前文：来自@JD&网易 用研内部讨论@Sija+饭团凤大大点评梳理成文。
先说结论：主要三大部分、8个认知偏差陷阱，可以用于自检PM工作方法论的复盘、也可以是识别“对方说话漏洞、反击观点、判断认知是否逻辑正确”的技巧策略。建议PM：个人认为在谈需求、汇项目，线下沟通很好很好用，是一种认知上破除陷阱的思考策略~ ，属于一种建立自己思考和批判思维的途径之一。其实，
认知偏误（Cognitive bias）是一种常见的现象，它是指当我们PM思考问题或做决策时，大脑会有一些固定的思维倾向。这个过程多是无意识的，有时也会带来正面作用，如帮助我们在纷繁复杂的环境中节省思考时间，更高效地做出决定但是在研究中，认知偏误易导致研究结果不准确，降低研究的价值。但是！
我相信大部分的PM，都希望研究是客观、理性、反映真实情况的，了解常见的认知偏误可以帮助我们在工作中尽量规避它们，得出更准确的结论。
（这方面，尤其是策略型PM很重要！）
然而，
实际上每个人都会有认知偏误，包括ued部分、用户PM和用户等等。
有时候PM在几个角色会互相转换，那样虽然可以利用同理心天赋来加强认知的“正确判断”，但是一旦事多，事杂了，还是会陷入上述所说的“陷阱”。
所以，
今天就来说说，从用研+策略PM角度去看：常见认知偏误....，如何感知和应对？
（用研覆盖PM的需求分析、判断、沟通、用户访谈、面试等各个环节，方法是通用）
（这篇偏向思维复盘的干货，mark下~）
#目录先行#
一、PM核心和常见工作的部分
（一）确认偏误（Confirmation bias）
（二）虚假一致性偏差（False consensus effect）
（三）聚类错觉（Clustering Illusion）
（四）知识的诅咒（Curse of knowledge）
二、PM认知偏误导致用户的行为差异
（五） 选择性偏差（Selection bias）
（六） 框架效应（Framing effect）
（七）偏见盲点（bias blind spot）
（八）观察者期望效应（Observer-Expectancy Effect）
三、个人总结-对抗陷阱的破解策略
（1）如何避免“聚类错觉”和“选择性偏差”？
（2）如何避免“知识的诅咒”、“框架效应”和“观察者期望效应”？
（3）如何避免“认知偏误”？
（4）如何避免偏误结论？
一、PM核心和常见工作的部分
即，PM的一般在产品有哪些环节会出现哪些认知偏误，如何感知和对抗？
（一） 确认偏误（Confirmation bias）
【回放感知】
当人们本来就持有某种观点时，对这种观点的感知和注意度会被放大，会选择性地回忆或收集关于它的事例。
人们对于自己原本就相信的观点会更容易接受，而把反面观点搁置在一旁。
举个例子：有些人认为女司机不擅长开车，更容易造成事故，所以当新闻中的事故与女司机有关时，他们会觉得“果然如此”。而实际上男司机的事故率比女司机更高。
【策略对抗-PM的工作陷阱】
PM在用户研究中、用户需求分析时：
当你的预设想法是用户对A设计的满意度比B设计更高时，在研究中你可能会更关注用户提到的A设计的优点、收集更多用户对于A设计的正面评价。
（当用户表示对A设计满意时，会觉得“果然是这样”。这种偏误会让你遗漏许多其它信息。）
【>>>一张图解释：】
废话不说，粗暴的理解就如下图：
（二）虚假一致性偏差（False consensus effect）
【回放感知】
虚假一致性偏差，
是指人们很容易认为其他人跟自己有相同的想法，从而高估这些观点的普遍适用性。
（简单来说，可能就是没有换位思考所造成，这点对于PM是大忌。不管是工作还是生活，换位思考的同理心还是很重要）
举个例子：
有一种冷叫做“你妈觉得你冷”。妈妈感觉到了冬天的寒冷，担心我们也会冷，于是催促我们穿秋裤，但可能年轻人并没觉得冷。此时妈妈的想法就带有虚假一致性偏差。
当年轻人吐槽父母朋友圈转的鸡汤文、养生文无用时，也是一种虚假一致性偏差。
【策略对抗-PM的工作陷阱】
PM在用户研究、需求调研中，
尤其是初级（0-3年）都会很容易陷入虚假一致性偏差。（我亦如此）
（比如，当你认为产品的某个方面比较好或者你对产品的某个方面不满意，可能会倾向于认为这也是许多其他用户的感受，但也许事实并非如此。）
（这里我要补充下：我见过很多海外、跨境或者跨行的PM，刚开始踏入的时候就很容易出现这种认知偏差，导致需求和沟通受阻。
所以，在对海外产品做研究时尤其要注意这一点，PM与用户的巨大文化背景差异可能会导致研究结果的严重失真。）
【>>>一张图解释：】
废话不说，粗暴的理解就如下图：
（三）聚类错觉（Clustering Illusion）
【回放感知】
聚类错觉产生的原因是：
很多时候，我们会倾向于从随机事件中找出某种规律。
举个例子：
如果张三连着几次在群里抢红包都抢到最大份，他可能会觉得自己最近“手气特别旺”。
这就是一种聚类错觉，人们试图将几次随机的结果联系起来，用某种规律进行解释。
【策略对抗-PM的工作陷阱】
PM在数据分析、用户需求调研、样本测试、ABT等环节工作，
聚类错觉容易出现在小样本研究中，
（比如，我们在小样本中发现了被访者的某些共性，总结出某些规律，并期望它们在更大的群体中也适用，但这种共性可能只是源于随机，而非事实。）
所以：我们应该谨慎对待在小样本研究中的发现，思考它们是否只是随机结果，最好用其它研究方法帮助验证或参考二手资料，避免出现聚类错觉。
（我这里补充一点：聚类技术我们在搜索、推荐、筛选也是常用的。可是我们为什么PM要定关键因子、权重、规则，其实从某个角度去思考，不也是为了平衡和满足这个“认知陷阱”吗）
【>>>一张图解释：】
废话不说，粗暴的理解就如下图：
（四）知识的诅咒（Curse of knowledge）
PS：“知识就是力量”，它怎么会带来诅咒呢？知道的更多难道不好吗？
也不一定，知识有时候也会成为“框条”。
【回放感知】
知识的诅咒是指，
人一旦知道了某件事，就没办法想象不知道的样子，也很难体会到不知者的感受。
（越经历多挫折越感同身受就越敬畏，严谨...，大白话就是“代入感太强”，这也是一种天赋技能，但我认为需要掌握好“度”，现实生活最好的写照就是“多愁善感”的人就类如“感性的诅咒”，如果太过如此会对生活很多小事都抒情过多~ 很容易陷入纠结抑郁等，当然扯远了，但可以理解如图这个感知）
举个例子：
在某次考试之后的课堂上，
– 老师：“同学们，这是一道送分题啊，大家都做对了吧？只要先连一条辅助线，再……”
– 学生：“这是啥？这又是啥？这些都是啥？”
【策略对抗-PM的工作陷阱】
PM在需求沟通、需求分析、评估复盘等环节，
知识的诅咒也会给我们带来许多困扰。
(比如，我们对自己的产品很熟悉，就很难想象新手用户是如何使用它的，使用感受如何。我们可能会惊讶地发现，即使在我们看起来操作十分简单的功能，新手用户使用起来也很吃力。)
再比如在设计问卷或者访谈脚本时，我们可能会不小心加入一些专业术语而不自知，让用户看的一头雾水。（这个我觉得比较重要，可以看看需求分析等其他的干货，有涉及侧重讲这部分）
【>>>一张图解释：】
废话不说，粗暴的理解就如下图：（我相信剧透第一句主角XX死了，你会各种联想翩翩~）
二、PM认知偏误导致用户的行为差异
即，PM的有些认知偏误（做事方式和产品设计等）还会直接影响到用户的行为和反应。
（五） 选择性偏差（Selection bias）
【回放感知】
选择性偏差是指，
PM在设计调查过程或样本的非随机性导致用户给的结论不准确。
举个例子：
假设张三想统计人们的工资水平，他拿着一份个税纳税名单开始了调查，结果发现，所有人的工资都在5000以上。
这个结果当然是不准确的，
因为5000是我国的个税起征点，工资超过5000的人才会出现在纳税名单上，张三的研究样本是有选择性偏差的，不能代表总体。（新规是5000了）
【策略对抗-PM的工作陷阱】
如PM在用户研究、访谈调查、需求收集等中，
选择性偏差不仅会出现在样本选择中，还可能会出现在研究设计中。
（比如在可用性测试中，我们设计了一系列的任务，研究结果自然就无法包含未选中的任务。）
而且这些任务也会让用户产生一种心理，既然它是设定好的任务，就一定是可以被完成的，他们也会耐心地多次尝试去完成任务，以期达成某种结果。
当然我们也不会设置无法完成的任务。
但在实际的使用情境中，用户并不知道哪些操作是有结果的，哪些没有，他们的行为和态度可能与可用性测试中不同。
（六） 框架效应（Framing effect）
【回放感知】
框架效应是指，
对于同一个问题，当描述有所不同时，人们给出的选择也会有差异。
举个例子：
假如说“XX疾病的存活率达93%”，人们可能会觉得这种疾病没有很严重；
但如果说“XX疾病的致死率达7%”，那么人们可能会觉得很严重。
【策略对抗-PM的工作陷阱】
所以PM在需求沟通、用户访谈、（工作交付和验收汇报都是同理的），
我们也要避免框架效应带来的影响，不要设置引导性的问题，题目中不要用明显的正面或负面词汇，尽量用中立的语言描述。
所以设计时候，避免题目（或者产品场景）的描述干扰到用户的选择，而导致研究结果不准确。
（七）偏见盲点（bias blind spot）
【回放感知】
偏见盲点是指，
我们都倾向于认为自己比别人更少受到认知偏误的影响。
人们都有偏见盲点，
更容易发现别人出现的认知偏误而忽略自己存在的认知偏误。
举个例子：
如果你看到这篇文章后觉得“这些都是别人容易遇到的，我可比他们客观多了”，那么你可能就陷入了偏见盲点。
【策略对抗-PM的工作陷阱】
无，不需太在意这点。或者说太广泛了。
（这个不好说“避免”，只能我们有意识可以感知到这些就足矣，当然这是我个人的建议。如果真有人存在博学多闻，不存在盲区盲点，那可以开飞机了去火星了...）
（八）观察者期望效应（Observer-Expectancy Effect）
【回放感知】
观察者期望效应是指，
PM有时可能会期望出现某种结果，他们无意识地操纵了试验过程，或者错误地解释实验结果，导致研究结果严重歪曲。
一般来说，被观察者几乎无法不受观察行为的影响，当研究是针对人时，被试者会更容易感觉到PM无意中透露的期望，从而做出相符的反应。
【策略对抗-PM的工作陷阱】
在PM实际工作的全环节，方方面面中，
PM的表情、肢体语言等都可能会反映出自己所期待的结果，如果用户察觉到了这些，就可能做一些迎合PM期望的反应。
（比如，如果PM无意中透露出某个新功能是他们团队非常重视、投入巨大、报有很大期待的功能，用户可能会更倾向于对这个功能给出正向的评价，肯定该功能的市场前景。）
（这点尤其对于一些初级PM、产品助手、0-1项目可行性测试，会有以上的心境。大白话就是投入希望得到认可。）但这也许并非他（用户、同事）真实的感觉。
三、个人总结-对抗陷阱的破解策略
如何避免这些认知偏误呢？这里有一些策略：
（1）如何避免“聚类错觉”和“选择性偏差”？
一般这个属于决定方向和实践开始，属于思维层次的梳理的时候。
对抗策略：就是避免单一的研究方法和单一的样本渠道来源！（大家可以理解货比三家的原理，这个不太多解释了）
总之吧！多种研究方法的结果相互验证，多种样本渠道来源互做补充，（如数据报告，很多PM就只看艾瑞，可是极光、猎豹大数据、企鹅智酷，头条、百度指数等都是数据分析，可以多方参考，这样你的论据和维度才会更好）
>>策略作用：帮助我们避免“聚类错觉”和“选择性偏差”，让我们的研究结果更准确。
（2）如何避免“知识的诅咒”、“框架效应”和“观察者期望效应”？
一般是在用研究、需求评审等的梳理和准备期，即事前：
对抗策略：问卷试填、试访谈、预测试、预先推理等....
eg，
如当找其他人进行试研究，帮我们在正式研究开始前发现问卷中是否含有引导性问题、专业术语、歧义用语等不便于用户理解的地方；
访谈或测试中是否出现不适当的下意识行为等。
避免因“知识的诅咒”、“框架效应”和“观察者期望效应”导致的研究结果不准确。
（3）如何避免“认知偏误”？
一般是在用户研究、需求分析、产品需求收集的时候进行时：
对抗策略：多人合作研究、二手资料做参考、听取他人意见。
一般常见常做，就是多人共同参与研究和分析，有助于避免认知偏误。
如访谈时，每个研究员追问的点可能有所不同；
走查评估时大家对问题的关注点也可能不一样。
单个人的研究难免容易陷入“确认偏误”、“虚假一致性偏差”。
综合大家的观点，会让研究结果更客观。
边界情况（对抗策略2）：
如果只能由单人完成研究，可以收集二手资料，阅读前人研究做参考。
同时听取来自他人的意见，帮助拓展思路，包括用研同事和产品经理、设计师等非用研同事。
（4）如何避免偏误结论？
一般在一些工作、访谈、需求分析结束后进行：
对抗策略：复盘研究、学会反问。
如用户研究结束后，反问自己，
研究的过程是否客观？
研究的结论是否可信？所有的结论都是有数据支撑、符合逻辑的吗？
有哪些结论是带有偏误的吗？
是否漏掉了一些很重要的结论？
是否与其他人的研究结果相似或相悖？相悖原因是什么？
下次研究将如何做改善?
以上，希望能帮助答疑。
作者：策略产品经理研习社_凤城狂客
链接：https://www.jianshu.com/p/a6d6f67d4549
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