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第1章 谷歌都要学习的事（第1页）

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第一部分

行为改变的基本要素

第1章

谷歌都要学习的事……

当我们想要改变某种行为时，我们要从分析可能性开始——观察我们当前所处的世界与我们想要在其中生活的世界之间的差距。然后我们验证所做的分析，写出具体的目标行为陈述，这一陈述既可以让我们明确我们目前状况的成因，也会成为促成改变的杠杆。在验证这些成因后，我们将设计一些干预措施调节这些因素，然后从中选择某些措施，并确定这些措施是否合乎伦理道德。我们要对这些措施进行预试验（并验证），然后进行小规模测试（并验证），如果这些措施被验证有效，我们就可以进行大规模试验，同时密切关注整个过程，以保证干预措施帮助我们实现既定目标。总的来说，上述内容就是干预设计过程，也是本书的核心。我们把行为改变作为工作的中心，就意味着我们要一遍又一遍地重复这个过程。

接下来是故事时间！

2012年，我以首位行为科学家的身份到微软工作，我研究的产品之一是必应（Bing）搜索引擎。那时有个广为人知的说法：孩子们在学校使用搜索引擎的次数并没有我们预想的那么多。这就奇怪了，学校应该培养学生的好奇心，搜索引擎不正是解决这个需求的最合适的工具吗？

这项研究与其他可能性研究一样，首先我们要确定，我们到底是真的想对此进行深挖，还是只是寻求权宜之计。我们称其为可能性分析，是因为科学界在证明分析的真实性之前，会假设它们是错误的，而不是正确的。这种对假设的善意怀疑确保了科学的严谨性，也驱使我们不断检验已有的认知。所以为了验证这个说法是否正确，我去找了一些数据。我统计了几个学校的学生总人数，并搜集了它们的IP地址（网际协议地址）等信息，提取了学生们的查询日志，然后通过计算QPS（queriesperstudent），即每位学生的查询次数（我一直为自己创造了这个缩略词而自豪，但后来我发现工程师们早已将QPS定义为每秒查询率，即queriespersecond），发现这个值小于1。这个值很小，可是这些年轻学生既懂得搜索技术，又要做功课，所以每个学生每天不到一次的查询次数让人感觉很不正常。

但单凭这些数据是不能轻易下结论的。所以我又到一些教室中去观察学生们当前是如何进行信息搜索的。观测结果与我之前得到的数据相符，也就是具备科学家们所称的聚合效度：因为不同来源的数据都支持同样的结论，所以结论的可信度很高。来源不同的数据能保持一致是好事，但是，如果定量分析能够得到定性观察的证明就更好了。在本案例中，我们搜集到的数据显示，尽管学生们花了大量时间在电脑上，但是他们搜索的次数却很少，QPS（是的，这个词很不错）值小于1。

我意识到这种情况可以得到改善，于是写了一则目标行为陈述，明确了我想要追求的最终目标，它大概是这样的：当学生想寻找问题的答案时，如果他们在学校，且身边有可以上网的电脑，他们会使用必应去搜索答案（他们的搜索次数可以由QPS来衡量）。于是，我和必应项目组及微软社区的一些成员一起开始寻找影响学生们搜索的促进因素和阻碍因素。各种促进因素浮现：从社会的求知欲（如诺斯底主义——一个有趣的词）到做家庭作业的需求。同时，我们也找到了一些阻碍因素，如网速太慢、解释太复杂、结果的呈现欠直观等。

然后，我们再次回到教室，验证我们列出的这些促进因素和阻碍因素。在这之前，市场营销部门就有人坚持要求把好奇心视作促进因素，拼尽全力要开展一个价值数百万美元的广告项目，项目中的这些广告都是关于世界奇迹的，可以激发孩子们的好奇心。你可能觉得这听起来很耳熟，没错。几年后，谷歌就是按照这个理念在超级碗广告上花了一小笔钱，试图推广语音辅助搜索的（这件事跟我没关系）。

在我稍做停顿，并带团队成员回到教室观察学生们之前，这位迫不及待的营销人员就已经做出了多个方案。我们很快就证实二年级的学生确实有着强烈的好奇心。事实上，大多数成年人希望孩子们少问一些问题。一个学生接连问了我好几个问题：如果我是科学家，为什么我没穿白大褂；我认不认识他在微软工作的叔叔；他是否可以去上厕所；等等。这么看来，促进因素确实存在，强烈的好奇心会促使学生们去使用搜索引擎。用一场规模宏大的广告活动去刺激学生们已然爆棚的好奇心，这在我看来是巨大的资金浪费（我在这里为营销人员说句公道话：人们天生偏爱促进因素）。

验证结果显示，目前的搜索量少是老师造成的，而不是学生的原因。老师们担心网络不安全，担心学生们被广告洗脑，担心学生们的隐私被泄露。此外，他们还担心，如果在课程中加入搜索环节，学生们就不再会有迷惑，这会使他们的好奇心丧失殆尽。接着，我们对这些阻碍因素进行了深入分析。

内容不当是一个明显的阻碍因素，尤其是工程师口中的“成人内容泄露”（adultleakage）（成人尿布生产商Depends也用这个短语指成人尿失禁造成的“泄露”）。如果搜索关键词明显含有成人内容，老师是清楚该如何处理的。比如，如果小约翰尼搜索“胸部”，会出现很多搜索结果，不是每条搜索结果的内容都适合小约翰尼这个年龄的学生看。但是，当搜索关键词是“骑自行车的女孩”时，如果搜索结果显示的是一个骑在哈雷摩托车上的比基尼模特，而不是骑三轮车的小女孩，那就完全是另一回事了。出现少儿不宜的搜索结果，这并不是学生或必应本身的错，但成人内容泄露的确是个问题（请Depends公司记得给我打广告费），这表明教室中的搜索结果需要一定的限制。

广告是一个阻碍因素，这也很好理解。搜索服务靠广告盈利，所以在用户上网的时候会不断有广告骚扰用户。按照常理来说，广告不能进学校，但品牌商却可能经常利用小孩子打广告，把小孩子变成行走的广告牌。老师不想让学生的搜索行为变成广告商的赚钱途径，因为这与老师的班级管理者的身份不符。据我所知，教师的身份意识是一个极其重要的因素。

另一个阻碍因素是对个人隐私的担忧。调查时，虽然老师们不清楚谷歌会拿学生们的信息去做什么，但有一点他们可以肯定，那就是把个人信息提供给谷歌绝不是什么好事，必应在这方面也好不到哪儿去。此外，个人感觉也是各种促进因素和阻碍因素之一，感觉和事实一样具有影响力，甚至比事实更有影响力。尽管我们的工程师坚持认为保护隐私安全在技术上没有问题，但我还是说服他们，要顾及老师们的感受，要向老师们证明这一点，以打消老师们的顾虑。我建议工程师们给自己的妈妈打个电话，问问她们对搜索引擎窥探个人隐私的看法。定性验证让我们解决了这个问题！

最后，还有一个实际问题：教育孩子很难。真的很难。我为了拿到教学学位，在八年级任教了一个学期，这段时间是我人生中最艰难的时期。老师要花费大量的时间管理班级，同时，搜索技术的教学缺乏体系，这可能会使课堂变得很混乱。老师们既想让学生们保持好奇心，又不想让整个课堂变得像小说《蝇王》中那样混乱。

在全盘否定那个耗费数百万美元的广告项目后，我们对确定的四个阻碍因素设计干预，选取了几个看起来行得通的措施。接下来，我们召集了整个公司的人员来检查干预措施是否合乎伦理道德，同时邀请专门研究校园数字融合的外部策略智囊团参与进来，以确保我们在实施干预时不会遇到任何盲点。终于到了最后一步：我们选择了三个当地学校进行预试验。我们采用了双管齐下的方法：一是围绕必应的主页图片（必应每天会更换一张与美国《国家地理》杂志的风格类似的照片作为首页背景），设定每日的搜索内容，让孩子们花较短的时间系统地学习搜索技能；二是推出已开启安全搜索功能的必应特别版，将不良信息泄露的可能性降到最低（但不会丧失信息的趣味性），没有搜索广告，减少对个人数据的收集。预试验还不够成熟，或者说不那么“尽善尽美”：搜索技能培训课程计划是我设计的，并且搜索体验是通过对现有数据添加几行代码来提升的。

是的，这个课程被我定义为“专为培养好奇心而设计”的课程。好的行为设计是一个科学的过程，其目的并不是去追求纯粹的真理，有时奉承一下市场营销部门也不见得是件坏事。跟我一起默念：我们注重结果，我们注重结果，我们注重结果。一直说到你相信这句话为止。

预试验的结果很快就出来了：从定性上看，学生们和老师们都对搜索抱有极大热情；从定量上看，QPS值升高了，虽然上涨幅度不明显，但它起码在朝着正确的方向发展。这就是在进行小规模测试前所需要的检验，在接下来的测试中，我们选择的地区范围会扩大，课程计划也会由专业的课程设计者设计。（很庆幸我们没有将预算投入增强好奇心的广告！）此外，我们得到了工程师团队的全力支持，他们提供强大的技术解决方案。

好的测试能显示研究是否具有价值（果汁是否值得我们去挤）。事实上，找到能在一定程度上改变行为的干预措施并不难，难的是确定哪些措施值得一试。比如，工程师想开发一个每台电脑都必须安装的桌面客户端。这会让主管全区计算机的管理员被激怒，并诅咒必应办公楼里的每一个人。这种情况我们就不要再试了。

IT（互联网技术）部门主要负责影响力最小的阻碍因素，这个部门经常人手不足，而且员工都超负荷工作。于是我想出了一个简单的解决方案：直接告诉我们IP地址范围并给予我们权限，这就是IT部门参与我们项目的方式。为扩大试验范围，我乘坐飞机前往较大的地区，说服人们优先考虑参与我们的项目。但还存在一个问题，对于飞机到不了的较小地区，我不确定是否有人愿意加入，哪怕是以简化的形式加入也行，他们的意愿对整个测试来说非常重要。

同时，市场营销部也在试图想办法让家长们参与进来，最后我们推出了一个名字叫BoxTops的项目，这个项目让家长把微软的奖励积分捐给学校，学校可以用积分兑换笔记本电脑，不过这个项目在一年后就被撤销了。我们之所以需要进行小规模测试，是因为有可能预试验开展得很顺利，但是小规模测试的结果显示我们在预试验中所选的并不是一个强大的促进因素。不要期望你永远是正确的，偶尔犯几个小错误是难免的，只要不是太大的错误就没关系。

好在验证结果显示，我们所选的因素起了作用。各个地区都参与了进来，最初的新闻报道也是正面的，获得的数据既显著又积极：学生在学校的搜索次数上涨了40%，在家的搜索次数也出人意料地上涨了15%。我们从而得以进行大规模试验：在必应学校版首次发布的当天，10个最大地区中的7个承诺加入我们的平台（我想可能是我的阿拉斯加航空的终身飞行旅客身份及来往于各个地区的游说起了作用），另外，在发布当天参与进来的学生人数就有700万。分析团队持续进行监控，确保QPS稳定增长，然后整个干预设计过程进入2.0阶段，即对新版本必应进行新一轮的干预设计。

你知道这一行为变化有多大吗？要知道，那时搜索引擎对市场份额的争夺很激烈，哪怕10%的变化都可喜可贺，值得昭告天下了！我们仅仅通过一次简单的行为改变设计和一些课程计划就让搜索次数上涨了40%，原因在于我们一开始就知道要达成的目标，并把营销晾在一边，逆向设计了干预措施。再见，亲爱的！（自从施瓦辛格成为州长后人们就很少听到这句话了。不用谢我！）

事实上，这件事做得太成功了，连谷歌都不得不向我们学习。六个月后，谷歌也停止了数千万美元的广告投入，关闭了针对学校的广告。这就是行业的本质和行为变化：当你消除了阻碍因素并取得成功时，其他人就会试图快速跟进，但他们对你验证各种因素、实现行为改变的过程一无所知，这将是他们走向成功的一个巨大障碍。

就这样，必应在学校中获得了成功，这算是一个圆满的结局。从分析问题到小规模测试花费了将近一年的时间，但是这个过程的核心阶段，即从分析问题到预试验，只用了8周。这是个很典型的案例，用大概1周进行可能性分析，用2周进行验证并找出促进因素和阻碍因素，用1周进行干预设计和选择，用2周进行预试验并使之运行，再用2周对之前的定量数据和定性数据进行验证。

现在你对干预设计过程已经有了一定的了解了。你可以合上书休息一会儿。你如果不想休息，可以接着往下读，对于接下来的内容，我们将从分析可能性和如何对其进行验证开始介绍。

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