首发于竹本一世
动机、行为与习惯

动机、行为与习惯

在我日常的思考里,我最常想的问题就是为什么人们会在某种情况下做某种事。比如:为什么星巴克的猫爪咖啡,人们会争相去购买?为什么人们会数字成瘾?人们热衷于自拍是因为什么?

出于对此类问题的兴趣,我阅读了马斯洛的《动机与人格》;行为设计的奠定者BJ Fogg在斯坦福发布的有关行为模型的论文;以及一本介绍数字产品如何让用户养成习惯的《Digital Behavioral Design》。本文将围绕着动机是什么?行为是怎么产生的?我们该如何培养习惯?几个主题展开讨论。

动机——我想要的究竟是什么?

在谈动机前,我想和大家介绍一下马斯洛,他是人本心理学的奠定者,在他之前,心理学家研究人类的心理,更多是将人当作动物一样观察,并热衷于研究一些极端的心理问题(如弗洛伊德)。而人本心理学则更强调人的尊严、价值、创造力和自我实现。

但在本文中,我们还是聚焦在马斯洛另一个更人尽皆知的贡献上——他挖掘并分类了具有普适性的人类需求(needs),并将其与动物本能作出区分。动机指的是驱使人从事各种活动的内部原因,也可以理解为人类的终极目的、欲望或需要。马斯洛将人们的基本需求分为了几个阶段:生理需要、安全需要、归属和爱的需要、自尊需要以及自我实现需要。


(图片来自于百度百科)

这张金字塔图流传颇广,但也很容易引发一个误解:只有底层需求完全被满足的情况下,上层需求才会出现,但事实并非如此。我们每个人都可以被认为部分满足了所有的需要,也部分没有满足所有的需要。一种需要的出现并不是突然的、跳跃的现象,而是缓慢地从无逐渐到有。比如,如果优势需要A满足了10%,那么需要B可能还杳无踪影,然而当A到达25%的时候,B可能就开始显露,当A到达75%的时候,B也许抵达了50%。

有关动机,我最想分享的是以下几点:

  • 我为什么想要吃饭?为什么想要一个拥抱?为什么想要钱?如果仔细思考,会发现这些欲望通常是达到目的的手段而非目的本身。想要吃饭也许是为了缓解饥饿;想要拥抱也许是因为我想要安全感;想要钱,也许是为了维系自己的社会地位,得到他人对自己的尊重。
  • 即使是同一个欲望,很可能受到文化等原因而表现的截然不同。在一些部落人们通过狩猎可以获得地位,而在现代社会则需要通过高薪职业等来获得。
  • 即使是同一个行为,背后的动机也可能截然不同。A想要钱是为了得到他人的尊重,B想要钱则可能只是为了果腹。
  • 并不是每一个行为背后都是有动机的,许多行为是无动机的,也就是说,并不是所有的行为都是对一种需要的响应。
  • 人的欲望是无止尽的,即使此刻的我被满足了,下一刻也会滋生出新的欲望。人们总是希望得到什么,这一状态是亘古不变的。
  • 如果不与环境和他人发生联系,人类动机几乎不会在行为中得以实现。任何动机理论当然必须重视这一事实,也就是说,它不仅包括有机体本身,而且应包括环境,包括文化的决定作用。
  • 大多数行为并不是由一种动机促成的,往往由几种决定。比如进食可以部分地是为了填饱肚子,部分用于安抚其他的需要。
  • 行为并不是只被动机决定,外部的环境就是一种非常重要的刺激点,接下来你会看到更多有关于此的介绍。

行为——B=MAT

”人们为什么会做某件事?“ 不仅是心理学家,社会学家、设计师、经济学家……几乎所有研究人的从业者,都在思考着这个问题。但是不同视角有着一些本质的区别。

马斯洛将行为分为表现性行为(不试图做什么,只是人格的反映)和应对性行为(目的性的追求),举例来说,愚者言行愚笨,并不是因为想要表现成这样,而是本就如此,我们打哈欠也并不是我们出于满足某种需要而作出的反应,只是一种纯粹的、无意识的、释放性的行为。

你会发现,一些学科可能会倾向于研究那些与人格相关的现象,而另一类学科则致力于研究行为如何受到环境、文化等的影响,例如经济学会研究“在香烟壳表面印刷病例是否会降低人们的购买次数”这样的命题。

我之所以介绍行为的类别,是为了强调一件非常重要的事:我们没有必要 ,也不应该去假设日常所有的行为背后都有什么动机和因果,这只会让自己深陷在思维的怪圈里。举例来说,我们热衷于游戏,它可以是应对性的,也可以是表现性的,或者二者兼有,心理治疗中的游戏疗法证明了这一点。游戏可能是目的,而不是我们想要快乐的手段。

接下来,我要介绍一下 persuasive technology 领域的大牛 BJ Fogg。(这里的 persuasive 指的并不是态度上的说服,而是指能够影响人们的行为。)BJ Fogg 推广了一种了解用户是否会采取行动的模式——MAT模型:当用户同一时刻有足够多的的[M] otivation,[A] bility和[T]rigger时,他们便会作出相应的行为。

要额外强调的是,BJ Fogg 的这个模型里,time 最容易被忽视,必须在同一时刻下满足其余3个条件,才能触发用户的行为。(有些时候你会看到这个模型写成B=MAP,这里的 P 即 Prompt)

这个模型的作用是帮助决策者以全面而非直觉的方式重新审视问题。比如:某网站的设计者发现只有少数人正在注册,可能200人里只有1个人会注册。通过模型,他可以开始检查哪些地方需要改进:用户是否缺乏动力?这种行为是否太难了?网站是否没有恰当地给予触发?此外,反向的思考,模型除了引导行为的发生,同样也可以用于预防某种行为的发生。

如图所示,BJ Fogg 在论文中列举了每个元素的一些影响因素,如当用户正处于高动机却低可执行的情况下,即图中的左上角,那么就应该想方设法提高用户可执行的方法,例如:当购买的步骤过多的时候,即使用户有强烈的购物目的,仍然可能会中途放弃,这时候的解决方案可以是通过减少步骤,让用户更容易执行。下图的表格更详细的介绍了每一个影响因素。



BJ Fogg在原文中也提到,市场、营销、设计……不同的角色对于行为的理解会截然不同,他只是选择了一种较为普适的方式来帮助我们分析并预测一些行为产生的原因。

习惯——我们该如何养成习惯?

习惯是什么?

提及习惯(habit),可能最常想到的是饮食、吸烟、赌博等。这些都是习惯,在这里,我们给予习惯一个更规范的定义:

  • 它是我们的“默认(default)”行为。
  • 它是对我们环境中发生的事的程序化响应(programmed response)。

这两句话里,“默认”反映了一种不假思索的状态, “程序化”则指出习惯是可以后天养成的。但是并不是每个行为都会成为习惯的,什么样的行为最后能变成习惯?

具体来说,习惯是我们从行为产生的积极结果里意外学习到的。

CAR模型

Boundless 的书中提到的 CAR 模型描述了习惯形成的流程里最重要的三个步骤。

Cue(提示/触发器):用户在他们的环境中感知到他们可以学习与动作相关联的东西。

Action(行为):你希望用户执行的关键行为。

Reward(奖励):令人愉快的用户体验变化。


Cue

提示分为3种:

内部提示(internal):人们自我感知的东西,内心的感受和想法。(比如无聊、焦虑的情绪)

外部提示(external):人们从周围环境中感知到的任何东西。(比如香烟的烟味,警笛的声音)

合成提示(synthetic):由行为设计师有意构建以触发特定动作的提示。(比如麦当劳的logo,可口可乐的品牌红色,App的推送)

BOUNDLESS MIND 的经验是,如果合成提示失败了,很可能是因为:

  1. 用户不明白在提示时他们应该做什么
  2. 他们没有能力去做他们应该做的事情
  3. 他们没有动力去做某件事

Action

对于设计师来说,难点在于如何平衡用户的动机和任务的难度。理想情况下,产品应该提供一个合成提示,以表明某人在被激励采取行动时能够执行的操作。

在确定什么行为最适合被引导成习惯的时候,BOUNDLESS MIND的经验是:

  1. 小动作比大动作更好

可以短暂快速完成的动作要比需要花费大量时间、严谨、专注、精力或其他稀缺资源的事物的动作来的好得多。

  1. 具体行动优于一般的,更大的行为

“步行10分钟”是比“再往前走一点”更具体的行动。 在确定你希望将 App 中的哪些操作转变为用户习惯时,具体、描述清晰的动作比抽象、模糊的动作要好得多。

  1. 确保用户能够实际执行操作

对目标用户的充分了解将指导你采取合理要求的动作,并帮助你避免可能过于困难或过于激烈的行为。

  1. 选择对个人有益的行为

选择与个人的个人愿望,目标和生活定义完全一致的行动。

Reward

科学家通过鸽子和老鼠的实验已经证明了,当我们收到的反馈意外地令人愉快的时候,会激活大脑的习惯系统,并释放神经递质多巴胺。多巴胺分子在我们的习惯系统中引起神经元到神经元的连接,将我们经历的特定提示与我们刚刚执行的动作联系起来。多巴胺分子负责两件事:让用户感到快乐,并诱使他们更有可能再次做这种行为。

值得强调的是,单纯的积极结果并不会刺激多巴胺,只有在「不可预测」又「令人愉悦」两者同时满足的情况下才会触发多巴胺的分泌。从这个意义上讲,我们作为行为设计师的工作是优化不可预测性,而不仅仅是最大积极性。

对我来说读完这本书最有价值的收获就在于此,我过去以为对于养成习惯来说,「积极的结果」是最重要的,比如玩游戏会上瘾是因为“能够获胜”,但实际上“不可预测”结果,也是关键的原因之一。

这个道理看似简单,但仍然我想起了很多例子:

  1. 很多人分析刷抖音为什么会上瘾,但其实所有的信息流都容易让人忍不住刷刷刷,你看到的大部分内容都不会被点击,这产生了一种变量强化(variable reinforcement):由于无法预测你看到的下一条内容是不是你喜欢的,因此你的滚动行为会得到高度强化。

无论是推荐逻辑还是关注逻辑,都是为了尽可能地增加用户收获积极体验(更可能看到自己喜爱的内容)。老虎机等赌博,同样具有高不可预测性以及潜在的积极结果。

  1. B站一些up主会在视频中插入广告(用爱发电),但是因为观众不知道up主在哪一条视频的哪一句话后会打广告,增加了不可预测性,这样的广告从结果看是被普遍接受的。

奖励可以分为三种:

自我奖励(Rewards of the Self):满足我们对自我掌控和熟练程度。(自我实现)

狩猎奖励(Rewards of the Hunt):狩猎奖励满足了我们对征服和胜利的欲望。(相互竞争)

群体奖励(Rewards of the Tribe):群体奖励满足了我们对归属的渴望。(朋友,家人的认可)

最后值得强调的是,奖励(reward)和激励(Incentive)是不同的。

奖励:对行为做出的即刻积极的结果。(健身房里击掌)

激励:行为前的承诺,对行为做出的延迟满足。(比如季末奖金,或如果你考好成绩,父母会给你买PS4)

编辑于 2019-05-20 17:01

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