인지 편향과 디자인 과정, 1부

디자이너는 우리가 디자인하는 제품과 서비스를 사용하는 사람들만큼 인지 편향과 함께 오는 맹점과 오류에 취약합니다. 사전에 식별하고 완화할 만큼 부지런하지 않으면 편견이 디자인 프로세스에 스며들 수 있습니다. 이것을 피하는 큰 부분은 언제 어떻게 설계 프로세스에 도입되어 설계 결정에 영향을 미칠 수 있는지에 대한 인식을 키우는 것입니다.

 

이 기사에서는 내가 직접 경험한 몇 가지 인지 편향과 그 영향을 완화하기 위한 전략을 살펴봅니다. 이러한 편견은 결코 디자이너가 알아야 한다고 생각하는 유일한 것이 아닙니다. 다른 편견도 많이 있습니다. 즉, 디자이너가 디자인 프로세스에서 처리해야 하는 가장 일반적인 문제라고 생각합니다. 그들은 또한 설계 결정에 가장 큰 영향을 미칠 수 있는 잠재력을 갖고 있으며 궁극적으로 우리가 구축하는 데 도움이 되는 제품과 서비스에 영향을 미칩니다.

 

 

 

 

보이지 않는 것을 고려하라

제2차 세계 대전 중 컬럼비아 대학의 통계 연구 그룹 은 임무에서 돌아온 폭격기의 피해를 조사하라는 미군의 요청을 받았습니다. 그들의 목표는 대공포와 총알로부터 보호를 강화하기 위해 폭격기에 장갑을 추가할 수 있는 위치를 결정하는 것이었습니다. 반환된 비행기는 주의 깊게 검사되었고 손상은 모든 비행기에서 비교되었습니다. 날개, 꼬리지느러미, 비행기 중앙 등 가장 일반적인 손상 패턴을 보이는 영역에 추가 장갑을 추가해야 한다는 의견이 일치했습니다.

 

운 좋게도 Abraham Wald라는 프로젝트의 통계학자는 조사 중인 비행기가 살아남은 비행기뿐이므로 계산에 중요한 데이터 세트(복귀하지 못한 비행기)가 누락되었다고 지적함으로써 이 결론에 반대했습니다. 결과적으로 Wald는 항공기의 가장 취약한 부분을 강화하기 위해 가장 손상이 적은 부분에 장갑을 추가할 것을 권장했습니다.

 

제2차 세계 대전 폭격기의 사례 연구는 선택 과정을 통과한 사람이나 사물에 집중하고 그렇지 않은 것은 간과하는 경향을 강조합니다. 일반적으로 가시성이 부족하기 때문입니다. 이것은 여러 가지 다른 방식으로 잘못된 결론으로 이어질 수 있습니다. 이러한 경향을 생존 편향이라고 하며 설계 프로세스의 중요한 부분에서 나타날 수 있습니다.

 

발생 방법

연구는 최종 사용자에 대한 이해의 근간을 형성하고 우리가 디자인하는 제품이나 서비스가 그들의 삶에 어떻게 적용될 것인지에 대한 이해의 근간을 형성하기 때문에 디자인 프로세스의 중요한 부분입니다. 이 기간 동안 수신한 데이터는 후속 설계 결정을 안내하는 데 도움이 되므로 프로젝트 성공의 기본입니다. 생존 편향이 디자인 프로세스에 침투할 수 있는 한 가지 중요한 방법은 디자인 연구에서 우리가 선택(또는 제외)하는 참가자를 통하는 것입니다. 참가자 다양성의 부족은 필연적으로 데이터 다양성의 부족으로 이어질 것입니다. 한 가지 관점만 고려한다면 데이터의 신뢰성이 떨어집니다.

 

디자인 피드백은 디자인 프로세스의 또 다른 중요한 부분이자 생존 편향이 작용할 수 있는 부분입니다. 최고의 디자인은 특히 그것을 사용할 사람들과 관련하여 다양한 관점을 고려하는 디자인입니다. 예를 들어, 동료의 긍정적인 피드백에만 너무 집중하면 충분히 탄력적이지 못한 솔루션이 나올 수 있습니다. 피드백을 받는 팀에 다양성이 부족하다면 디자인 과정에서 받는 의견도 마찬가지입니다.

 

실패 고려

생존 편향은 설계 과정에서 일반적이지만 이에 대응할 수 있는 방법도 있습니다. 우리가 디자인에서 성공 사례, 긍정적인 메트릭 또는 '행복한 경로'에 너무 많은 초점을 맞추면 문제가 발생했을 때 디자인이 어떻게 반응하는지 놓치게 됩니다. 긍정적인 피드백만 고려하는 것은 매우 일방적인 설계 접근 방식으로 이어질 가능성이 높습니다.

 

실패를 고려하고, 문제가 발생할 수 있는 부분을 고려하고, 설계 프로세스의 엣지 케이스를 중앙 집중화하고, 설계 검토 중에 다양한 관점을 찾는 것이 가장 좋습니다. 다시 말해, 불행한 길을 행복한 길만큼 철저하게 고려함으로써 우리의 디자인을 더욱 탄력 있게 만들 수 있습니다. 덜 이상적인 시나리오를 설계하는 과정에서 우리는 모든 사람에게 필요한 기본 기능을 다룹니다.

 

정량적 데이터의 한계 인식

양적 데이터는 현재 사용 가능한 작업에만 관련이 있으므로 생각을 제한할 가능성이 있음을 기억해야 합니다. Erika Hall이 Just Enough Research에서 지적했듯이 "현재 최고 수준의 한계를 넘어 더 나은 무언가를 위한 기회를 볼 수 있는 이유를 물음으로써". 더 많은 정보에 입각한 디자인 결정을 내리기 위해 정량적 데이터가 알려주지 않는 것을 고려해야 합니다.

 

관련된 인지 편향

• 샘플링 바이어스 : 의도한 모집단의 일부 구성원이 다른 구성원보다 낮거나 높은 샘플링 확률을 갖도록 샘플을 수집하는 편향입니다.
• 가용성 휴리스틱 : 특정 주제, 개념, 방법 또는 결정을 평가할 때 주어진 사람의 마음에 떠오르는 즉각적인 예에 의존하는 정신적 지름길.

 

 

 

 

 

문제를 찾기 위해 솔루션을 구축하지 마십시오.

복잡한 사회 문제에 대해 강한 의견을 갖고 있는 사람들은 관련 경험적 증거를 편향된 방식으로 조사할 가능성이 높습니다. 결과적으로 확인 증거를 액면 그대로 받아들이고, 자신의 의견을 부정하는 증거를 비판적으로 검토할 것입니다. 이것은 1979년 스탠퍼드 대학에서 사형에 관한 연구의 결론이었습니다. 이 연구에서 각 참가자는 사형이 있는 주와 없는 주를 비교한 다음 사형 도입 전후의 주에서 살인율을 비교한 내용을 읽었습니다.

 

참가자들에게 자신의 의견이 바뀌었는지 물었다. 다음으로, 각 비교 절차에 대한 자세한 설명을 읽고 연구가 잘 수행되고 설득력이 있는지 평가해야 했습니다. 참가자들에게 한 비교는 억제 효과를 지지하고 다른 비교는 억제 효과를 약화시키는 반면, 다른 참가자의 경우 결론이 바뀌었다고 들었습니다. 사실, 두 비교 모두 허구였습니다.

 

사형에 찬성하는 사람이든 반대하는 사람이든 참가자들은 첫 번째 비교를 읽은 방향으로 태도를 약간 바꿨다고 보고했습니다. 두 비교에 대한 더 자세한 설명을 읽은 후, 거의 모든 사람들이 제공된 증거에 관계없이 원래의 믿음으로 돌아갔고 , 자신의 견해를 뒷받침하는 세부 사항을 가리키고 반대되는 것은 무시했습니다. 결과는 사람들이 현재의 기대에 반하는 가설에 대해 더 높은 증거 기준을 설정했음을 보여줍니다.

 

우리는 이전의 신념이나 가치를 확인하거나 지지하는 방식으로 정보를 검색, 해석, 선호 및 회상하는 경향이 있습니다. 이러한 경향을 확증 편향이라고 하며 조심하지 않으면 디자인 과정에서도 나타날 수 있습니다.

 

발생 방법

일반적으로 우리는 정보를 찾을 때마다 확증 편향에 취약할 수 있습니다. 디자인 프로세스 전반에 걸쳐 나타날 것으로 예상할 수 있는 한 곳은 사용자 테스트 중입니다. 예를 들어, 원하는 결과를 검증하는 테스트 결과에 중점을 둡니다. 확증 편향이 디자인 프로세스에 침투할 수 있는 또 다른 방법은 디자인 피드백을 이용하는 것입니다.

 

생존 편향과 유사하게, 가장 좋은 디자인은 특히 그것을 사용할 사람들과 관련하여 다양한 관점을 고려하는 디자인입니다. 이것은 또한 우리가 선호하는 디자인 방향을 확인하거나 지원하지 않는 피드백을 수신할 때 차단하거나 더 중요해질 수 있는 확인 편향과 함께 중요한 고려 사항입니다.

 

다각적인 사용자 연구

"사용자가 말하는 것이 아니라 행동에 주의를 기울이십시오"라는 말을 들어보셨을 것입니다. 사용자 작업과 피드백은 거의 일치하지 않으며 사용자 피드백에만 너무 많이 의존하면 디자인 프로세스에서 부정확한 데이터가 도입될 수 있습니다. 피드백은 사용자의 생각을 이해하는 데는 좋지만 행동을 이해하는 데는 좋지 않습니다. 확증 편향을 퇴치하는 한 가지 방법은 사용자 조사에 대한 다면적 접근 방식입니다. 사용자 인터뷰, 사용성 테스트 및 정량적 분석을 조합하여 사람들의 행동을 이해하면 단일 방법에 지나치게 의존할 때 생기는 편견을 피하는 데 도움이 됩니다.

 

레드팀, 블루팀

확증 편향을 퇴치하기 위한 또 다른 효과적인 접근 방식은 별도의 팀(레드 팀)을 지정하여 디자인을 분리하고 결함을 찾는 것입니다. David Dylan Thomas는 자신의 저서 'Designing for Cognitive Bias'에서 'Red Team, Blue Team'이라는 운동의 효과를 지적합니다. 이 연습에서 레드 팀은 "아주 작은 보이지 않는 결함, 간과된 모든 잠재적인 해로움, 모든 더 우아한 솔루션"을 찾아내려고 합니다. 파란색 팀이 초기 아이디어에 너무 반해서 놓친 것”. 이것은 팀의 설계 결과에 포함된 편견을 빠르게 발견하고 잘못된 아이디어와 사랑에 빠지는 함정을 피하는 효율적인 방법이 될 수 있습니다.

 

데이터에 대한 지나치게 낙관적인 해석에 주의하십시오.

디자인 연구 중에는 비판적인 시각이 필요합니다. 특히 해석이 원하는 결과를 선호하는 경우 데이터를 잘못된 방식으로 해석하지 않도록 부지런해야 합니다. 연구 결과나 설계 피드백에 대한 지나치게 낙관적인 해석을 관찰할 때 특정 옵션이나 접근 방식에 대한 기존의 편견을 확인하는 것을 피할 수 있습니다.

 

관련된 인지 편향

• 거짓 합의 효과 : 사람들로 하여금 자신의 행동 선택과 판단을 상대적으로 일반적이고 기존 상황에 적절한 것으로 보도록 하는 만연한 인지 편향입니다.
• 관찰자 기대 효과 : 연구자의 인지 편향으로 인해 실험 참가자에게 무의식적으로 영향을 미치는 반응성의 한 형태.
• 제멜바이스 반사 : 기존의 규범, 신념 또는 패러다임과 모순되기 때문에 새로운 증거나 새로운 지식을 거부하는 반사적 경향에 대한 은유입니다.

 

 

 

 

결정 프레임을 인식하십시오

1981년, Amos Tversky와 Daniel Kahneman은 가상의 삶과 죽음 상황에서 선택에 대한 참가자의 반응에 다양한 표현이 어떻게 영향을 미치는지 탐구했습니다. 이 연구에서 참가자들은 치명적인 질병에 걸린 600명을 대상으로 두 가지 치료법 중 하나를 선택하라는 요청을 받았습니다.

 

치료 A는 400명의 사망을 초래할 것으로 예측된 반면, 치료 B는 아무도 사망하지 않을 확률이 33%이지만 모든 사람이 사망할 확률은 66%였습니다. 그런 다음 이 선택은 참가자들에게 얼마나 많은 사람들이 살 것인지, 아니면 얼마나 많은 사람들이 죽을 것인지를 나타내는 부정적인 틀로 참가자들에게 제시되었습니다. 치료 A는 긍정적인 프레이밍("200명의 생명을 구함")이 제시되었을 때 참가자의 72%가 선택했고 동일한 선택이 부정적인 프레이밍("400명 사망")으로 제시되었을 때 22%로 떨어졌습니다.

 

이 연구에서 참가자의 선택은 옵션이 긍정적 또는 부정적인 의미로 제시되는지 여부에 따라 결정을 내리는 경향을 강조합니다. 예를 들어 손실 또는 이익으로. 심리학에서는 이를 프레이밍 효과라고 하며 연구 결과 해석에서 디자인 대안 선택에 이르기까지 디자인 프로세스의 모든 측면에 영향을 미칩니다.

 

발생 방법

프레이밍은 디자인 연구 중에 두 가지 방식으로 발생하는 경향이 있습니다. 첫째, 사용자 인터뷰 또는 사용성 테스트 중 질문의 표현은 참가자의 응답에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 둘째, 연구 결과를 발표하는 방법을 선택합니다. 디자인 프로세스 중 프레이밍의 또 다른 잠재적 진입점은 디자인 피드백을 받을 때입니다. 지나치게 구체적인 피드백은 설계 솔루션을 제한하는 방식으로 문제를 구성하거나 다른 중요한 고려 사항을 간과하는 방식으로 영향을 줄 수 있습니다.

 

맥락을 생각하다

여전히 정보를 수집해야 할 때 해결하는 것은 팀 구성원, 특히 디자이너에게 끊임없는 도전이 될 수 있습니다. 바로 솔루션에 뛰어들고 싶은 마음이 들 수도 있지만, 콘텍스트를 통해 생각하는 데 시간을 조금 더 들이면 데이터를 해석하는 방법에 상당한 영향을 미칠 것입니다. 수집된 데이터에 충분한 시간을 할애해야만 유용한 통찰력을 종합하고 표면적으로는 명확하지 않은 패턴을 식별할 수 있습니다.

 

더 많은 컨텍스트 수집

얼마나 많은 데이터를 가지고 있는지에 따라 결정을 내리는 대신 정보에 입각한 결정을 내리기에 충분할 때까지 기다리십시오. 때때로 연구는 우리가 더 배워야 할 것을 밝혀냅니다. 문제에 대한 명확한 아이디어와 솔루션을 시작하기에 충분한 정보가 있을 때 정보에 입각한 결정을 내리기에 충분한 정보가 있다는 것을 알게 될 것입니다.

 

보기 전환

당신의 의견이 프레이밍에 의해 영향을 받고 있는지 진단하는 또 다른 방법은 관점을 바꾸는 것입니다. 데이터 포인트를 성공률에서 실패율로 되돌리거나 문제를 명확히 하기 위해 반대 접근 방식을 취함으로써 이를 수행할 수 있습니다. 특정 정보가 강조되거나 배제되는 것을 피하기 위해 다른 각도에서 데이터를 인식하는 것이 포인트입니다.

 

관련된 인지 편향

• 면접관 편향 : 어떤 식으로든 응답자에게 영향을 미치거나, 잘못된 순서로 질문을 하거나, 다른 면접관과 약간 다른 표현(또는 목소리 톤)을 사용하는 것을 포함할 수 있는 면접관의 실수로 인한 편견입니다.
• 호손 효과 : 개인이 관찰되고 있다는 인식에 반응하여 행동의 한 측면을 수정하는 일종의 반응성.
• 사회적 바람직성 편향 : 응답 편향의 한 유형은 설문 응답자가 다른 사람들에게 호의적으로 보일 방식으로 질문에 대답하는 경향입니다.

 

 

 

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우리는 우리가 디자인하는 제품과 서비스를 사용하는 사람들만큼 인지 편향의 맹점과 오류에 취약하다는 것을 기억해야 합니다. 사전에 식별하고 완화할 만큼 부지런하지 않으면 우리 자신의 편견이 디자인 프로세스에 스며들 수 있습니다. 이 문제를 완화하는 데 있어 중요한 부분은 단순히 이러한 요소가 언제 어떻게 등장하여 디자인 결정에 영향을 미칠 수 있는지 아는 것입니다.

 

보이지 않는 것을 고려할 때 데이터를 보다 정확하게 표현하고 생존 편향의 함정을 피할 수 있습니다. 문제를 찾기 위해 솔루션 구축을 자제할 때 우리가 구축하는 제품과 서비스가 최종 사용자의 실제 요구에 초점을 맞추도록 하고 확증 편향의 위험을 피할 수 있습니다. 마지막으로, 우리는 결정 프레임이 디자인 결정에 미치는 영향을 완화하기 위해 결정 프레임에 대한 인식을 키울 수 있습니다.

 

 

 

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인지 편향과 디자인 과정, 2부

인지 편향과 디자인 과정, 2부

 

 

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Cognitive Bias and the Design Process, Part 1

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