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Uma lista de vieses cognitivos a serem observados em user research



Beauty shot of woman with hands wrapped on face
Vieses cognitivos são padrões de pensamento que causam erros de julgamento e racionalidade e podem fazer com que nos comportemos de maneira absurda. Estar ciente desses preconceitos e de como eles funcionam pode nos ajudar, como designers, a criar melhores experiências de usuário.

No entanto, os designers também podem ser vítimas de preconceitos, especialmente quando se trata de pesquisa de usuário. Este artigo examinará alguns preconceitos que podem fazer com que os designers tomem más decisões de design.


Antes de começarmos, vamos primeiro mencionar o viés do status quo. Embora não seja o viés mais importante, se deixarmos de reconhecê-lo, ele poderá atrapalhar todos os nossos outros esforços.


Status Quo


O viés do status quo é uma relutância em explorar melhorias ou mudanças. Esse preconceito pode ocorrer quando o estado atual das coisas não parece tão ruim, mas também pode acontecer quando estamos desmotivados devido a um briefing de design, um determinado ambiente de trabalho ou simplesmente sentindo o design queimar.


Se você está pronto para descobrir seus próprios preconceitos cognitivos (sim, todos nós os temos!) E tornar sua pesquisa mais confiável, então continue lendo.


Efeito "Bandwagon"


O efeito da onda é a tendência de fazer ou acreditar em algo simplesmente porque os outros o fazem.


Para não ser vítima desse efeito, é melhor evitar concordar com as partes interessadas verbalmente. Em vez disso, deixe que as descobertas da pesquisa falem e permita que as partes interessadas expressem sua posição por meio de votação anônima.


O efeito da onda é a tendência de fazer ou acreditar em algo simplesmente porque os outros o fazem.


Groupthink


O pensamento de grupo é um efeito semelhante, mas mais perigoso, onde o desejo por harmonia resulta na supressão de pontos de vista divergentes. O resultado é muitas vezes uma confusão embaraçosa de pontos de vista que não representa realmente a opinião honesta e independente de ninguém.


Efeito de ambigüidade



O efeito de ambigüidade nos leva a evitar ambigüidades.


É natural preferir investir nosso tempo e recursos onde acreditamos que o risco valerá a pena. Quando a probabilidade de uma recompensa é mais ambígua, ficamos mais hesitantes em investigar.


No entanto, no design, a maioria dos resultados é desconhecida simplesmente porque não somos nossos usuários. Isso significa que quase todas as decisões que tomamos envolvem um salto no desconhecido. É assustador e pode haver muitos becos sem saída, mas felizmente há coisas que podemos fazer para reduzir os riscos ao decidir quais oportunidades explorar.


Votação das partes interessadas: Mais votos significa mais confiabilidade.

Pesquisa estratégica: comece com métodos de pesquisa que formulem a velocidade sobre a precisão (por exemplo, teste maquetes de baixo risco ou baixa fidelidade antes de testar maquetes de alta fidelidade).


O efeito da ambigüidade é a tendência de evitar o desconhecido e preferir o familiar.


Maldição do conhecimento


A maldição do conhecimento é quando aqueles que estão mais bem informados têm dificuldade em ter empatia pelos menos informados.


Um cenário que vem à mente está relacionado à experiência do usuário. Como designers, muitas vezes presumimos que nossa experiência com o produto reflete a experiência de nossos usuários. Quando, na verdade, temos que lembrar que passamos horas e horas aprendendo isso inadvertidamente. Portanto, o que parece bem executado para nós, pode na verdade ser desconhecido para os usuários inicialmente.


A fim de contornar a maldição do conhecimento e realmente validar uma solução, devemos considerar nossa própria experiência pessoal com um grão de sal e ouvir, ter empatia e testar.

Efeito difícil


O efeito difícil é quando superestimamos a capacidade do usuário de realizar tarefas difíceis e subestimamos sua capacidade de realizar tarefas simples. Isso se relaciona com a maldição do conhecimento, em que estamos em desvantagem por sermos donos de nossos próprios projetos.


Da mesma forma, mas mais especificamente, a falácia do planejamento é a tendência de subestimar o tempo necessário para completar uma tarefa.


Podemos superar esses vieses cognitivos usando um tipo de pesquisa UX chamada teste de desempenho, em que os usuários são designados a tarefas específicas e uma combinação de percepções quantitativas e qualitativas são geradas a partir dos resultados. Maze e Useberry são duas ferramentas úteis para conduzir testes de desempenho.



Razões adicionais para conduzir pesquisas de UX:


Efeito de excesso de confiança: quando nos sentimos altamente confiantes em nossas respostas, na verdade tendemos a estar errados na maior parte do tempo. A lógica pode ser enganosa e perigosa!

Desvalorização reativa: há sempre o risco de desvalorizar as ideias por causa de como nos sentimos em relação à pessoa que as criou.


Adaptar nossa mentalidade para a pesquisa significa estar objetivamente atento às coisas que aprendemos e encorajar um diálogo aberto, honesto e livre, ao invés de direcionado.


A seguir, vamos discutir preconceitos a evitar durante a pesquisa.


Vieses cognitivos a serem evitados durante a pesquisa



Insensibilidade ao tamanho da amostra


A insensibilidade ao tamanho da amostra nos leva a subestimar as variações em amostras pequenas. Com o passar dos anos, nos acostumamos com a noção de que o tamanho mínimo da amostra para pesquisa é cinco e que "dez é melhor".


Embora seja totalmente verdade que um tamanho de amostra maior significa dados mais confiáveis, temos que levar em consideração o fato de que também precisamos encontrar o equilíbrio ideal entre dados confiáveis ​​e restrições orçamentárias.


É preciso uma mistura de intuição e experiência para saber quantos testadores de usuários recrutar em uma base de teste a teste, mas considerando que tendemos a subestimar as variações em pequenas amostras, sempre vale a pena recrutar mais alguns testadores para o caso.


A insensibilidade ao tamanho da amostra é a tendência de subestimar variações em pequenos tamanhos de amostra.


Efeito de expectativa do observador


O efeito da expectativa do observador é quando nossas próprias expectativas de um experimento influenciam as ações dos sujeitos de pesquisa recrutados.


Exemplo: “Achamos que você fará isso e aquilo”.

Resultado: Com essa expectativa em mente, o recruta é então (subconscientemente) influenciado para realizar a tarefa dessa maneira.


Se formos tendenciosos para nossas próprias crenças, então procuramos ativamente por informações que confirmem essas crenças, enquanto desconsideramos informações contraditórias (também conhecido como viés de confirmação). Além disso, também corremos o risco de influenciar inadvertidamente os resultados.


Para evitar ser vítima desses efeitos, evite definir expectativas para os sujeitos da pesquisa.

Efeito de ancoragem / foco


Ancoragem é a tendência de focalizar demais em um fragmento de informação (geralmente o primeiro fragmento que encontramos) e enquadrar todos os fragmentos subsequentes em relação a este fragmento ancorado. Isso pode nos levar a interpretar mal o valor de todos os fragmentos de informação.


Quando nos concentramos demais em qualquer fragmento de informação, corremos o risco de não conseguir entender a informação de forma holística.


Embora devamos estar atentos ao que aprendemos durante as entrevistas com os usuários para que possamos fazer as perguntas de acompanhamento corretas, também devemos evitar pensar demais no feedback até que estejamos prontos para sintetizá-lo objetivamente.


Uma boa maneira de evitar cair nessa toca do coelho é definir uma agenda - faça o roteiro da entrevista com antecedência e siga-a vagamente.


Falácia do jogador


A falácia do jogador é o erro perigoso de pensar que os resultados anteriores afetam a probabilidade de resultados futuros. Por exemplo, se cinco em cada cinco estudos de pesquisa levam a um resultado unânime, isso não significa que cinco estudos adicionais não irão virar a mesa completamente.


Nunca pare um estudo de pesquisa prematuramente. Se você recrutar dez cobaias, certifique-se de testar todas as dez.


Desaparecimento da compaixão


Ao lidar com o feedback do usuário, grandes quantidades de feedback anônimo podem parecer menos importantes do que pequenas quantidades de feedback de usuários identificáveis. Isso é conhecido como enfraquecimento da compaixão.


Embora seja importante ter empatia com os usuários identificáveis, todos os dados devem ser observados objetivamente. Do contrário, podemos acabar gastando uma quantidade irracional de tempo resolvendo problemas que afetam apenas um pequeno número de indivíduos, enquanto negligenciamos a solução daqueles que afetam um número maior de pessoas.



Lei do instrumento


Diz o ditado: “Se tudo o que você tem é um martelo, tudo parece um prego”.


A lei do instrumento se refere ao preconceito em relação a ferramentas ou métodos familiares, mesmo que eles não sejam adequados para a tarefa em questão.


Por exemplo, os designers costumam usar mapas de calor para diagnosticar problemas quando, na verdade, eles se destinam a identificá-los.


Outro exemplo é o uso de pesquisas para validar mudanças que são mais bem validadas usando testes A / B. Para superar isso, diversifique sua caixa de ferramentas e aprenda quando você deve e não deve usar cada ferramenta.


A lei do instrumento é a tendência para ferramentas ou métodos familiares, mesmo se eles não forem adequados para a tarefa em questão.


Vieses cognitivos adicionais a serem evitados durante as entrevistas com os usuários:


Efeito avestruz: ao encontrar a negatividade, não devemos enterrar a cabeça na areia (uma característica erroneamente atribuída aos avestruzes). Em vez disso, podemos enquadrar o desafio como uma oportunidade.


Lacuna de empatia: para evitar subestimar a força dos sentimentos, peça aos usuários que avaliem como se sentem em uma escala de um a dez.


Viés de sobrevivência: em um contexto de pesquisa, essa é a tendência de se concentrar naqueles que "sobreviveram" a um teste de usabilidade, mesmo que aqueles que não o fizeram possam ter tantos insights para compartilhar. Esse viés também pode existir ao contrário.



Vieses cognitivos a serem evitados ao sintetizar dados de pesquisa



Obter dados úteis da pesquisa é uma coisa, mas estaremos evitando nossos preconceitos ao mesmo tempo que sintetizamos a pesquisa?


Vamos mergulhar em mais alguns preconceitos.


Estereotipagem



Estereotipagem é quando atribuímos várias características aos usuários, o que pode nos levar a projetar para usuários ou problemas que não existem.


Por exemplo, estereotipar uma "mãe estressada" como alguém que está "estressada por causa da maternidade" pode nos fazer pensar que o problema é a maternidade, afastando-nos do verdadeiro problema em questão.


Ao sintetizar a pesquisa, observe apenas o que você observa explicitamente. Não faça suposições.


Correlação ilusória


Semelhante ao estereótipo, a correlação ilusória ocorre quando identificamos incorretamente uma relação entre duas coisas não relacionadas. Coincidências raras tendem a ser mais memoráveis, então assumimos que, por sermos capazes de lembrar a instância da memória, ela deve ser verdadeira ou importante.


Sintetizar dados é como fazer um quebra-cabeça. As peças às vezes podem parecer se encaixar, mas não. Novamente, tente evitar fazer suposições.


Efeito de enquadramento


O efeito de enquadramento é o risco de chegar a conclusões diferentes dependendo de como os dados da pesquisa são enquadrados. Para combater isso, tente enquadrar os dados de várias maneiras.


Para obter resultados ainda melhores, peça aos colegas e às partes interessadas que façam o mesmo.


Efeito de enquadramento é o risco de chegar a conclusões diferentes dependendo de como os dados da pesquisa são enquadrados.


Viés de confirmação



Sem dúvida, um dos vieses cognitivos mais conhecidos, o viés de confirmação (ou similarmente, o viés de expectativa), faz com que nos concentremos apenas nas informações que se alinham às nossas expectativas.


Para superar esse viés, as expectativas devem ser sempre deixadas de lado. Do contrário, corremos o risco de ouvir seletivamente apenas o feedback que gostamos de ouvir, o que frustra o objetivo de conduzir pesquisas.

Viés de confirmação é a tendência de focar apenas nas informações que estão de acordo com nossas expectativas.

Vieses adicionais que afetam a síntese da pesquisa:

  1. Ilusão de agrupamento: ocorre quando superestimamos a importância de listras ou anomalias em grandes amostras de dados, o que pode nos levar a calcular mal o que os dados realmente significam.

  2. Efeito de verdade ilusório: é mais fácil acreditar em algo que é mais simples ou que foi declarado várias vezes. Com isso em mente, devemos conscientemente abraçar a complexidade e ser cautelosos com feedback recorrente - uma determinada afirmação não é necessariamente verdadeira apenas porque muitas pessoas acreditam nela.

  3. Viés de informação: é quando buscamos novas informações com a esperança de mudar o resultado de um experimento. Ao enfrentar um resultado claramente negativo, evite buscar informações alternativas que você sabe que no fundo não mudarão as coisas.


Conclusão


Como designers, queremos tomar decisões incríveis. No entanto, devemos ter certeza de que essas decisões não são destituídas de fundamento lógico. Na verdade, eles deveriam fazer sentido não apenas de um ponto de vista, mas de muitos, e isso significa aprender a identificar nossos vieses cognitivos.


É impossível contornar o preconceito cognitivo completamente, mas contanto que estejamos cientes da maneira como agimos e pensamos e como interpretamos as informações que vemos e ouvimos, então nossa pesquisa deve ser confiável e completa, no mínimo.

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