原作者：Charles L. Mauro（MauroNewMedia总裁，获纽约大学人体工学硕士学位，系CHFP/BPCE注册成员。在麻省理工学院斯隆商学院、斯坦福大学等学府开设有研究生课程）
译者按：flappy bird游戏不明所以的火了，虽然有运气成分，但游戏本身的可玩性应当也功不可没。“Cognitive Teardown of user experience”（认知拆解）为我们提供了一种思考（CharlesMauro之前曾经利用此方式分析过《愤怒的小鸟》）。 作者认为，此游戏流行的原因与老虎机有着极大的相似性，都是极低成本的操作、快速的反馈、结果不可预测、无容错机制。而flappy bird也以极其简单的方式，创造了令人惊叹的“简单/复杂性误解”（simplicity/complexity deceit，SCD）。
此外，作者还针对技能迁移（transfer）、显示/控制兼容性（CDC）等进行了介绍。
这样的分析视角不是为了解释而解释，也能帮助设计者和研究者更好地进行设计提供启发。因此，笔者特将此文翻译过来，供各位参考。
界面简洁，却蕴含深刻的复杂性
在人机设计科学中，一个引人入胜的难题便是：我们并不能基于用户界面的视觉感受来准确评估出操作的复杂程度。然而，我们却总是这么做（基于眼前所见的视觉/空间元素来判断事物的复杂性）——基于屏幕的判断尤其如此。简而言之，呈现在屏幕上的元素越多，用户越会有复杂度高的第一印象；反之，屏幕元素简单，我们会得到“这很简单”的印象。这其中的奥妙在于，我们不能基于目测来判断出产品的用户体验……我们不能基于此获得真相。
然而，当我们接触新的应用程序（APP）/网站，或者软件时，总是会这么做（基于视觉感受判断产品的用户体验好坏）。
在人因工程科学的咨询过程中，我不断遇到这个问题——它无处不在。我将其称之为“简单/复杂性误解”（simplicity/complexity deceit，SCD，下同）。这个问题在现实生活中随处可见：我们使用的软件、驾驶的汽车、厨房电器、媒体系统等等，当然，这也包括我们免费或很小成本下载的免费程序（比如这款flappy bird）。SCD可以简化成：视觉复杂性与认知复杂性之间的差异。
是的，我们完全可以创造出第一印象简单，但用户却越使用越发现困难的产品。这种SCD的用户体验，对于很好和持续的市场营销有着重要意义。
“简单”的第一印象的重要意义已经不用多言，这已然成为当代用户体验设计的口头禅。基于这样的方法（也称“极简用户体验”），设计师去掉用户界面上存在的任何复杂图形。然而，很少有设计师思考：这样的图形简化，在多大程度上帮助我们减少了操作的复杂性？
时至今日，我们所见到的基于最新操作系统的几乎任何应用程序或者软件产品，都会发现界面看上去很简单，但实际操作起来复杂到令人惊讶（如Twitter，Facebook和Instagram，LinkedIn，Pinterest，以及数以万计的ios/andriod应用）。然而在这款成功的flappy bird，将视觉和认知复杂度差异提高到很大的水平。
这款典型的免费游戏，是SCD的典范。原因如下。
理论
在基本结构层面，flappy bird是技能习得理论（skill acquisition theory）的一个非常有趣的案例。
具体而言，几十年的研究表明，我们的几乎任何技能，包括如何使用设备的学习，以及操控这只看似简单的鸟，都会遵从练习幂函数定律（Power Law of Practice）。这个定律是指，练习能够增强我们的技能，但是到某一个临界点之后，反复的尝试可能都是没有什么改善的。这个结果就会显示出实际的幂函数分布曲线，著名的“长尾”理论。这个定律的有趣之处在于，习得一项技能可能需要很短或者很长的时间——这还取决于任务的目标高低（掌握到70%还是90%？）但其中的模式是基本不变的。
尽管大部分用户体验设计师都没有意识到这一点，但这个简单的概念（练习的幂函数定律）无处不在——我们忙碌生活中的高科技设备无一不具有这样的现象。
此外，一个看上去简单的产品，却让用户在实际使用中遭受大量的挫折，这一定会影响用户对这个产品或者品牌/公司的感受。这就是前面所讨论的的SCD。这其实没什么神秘的，设计师可以通过人机界面设计，对用户的学习曲线产生戏剧性、可测量的影响（在flappy bird案例中，就是游戏者与游戏交互的界面）。
一个设计师，如果缺乏基本的认知科学知识(包括哪些因素会使学习和使用变得复杂)，这会是一个大问题。我们不知道flappy bird的设计师/程序员对此是否有所了解，但他却有意无意地创造了一个SCD的极端案例之一。这就是说，这款简单的游戏，通过调整容易控制、又很好理解的变量（柱子的高度随机），创造了极高的操作复杂性。
下面是根据我人机工程科学领域的经验，总结出那些以快速技能获取为目的的产品中，影响人机界面的因素。这个名单并不全面，但这是在游戏的互动模式和奖励制度背景下很容易理解的因素。
迁移（Transfer）
当与客户合作去提升产品可用性时，我听到的第一个问题几乎总是“有什么方法能够最快、最简单地使产品/软件/应用程序易于使用？”而答案总是会让提问者很意外：解决复杂的界面设计问题最快、成本最低的方法是让新设计的系统，从第一个界面到完成目标的全过程，都让用户感到很熟悉。
在这里，我们利用到了一个简单的认知科学知识：将用户之前学习过的技能运用到新系统的学习中来——这是设计师能利用的最大资源——“学习迁移”。学习迁移是技能习得研究的重要领域。汽车驾驶是一个“正迁移”的例子。当你坐进最近50年生产的任何一辆汽车，你会发现基本一致的用户体验配置——方向盘、刹车、油门、转向信号等等，位置和基本方法都高度一致。所有这一切都是熟悉的，于是自然而然产生正迁移。但是你也会发现不一样的地方。这些地方通常涉及热交换系统、通风、收音机、蓝牙、GPS，车内照明灯、USB接口等等辅助控制界面。
对于这一个俗气的、考验百万用户耐心的游戏应用来说，有什么需要去学习的吗？ 其实有很多。
事实证明，对于用户体验设计来说，要产生出与其他游戏/设备完全没有正迁移的用户界面模式是非常困难的。这正是阮先生在这款flappy bird中所创造的控制/展示设计中完成的。我们可以确定的是，点击触摸屏来控制垂直运动的小物体，是一种相对复杂的物理控制方式，并没有得到广泛使用……因此这款游戏无法发生迁移，也没有发生正迁移。一个人不经历几次尝试，是不会注意到这种交互设计的新颖性。这种迁移的缺乏，在2小时之后（用户一遍遍的尝试却得不到4分）变得愈加明显。用户也开始意识到，看似的简单的背后，隐藏着深刻的复杂性。
有什么比点击屏幕控制小鸟更简单？缺乏迁移不是flappy bird为何如此难的唯一原因。
控制/显示兼容性CDC
在人因工程科学领域中有一个简单的概念，称之为“控制/显示兼容性”（CDC）。这个词听起来很学术，但却时刻发生在我们身上。正迁移/CDC是否存在，对一个设备/产品是否易于操作有重大影响。
CDC是衡量控制输入端和信息显示之间关系的度量。如果用户的操作结果在意料之中又易于理解，我们判定这个设备是高CDC的。例如，一只铅笔就具有很高的CDC，因为当你握着铅笔写字画画时，控制和显示结果都符合你的期望。而flappy bird作者阮先生则创造了CDC的地狱，做为人机系统的专家，我惊叹于与他创造的复杂性的惊人水平——这在CDC检测中几乎不可能出现。
什么意思？同样的动作，我们会期待熟悉的反应。对于新手来讲，这可以称之为“反馈”。例如，你在iPhone输入法中，按下字母A，则屏幕中的文本位置上就显示A。这是由复杂世界的反复作用、数百万次重复而形成的固定模式（也称“skill repertoires“）。这样的模式深入我们的认知过程、几乎是不可逆的，成为我们使用设备或者软件的自发反应。但这flappy bird中，CDC很低，而且对鸟的控制反应与我们的本能反应不同。这就是我们通过简单的点击屏幕控制鸟的垂直运动导致心烦的根本原因。
在我们的技能库中，一个简单的点击动作，预期的结果是添加字符、链接或者对象。点击屏幕则有所不同，由设备上的音频和显示替代了按键行程。iOS和Andriod设备均是这样的交互模型。人因研究表明，点击触摸屏的效率不如物理按键，但触摸屏有很多的好处抵消了这种不足。
很大程度上讲，flappy bird的复杂性在于，手指的点击控制的运动，与我们原有的控制方式几乎没有什么联系。这导致了我们下意识的反应与这只小鸟的垂直运动相冲突，从而阻碍了游戏的进行。由于人的信息处理系统为了应付环境的变化，在玩游戏的过程中会本能地投入认知资源，试图去更好地控制小鸟的运动。无论你是否意识到，你的技能学习系统一开始就试图去寻找这样的规律。
这个游戏最令人惊讶的地方在于，如何创造最高层次的认知复杂性，同时还能保持很高的用户参与度。
再来思考用户参与度的问题。 有趣的是，flappy bird这种技能的获得方式，与愤怒的小鸟（Angry Birds）中的交互模型完全相反。在angry birds中，吊索杆的回拉和释放动作，与我们技能库中的行为完美匹配。这种最高水平的CDC，在客观上帮助angry birds取得成功。而flappy bird则有着其他更复杂的因素。在讨论这个游戏之前，我再讨论一个因素。
无容错机制
在科学用户体验视角下的人机界面设计实践中，存在一条关乎专业信誉的基本法则。几十年来，这些法则已经在人机交互范围广泛采用（从B1轰炸机到ipod）。其中的核心概念是“容错”（error tolerance）。简单地说，合理的人机交互界面，应当允许误差的存在，并能进行校正误差。缺少这种容错机制，则会使得操作变得复杂、刺激而令人沮丧，在一些情况下还会带来严重的后果。这样的系统设计（无容错机制的设计）既不利于技能的快速掌握，也不给用户纠正错误的机会。
容错设计，成为现在设计的非常重要的方面。其重要原因在于人在操作过程中存在不稳定性、工艺复杂性也在增加。尽管我们人类以最灵活和巧妙的技术为傲，但我们却依然容易出现不可预测的错误——尤其是面临着压力、干扰，或者是焦虑或情绪低落时。
我们在与外界互动时缺乏有质量的控制能力，这正是为什么几代工程师试图发展自动化技术来协助处理的原因（可惜还未成功）。回顾历史，误差容限低甚至无的人机系统，最终都会遭遇相当悲惨的下场。无论是大的自然灾难面前、切尔诺贝利核泄漏事故，还是著名的空难，都是由于相关人员没有及时察觉和纠正系统中出现的错误导致的。
有趣的是，阮先生创建的这款游戏几乎没有进行容错设计——用户在游戏中，任何一个错误都无法纠正，只能完全丧失重新开始。一个好的容错设计则需要避免“一旦错误就毁灭”的现象出现。如果飞机没有容错设计，那么飞行员的一个极小的错误，就可能飞机在曼哈顿上空中爆炸。
在flappy bird中，即便你能够获得5000分，但一个小的失误就会让一切归零、重头开始。而如果你不需要通过这种最残酷的方式来纠正，那么你的分数会非常令人嫉妒。不过即便如此，仍有数以百万计的人花大把的时间来玩这个游戏。
问题是：为什么我们要这么做？ 尤其是这个设计违背了伟大的用户体验设计法则（容错）？请继续往下看。
奖励制度
过去几十年的研究让我们知道，人存在两种形式的动机：外在动机和内在动机。外在动机是相对表面的、以获得外部利益为目标的；而内在动机则与内部的满意度相联系，比如喜欢学习新技能、结交新朋友，赢得同伴的尊重等等。现实世界中，内在动机和外在动机往往相互交织。当你购买新的房子后，结交到爱打网球的好朋友时，你也开始喜欢上这个运动，并且通过这项运动在同伴中更加被关注。这个简单的例子中告诉我们，不同动机往往是复杂地交织在一起的。
关于网球的这个例子我们先讨论到这里。然而flappy bird确实没有做到这一点（同时激发外在动机和内在动机），其中不过是让我们在小伙伴面前炫耀自己的成绩（另一个因素后面讨论）。显然，你永远不会将这个玩flappy bird中学会的点击控制鸟垂直运动的技能，也无法去分享你的聪明才智——教会别人如何在一个零容错的系统中大获成功是几乎不可能的。那究竟是什么动机呢？
拉斯维加斯
最近有大量的认知科学研究，去讨论赌徒，以及赌博娱乐场所环境对赌徒行为的影响。当我们去思考为什么大家会花数不清的时间去玩这个低质量的flappy bird，然后几乎一无所获呢？我认为，答案就在于影响赌徒心理的那些因素。大概是这样子的。
在大多数赌场中，最流行的是什么？你可能会惊讶地发现，往往是风险最低的老虎机？更多的赌徒在这个机器上逗留几个小时，这个时间要超出大多数其他游戏内容。
原因何在？让我们看看老虎机有怎样的属性：非常简单的心智模型、非常低的技能要求、高度重复且没有容错机制。游戏中，你的结果只有两种——赢，或者输掉然后从零开始。老虎机在设计上，界面简单、操作成本低。老虎机最重要的技术就是快速将机器复位，你可以连续不断地往里面放美元。有趣的是，提高老虎机的盈利能力，主要是在硬币投币环节引进全自动的信用卡收费——更少的生理和认知努力，意味着更快的周期好更大的奖励。
有的老虎机直接取消摇杆，用按钮代替摇杆。
简单介绍了投币式游戏机，我们再回到flappy bird。大家很容易发现，这两者之间有着惊人的相似性。也就是说，flappy bird玩家的动机和老虎机玩家的动机是一致的，细节不详但总体框架是一致的：每一次都是快速而很低的认知投入。所以我们朝着更高水平的努力，其动机智能归为外在奖励：更好的得分、以及更多吹牛的资本。
然而，则并不是故事的结尾，还有一个因素存在。（注：这些系统是有代价的。）
图片引自：http://commons.wikimedia.org/wiki/File:LasVegas-Casino.jpg
简约的挑战
让我们回过头来看看。
过去十年的有趣研究揭示出了我们如何快速地认知事物。也就是说，我们基于第一印象做出判断的现象，在生活中广泛存在。换句话说，我们对周围事物的判断，往往并没有达到意识加工的水平。
在进入意识加工水平之前，我们已经做出了判断：判断一个网站是否值得信任、设计是否精良等等，都是在亚秒级的时间内完成的。这些判断一旦定型，就会在脑海中持续很久、很难改变。
回顾前文的“简单/复杂性误解”（SCD），我们可以看到，一旦第一眼觉得产品简单（如：flappy bird），那我们就会觉得游戏操作也很简单、得分低是因为自己不擅长——即便经过本文的分析发现，这款游戏的设计是如此诡异和复杂。阮先生的游戏中，使用像素化的图形设计、俗气的颜色和简陋的动画，让人们第一印象这个设计很简单，但设计本身却是令人发指的复杂。
我们能学到什么？
经过对flappy bird的分析，我们看到，简单的界面复杂的操作可以以非常简单的方式创造出来。当然，我们也可以通过复杂的方式，设计出复杂性。
我们知道，flappy bird和老虎机一样，激发了我们希望取胜的动机。实际上，我们永远没办法掌握什么制胜秘籍。
尽管游戏已经从App Store和Google Paly中下线，但flappy bird留给我们的经验教训值得深刻的学习——尽管有些很容易理解，有些却很困难。
最后，我想说，阮先生的这款游戏值得敬佩，它以简单的界面提供了绚丽的复杂性、激发了超出期望的动机。这是一款非同小可的游戏。
致谢：感谢Emily Fisher对本文的贡献。
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