2016-1-5 用心設計
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我(原作者)的手機又震了。當時我正在冰島的一個什么地方，離我的車有十多里地遠，四下無人。我正拿著馬上就要沒電的手機查看著Google Maps。
“Spotify剛剛向Afternoon Acoustic歌單添加了兩首歌曲哦”，真是時候。一條來自Periscope的消息：“@kayvon和你分享了一段視頻…”，還有Mailbox的 兩封新郵件通知，Twitter上多了個follower，Slack里的一條消息，總共9條通知。當你拿著一部電量只剩下2%的手機，被困在一個荒無人 煙、網絡連接十分不穩定的地方時，當你只想那見鬼的地圖能快些加載時，這些通知真的很是讓人欲哭無淚。
過去20年里，科技進步的太多太多，但通知服務似乎還停留在上個世紀。
當前，無數的文章，無數的公司、產品、會議等等都在關注著這方面的話題。有太多證據表明我們目前使用的通知機制非常不理想，但這些討論往往會不了了之。我們應該怎樣做？通知的未來究竟是怎樣的？
從Google Search到Facebook的feed流，我們能夠獲取到怎樣的信息取決于算法在分析過海量的數據之后所做的決策。具有自我學習能力的算法同樣在驅動著Google Now這樣的產品，以及諸如Facebook最近剛剛更新的通知服務等等。通過智能化算法來驅動智能通知服務的嘗試尚處于起步階段，技術遠未成熟；不過值得慶幸的是，至少我們當前所擁有的數據量是足夠支持這一嘗試的。
社交平臺的迅猛發展使得個人數據分享的理念變得輕而易舉就能實現，我們的Twitter或Facebook賬戶完全可以成為行走世界的通行證。
即便產品自身的特質決定著它并不需要進行數據收集工作(例如iA Writer這一的工具)，但從人們使用這些產品的行為習慣當中，服務方仍然可以獲取大量的數據信息，例如人們通常會在每天的什么時間登錄？每一次會持續 使用多久？這些時間維度的統計信息與用戶參與度之間有著怎樣的關聯？
用戶還會對哪些事情產生興趣？他們會用到哪些產品？以怎樣的方式使用？使用方式當中是否存在某種普遍性的模式？自然，你會想到隱私方面的問題，其實 我們已經有應對方案了。Google最近在Inbox中推出了智能化自動回復功能，顯然，人類員工不會被獲準去查閱用戶的郵件信息，但是擁有學習能力的機 器可以。
假設我們有能力獲取并分析所有這些類型的數據，那么真正的智能化通知服務會是怎樣的呢？最基本的幾個方面：實用，個人化，時間敏感性及相關性。
即時的未必永遠是最好的。最近上線的Basecamp 3當中有個很有意思的新功能，Work Can Wait，用戶可以選擇僅在工作時間接收通知消息。要知道你所在的晚間時分對于處在不同時區的遠程同僚來說未必就是休息時間，當你和伴侶在夜色中漫步時， 通常不會希望被地球另一端發來的工作方面的消息打擾到。
對于通知，錯誤的時間比無用的內容更加糟糕。沒有被妨礙到時，你可以忽略掉無關緊要的信息，但當你需要休息，或是精神需要高度聚焦的時候，不分時間場合唐突而至的通知消息不僅會帶來干擾，使人反感甚至惱怒，而且在很多時候還會營造出一種莫名其妙的緊迫感。
未來的通知服務無需用戶手動設置便可以做到這一點。某種預測算法可以根據用戶當前的情境信息判斷是否應該發送通知消息。至少，大家可以享受到安心的不受打擾的夜晚了。
地理位置信息對于情境分析的重要性也是不言而喻的。如果一個人正在黑山共和國里的某處劃船，那么這時告訴他愛爾蘭的一家宜家店正在打折恐怕沒什么意義。
其實很多app已經懂得怎樣通過用戶的地理位置信息來做些有意義的事了。例如當你初次來到某個地方的時候，Foursqure會自動向你發送一些與當地相關的tips；很多to-do類工具也會根據你所處的不同地點向你提醒與之相關的待辦事項。
和所有基于push的系統一樣，通知也是一種較為脆弱的信息介質。道理很簡單，服務方發送的太多，用戶就會反感，然后決定關掉他家的消息接收。太多就是太多，哪怕信息對用戶確實有用。所以在產品當中對通知消息進行合理的分組是非常重要的。
想想Facebook對相似的通知進行分組的方式，例如對于有多少人贊了你的照片這樣的消息，會合并為一條，默認顯示前幾個人的名字以及點贊總數， 如果用戶有興趣便點擊查看其中的詳情。相比下來Quora的做法就不那么聰明了，他們不僅會將全部消息默認放出，而且連具體內容也一并呈現出來，哪怕其中 的某些同屬于一類消息。
進一步挖掘消息分組的方式，或許它還可以變得更智能，例如采用某種漸進式的規則：如果你上傳的每張照片收到的點贊數通常不會超過10個，那么你也許
會希望每收到一次都能看到完整的消息；而如果點贊數的平均水平很高，例如成百上千，那么每收到100個贊再發送一條消息概要的方式可能是更加合理的。此
外，如果家人、朋友或是有較高影響力的人與你的內容產生了互動，你可能會希望收到差異性更強一些的通知。畢竟，如果扎克伯格評論了你的po，你恐怕會希望
立刻收到通知并前去查看吧。
雖然每個人都是獨特的，但是特定的產品設計方案無論如何也無法同時滿足所有人，所以如今在很多時候，策略上的權衡與妥協就成為了必然。設想一下，相比于一成不變的設計，如果系統可以根據不同用戶的行為規律以不同的方式展示通知內容，那么用戶會很容易感知到產品在個性化層面的智能和體貼。
試著使系統能夠根據用戶對于不同類型的消息所產生的不同反應行為來自我學習并調整內容的默認呈現方式。人們在收到照片被贊的消息之后通常會怎樣反 應？只是看一眼數量和概況，還是會很開心的去查看其中的每一條消息？用戶所看到的通知信息組織架構最終將取決于他們自己的行為規律。
在我們的團隊當中，產品設計師們 會始終與客戶保持溝通。進行用研時，我們也會針對不同類型的用戶提出不同的問題。我們會將目標信息發送給最適合回答這個問題的人群進行調研。例如，如果我 們計劃改善現有的導出功能，我們會選擇那些在最近兩天內使用過該功能的用戶，向他們了解使用過程中是否存在某些問題，畢竟這些用戶還有著相對準確的記憶可 以追溯。
通過數據進行甄選，將信息發送給正確的目標人群，應答率便會相應的提升，你能得到的信息也會更有價值，同時避免其他用戶受到無意義的打擾。
我們所探討的這些智能化的通知，給人的感覺更像是某種來自助理人員的小提醒。而當前很多產品的系統通知給人的感覺往往就是界面當中某個冰冷的小圖標。系統通知需要更智能化和個性化嗎？
有一種叫做幻想性視錯覺(Pareidolia)的心理現象，具體表現就是我們習慣于將生活當中的事物與人類的形象關聯起來。我們會在云彩當中看到 人臉的形狀，卡通中的動物表現的就像人類一樣，科幻電影里的機器人往往也是人形。我們還樂于和bot們打交道，無論對方是Siri還是Cortana或其 他。
當來自bot的系統通知消息以人類語言的風格呈現出來時，看上去會更加人性化一些，而且你會隱約覺得發送這條通知的也是一個有著自我個性的人。
在如今的很多產品當中，我們已經可以見到具有對話風格的系統通知了。以一個抽象的產品界面為例，左側的通知風格或許是我們在一年前所習慣見到的，而如今我們已經開始越來越多的見到右側這種對話風格的通知。
對話風格的實踐應用剛剛起步，它的潛力已經開始被越來越多的產品所意識到，未來，它或許會重新塑造我們所熟悉的通知形式。
無論我們收集到的數據有多么優質，無論預測性人工智能發展到怎樣的高度，反饋循環的過程都是不可或缺的。英國科幻作家Alastair Reynolds寫過一則名為Zima Blue的小故事，其中討論到預測性人工智能的本質。假設你喜歡在陽光明媚的下午和朋友一起喝白葡萄酒， 在這個場景當中，你平時喜歡的那些酒品似乎都不會比白葡萄酒更加甜美。但是智能算法不會將這種特定場景中的歡樂搭配看做權重很高的因素，單一的偏離性不會 影響預測模型的整體，下一次它還是會推薦你平時最鐘情的紅葡萄酒。當然你知道自己對于陽光午間品酒會的預期，于是在下次聚會之前手動選擇了白葡萄酒。接下 來系統還是會為你推薦紅葡萄酒，然后你在接下來的聚會之前仍然需要再次手動選擇白葡萄酒…算法永遠不會允許發生偏移的實例去破壞整體行為模式。
所以在我們能夠看到的未來，智能化通知或許仍然離不開用戶的反饋，例如一次次的向用戶征求一些簡單的意見回饋：這條通知對你有用嗎？這個時間點發送 通知對你來說合適嗎？你希望看到更多這樣的信息嗎？聽上去不那么高端，好像機場角落里的意見受理處，但卻是實際當中讓機器逐漸理解人類需求的最快途徑。
毋庸置疑，如今我們所使用的通知體系必將發生變革，畢竟它們在很多時候太讓人反感甚至抓狂了。
同時我們也要知道，創造更加智能化的通知服務所需要的數據基礎已經具備。現實當中，已經有越來越多的產品開始嘗試通過恰當的方式使用這些數據，以便找到一些讓通知真正智能起來并提供實用價值的新路。
對我個人而言，我只希望下一次揣著還剩2%電量的手機迷失在野外的時候，只會因為我的app小助手向我發送了導航通知才需要打開手機查看。
原文地址：blog.intercom.io
譯文來自：beforweb
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