不是所有的设计潮流都要跟随

支付宝新版引发争议,被指盲目追求社交功能及设计潮流。文章探讨工具型应用如何平衡实用性和设计感,避免同质化。
支付宝一次版本更新迎来了很多吐槽,为什么强行推社交,又强行给用户更新,又为什么支付宝的设计团队审美和产品设计这么烂,但新版本的真是有这么烂吗?还是我们习惯了它是一个支付工具。习惯了跟随其他APP的设计潮流。对,或者你认为我只需要一个支付工具,不需要社交,因为我有微信,有qq。但支付宝的内部设计师是这么回答的:
【一个工具的可替代性是很强的,支付随着技术的发展和用户习惯,支付这种东西未来不会成为门槛的。像暴风影音、千千静听都是个好例子。以及如果支付宝只定位于一个淘宝的辅助工具,那它就没必要成为一个独立的服务,也没有后面的金融场景,“信用分”等于“财富”也就不存在了】

所以支付宝是早已布局好支付宝未来发展的方向,不过说来也是阿里的淘宝,天猫每天流量这么高,阿里又怎能舍弃呢~回归正文:作为设计师,我们貌似一直在做着设计决策,其实未必如此。扪心自问,有时为了让界面看上去更酷,我们所做的只是盲目的跟随所谓的设计潮流,而非自主思考。不得不承认,很多时候,为了打造让更多人欣赏和赞叹的设计方案,我们总是屈从于那些能让我们自己觉得惊艳的素材,拿过来塞进自己的产品当中。

这算是问题吗?
算不算问题,取决于你对UX设计师这个角色的自我认知。不过,无论你是为客户工作,还是就职于某个公司的产品设计团队,盲目的跟从设计潮流至少会带来两方面的隐患。首先,这有可能影响特定产品自身的用户体验设计策略(如果有的话),甚至影响整体的商业目标,包括品牌识别形象等等。其次,这种做法会导致太多产品看上去非常雷同。如果你和我一样认为产品设计应该不断的挑战自我寻求突破,那么这种结果或多或少会让自己觉得蒙羞。

人们为什么会跟从设计潮流?
我的同事总结的不错:我们跟从潮流,是为了把东西做得在当前主流的审美标准下看上去更加“正确”。如果你把产品做的看上去像,譬如说Airbnb,那么你就会对设计方案有信心的多。并不是因为那些风格确实适合你家产品的设计策略或商业目标;原因很简单,因为这样的方案看上去和我们觉得很酷的那些产品非常像,这似乎就能使我们和我们的设计方案也变酷了。也许就是这么回事吧。此外需要补充一下,也许这可以强化本文的立意 - 上面提到的三个大玩家,都在用着相同的设计风格:大幅背景图片、全屏背景视频和一像素边框的“幽灵按钮”。

我想说的是?
当然,我并不是说我们不可以向Airbnb学习优秀的设计风格 - 那太不可理喻了。我要说的是,我们需动动脑子,看看自己能从这些优秀的设计当中学到哪些东西,并以怎样的方式运用在恰当的产品当中,而不是随时随地盲目的跟从,只因为它们很酷。不过在现实当中,确实有这样的问题,就是有些设计确实太棒了,我们真的忍不住想要精准的模仿过来。坦诚的讲我自己也做过一些这样的事。所以我觉得有必要列一个“极具诱惑力的设计潮流要素”清单,让自己保持警惕,在有可能进行模仿的时候多想想 - 这些要素本身当然不坏,它们都体现着优秀的设计思想;但正像前面说的,我只是需要在正确的地方以正确的方式去借鉴和使用。

本文来自公众号:不知道UI

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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