個過程，目的是為了更仔細的觀察和聆聽，并注意到被忽略的信息。
就像一種正念，我們會帶有目的性的觀察目標活動，并且不會進行干涉，同時不對當下發生的一切提前作出任何結論、分析或判斷，直至這個過程有了一個里程或結果，我們再將收集到的各種信息放在一起去思考。
傾聽和觀察是人與人之間互動的根本方式，相對仔細完整的傾聽與觀察可以獲取到更加有效的共情，而片面的則可能產生共情偏差。
7. 小結
共情在體驗設計的應用中很廣泛也很重要，甚至還延展了許多幫助共情的工具，這些都是為了讓設計者能夠更好的了解市場、發掘用戶需求、甚至找到新的產品機會，最終幫助企業解決產品實際問題。
有時在共情工作中，我們就像一個老中醫一般，對患者望聞問切。 一旦有了問題，就應該及時使用適當的方式去共情目標對象，定位問題所在，并制定解決方案。
1. 制定共情的范圍
為了尋求更加有價值的目標用戶進行共情研究，我們會對共情的目標進行范圍篩選，可以是根據某些用戶習慣、常使用的產品服務、某個場景、也可以是社會群體（例如學生、司機）、甚至可以是動植物(例如寵物類產品)。
所以第一步你要根據需求去制定共情目標的篩選條件，然后一點點縮小和鎖定有效的目標群體，再開始招募、溝通或是進行其他下一步工作，我們沒辦法跟所有目標用戶構建共情也沒有必要這樣做。
通常五個左右的用戶就能夠反映出大多數問題，并出現重疊的反饋。
2. 在不同研發階段嘗試與特殊的用戶共情
伴隨產品的發展過程用戶也在時時發生微妙的變化，在跨度大的迭代中，嘗試與產品潛在用戶或極端用戶進行共情研究也是很有價值的。
潛在用戶的需求通常存在著更多的不確定，這也意味有發現新機會的可能；而極端用戶通常會有一些更刻薄的需求，這些需求可能不是主流，但也有主流發展的潛力，不過至少這些改進會為極端用戶帶來驚喜。
這就像是在公交車站下安裝一臺自動售賣機，不是大多數人的需求，也不是當前的主流趨勢，但卻能夠為部分乘客帶來方便或驚喜，我們不能忽略這些少數。
3. 帶有目標的進行
在體驗設計的過程中，我們需要與目標對象構建共情時，一定是有目的有意圖的。
以使用性測試為例，往往我們都會設定一些產品測試任務和目標給用戶，再進行觀察和共情。這也將允許我們能夠在同一個或相似的場景事件中發生共情，這樣才能夠獲取到更真實有效的共情。
以一個吸塵器產品為例：如果對方是在地毯上測試的，而你是在木質地板的環境下去共情的，那么共情結果肯定是有所出入的，所以構建一個共情目的甚至是環境是有效共情的一個重點之一。
4. 情緒降噪與傾聽
構建共情會受情緒影響，在共情前有必要去除負面情緒影響，不要為共情構建帶來更多的阻力，另外則是仔細的傾聽和理解。
這就好比我們要專注學習，除了認知聽講，腦子里一旦充斥著其他負面情緒或思維影響，就很難完成專注學習的目的。
同理：在用戶幫助我們測試產品或訪談時，我們也要首先做好彼此的心理建設，去除主要的負面情緒甚至去除不利的環境影響因素，例如緩解用戶緊張不安的情緒，找一個素一點且安靜的測試房間等。
5. 合理的工具輔助
圖表、筆記、錄制設備是幫助我們共情的最好工具，在不同的場景下，這些工具能夠幫助我們更好的收集信息，并且便于我們思考和共情。
我們在短時間能記住的信息是有限的，這也是為什么我們會用到7±2這種定律去控制信息量的原因。
以用戶體驗地圖為例，在記載用戶體驗產品的過程中，便是一種很好的共情輔助工具，它能夠按照使用步驟或階段記載用戶使用情況和情緒變化等反饋。
6. 構建共情的要素
在我的理解中，共情由四個主要的因素影響來構成。
尊重
受到不同的環境跟經歷影響，要去準確理解一個人是很困難的，哪怕是多年的夫妻也是如此。所有首先要做到尊重，消除任何偏見，不要帶有批判或評價的心理。然而做到足夠的尊重也并不容易。
觀察
觀察是獲取客體傳遞信息的主要途徑，不能掌握足夠的信息是無法做到共情的，片面的或者假設的信息都將影響到正確的共情。
思考
對客體的信息與觀念進行思考，嘗試理解客體的各種行為根因以達成一致的認知。
融入
將自己感受到的情緒與認知代入到共情對象的行徑中，去仔細揣摩，以洞察用戶的行為、感受、需求、思維方式以及與產品之間的關聯，就像靈魂附體一般，以達到更深入的共情來定義問題。
7. 共情為設計賦能
最后便是共情結果如何應用到設計之中，將共情結果賦能到產品設計也是共情工作的價值所在。
通常這套流程是共情->定義->構思->原型->測試，在這個整個過程中隨時是可以返回到前面其他階段中反復打磨的，而共情作為一個起點也揭示了其重要性。
我們一切的共情工作皆為了能夠優化和解決產品的問題，使得產品體驗能夠更好，這是我們在體驗設計中不斷去共情的初衷。
以移動端的產品來講，現在好的共情設計真是百花齊放，這正是創新技術與共情設計發展的好趨勢，也是敢于創新探索的好機遇。這里我們放三種典型的欣賞案例說一下：
1. 智能便捷型
給用戶提供更加智能便捷的服務功能，使得用戶能夠獲得更輕松流暢的服務體驗。
2. 高效人性化類型
通過大數據與技術手段，為用戶提供更加高效人性化的服務方案，提升用戶好感度、依賴性，加強產品口碑與體驗。
3. 情感關注型
有一些屬于情感關注類型的共情設計，通過獲取用戶的場景信息或其他數據共情用戶情緒，并給予用戶合適的關愛、幫助、引導。為用戶帶來軟件有情感，品牌有溫度的體驗。
4. 小結
在體驗設計中，情感化設計一定會是一個值得深入方向，我們應該關注到不同場景下用戶會產生的情緒變化，為用戶提供更加走心的服務體驗，為產品收獲更多口碑。
當然，在產品完善的這個漫長過程中，我們也要隨時甄別我們所做的事情是否對用戶和企業有更高的價值。在研發資源有限的情況下，劃分這些設計點的權重，合理分配研發資源。
能夠對共情構建產生影響的認知偏差挺多的，這些認知上的偏差會影響到共情的正確性，不僅是構建共情的主體還是客體都會有影響。
這里圍繞構建共情補充了一些相關認知偏差，希望能夠在構建共情的工作中再少一些坑：
1. Empathy gap（共情偏差）
共情偏差是指由于經驗、預期和態度存在差異，我們很難準確地去體會他人的感受。這一點就是前文提到的我們無法做到完全共情，我們對共情的概念要有一定認知。
建議：通過技巧去彌補，減少認知偏差。多一些耐心的聆聽，減少偏見和執念，嘗試思考如果是TA該怎么辦？
2. Negativity bias（負面情緒偏差）
情緒會對我們的認識和行為產生影響，而負面情緒產生的影響則是最大的，這會對我們的共情判斷產生偏差，所以前文我們會提到消除情緒噪點的概念。
建議：盡可能的維持中立或積極的情緒狀態會更有助于共情工作，但至少是消除負面的情緒影響。
3. Observer-expectancy effect（觀察者預期效應）
觀察者常常會不自覺地扭曲影響因素或數據，以得到預期結果。
這就好比在用戶進行產品測試的期間，向你咨詢了意見，而你很有可能不自覺的給出你的期望或者一些暗示，這會對目標產生可暗示性偏差(Suggestibility)，使得目標想到的內容往往會被扭曲。
建議：
4. Automation bias（直覺偏誤）
基于自身的認知或經歷，有時做出判斷會過度依賴個人直覺，而不去收集更多有益于做出準確判斷的證據。
這一現象常常表現為產品或項目經理的一拍腦袋的決定，但是往往因為過度依賴直覺而忽略了實際的場景差異等。
建議：對于不能直接給出有效證據的決策，要敢于質疑而去追究其正確性，當使用參考信息時要思考兩者之間的差異性。總之不要憑借事件的相識性而忽略差異性，最終憑直覺決策。
5. Authority bias（權威偏見）
人們會過度倚重某些權威的意見，而忽視事情發生的實際背景。以品牌的影響力為例，兩種不同的任務實施程序，通常人們會認為大品牌的方案更好更值得信賴，而忽略了一些體驗細節。
建議：對于相比較的軟件測試任務，我們有時會弱化甚至隱匿品牌信息。其目的便是在比較時減少這些權威偏見，不論是正面的還是負面的，這些都會影響用戶判斷，所以在特殊的場景研究下，請注意這一影響是否干擾結果。
6. Normalcy bias（正?；`）
人們會過度依賴先前的經驗，把一些極端事件看作正常的，認為事情很快會過去。
以用戶測試為例，當6個人都正常完成了測試任務，僅有一人出現出現問題時，這是一個概念問題，我們不能忽視這僅有的一個用戶，更不能安慰自己這只是一個特例。
建議：上文有提到嘗試與極端用戶進行交流，其實道理類似，問題存在即合理，我們有必要注重和研究這些極少數，它們極有可能帶來新的機會點。
7. Illusion of transparency（透明度錯覺）
人們高估自己的個人心理狀態被他人知曉的程度的一種傾向，時常表現為你以為別人都明白了你的意思，實際上別人明白的還遠遠不夠。
與“知識的詛咒”這一偏差的差別在于，前者是我以為對方明白了實際對方還有諸多不解，而知識的詛咒是你無法給對方進行可理解的解釋，有著文化背景或認知的障礙，實際上這兩者偏差概念都會影響到共情工作。
實際辦公中透明度錯覺時常體現在需求表達、文檔解釋、跨部門溝通中，往往你以為你說的已經很清楚了，但在實際研發中卻會體現出諸多差異。
建議：適當的了解其他部門的專業文化，便于更好的解釋給對方。
組織好信息框架，簡單易懂的信息框架易于對方理解，例如書本的目錄大綱、信息的分類等?？鐖F隊或部門的PRD（產品需求文檔）盡可能的減少專業術語的應用或者進行注釋，文檔的目的不在于體現多專業而是更加高效易懂的傳達信息。
研究用戶從觀察自己開始。每個時代的人都會有不一樣的特質或者某些現狀，在這個大環境下，你會發現與同齡人之間有很多相似點，那么加強對自己的行為理解，是不是就等同研究了這些同齡用戶的共有特征？