确认偏见常常会在做用户调研时候出现，在你的调研中，你可能无意间就会问出诱导性的问题，这个问题的措辞会让你得到一个带有你自己先入为主倾向的答案，我们的UX设计师会问出诱导性的问题，比如，“这个品牌设计是否提供专业感和信任感”，这样的提问没有给用户留出提供负面和反对意见的空间 。而我们的QA工程师会问非诱导性的问题，比如，“这个APP的外观和感觉给你提供了怎么样的印象” 。我们因此开始看到更加客观的和真正有帮助的用户反馈 。不让我们的设计师参加调研过程，会让提问的措辞自然而然地变得带有更少的偏见 。
如何避免确认偏见
想要克服确认偏见，就要收集来自不同群体的反馈，扩展更大的用户反馈池，混合更多的视角 。不要只在单一的群体中进行调研或访谈，要考虑到人口统计学和背景，在你的目标市场中尽可能地获取更大样本的容量来代表所有的人口统计学数据 。这样的话，你收到的反馈意见不会局限于这个单一群体的先入之见 。
设计调研问卷的时候，要小心地避免诱导性提问，与其问：“你对这个APP的某功能有多喜欢”，不如问“把你对APP功能的满意度按照以下等级排序”（提供一个从非常不喜欢到非常喜欢的量表） 。第一种措辞在提问中暗示了用户会喜欢这个功能，而第二种措辞没有这样的内在暗示 。在把调研问卷发给用户之前，请让其他人阅读你的问题，从而确认这些问题是没有偏见的 。
UX设计师可以通过使用更多的定量数据来避免陷入确认偏见 。你将会在下文会看到，即使是对数值数据的解释，也不能避免偏见的存在 。
偏见2：框架偏见
框架偏见基于你选择以怎样的框架来表述你收集到的用户反馈 。这类偏见会让设计师用赞成或否定的态度来解释客观指标 。尼尔森·诺曼集团（Nielsen Norman Group）提供了一个非常好的例子，通过两种方式来描述用户反馈调查的结果 。第一种，20个用户中有4个用户说他们在网页上找不到搜索功能；第二种，20个用户中有16个用户说他们可以找到搜索功能 。
由尼尔森诺曼集团统计分析(图片来源 NN Group)(查看高清版本View large version)
尼尔森诺曼集团（Nielsen Norman Group）向UX团队提供的实际上在表达同一种信息的两种结果，他们中的一半会按照成功率(20个之中的16个)进行分析，另一半会按照失败率(20个中的4个)进行分析 。调查结果显示：按照失败率分析的受访者中有51%希望重新设计，按照成功率分析的受访者中只有39%赞同重新设计，尽管衡量指标是一样的，但是框架偏差会导致这些专业的UX设计师作出不同的决策 。
这种框架偏见的存在也会影响后续的数据分析，就像聚类错觉，人们错误地把在数据中观察到的一些巧合当成典范，或是像锚定效应，相比其他数据，人们会更重视他们所看到的第一部分数据 。这些心理陷阱会影响你为产品的最佳利益做出的决定 。
如何避免框架偏见
你在看数据时要变得更加有自我意识，还需要增加一些其他框架来避免框架偏见 。
对于每一个你需要评估的反馈，先问一下自己要怎样给这些数据建立框架 。这种意识可以帮助你学着不把第一理解当做是既定的，以理解为什么你的观点是赞成的或否定的 。辨别出至少一种或两种你可以选择的框架来表达同样的结果 。假设你的调查结果显示70%的用户认为你的UI是直观的 。这会让你感到骄傲和被认可，但是你要认识到这是使用了赞成性的框架 。如果使用另一种框架，你写下来的结果就是：30%的用户认为你的UI不直观 。通过这两个框架的比较，你会有更少的偏见和更全面的认识，你将了解到这些数据对于你的产品来说意味着什么 。
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