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怎么能極大提高做出正確UI設計決策的幾率，我們其實用少量的經驗數據也是可以的。這里說到設計決策，有著豐富網站建設經驗的天線貓網絡告訴我們，在交互設計中，很多人都可能會在猜測和少量數據上猶豫。例如提供調整字體大小的功能給用戶，還是簡單的依靠于瀏覽器的自帶功能？

這種交互設計，在猜測和確切數據上很多爭議，其中，2/3的跟帖純粹出于自己的想象，而另外的1/3則是基于用戶觀察的經驗數據。一般猜測的就會覺得現在這個年代，絕大多數人都熟知如何在瀏覽器中把字體變大。或者需要調整字體的用戶會通過瀏覽器去實現；這并不困難，有些人甚至認為已經不是95年了；不是所有的50歲以上的用戶都和菜鳥一樣，不知道或者不想知道如何在瀏覽器中調整字號。但是我們要熟悉現實，需要增大字體的用戶絕大多數都是65歲以上的老人，這類用戶群往往是很缺乏調整設置能力的。對于超過65歲的老人，越來越多的能力，像調節字體大小這類難以發現的功能，都在以驚人的速度離他們而去?，F在的站點可用性，包括文字調整控件大多數情況下，參與者對它毫無概念。

在上面的一種看法，我們對于上述的一個問題就可以看到猜測和數據上的確切是怎樣的一種現狀。筆者更加贊同用現實的數據實現交互設計。就上面的問題，使用相對大小的字體以便于用戶調節，但是默認狀態下字體就應該是大而清楚易讀的?；诖罅康挠^察表明，許多老年用戶不具備調整字號的能力。很顯然在利用額外數據的設計師在交互設計上正確率100%，而依靠個人主觀判定的設計師正確率只有25%，75%的猜測都是錯誤的。也就是說，向這些人咨詢建議還不如靠擲硬幣得到答案。一個簡單的案例，雖然是基于對于真實用戶很小數量的經驗觀察的設計建議使其正確率翻兩番。在不同的地方獲得少數的數據，總比沒數據要強。而獲得數據的途徑，從對兒童和青少年的研究中得知，相對于，一般的兒童和青少年在使用互聯網時會碰到更多的困難。因此不建議。雖然我們關于字體大小的案例僅僅基于很小的一組數據反饋。但另外一些基于更多數據反饋的案例也印證了相同的結論。例如網上數據有顯示，兩種不同的顯示銀行賬戶信息的方式，每個測試都由76名用戶完成，一共152名測試者參與到這項基準測試中。測試中要求用戶完成諸如檢查他們賬戶余額，并找出當前該銀行提供的利率水平這樣的任務。研究結果顯示有時候不同的設計在不同的可用性方面上各有輸贏。例如，一個設計可能讓用戶更能完美的達成目的，而另外一個則在完成速度上給用戶一臂之力。在做交互設計的時候，也許要做出權衡，或者在有可能的情況下，你需要創建額外的第三份設計，以便將前兩者的優點結合。一點數據帶來很大幫助，當然，數據量再多一點肯定更好，但任何數據都比沒有好。在手頭上還沒有任何用戶行為的經驗數據的時候，你做出了多少設計上的決定？

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