Представим, что вы погружаетесь в изучение нового инструмента — метода JTJM для исследования пользовательского опыта. Сначала вы знакомитесь с этой методикой через профильные блоги и статьи. И тут начинается самое интересное: вскоре вы всё чаще и чаще натыкаетесь на упоминание JTJM — в социальных сетях, в блогах, даже в разговорах с друзьями и коллегами. Похоже, что метод стал повсеместно популярен и востребован. Но на самом деле, эффект Баадера‑Майнхофа просто заставляет нас обращать внимание на то, что раньше не замечали. Попробуйте находить на дороге по пути на работу черные Citroen c4

Эффект Баадера‑Майнхофа, или частотное заблуждение, описывает психологический феномен, при котором после знакомства с новым термином или концептом, мы начинаем видеть его повсюду.

Вот несколько ключевых паттернов, играющих здесь свою роль:

  • После того, как наш мозг получает новый стимул (новый фокус), он начинает фильтровать весь окружающий информационный поток в поисках знакомых элементов. Таким образом, даже если общее количество упоминаний остается прежним, наш фокус смещается и мы замечаем их гораздо чаще.

  • Раз наш мозг сфокусирован на обработке определенно важной для нас информации, то выдача будет скорректирована.

  • И когда мы в очередной раз увидим упоминание метода JTJM, это подпитает наше убеждение в его популярности и даже востребованности (а тут сработает эффект подражания). Таким образом будет создан цикл, который будет подпитывать сам себя и укреплять убеждение.

Как мы можем использовать эффект в проектировании интерфейсов:

  • Например, мы запускаем новую фичу. Нам конечно нужно рассказать о ней, выставить ее в лучшем свете. Поэтому будем аккуратно рассказывать о ней из разных источников и усиливать видимость в интерфейсе.

  • Рекомендательная система может строиться, опираясь на историю взаимодействий, наполняют интерфейс контентом, соответствующим интересам пользователя. Таким образом, каждый раз, когда появляется что-то связанное с привычными для него темами, это дополнительно активирует эффект частотного заблуждения, повышая лояльность пользователя. — Подписаться на канал