2023-12-26 周周
進入主題之前，向大家強烈推薦李睿秋先生的《打開心智》一書，雖然書名有一點成功學，但是內(nèi)容非常有參考性。本次分享內(nèi)容的核心也來源于《打開心智》一書，自己僅做了內(nèi)容的整理與 PPT 設計。
大腦底層原理的四大支柱
心智模式是每個人認知、行動、成長的底層原理，抽象來看心智模式有四大支柱：
「節(jié)能」、「穩(wěn)定」、「預測」、「反饋」
在接下來的部分，會詳細的解釋這四大支柱分別是什么、起到什么作用。
1. 什么是節(jié)能？
所有生命體都有一個最基本的本能，那就是活下去，而生命體的一切行動都需要消耗能量。
想要更好地活下去，就需要對能量做出更高效、更合理的管理。
所以，從底層來講，我們每個人其實都是懶惰的。
因為我們的大腦時時刻刻都在計算：如何用最少的資源支出，做最多的事情。
2. 我們的注意力是有限的
大腦的“節(jié)能”特性，會影響到大腦對“注意力資源”的分配。
認知心理學認為，大腦對一切行為的處理模式分為兩種：自動化加工和控制加工。
舉個例子：
剛開始學車的時候，會手忙腳亂、會刻意的去想應該干什么；但是當已經(jīng)開了幾千公里之后，開車這件事情已經(jīng)成為你的一種本能，你不需要去思考，身體就能自己動起來。
這就是從控制加工，轉(zhuǎn)變?yōu)樽詣踊庸ぁ?/p>
為什么習慣那么難以改變？
就是因為習慣的本質(zhì)是一整套自動化加工的結(jié)果，是大腦最舒服、最省力的狀態(tài)，也是大腦最自然的狀態(tài)。
這也是為什么產(chǎn)品設計改變用戶的使用習慣后，會容易受到抵制；歸根到底，因為在與用戶的習慣本能去做了對抗。
3. 我們的理性也是有限的
節(jié)能的基本原理，除了對注意力資源的分配和調(diào)控之外，還會被大腦應用到我們的認知過程中，也就是我們的“理性”中。
古典決策理論認為：人類是理性的，總是能夠深思熟慮地思考問題，能夠分析所有的情況，做出最合理的選擇。
但是，近代心理學家赫伯特·西蒙認為：人們并不是全然理性的。我們處理問題的原則并不是做出最好的選擇，而是做出性價比最高的選擇。
在這個基礎上，心理學家蘇珊·菲斯克和謝利·泰勒，提出了另一個重要的模型：認知吝嗇鬼。
她們認為，大腦有一個內(nèi)在的、固定的傾向，那就是對絕大多數(shù)事物，都希望采取走捷徑的方式快速理解和處理它。因為這樣最省力、最節(jié)能。
這也是為什么會有“刻板印象”，比如：提到山西就想到家里有礦、提到東北就想到我強哥、提到四川就想到熊貓。
這是因為為了節(jié)能，大腦走了捷徑，從已有的數(shù)據(jù)庫中抽象出了一個個模糊的模式，再把這些模式套用到新事物上。
在認知心理學中有一個重要的理論「認知流暢性」。
如果一條信息加工處理起來更流暢、更省力，那么大腦就會更加喜歡它，也會更加傾向于接受它、相信它。
同樣，心理學家埃琳·紐曼等人的研究發(fā)現(xiàn)，當我們接收一個觀點時，如果配上一張無關(guān)的圖片，或者作者的名字非常簡單好記，又或者字體非常清晰、舒適，這些容易讓人理解的細節(jié)，都能有效提高我們對這個觀點的接受程度和信任程度。
原因在于它們提高了這個觀點的認知流暢性，使它加工起來更省力。
做一個小測試：
看到這里大家可以停一下猜下答案，看能不能第一時間想到答案。
看~是不是配了圖之后，理解起來就容易多了
同理，這反映易用、好理解、符合常識的產(chǎn)品設計，能夠有效提升用戶的認知流暢性。
科幻作家道格拉斯·亞當斯，在《困惑的三文魚》中寫過一段經(jīng)典的俏皮話：
“我想出了一套規(guī)則，這套規(guī)則適用于我們對科技的反應：
這段話很有意思，因為它反映大腦的另一個基本原理：穩(wěn)定。
1. 什么是穩(wěn)定？
有這三個原則：
①確定性：安全感的來源
在古代有很多的自然災害：地震、洪水、饑荒、暴雨……古人無法理解和預測這些填寫，所以把這些天災擬人化，于是把它們變成了山神、風神、水神、雷神。
或許，神話的本質(zhì)是原始人類對于“未知”的一種解釋和幻想，是一種試圖把“未知”轉(zhuǎn)化為“可知”和“已知”的嘗試。
這背后有一個原理：把“未知”轉(zhuǎn)化為“可知”，甚至追求一定程度上的“可控”。
因為大腦最害怕的敵人就是未知，也就是不確定性。大腦會下意識地排斥不確定性，企圖在不確定性中尋求確定性、建立可控性。
②一致性：不愿認錯的大腦
心理學家利昂·費斯廷格做過一個經(jīng)典實驗。
他邀請兩組參與者去做一些非常無聊的工作，其中，A 組參與者得到了 1 美元的報酬，B 組參與者則得到了 20 美元。結(jié)果 A 組參與者比 B 組活躍得多，對工作的評價也高得多。
因為他們會這樣告訴自己：這么無聊又低回報的工作，我卻做了這么久，要么我是個笨蛋，要么它一定有些吸引人的地方。
這就是經(jīng)典的“認知失調(diào)”理論：我們總是追求認知和行為一致。
如果認知和行為出現(xiàn)不一致，就會使大腦感到困惑，大腦就會有一種強烈的渴望：通過最省力的方式，去干涉這種認知和行為，使它們盡量保持一致，從而使其“合理化”。
③適應性：最好的狀態(tài)是不變
大腦有一個根深蒂固的需求：希望停留在“基線”上，不去改變，不去打破現(xiàn)狀。
2. 什么是“基線”呢？
比如，平時不怎么運動的人，突然運動的話第二天就會全身酸痛；每天早睡的人，突然加班，快到睡覺的點就會開始困到不行…
對大腦來說，我們的生活軌跡保持在基線附近是最好的狀態(tài)。一旦偏離基線，大腦就會把它識別為出現(xiàn)了一個“異常”，從而需要調(diào)動資源去想辦法解決這個異常，讓我們的狀態(tài)回歸基線。
在產(chǎn)品設計中，提供穩(wěn)定、一致的認知預期與使用反饋，才能給用戶帶來掌控感和安全感。
1. 大腦通過預測來理解世界
大腦是通過預測來判斷我們是否需要節(jié)能的。
其實，預測不僅僅是大腦對于節(jié)能的一種輔助功能，更是大腦非常底層、非常重要的一種信息加工方式。
當我們接觸到新信息時，大腦會根據(jù)已有的心智模型對未來進行推斷，“預測”我們可能會遭遇什么，需要做出什么反應，可能會引發(fā)什么后果。
并把預測的信息與獲得的信息進行對比，如果吻合，就按照預測的方式行動；如果不吻合，大腦或是調(diào)整心智模型，或是驅(qū)動我們?nèi)プ龀銎渌袆?，來修正和消除這個誤差。
這就是預測加工理論。
它可以分成兩部分：第一部分是不斷獲取信息，并優(yōu)化大腦內(nèi)部的心智模型；第二部分是通過心智模型預測會發(fā)生的情況，并通過對比驗證心智模型的有效性。
舉個例子：
你第一天上學，進入教室，老師讓大家起立問好，于是你學習到一條規(guī)則：上課前要起立問好。大腦會把這條規(guī)則寫入心智模型里面，試圖用它去解釋和理解這個世界。
接著，第一節(jié)課下課，進入第二節(jié)課，按照剛剛創(chuàng)建的新規(guī)則，你起立問好，其他人也同樣做，也得到了老師的認可，這就是一個“符合預測”的情況。
于是，這條規(guī)則得到了強化，大腦會更加相信它，利用它去處理對應的情境。
反過來，如果你起立問好，卻發(fā)現(xiàn)其他人都沒有動，那么，大腦就會立刻發(fā)出警報：是不是遭遇到一個“不符合預測”的情況了？
這時，你的思維就會立刻飛速運轉(zhuǎn)：為什么這條規(guī)則失效了？我是不是需要修改這條規(guī)則，使它更加適應更多的不同場景？這就是對心智模型的調(diào)整和修補。
經(jīng)過思考和外界的反饋，你就會得到一條更新的規(guī)則，再把它寫入心智模型中。于是，你的心智模型就會變得更加完善，能夠適應更多的情境。
預測加工理論說明，大腦在遇到預期不符時會嘗試修正誤差，產(chǎn)品設計需要為修正預留可供選擇的出口。
為什么有很多事要做，還是忍不住摸魚；明明執(zhí)行了計劃，但是堅持不下來？
這就涉及大腦第四個非常重要的底層原理：多巴胺的學習和強化機制。
多巴胺是一種神經(jīng)遞質(zhì)，用來在神經(jīng)元之間傳遞信息。在大腦中，多巴胺的分泌和信息傳遞有多條不同的路徑，每條路徑叫作一種“通路”，把不同的腦區(qū)連接起來，起到不同的作用。
其中一條通路叫做：“中腦-邊緣通路”，它有一個更為人知的名字：獎賞回路。
為什么叫獎賞回路呢？
因為，當這條通路被多巴胺激活時，它就會帶給我們強大的動力，讓我們充滿激情，特別想立刻行動。這也是多巴胺最核心的作用：為我們提供動機，激勵我們行動。
大腦會有兩種最底層的天性，分別是趨利、避害。
節(jié)能就是“避害”的表現(xiàn)，而趨利主要是由獎賞回路控制。當我們采取某種行動，獲得某種對生存有利的回報時，大腦就會給這種行為一個獎勵反饋，告訴我們：這種行為是對生存有利的，可以更多地去踐行它。
這也是為什么，反饋是大腦的動力系統(tǒng)。
大腦以完成任務、獲得獎勵的方式來強化我們的行動，為我們提供動力，讓我們知道什么事情是可以做、應當做的。
正向的獎勵反饋，有助于強化獎賞回路。
1. 什么是動力-阻力模型？
一件事情，我們不愿意做，無非只有兩個原因，要么是動力不夠，要么是阻力太強。
2. 什么是動力？
獲得回報：相信一件事對我將有好處，會帶來確切的回報和收獲。
規(guī)避損失：知道一件事如果不去做，會導致不好的結(jié)果，為了規(guī)避惡果，需要全力以赴。
3. 什么是阻力？
大腦的慣性是最大的阻力來源，因為大腦是節(jié)能、穩(wěn)定的，總是希望按照既往的路徑、既往的模式去行動，任何對既往路徑的改變，都是對穩(wěn)定性的打破，會引起排斥、不適跟抗拒。
如何最大化動力、最小化阻力：最小簡化模型
系統(tǒng)論中有一條很經(jīng)典的原則，叫作蓋爾定律：
一個運轉(zhuǎn)正常的復雜系統(tǒng)，總是從一個運轉(zhuǎn)正常的簡單系統(tǒng)演化而來；反之，一個從零開始設計的復雜系統(tǒng)很難發(fā)揮作用，必須從一個簡單且可行的系統(tǒng)開始構(gòu)建。
一個有效的自驅(qū)模型，應該是設定一個目標或者遠景，然后找到一個行之有效的、最簡單的模型，再在這個基礎上進行優(yōu)化、迭代。
文章來源：優(yōu)設網(wǎng) 作者： IoT平臺設計部
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