为何会这样呢？最简单的解答天然是因为「他们没看过/用过这种计算机。」

但为何他们会期望这台计算机的屏幕会经过触碰亮起呢？

这是因为他们所熟知的「计算机」，大片面都具有触摸屏，也绝对具有图形用户界面（Graphical User Interface, GUI），他们的心智模型积重难返于现代的科技产品，当他们遇到另一台「计算机」时，天然会认为这台「计算机」的运作方法应该要跟他们想象中的一模同样。

面对「怎样开机」这个疑问，孩子的脑中有既定的心智模型（例如：触碰屏幕它就会亮起来），当这个明明也叫做计算机的东西，在我做了「触碰屏幕」这个动作，屏幕却没有亮起来，抵触了既有的心智模型，我就会感到困惑、傻眼。

所以，心智模型到底是什么？

心智模型是我们明白这个世界的认知架构，就像影片中的例子同样，目的是简化复杂事物，让我们更迅速地掌握情况并采取行动，进一步合理化世界万物的运转。

心智模型有点像是人脑中的 if then 条件式，当我做了什么，事物就会怎样变更，而这个条件式可以套用在多个相似的情境下。

例如说小时候学会骑脚踏车时车头向右拧，车体就会向右转；长大之后骑机车可以运用同样的认知模型 — 车头右拧，车体右转。

△ 学会骑脚踏车也是学会一种认知模型（Photo by Alesia Kazantceva）

然而，受限于生理限制，我们无法用脑袋记住关于这个世界的所有细节，于是我们运用心智模型将与自己相关的事件分割成可以明白的小框架，变成一条条在生活中可以不用多加思考就直走的快捷方法，通过遵循已有的系统流程削减认知负担。

建立心智模型的必经之路 — 确认偏误

确认偏误（Confirmation bias）是个人选定性汇集对自己（的年头或成见）有益的细节，简单来说即是信我所信，忽略我所不信，可以说是产生同温层的基础。

为了建立稳固的心智模型，人们需求通过不断地测试与考证来形塑这个模型，而确认偏误能够协助人们汇集更多「符合此心智模型」的细节。

当遇到一个新的事件，若主观认为这是有益的消息，就会将其消化成为心智模型的一片面，不利的消息就摒弃掉，通过强化与修正来稳定模型。

这些行为并不一定是主动造成的，许多时候是我们的潜认识积极寻找利己数据，既有的心智模型再加上确认偏误，这个组合会提高人们对特定的消息觉察力（information awareness）（例如：在决意要养宠物之前从没正眼看过宠物店，之后才发现街上到处都是宠物店）。

于是通过确认偏误建立的心智模型极有不妨短缺科学凭据的，以下提供几个生活中会出现的例子：

1. 星座

假设我相信处女座即是有洁癖，我的认知会是大多数处女座都有洁癖，惟有少数是特例，当认识有洁癖的处女座时就会觉得星座真准，认识脏乱的处女座时也会觉得果然有特例呢。 

2. 习俗

假设我相信属虎的人参加婚礼会煞到新娘导致婚姻可怜福，那我在听说有人离婚时就会关心当初婚礼上有没有属虎的宾客，有的话就一定是云云导致夫妻失和。

3. 怎样才是好妈妈

假设我相信亲自喂母乳才气让孩子健康快乐聪明，那我就会关注并认同那些亲自喂妈妈们的优秀孩子，并觉得喝配方奶长大的孩子会优秀只是「刚好相对走运而已」。

小附注：我曾经读到有研究显示，知道确认偏误的人比不知道确认偏误的人更容易产生确认偏误（好像绕口令），我猜应该是因为知道确认偏误的人更容易觉得「我懂确认偏误所以我相对中立」，结果还是落入确认偏误的圈套。

心智模型与 UX

UX 界大佬 Don Norman 在 1983 年的论文 Some Observations on Mental Models 中提出，心智模型是一个信心系统（Belief system），可以透过调查、教学、推测建立而成，进而赞助人明白而且预期一个事件的发生。

通过试验调查，他归纳出心智模型有几个特点：

1.不完整性（Incomplete）

心智模型会一直成长演变

2.范围性（Limited）

人们执行心智模型的能力受到限制

3.不稳定（Unstable）

人们容易忘记少许系统细节，特别是当已经有段时间没有运用那些细节的时候

4.短缺明白的界线（Boundaries）

人们容易因为载体或操纵很相近而殽杂

5.不科学（Unscientific）

人们会保留「迷信的」行为模式，即便他们明白是非须要的

6.粗略（Parsimonious）

 人们宁愿做分外的体力活，也不愿花心思进行决策，人们乐于多花力气，也不想增加认知复杂度。

心智模型能够赞助人们进行预测与注释，这些模型并不需求技术上精准，但要（于个人而言）合理并有效。

每个人的心智模型不同，变因包含使用者的技术背景、之前有没有碰过相似系统的经验、以及用户消息处理程序的架构。

产品设计中的心智模型实例

Google flight podcast

Google Method Podcast 有一集邀请到 Google Flights 的 UX Writer Roxanne Pinto，她提到许多人对于 Google Flights 的机票订价抱持着错误的认知模型 — 人们相信浮动的费用跟自己点击进机票搜寻的次数有关。

好比说，我在 Google Flights 上查从西雅图到夏威夷的机票，订价为 $650，但我想再考虑一下，所以我把窗口关掉，隔天再查一次的时候却发现加价了，订价果然变成 $700！

于是我天经地义地认为 Google Flights 一定是因为我查了太多次西雅图前往夏威夷的机票，归纳出我真的想去夏威夷玩，所以把票价提高了，就像是市集里的摊贩卖家会依照顾客阐扬出几许乐趣而看情形哄抬代价同样。

△ Google Flights 的票价系统究竟是怎样运作的呢？

Roxanne 注释背后原因完全不是这样的，Google Flight 接纳的机械学习系统极端复杂，票价浮动是囊括了本地天色、季节性票价等各式各样的变因，但是因为这种多变因的系统对于人们而言太过复杂，所以人们找了个简单的模型来解读此情况 — Google Flights 看我想出去玩所以趁机坑我钱。

Google Calendar

另一个例子是我私心超爱的产品 — Google Calendar 的 schedule view，它冲破了几十、乃至几百年的心智模型，传统的行程表一定有网格状的 layout，人们可以一目了然整个月的行程，即「在日期里放行程」。

相对地， schedule view 则是协助使用者建立「能手程中附上日期」的心智模型，在 schedule view 中没有行程的日子就不会出现，所以主画面的第一个行程即是你的下一个行程，无论该行程是在今天下昼、明天、下礼拜还是来岁。 

△ 手机版 Google Calendar schedule view

在标榜行程表的产品中尝试推行极新的心智模型，我觉得是创新斗胆之举，我有听过蛮多人不偏好 schedule view 因为「不习气」、「看不懂」，即是因为在他们脑中这个新的无法取代既有的心智模型，但若脑袋转了个弯，就能发现这个对象的便当之处（削减大量冗赘的空白、专注在通常是最重要的下个行程）。

怎样现实运用

设计时应该善用既存的心智模型，这也是为何 nn/g 经常主意若有个设计运作得很好，不需求为了创新而创新，偶然候相沿广被采纳的设计会更符合使用者预期、更容易上手。

另外，可以思考怎样辅助用户建立符合产品运作方法的认知模型，就像 Roxanne 所述，Google Flights 就行使文案当令将幕后算法的变因消息提供给用户。

在一个理想的世界里，设计师的概念会与用户的心智模型贴合，身为设计师的职责即是要设计出流利、调和、可使用的心智模型给用户。

在设计一个新产品时，应该尝试建立多个心智模型，并找出最直观、简洁的那一个，这也是为何产品取景（product framing）在设计初期极端重要的原因。

结语

建立崇高心智模型的目的是避免我们花消太多时间在重复性的思考，当碰到生活中大大小小的决策点，可以进入自动导航状况，运用一套系统让自己在迅速做决策时更趋向于理想状况，才有余力倾泻在面对全新的、更困难的挑战。

巴菲特的投资公司波克夏的副董事长 Cherles Munger 是心智模型表面的拥戴者，他认为大概八十至九十个有效率的模型就足以办理人生中 90% 的疑问，让你成为一个拥有伶俐的人，而其中惟有极少数的模型是复杂繁重的。

其实越常思考心智模型，我就越觉得心智模型近乎是一种信心，一种相信对自己最有效的流程或系统，每个人都有适用自己的一套模型。

打听心智模型的好处即是让我们更能够专注于用数据考证自己的系统，让我们自动化思考流程的效率与胜利机率现实上有所提升，避免感情用事。

所以，每过一段时间也要跳脱依赖系统的自动化行为，重新检视自己的心智模型是否合理有效，挑战那些既有模型是否适用现在的人生目标。

最后，大推 Wes O’Haire 在 2019 Framer Loupe 的投影片，其中包含许多赞助我们做困难决策时使用的心智模型，若可以本土化的话应该很受用。