在使用工具(设备)的过程中,我们需要进行认知和学习,了解工具的功能和工作原理,从而使用它们来实现我们的需求。

这个过程中包含着心智模型和交互。

其中人机交互是最为大家熟悉和津津乐道的。

在人机交互中最主要的两个元素是人和系统。而人机交互界面也可以理解为输入和输出。

人对系统的操作是人向系统发出了指令,这属于输入。发出指令的方式可以提供肢体或者声音等来进行。这种指令也被称作概念模型。

而系统对应的给出反馈则是输出。开车和使用手机打字都是人机交互。

为了让人类在和系统的交互过程中更加简单、正确和高效。需要我们在设计人机交互界面的时候考虑到如何让输入更加便利、让输出更加直观。因为在人机交互的过程中,输入和输出是可以通过设计来调整以达到批量适应,也就是让用户的心智模型和设计者的概念模型一致。

在手机上使用虚拟键盘打字

例如我们在手机上输入文字的时候,我们看到手机屏幕中的虚拟键盘,这是设计者提供的输入。我们看到键盘就自然联想到实体的键盘,从而使用一样的输入方式——手,来进行操作。这时候就包含了我们的心智模型(由虚拟键盘联想到实体键盘)和设计者设计的概念模型(虚拟键盘可以作为实体键盘一样来操作)一致。

键盘这种输入来说是相对固定和简单的。但现在越来越多的输入正在变成语音指令,尤其是自然语言。我们可以将原本需要通过键盘或点击操作的指令转换成自然语言来作为输入,就像原本我们需要通过手指点击天气App的图标后通过眼睛查看到明天的天气。现在我们可以通过语音“Hey Siri”唤起Siri后,再通过语音“明天天气怎么样?”来听取明天的天气情况。

但目前的语音交互也只能做到这种程度。我们还不能指望系统设计者可以让系统完全明白我们的自然语言指令。也就是说如果我们希望系统可以做我们希望它们完成的事情,那我们需要说它们认为的“自然语言”。

换句话说,就是设计者的概念模型和我们的心智模型不一致。而这种不一致所导致的心里落差往往会比传统概念模型的落差要来得高。因为对我们人类而言,语音是最简单的输入方式。

“听不懂我说的话吗?”

某领导

上面这句也许是我们在使用现在手机上的语音助手抱怨的最多的话。

Duplex scheduling a hair salon appointment:

即使是像上面这样流畅的自然语言对话,我们也只是在去年(2018年5月)的 Google IO 大会上见过,并且无从验证。

对交互的研究和设计,其实就是设计者对心智模型的研究,只要研究的够透彻了,他们设计出的概念模型就能很自然的和心智模型一致。从而让人们在对系统输入指令的时候可以更加正确,至于系统的输出,最起码的正确保障肯定是要有的,不然这个系统就没必要存在。

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