Как и зачем упрощать сложные интерфейсы

Интерфейс должен соответствовать ментальным моделям пользователей, об этом важно помнить при разработке. Ментальная модель — это «сокращенная» версия реальности, на которую люди опираются в различных жизненных ситуациях, даже если она не на 100% достоверна.

У каждого пользователя есть ментальная модель того, как должен вести себя интерфейс, — она также является «сокращенной» и может неточно отражать реальное положение дел. Мы храним информацию об интерфейсах в долговременной памяти и склонны запоминать только общие характеристики, которые соответствуют концептуальному представлению, а не все детали.

В результате мы стремимся сделать интерфейсы наших продуктов минималистичными и простыми, потому что «сокращенная версия UI» в сознании людей представляет собой упрощенную версию реального интерфейса. Однако что, если мы не можем уменьшить сложность интерфейса, избавиться от всех элементов управления, опций, выпадающих списков, радиокнопок, вкладок, вложенной навигации и многочисленных настроек? 

Если вы когда-либо работали со сложными веб-приложениями, в которых есть дашборды, несколько пользовательских ролей, большое количество типов данных, таблиц, столбцов, диаграмм и т.д., вам, скорее всего, знакома ситуация, когда снижение сложности интерфейса не представляется возможным, поскольку все элементы одинаково важны для пользователя.

Так что же делать в таких случаях? Закон Теслера гласит, что для любой системы существует определенный уровень сложности, который нельзя уменьшить, особенно, если речь идет о создании инструментов для продвинутых пользователей (пример: интерфейс кабины пилота). 

Аналогичным образом, программы для разработчиков, например, Postman, Github, MongoDB, Blender, и дизайнеров, например, Photoshop и Figma, могут быть очень сложными. Хотя Figma выглядит проще, чем Photoshop, она все же значительно сложнее, чем популярные приложения социальных сетей, такие как Instagram* или TikTok, предназначенные для более широкой аудитории. Новичкам, как правило, требуется больше времени, чтобы научиться пользоваться Figma, чем Instagram*.

Как же разработать интерфейс сложного продукта, чтобы его было легче изучать и использовать? Один из способов — применить концепцию из кибернетики — закон необходимого разнообразия (или просто закон Эшби).

Что такое закон Эшби?

Ученый-кибернетик У. Росс Эшби разработал закон необходимого разнообразия, который гласит: при создании системы, предназначенной для решения какой-либо задачи, необходимо, чтобы сложность этой системы была не меньше сложности решаемой проблемы.

Позже ученые Макс Буазо и Билл Маккелви сформулировали на его основе закон требуемой сложности: Для эффективной адаптации системы, ее внутренняя сложность должна соответствовать внешней сложности, с которой она сталкивается.

Проще говоря, чтобы система выжила и оставалась стабильной, она должна соответствовать сложности и разнообразию окружающей среды. Это ключевая идея закона Эшби. 

Первоначально эта концепция относилась к биологическим системам. Организмы должны адаптироваться к окружающей среде, в которой есть неживые вещества и другие живые организмы. В сложной окружающей среде организмы также должны становиться сложнее, чтобы выжить. 

По мере того как организмы развиваются, они, в свою очередь, усложняют среду, из-за чего другим организмам приходится адаптироваться к новым условиям. Со временем биосфера становится все более сложной. Так простые одноклеточные организмы превратились в сложные сообщества разнообразных многоклеточных организмов.

Таким образом, мы можем сделать вывод, что каждый организм представляет собой модель окружающей среды, ее отражение. Чтобы проиллюстрировать это, давайте рассмотрим один пример. 

Лев, который охотится на газелей, должен иметь по крайней мере столько же паттернов поведения, сколько существует способов побега газели. Аналогичным образом, чтобы выжить, газели должны иметь поведенческие паттерны, учитывающие все существующие способы охоты льва. Оба эти организма содержат ментальные модели друг друга. Ментальная модель льва включает способы поймать и съесть газель, а ментальная модель газели — способы убежать от него.

Закон Эшби в UX-дизайне

Хотя эта концепция обычно изучается в кибернетике, она также применима к UX и UI-дизайну. Мы уже обсуждали, как организмы адаптируются к сложности окружающей среды, чтобы обеспечить свое выживание. Этот эволюционный механизм можно наблюдать и на рынке. 

Как и организмы, продукты должны подстраиваться под пользователей, чтобы выжить. Этот принцип можно применить и к интерфейсам. Чтобы обеспечить «выживание» конкретного интерфейса, последний должен соответствовать сложности и разнообразию мышления пользователя.

На картинке выше мы видим два примера UI, которые требуют различных уровней сложности и ментальных моделей пользователей. Когда речь идет о простых приложениях с несколькими элементами управления и вариантами взаимодействия (здесь Instagram*), достаточно простой ментальной модели и низких когнитивных способностей.

Но если пользователь захочет использовать интерфейс Blender для создания 3D-модели своего любимого автомобиля, это потребует гораздо более высокого уровня сложности и разнообразия когнитивных способностей, а также дополнительных навыков, знаний и опыта.

Таким образом, если вы разработаете сложный интерфейс для пользователей с более простыми ментальными моделями, они, скорее всего, проигнорируют или забросят его. Другими словами — он «погибнет». Вот почему так важно создавать точные персоны пользователей, ведь они помогают определить целевую аудиторию и спроектировать продукт специально для нее.

Поскольку мы часто имеем дело со сложными продуктами, закон Эшби может быть полезен для понимания и решения этих проблем. Мы должны привести сложность UI в соответствие со сложностью ментальной модели пользователя и наоборот. Мы можем рассматривать и мышление пользователя, и интерфейс как сложные системы. Первая — когнитивная, вторая — состоит из различных взаимосвязанных компонентов.

Приводим интерфейс в соответствие с ментальными моделями пользователя

В рамках закона Эшби мышление пользователя можно рассматривать как внешнюю среду с определенным уровнем сложности и разнообразия. Для того чтобы интерфейс соответствовал ей, UX-дизайнеры должны провести тщательное исследование ментальных моделей пользователей. Это поможет определить необходимый уровень сложности интерфейса. Он будет варьироваться от одной группы пользователей к другой, что подчеркивает важность ориентированного на пользователя подхода к проектированию.

Если вы разрабатываете новую соцсеть для широкой аудитории, вам не потребуется много сложных опций и элементов управления, поскольку все сценарии использования будут довольно простыми. 

Однако, представьте, что вы создаете инструмент для ML-разработчиков (специалистов по машинному обучению), которые имеют дело с огромным объемом данных, графиков и элементов управления. Их мыслительный процесс будет намного сложнее и богаче, ведь перед ними стоит множество задач, и для каждой из них им необходимо построить ментальную модель. 

Поэтому эксперты, как правило, имеют более сложные ментальные модели, чем остальные пользователи, и важно, чтобы ваш интерфейс соответствовал этой сложности.

Это означает, что среда, в которой работает интерфейс, а именно мышление пользователя, будет отличаться в сложных экспертных продуктах, например, приборная панель в кабине пилота, ПО для синоптиков, финансистов, страховщиков, инструменты разработчика и другие корпоративные, аналитические продукты с большим объемом данных.

Важно учитывать все состояния, в которых может находиться разум пользователя при взаимодействии с конкретным продуктом. Так вы спроектируете интерфейс, который будет реагировать на его действия должным образом и соответствовать его ментальным моделям.

Приводим ментальные модели пользователя в соответствие с интерфейсом

Второй подход будто бы противоречит целям UX. Как дизайнеры, мы должны проектировать интерфейс таким образом, чтобы он соответствовал ментальным моделям пользователей, а значит, в большинстве случаев мы будем следовать первому подходу. Но иногда мы можем сделать наоборот.

Когда пользователи имеют дело со сложными продуктами, им зачастую приходится осваивать новые навыки и процессы. Многие компании вкладывают дополнительные ресурсы в обучение и развитие службы поддержки, чтобы помочь пользователям разобраться в интерфейсе. Однако обучение может происходить и естественным образом. 

Вспомните, как вы впервые сели за компьютер и воспользовались мышкой или клавиатурой. Вероятно, вам потребовалось некоторое время, чтобы научиться выполнять различные задачи.

Освоение новых инструментов требует времени и усилий. Будь то вождение автомобиля, набор текста на клавиатуре, приготовление пищи или смена подгузника, все эти действия предполагают определенную кривую обучения. 

С точки зрения закона Эшби, это означает, что как пользователь вы должны соизмерять сложность своего мышления со сложностью интерфейса, с которым вы взаимодействуете. Изначально сложность вашего мышления может быть ниже, и ее необходимо увеличивать до того момента, пока вы не будете способны справиться с ситуацией при помощи новых навыков и знаний.

Помните, что люди от природы любопытны и постоянно ищут новую информацию и опыт. Мы склонны накапливать знания и полагаться на них в дальнейшем. Стремление к новому опыту может процветать в среде, которая предлагает определенный уровень загадочности и подсказки, ведущие пользователей к открытиям и обучению. Как дизайнеры, мы можем встраивать эти подсказки в интерфейс и давать людям возможность привести сложность их мышления в соответствие со сложностью UI.

Это означает, что при разработке сложных интерфейсов нам необходимо применять оба подхода — мы должны привести UI в соответствие с мышлением людей, а также научить их эффективно использовать сложные опции и элементы управления.

Как мы можем применить эту концепцию?

Что касается конкретных решений, вытекающих из закона Эшби, мы можем разбить их на 2 группы: что должен делать интерфейс и что должны делать пользователи.

Чтобы решить проблему, отображенную на графике выше, дизайнеры должны упростить UI. Однако это может оказаться трудной задачей, поскольку по закону Теслера определенный уровень сложности неизбежен. 

Упрощение интерфейса Blender до уровня Instagram* сделало бы его бесполезным. Однако на рынке появляются новые AI-технологии, которые позволяют переложить некоторую сложность с интерфейса на саму систему. Например, вместо множества опций, которые предлагает Blender, можно сделать всего несколько полей, куда пользователи будут вводить текстовые запросы для создания нужных 3D-объектов.

С другой стороны, вы можете научить людей пользоваться сложным интерфейсом, предоставив им соответствующие туториалы и руководства. Со временем они перестанут быть новичками, а их когнитивные способности расширятся, что позволит им решать более сложные задачи. 

Хотя это может показаться пугающим для нас, дизайнеров, поскольку мы не хотим учить людей пользоваться интерфейсами (считается, что если что-то не очевидно, UX недостаточно хорош), мы должны рассмотреть этот подход, поскольку обучение может быть необходимой составляющей эффективного опыта. 

Если вы выводите на рынок новый продукт, вам нужно научить людей взаимодействовать с ним, поскольку каким бы очевидным и интуитивно понятным ни был дизайн, им это не поможет. Не беспокойтесь, среди ваших пользователей точно найдутся первопроходцы, которым не терпится попробовать что-то новое. Это прекрасная возможность получить обратную связь и оценить сложность ментальных моделей вашей аудитории.

Чтобы помочь пользователям быстро освоить интерфейс, мы должны предоставить подсказки, которые соответствуют знакомым им понятиям и ожиданиям. Мы храним идеи и концепции о различных элементах окружающей среды в нашей когнитивной системе, и используем эти воспоминания, чтобы справляться с новыми ситуациями. Если UI содержит концепции, которые уже есть в голове пользователей, они смогут соотнести новую среду с предыдущим опытом, поскольку она будет казаться им знакомой.

На картинке мы также видим красную пунктирную стрелку, которая обозначает путь знакомства (я сам придумал это название). Эта линия короче, чем линии обучения, и упрощения, она сочетает в себе оба этих аспекта, а также имеет более короткую кривую обучения. 

Путь знакомства подразумевает создание интерфейса, который соответствует существующим ментальным моделям и ожиданиям пользователя, но при этом предоставляет возможности для обучения, роста и исследования. Следуя по пути знакомства, дизайнеры могут создать UI, который будет одновременно очевидным и эффективным, будет давать пользователям ощущение контроля и свободы действий, а также поощрять любопытство и жажду знаний.

Продуманная воронка процесса обучения в сочетании с разумной легкостью освоения и знакомыми идеями даст сложным интерфейсам шанс на выживание.

Заключение

Закон Эшби помогает нам понять, как соотносятся ментальные модели пользователей и дизайн с точки зрения сложности.

Дизайнеры должны либо упростить интерфейс, либо предоставить обучающие материалы, которые помогут пользователям развить необходимые навыки и знания, чтобы стать экспертами. Баланс между простотой и обучением может быть достигнут через «путь знакомства», поскольку чрезмерно упрощенный интерфейс не предоставляет необходимых инструментов и опций для опытных пользователей, в то время как слишком сложный интерфейс может отпугнуть новичков от работы с инструментом.

* Instagram принадлежит Meta, которая признана в РФ экстремистской организацией