關(guān)鍵詞：方法論 | 問題情境 | 交互設(shè)計 | 搜索問題
難以預(yù)料最近幾個月以來泛讀過的最有啟發(fā)性的竟是這樣一篇文章：摘自人教版《普通心理學》的《影響問題解決的因素》。
文中提到的七種因素露氮，每一種都可以單獨拿出來玩味很久（雖然個人感覺有幾種在概念上有重疊）：問題情境念逞、遷移茄靠、原型啟發(fā)囚似、定勢张抄、功能固著孤页、動機與情緒狀態(tài)丛晦、個體特征奕纫。
之所以覺得很有價值，是因為這篇文章提到的東西與我一直以來感興趣的兩個領(lǐng)域：問題解決/方法論和設(shè)計都有關(guān)烫沙，因為這篇文章匹层，我在兩個領(lǐng)域上分別積累的一些概念和想法有了更多關(guān)聯(lián)和統(tǒng)一的可能性。因為目前還沒有進行更深層的更整體的思考锌蓄，這里我就一個個概念升筏，以發(fā)散的形式來邊寫邊想（意思是吹到哪里是哪里）。
首先是問題情境瘸爽，同樣的問題在進行不同表述的情況下您访，難度會變得不同。文中提到的兩個例子都很有意思剪决，一個是分別根據(jù)A圖和B圖求正方形面積：
為何A和B產(chǎn)生了不同的解題難度灵汪？原文的解釋是這樣：因為問題情境中的刺激模式與個人的知識結(jié)構(gòu)的接近程度不同。問題中圓的半徑與正方形的關(guān)系柑潦，即正方形邊長是圓半徑的兩倍享言，是解題的關(guān)鍵。B中的圖示使我們很容易得出半徑等于正方形邊長一半的結(jié)論渗鬼，而A中半徑的畫法使得我們需要在腦中搜索額外的一個知識點览露，即原點到圓邊上任何一點的距離都是半徑，所以可將半徑圖示等價轉(zhuǎn)換到B的狀態(tài)譬胎，再得出同樣結(jié)論差牛。多出的一步思維過程造成了難度不同。這其實具體化了我們平時說的是否“直觀”堰乔、“直白”的含義偏化。
另一個例子是從復雜的圖形中找到一個簡單圖形（箭頭），意在說明不僅過少的信息會提高問題解決的難度镐侯，過多的信息也會：
過多的信息是指什么呢夹孔？我認為并不是指冗余的信息，而是指無關(guān)的信息（最近做spam對definition死摳良久）析孽。例子中箭頭以外復雜的線條與找到箭頭這個任務(wù)是不相關(guān)的搭伤，這就對問題帶來了干擾，我們需要在解決問題的過程中持續(xù)抵抗干擾帶來的影響袜瞬，自然問題的難度會上升怜俐。
到這里我先來說明一個觀點：從某種程度上來講，所有定義明確的問題都可以視為一個搜索問題邓尤。以下是我對這個觀點的發(fā)散：
解決問題拍鲤，等于從解決方案的可能性空間中對可行解進行搜索。而問題的解決往往不是直截了當?shù)墓枰纸獬勺訂栴}（子問題間的關(guān)系可能獨立季稳，也可能存在依賴，提到有依賴的情況么澈魄，哎呀好想快點開寫定勢和功能固著）景鼠。這里假設(shè)問題具有唯一解（如果存在多解甚至是有優(yōu)劣分別的多解，事情就更復雜了）痹扇，那么解決所有子問題并最終達到問題的解的過程铛漓，就像是在網(wǎng)絡(luò)（或至少是樹形）結(jié)構(gòu)中尋找到一條可以到達解的路徑。路徑可以有很多條鲫构，意味著當你處于某個節(jié)點（子問題）時浓恶，你的父節(jié)點（前置子問題）和子節(jié)點（后置子問題）都可能有多個選擇。
以下觀點可以進一步說明上面的例子：
- 與問題解決相關(guān)的信息過少结笨，導致可選的子節(jié)點過少包晰。如果更量化地講，可以認為是很多子節(jié)點的預(yù)期效用都沒有達到你的決策閾值炕吸，以至于需要使用近乎暴力搜索的方式去嘗試（做過智商測試的童鞋應(yīng)該都知道我在說什么）
- 不相關(guān)信息過多伐憾，導致可選的子節(jié)點過多，大量的干擾使得你對許多子節(jié)點預(yù)期的效用差別不顯著算途，選擇困難塞耕；
- 相關(guān)信息過多，也即是我之前所說的冗余嘴瓤，這時不僅能有許多可選子節(jié)點扫外，而且冗余的相關(guān)信息能有助于區(qū)分可選子節(jié)點的預(yù)期效用大小，有助于找到更短的路徑（更快的解決方法）廓脆。
原文中關(guān)于問題情境一共提出了三個小點筛谚，正方形面積和找箭頭這兩個例子分別解釋了后兩點，而第一點停忿，關(guān)于空間位置驾讲，再泛化一點就是元素之間的某種距離（大小、形狀、顏色吮铭、空間时迫、時間），其實也就是一些可量化的相關(guān)關(guān)系谓晌。
那么問題情境與設(shè)計存在什么關(guān)聯(lián)呢掠拳？請注意我這里所指的設(shè)計，是去掉了一般性理解中有關(guān)藝術(shù)纸肉、美學的那部分概念溺欧，而朝可用性（Usability）逼近的“設(shè)計”（如果用目前互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品設(shè)計的分類方法來講，更偏向交互而非視覺）柏肪。對于這一部分設(shè)計來說姐刁，其目的就是問題的解決。拿軟件交互設(shè)計而言烦味，其實死磕的就是如何通過各種可交互元素傳達出合適的信息聂使，從而為每一功能形成一條最佳路徑。當然這個最佳可能是極致的可用拐叉，更可能是一些更為復雜的價值函數(shù)岩遗，比如同時還要考慮軟件商的盈利，這使得現(xiàn)實中的交互設(shè)計工作非常具有挑戰(zhàn)性凤瘦。
沒想到第一個概念就隨隨便便扯出了這么多宿礁，看起來要寫個小連載，發(fā)散到極致再整合了（內(nèi)心其實是這樣：既然反正要整合蔬芥，就懶得精加工了嗯）梆靖，本來還想往machine learning上扯點但暫時有點扯不動了，之后再說吧笔诵。話說好久沒這樣飆過文了（居然只用了一小時多點）返吻，一直以來有很多點滴的想法但覺得太淺，又懶得花很多時間死磕某一個乎婿，這下倒是發(fā)現(xiàn)了一個好的（至少有產(chǎn)出的）產(chǎn)出方式测僵。那么，請期待下一篇《定勢和功能固著》（希望不要再產(chǎn)出這么多括號）谢翎。
- 系列文章（目前僅為草稿）
（一）問題情境
（二）可行解
（三）開放問題
（四）糾結(jié)與最優(yōu)解
（五）解的優(yōu)化與復雜度
（六）解的發(fā)現(xiàn)與重用
