当你把自己的设计想法推到一边，盯着屏幕的背后，脑子里总有个小声音在说：“这就对了，老鼠尾巴是正确的。” 这就是确认偏误，亦即我们在设计时优先寻找证据来支持已有假设，却忽略反面或外部信息的声音。

心理学家卡尼曼在《思考，快与慢》中指出，人类决策超过九成基于直觉系统，而直觉往往是由先入为主的心智模型驱动的。产品经理如果只靠这些直觉，就很容易陷入“我觉得这样更好，别人也肯定会喜欢”的自我验证循环。

原因之一是团队内部信息孤岛。我们往往只收集支持设计的用户访谈，忽视那些暗示改版失败的负面反馈。再加上数据分析工具的局限，A/B 测试的结果往往被解读成“验证”而非“探索”。

想打破这种偏见，需要系统化地检验心智模型。典型的方法有：①用户访谈与任务分析，②场景化原型与可用性测试，③行为数据的聚类与异常检测，④专家评审与思维导图。

以 Airbnb 2018 年的“新搜索体验”改版为例。最初的假设是“让列表卡片更大能提升点击率”。但在内部用户访谈中，一部分房东反映卡片太大影响页面整体可视范围。随后团队采用卡片尺寸的 AB 测试，结果显示更小的卡片在平均停留时间上提升了 12%。这一发现直接推翻了原先的心智模型。

又看 Google 的“即时搜索”功能。早期假设是“用户更喜欢快速得到答案”，于是推出直接在搜索框下方显示答案卡片。初期数据表明点击率上升，但用户调查显示，约 35% 的用户对答案卡片的呈现方式感到干扰。通过改版为“展开式答案”并加入关闭按钮，Google 在随后一个月的日活跃用户中将“满意度”提升至 78%。

如果你想在自己的产品里应用类似的心智模型检验，建议：① 列出核心假设，并为每个假设写下“可能的反向证据”；② 设计实验时包含“否定假设”的对照；③ 在团队讨论中设置“反对意见”角色，专门挑衅主流思路；④ 记录实验过程与结果，用可视化图表让数据说话。

确认偏误不等于无效设计，而是一个提醒：不要让自己的心智模型成为路障。下一次你准备上新的功能时，先问问自己：“我现在相信的是哪一条假设？如果它是错的，我该如何验证？” 如果答案是“我还没验证”，那就说明你正走在正确的道路上。