Facebook，设计不受短期数据支配

如果有这样一个公司，其设计决策影响了很多人（超过一亿人），那一定就是社交网络巨头Facebook了。大多数情况下，当Facebook改变其设计决策时，用户一般都不会接受这种改变。事实上，他们还会讨厌这种改变。

2006年，当Facebook首次推出新闻供稿功能（News Feed）时，几十万名学生对这一举措提出了抗议，而当时，社交网站的用户仅有800万人。然而在后来，新闻供稿功能发展成为该网站最受欢迎的功能之一。Facebook的产品总监亚当·莫瑟里（Adam Mosseri）曾这样说过，新闻供稿功能是网站流量和参与度的主要驱动力。这就解释了为什么Facebook在做决策时会采取莫瑟里提到的数据启示方法，而不是数据驱动型方法。莫瑟里指出，许多竞争因素会启示产品的设计决策，并强调了6种因素：定量数据、定性数据、战略利益、用户利益、网络利益和商业利益。

定量数据揭示了人们实际上是如何使用Facebook产品的。例如，上传照片用户的百分比，或一次上传多张照片的用户的百分比。

据莫瑟里称，85%的网站内容是由20%的Facebook用户（每月登录时间超过25天的用户）生成的。因此，保证更多的用户会在网站上生成内容（例如上传照片）至关重要。

定性数据是类似于眼球追踪研究结果这类的数据。当你浏览网页时，眼球追踪研究会对眼球的运动情况进行观察。眼球追踪研究还会为产品设计师提供关键的信息，使他们了解到网页元素是否可被发现以及发布的信息是否有用。这种研究会为观察者提供两种以上的不同设计，让他们看到哪种设计会产生更多的信息保留（information retention），这对数字书籍设计或新闻网站建设非常重要

莫瑟里还强调了Facebook的问答服务，即向好友提出问题并获得答案，它是战略利益的一个有效例子。这些利益可能会与其他利益竞争，或对其他利益造成强烈的冲击。在问答服务中，回答问题所需输入的字段将会对“用户在思考什么？”造成强烈的冲击。

网络利益包含许多因素，如市场竞争以及私人群体或政府带来的监管问题。比方说，Facebook必须将欧盟的输入功能并入其地址功能中。最后，还要提到商业利益因素，这些因素会影响创收和赢利能力。创收可能会与用户增长和参与度相互竞争。网站上发布的广告越多，在短期内可能会产生更多的收入，但是从长期来看，用户的参与度会下降。

莫瑟里指出，专门依靠数据驱动做决策所面临的挑战之一是局部最大化的优化风险。他举了两个例子来说明这一问题：Facebook的照片和应用程序。

Facebook上传原始照片的设备是一个可供下载的软件，用户必须将这种软件安装在他们的网页浏览器中。在使用苹果Macintosh 计算机的Safari浏览器时，用户会接收到这样一个可怕的警告：“Facebook的一个小程序请求访问您的计算机。”在使用英特尔浏览器（Internet Explorer）时，用户必须下载一个Active X控件，这是一种在浏览器内部运行的软件。但是，要想安装这种控件，他们必须首先找到一个11像素的黄色条形框——当控件存在时，这个黄色条形框会向他们发出提醒。

设计团队发现，大约有120万名用户收到安装上传软件的要求，但只有37%的用户会照做。一些用户已经安装了上传软件，但大多数用户没有安装。所以，Facebook要尽可能地优化这种照片上传体验。设计团队不得不重新审视照片上传的整个过程，他们必须保证整个过程的操作更加便捷。在这种情况下，大数据可以帮助Facebook实现增量改进，但它并不能为这个团队提供一种全新的设计，即一个基于全新上传工具的设计。

而随着Facebook应用程序的出现，比如像《黑帮战争》（Mafia Wars）和《边境小镇》（Frontier Ville）这类广为人知的游戏，Facebook在其网站上设置了导航栏，这种设计反而限制了这些应用程序的访问量。虽然设计团队在现有的布局中实现增量改进，但是这种改进的影响不是很大。

正如莫瑟里所言，“真正的创新通常会导致数据变差”。虽然数据变差往往会导致短期的不适应（新闻供稿功能就是这样的例子），但从长远来看，这些活动会带来深远的影响。Facebook的设计不受这些短期数据的支配。在谈到Facebook以往的设计时，莫瑟里强调说：“我们已经自主设计了很多产品。”如果你感觉这些话听起来有点耳熟，那是因为另一家知名的技术企业也是用这种方式来设计产品的。

苹果，少而精是设计的核心

苹果就是伟大设计的缩影。史蒂夫·乔布斯曾经说过这样一句名言：“我们不做市场调查。”^[13]相反，乔布斯说：“我们只是在搞明白我们自己需要什么。而且我认为，我们已经建立了一套良好的思维体系，以确保其他许多人都会想要这种东西。”苹果公司的前任高级工程经理（former Senior Engineening Manager）迈克尔·洛珀（Michael Lopp）和约翰·格鲁伯（John Gruber）曾谈到为什么苹果公司总是能够创造卓越的设计。

第一，苹果认为良好的设计就像一件礼品。苹果并不仅仅专注于产品的设计，它还注重产品的包装。“预期的建立会使产品在现身时，为用户带来一种享受。”对于苹果公司来说，每个产品都是一个礼品，礼品内又包裹着层层惊喜：iPad、iPhone或MacBook的包装、外观和触觉，乃至产品内部运行的软件都会给人一种惊喜。

第二，“拥有完美像素的样机至关重要”。苹果的设计师们会对潜在的设计进行模拟，甚至还会对像素进行模拟。这种方法打消了人们对产品外观的疑虑。不像多数样机中使用的拉丁文本“Lorem ipsum”，苹果的设计师们甚至还在样机上设计出了真正的文本。

第三，苹果的设计师们往往会为一种潜在的新功能研发出10种设计。之后，苹果的设计团队会从这10种设计中选出3种，然后再在选出的3种设计中选出最终的设计。这就是所谓的10：3：1的设计方法。

第四，苹果的设计团队每周都会召开两次不同类型的会议。在头脑风暴会议上，所有人都能不受局限地发挥想象力，他们不会去考虑什么方法可行。生产会议则专注于结构和进度的实用性。

除此之外，苹果还采取了一些其他的措施，以保证自己的设计卓尔不群。

众所周知，苹果公司不做市场调查。相反，这个公司的员工只专注于设计他们自己想用的产品。公司依托于一个小型团队来设计产品。苹果主管设计的高级副总裁乔纳森·伊夫（Jonathan Ive）曾说过，苹果大多数的核心产品都是由一个不到20人的设计团队设计出来的。

苹果公司软硬件兼备，这就使得公司能够为用户提供一种集最佳体验于一身的产品。更重要的是，公司以少而精作为设计的核心，这就保证了公司能够提供精益求精的产品。最后，该公司“对完美有一种近乎疯狂的关注”，有人曾说过，乔布斯会把他一半的时间投入到特定产品所需的“高水平和低水平的研发”^[14]中。

苹果产品具有简单、优雅、易于使用等特征。该公司在产品设计上花费的心血并不比产品的功能设置要少。乔布斯曾说过，伟大的设计并不仅仅在于产品的唯美主义价值，还关注产品的功能。除了要保证产品的美观外，最基本的还是要使它们易于使用。正如乔布斯所说：“设计不只是外表和感觉，设计还是产品如何运作。”

游戏，设计者与玩家共同设计

大数据在高科技的另一领域中还发挥着至关重要的作用，那就是游戏的设计。通过分析，游戏设计者可以对新保留率和商业化机会进行评估，即使是在现有的游戏基础之上，也能为用户提供令人更加满意的游戏体验。通过对游戏费用等指标的分析，游戏设计师们能吸引游戏玩家，提高保留率、每日活跃用户和每月活跃用户数、每个游戏玩家支付的费用以及游戏时间（游戏玩家每次玩游戏花费的时间）。Kontagent公司则为收集这类数据提供辅助工具。该公司曾与成千上万的游戏工作室合作过，以帮助他们测试和改进他们发明的游戏。

游戏公司通过定制的组件来发明游戏。他们采用的是内容管道方法（Content Pipelire），其中的游戏引擎可以导入游戏要素，这些要素包括图形、级别、目标和挑战，以供游戏玩家攻克。这种管道方法意味着，游戏公司会区分不同种类的工作，比如对软件工程师的工作和图形艺术家及级别设计师的工作进行区分。通过设置更多的关卡，游戏设计者更容易对现有的游戏进行拓展，而无须重新编写整个游戏。

相反，设计师和图形艺术家只需创建新级别的脚本、添加新挑战、创造新图形和声音元素。这也就意味着，不仅游戏设计者可以添加新级别，游戏玩家也可以这么做，或者至少可以设计新图形。将游戏设计的不同组成部分进行分离也意味着，游戏设计师可以充分利用全球的劳动力——软件工程师位于一个城市，而图形艺术家则位于另一城市。

游戏设计者斯科特·休梅克（Scott Schumaker）还表明，利用数据驱动来设计游戏可以减少游戏创造过程中的相关风险。不仅是因为许多游戏很难通关成功，而且，就财务方面而言，通关成功的游戏往往并不成功。正如休梅克曾指出的，好的游戏不仅关乎良好的图形和级别设计，还与游戏的趣味性和吸引力有关。

在游戏发行之前，游戏设计师很难对这些因素进行正确的评估，所以游戏设计的推行、测试和调整至关重要。通过将游戏数据和游戏引擎进行区分，很容易对这些游戏元素进行调整，如《吃豆人》（PacMan）游戏中小精灵吃豆的速度。

将数据驱动的游戏设计发展至另一新水平的公司是Zynga公司。众所周知，《城市小镇》（CityVille）和《黑帮战争》这类的社交游戏制造商能够实时评估游戏变化带来的影响，Zynga公司的游戏制造商可以看到游戏中的特定功能是如何影响游戏者送给对方的礼物数目的，以及游戏玩家传播的游戏是否含有病毒等。通过数据分析，Zynga公司看到新手很难完成《边境小镇》的初级任务——建造一间小木屋。通过使任务简单化，最终《边境小镇》成功吸引了更多的玩家坚持玩这个游戏。虽然现在Zynga的公开市值已开始明显下滑，但其游戏设计方法还有很多值得学习的地方。

福特与马自达，以人为本的汽车设计理念

高科技世界之外又发生着怎样的变化呢？福特的首席大数据分析师约翰·金德（John Ginder）认为，汽车企业坐拥海量的数据信息，“消费者、大众及福特自身都能受益匪浅。”2006年左右，随着福特金融危机的爆发以及新任首席执行官艾伦·穆拉利（Alan Mulally）的就职，公司开始更加乐于接受基于数据得出的决策，而不再考虑凭直觉作出的决策。目前，该公司正考虑在数据分析和模拟的基础上提出更多新方法。

福特公司的不同职能部门都会配备数据分析小组，如福特信贷部门的风险分析小组、市场营销分析小组、研发部门的汽车基本研究分析小组。数据在公司的周转方面发挥了重大的作用，因为数据和数据分析不仅可以解决个别群体的战术问题，而且对公司持续战略的制订来说也是一笔重要的资产。与此同时，穆拉利还强调了数据驱动文化的重要性；据金德所言，这种自上而下的度量重点对公司的数据使用和周转产生了巨大的影响。

福特还在硅谷建立了一个实验室，以帮助公司发展科技创新。公司获取的数据主要来自于大约400万辆配备有车载传感设备的汽车。通过对这些数据进行分析，工程师能够了解人们驾驶汽车的情况、汽车驾驶环境及车辆响应情况。

所有这些数据都能帮助改善车辆的操作性、燃油的经济性和车辆的排气质量。利用这些数据，公司对汽车的设计进行了改良，降低了车内噪声（会影响车载语音识别软件）。通过利用这类数据,福特的工程师们还能确定扬声器的最佳位置，以便接收语音指示。

大数据也有助于汽车设计师设计出更好的发动机。马自达（Mazda）使用的是MathWorks公司设计的模型，利用这种模型，马自达研发了SKYACTIV创驰蓝天车身技术。这种模型让马自达的工程师们“明确地看到发动机的内部结构”，最终，燃油效率和发动机的性能得到了很大的改善。在建造昂贵的模型机之前，发动机设计师还能利用这种模型对新的发动机部件和设计进行测试。

从历史上来看，该公司所面临的一大挑战是内燃机模型。内燃机能为大多数车辆提供能源，而这种模型极其难建造。这是因为内燃机的系统比较复杂，涉及流体、热传导、点火、污染物的形成，柴油和燃油喷射发动机还会涉及喷射动力。

设计师还能利用数据分析作出决策，如赛车改良决策和影响消费者购买汽车的决策。举例来说，潘世奇车队（Penske Racing）设计的赛车不断在比赛中失利。为了弄清失利的原因，工程师为该车队的赛车配备了传感器，这种传感器能收集到20多种不同变量的数据，如轮胎温度和转向等。虽然工程师已对这些数据进行了两年的分析，他们仍然无法弄清楚赛车手在比赛中失利的原因。

而数据分析型公司Event Horizon也收集了同样的数据，但其对数据的处理方式完全不同。该公司没有从原始数字入手，而是通过可视化模拟来重视赛车改装后在比赛中的情况。通过可视化模拟，他们很快就了解到，赛车手转动方向盘和赛车启动之间存在一段滞后时间。赛车手在这段时间内会作出很多微小的调整，所有这些微小的调整加起来就占据了不少时间。

由此可以看出，仅仅拥有真实的数据是远远不够的。就大数据的设计和其他方面而言，能够以正确的方式观察数据才是至关重要的。

音乐，寻找最佳音响效果

大数据不仅能帮助我们设计更好的汽车和飞机，而且还能帮助我们设计更好的音乐厅。在20世纪末，哈佛大学的讲师W.C. 萨宾（W.C. Sabin）开创了建筑声学这一新领域。

研究之初，萨宾将福格演讲厅（听众认为其声学效果不明显）和附近的桑德斯剧院（声学效果显著）进行了对比。在助手的协助下，萨宾将坐垫之类的物品从桑德斯剧院移到了福格演讲厅，以判断这类物品对音乐厅的声学效果会产生怎样的影响。萨宾和他的助手在夜间开始工作，经过仔细测量后，他们会在早晨到来之前将所有物品放回原位，从而不影响两个音乐厅的日间运作。

经过大量的研究，萨宾对混响时间（或称“回声效应”）作出了这样 一个定义：它是声音从其原始水平下降60分贝所需的秒数。萨宾发现，声学效果最好的音乐厅的混响时间为2~2.25秒。混响时间太长的音乐厅会被认为过于“活跃”，而混响时间太短的音乐厅会被认为过于“平淡”。混响时间的长短主要取决于两个因素：房间的容积和总吸收面积，或现有吸收面积。在福格演讲厅中，所听到的说话声大约能延长5.5秒（也就是12~15个字的时间），萨宾减少了其回音效果并改善了它的声学效果。后来，萨宾还参与了波士顿交响乐音乐厅的设计。

继萨宾之后，该领域开始呈现出蓬勃的发展趋势。如今，借助模型，数据分析师不仅能对现有音乐厅的声学问题进行评估，还能模拟新音乐厅的设计。同时，还能对具有可重新配置几何形状及材料的音乐厅进行调整，以满足音乐或演讲等不同的用途，这就是其创新所在。

具有讽刺意味的是，许多建于19世纪后期的古典音乐厅的音响效果可谓完美，而那些近期建造的音乐厅则达不到这种效果。这主要是因为如今的音乐厅渴望容纳更多的席位，同时还引进了许多新型建材以使建筑师设计出几乎任何形状和大小的音乐厅，而不再受限于木材的强度和硬度。现在建筑师正试图设计新的音乐厅，以期能与波士顿和维也纳音乐殿堂的音响效果匹敌。音质、音乐厅容量和音乐厅的形状可能会出现冲突。而通过利用大数据，建筑师可能会设计出跟以前类似的音响效果，同时还能使用现代化的建筑材料来满足当今的座席要求。

建筑，数据取代直觉

除了音乐厅之外，建筑师还在不断将数据驱动型设计推广至更广泛的领域。正如LMN建筑事务所的萨姆·米勒（Sam Miller）指出的，老建筑的设计周期是：设计、记录、构建和重复。只有经过多年的实践，你才能完全领会这一过程，一个拥有20多年设计经验的建筑师或许只见证过十几个这样的设计周期。随着数据驱动型架构的实现，建筑师已经可以用一种迭代循环过程来取代上述过程了，该迭代循环过程即模型、模拟、分析、综合、优化和重复。就像发动机设计人员可以使用模型来模拟发动机的性能一样，建筑师如今也可以使用模型来模拟建筑物的结构。

据米勒讲，他的设计组如今只需短短几天的时间就可以模拟成百上千种设计，他们还可以找出哪些因素会对设计产生最大的影响。米勒说：“直觉在数据驱动型设计程序中发挥的作用在逐渐减少。”而且，建筑物的性能要更加良好。

建筑师并不能保证研究和设计会花费多少时间，但米勒说，数据驱动型方法使这种投资变得更加有意义，因为它保证了公司的竞争优势。通过将数据应用于节能和节水的实践中，大数据也有助于绿色建筑的设计。通过评估基准数据，建筑师如今可以来判断出某个特定的建筑物与其他绿色建筑的区别所在。美国环保署（EPA）的在线工具“投资组合经理”（Portfolio Manager）就应用了这一方法。它的主要功能是互动能源管理，它可以让业主、管理者和投资者对所有建筑物耗费的能源和用水进行跟踪和评估。

Safaira公司还设计了一种基于web的软件，这种软件利用专业物理知识，能够提供设计分析、知识管理和决策支持。有了这种软件，用户就可以对不同战略设计中的能源、水、碳和经济利益进行测量和优化。

数据激发创造力

经过对不同公司的设计方法及数据使用方法进行研究，我们越来越清楚地了解到，数据开始逐渐被用于启示设计。同时，设计仍然依赖于直觉，不仅苹果公司和Facebook如此，其他企业也是如此。

网络分析公司Adobe/Omniture的客户分析员及博文《分析英雄》（Analytics Hero）的作者布伦特·戴克斯（Brent Dykes）曾指出，通常而言，创造力与数据格格不入。设计师往往认为数据会阻碍创造力的发展，对设计的完善来说，数据并不能起到推动作用。

有这样一个众所周知的例子。谷歌的设计师道格拉斯·鲍曼（Douglas Bowman）由于难以理解谷歌痴迷数据的设计哲学，因而选择了离开公司。鲍曼曾描述这样一个实例：由于不能在两种不同的蓝色色调间作出定论，谷歌的一个团队对41种不同的蓝色进行了测试，以确定哪一种颜色能达到最好的效果。鲍曼如今担任Twitter的创意总监（Creative Director），他并没有对谷歌的这种设计方法加以批判，而是认为“每次在为一个简单的逻辑问题作出决定”时，谷歌都会以数十亿美元作为代价。他在描述数据时这样说道，“为支持每次决定公司都会冒着重大损失的危险，这对设计决定来说是一种阻碍”。

与此相反，戴克斯认为，数据强加而来的限制激发了人们的创造性。数据在确定设计改变是否可以帮助更多的人完成他们的任务或实现更高的转换方面，可谓大有裨益。

数据可以帮助改善现有的设计，然而，正如Facebook的设计师亚当·莫瑟里指出的，数据并不能为设计者提供一种全新的设计。它可以改善网站，但它不能从无到有地创造出一个全新的网站。换句话说，在提到设计时，数据可能会有助于实现局部最大化，而不是全局最大化。当设计无法正常运作时，数据也会向你发布通知。企业家兼斯坦福大学讲师史蒂夫·布兰克（Steve Blank）曾对一位向他咨询意见的企业家这样说：“看看数据吧。”布兰克的言外之意是该企业家的论点根本没有数据支持。

不管是游戏、汽车还是建筑物，这些不同领域的设计有一个共同的特点，就是其设计过程也在不断变化。从设计研发到最终对这种设计进行测试，这一循环过程会随着大数据的使用而逐渐缩短。从现有的设计中获取数据，并搞清楚问题所在，或弄懂如何大幅度改善的过程也在逐渐加快，在线数据和离线数据都是如此。低成本的数据采集和计算机资源，在加快设计、测试和重新设计这一过程中发挥了很大的作用。反过来说，不仅人们自己研发的设计能够接受到启示，设计程序本身也会如此。

网站，数据启示设计

虽然我们当中的许多人也许永远也不会去设计智能手机、汽车或建筑物，但是几乎任何人都可能会建立网站。实际上，很多人都能做到这一点。截至2011年12月，网站数目达到了5.55亿个，仅那一年，网站数目就增加了3亿。网站不只属于大公司的职权范围，小企业主和个人通过一种被称为维克斯（Wix）的免费网站设计工具建立了超过2 600万个网站。

戴克斯认为，虽然在过去的10年中，网页分析（一种用于跟踪实地考察、测试网页效果以及测量客户转化率的工具）可谓经历了一段艰难的征途，但是，就数据驱动而言，网页设计本身并没有取得太大的进步。具有讽刺意味的是，网页设计是一种最简单的设计形式。每个页面、按钮和图形都可以进行检测，设计师和营销人员不仅可以对现场设计进行评估，还可以对广告、用户访问的其他网站以及其他许多场外因素的影响进行评估。

虽然现在我们可以借助许多网络分析工具，但是这些工具需要大量的分析专家，或主要针对于技术人员而不是营销人员。像Adobe Test&Target（以前的Omniture Test&Target）和谷歌分析内容实验这类的工具，只能用来测试不同的设计，但同样需要技术专家的帮助。最近推出的产品（如Optimizely）能更加便捷地创建和运行网站优化测试。

此外，就大型公司而言，公司网站的改变仍然是一个耗时而又艰难的过程，这一过程往往会设计一些缺乏弹性的内容，因此管理系统和IT部门的任务就更加繁重了。虽然新设计、图形、布局很容易操作，但网站的改变仍然相当困难。网站检修通常是一个重大的项目，而不是一个简单的变化。许多内容管理系统的整个网站只依赖于单一的模板，虽然这种设计使添加、编辑或删除个人网页变得更加便捷，但是，创建博客、添加白皮书或改变网站设计这些程序往往难以操作。通常情况下，这种设计缺乏一种集成的、简单的方法来调整布局或测试不同的设计。这种改变需要在网页开发人员的协助下才能进行。

这种系统往往缺乏内置的分级功能，这点与Facebook不同。Facebook可以对用户子集作出改变，并收到他们的反馈，而许多内容管理系统都不具备这种功能。Facebook可对用户进行细分，如用户群的具体比例、男性或女性、有没有一定的背景、是不是某些特定群体的成员以及其他特性。这样的设计能保证网站的改变只需承担较低的风险。相比之下，大多数企业网站在经历重大变化时往往会承担较高的风险，因为它们不能将这一变化拓展至细分的网站用户。此外，大多数内容管理系统将页面和专栏作为设计的基本构建块，而其他设计元素通常是静态的。相比之下，像Facebook这样的网站，它们的网页或网站中可能会包括很多模块，因此很容易对个别模块进行改变。

营销高管往往会担心失去某项内容的入站链接。因此，市场营销人员和IT经理都不愿意频繁地修改和测试这种变化。营销人员可利用多种工具来了解如何设计网站，以实现更好的转型。然而，缺乏数据驱动型设计，往往会限制网站的潜在内容管理系统，也不利于营销人员了解他们需要解决的问题。

现在，网站设计师和营销人员认识到，他们需要改变。静态网站不再争取谷歌的流量，因为为新闻网站之类的新生网站编索引的效果要比谷歌更好，且更有可能在Twitter、Facebook、Linkedln、博客、新闻网站等社会化媒体上共享内容。新网站和现代营销部门将重点转向创造和传播具有实际应用前景的内容，而不再专注于谷歌的网络爬虫（website crawler）。这主要归因于谷歌最近推出的算法变化，这种算法更加注重实用、实时的权威性内容。

展望未来，仅仅为客户提供一个简单的登录页面已远远不能满足客户的需求，网站的设计还需要给人以视觉上的吸引力。此外，网站的内容还应更加翔实，应能发挥其潜能并能实现客户的有效转化。随着社会化媒体和搜索变化更加侧重于有趣的内容及与人类有关的话题，营销人员和网站设计师也需要作出改变。他们需要更加重视数据驱动型设计，以创建吸引人的网站和内容——而不是去适应机器。不管是在网站内还是在网站外，我们都需要由数据启示进行设计，并实施这些设计方法。当然，我们使用的设计工具也需要改变。