haleys-archive
🧠 101가지 UIUX 심리학
💡디자이너로 살기
Figma 실무 꿀팁
디자인 기본 지식
📝 디자인 자료
피그마 폰트 프리뷰
피그마 플러그인 모음
디자인 리소스
Share
Sign In
Home
Haley's archive | UIUX 디자인 스터디
관심사가 너무 많아서 필터링이 필요해요
Figma News 👀
Design News 📰
🧠 101가지 UIUX 심리학
📚 UIUX 디자인에 도움 될 심리학 공부
스트라이샌드 효과(Streisand effect)
간결의 법칙 (Law of Prägnanz)
고정편향 (Anchoring Bias)
피드포워드 (Feedforward)
유사성의 법칙 (Law of Similarity)
가용성 휴리스틱(Availability Heuristic)
특이성효과 (The Singularity Effect)
아하! 모먼트 (Aha! Moment)
스포트라이트 효과(Spotlight Effect)
프레이밍(Framing)
미끼효과 (Decoy Effect)
힉의 법칙 (Hick's Law)
몰입상태 (Flow State)
보답 기대 효과(Reciprocity)
변동성 보상 (Variable Reward)
오컴의 면도날 (Occam's Razor)
인지적 불일치 (Cognitive Dissonance)
베버-페히너의 법칙(Weber-Fechner's law)
유혹 번들링(Temptation Bundling)
지식의 저주(Curse of Knowledge)
목표 그라데이션 효과(Goal Gradient Effect)
디드로 효과(Diderot effect)
파노플리 효과(Phenomenon of Panoply)
피크엔드 법칙 (Peak-End Rule)
선택적 주의(Selective Attention)
시각적 계층 (Visual Hierarchy) 효과
인식 우선 원칙(Recognition Over Recall)
상반된 위치 효과 (Juxtaposition)
무현금 효과 (Cashless Effect)
미적-실용성 효과
이케아 효과 (IKEA Effect)
시간 인식 (Chronoception)
스큐어모피즘(Skeuomorphism)
파레토의 원칙(Pareto principle)
시각적 안내 요소(Visual Anchors)
폰 레스토프 효과(Von Restorff Effect)
의사 집합 프레이밍(Pseudo-Set Framing)
그룹 매력 효과(Group Attractiveness Effect)
제이가르닉 효과(Zeigarnik Effect)
간격 효과 (Spacing Effect)
일련 위치 효과(Serial Position Effect)
대비 효과(Contrast Effect)
초월 할인 (Hyperbolic Discounting)
내부 트리거(Internal Trigger)
자체 트리거(Self-Initiated Triggers)
피츠의 법칙(Fitts's Law)
새 출발 효과(Fresh Start Effect)
노력 인식 효과(Labor Illusion)
투자 환원(Investment Loops)
손실 회피 (Loss Aversion)
넛지(Nudge)
테슬러의 법칙 (Tesler's Law)
지시자 효과 (Signifiers)
외부 트리거 효과 (External Trigger Effect)
배너 무시 현상 (Banner Blindness)
공감 간격 효과 (Empathy Gap)
점진적 노출(Progressive Exposure)
중앙 무대 효과 (Centre-Stage Effect)
스파크 효과 (Spark Effect)
사회적 증거 효과(Social Proof)
호기심의 틈 (Curiosity Gap)
피드백 루프 (Feedback Loop)
후광효과 (Halo Effect)
멘탈 모델 (Mental Model)
결핍 효과 (Scarcity Effect)
사회적 책임 효과 (Noble Edge Effect)
밀러의 법칙 (Miller's Law)
약속과 일관성 (Commitment & Consistency)
투자 손실 효과 (Sunk Cost Effect)
결정 피로 (Decision Fatigue)
반발감 효과 (Reactance)
생존 편향 (Survivorship Bias)
주의 편향 (Attentional Bias)
확증 편향 (Confirmation Bias)
기대 편향 (Expectations Bias)
인식 과부하(Cognitive Load)
프라이밍 (Priming)
가까움의 법칙 (Law of Proximity)
부정 편향 (Negativity Bias)
단위 편향 (Unit Bias)
권위 편향(Authority Bias)
반발 효과(Backfire Effect)
거짓 공감 효과 (False Consensus Effect)
2차 효과(Second-Order Effect)
탈출 경로 제공(Provide Exit Points)의 필요성
설문 편향(Survey Bias)
호손 효과(Hawthorne Effect)
사후 확신 편향 (Hindsight Bias)
기본 편향
관찰자 기대 효과 (Observer-Expectancy Effect)
밴드웨건 효과(Bandwagon Effect)
바넘효과(Barnum-Forer Effect)
도구의 법칙(Law of the Instrument)
파킨슨의 법칙(Parkinson's Law)
감정 휴리스틱 (Affect Heuristic)
자기 고양적 편향(Self-serving Bias)
소유 효과 (Endowment Effect)
💡디자이너로 살기
Figma 실무 꿀팁
디자인 기본 지식
📝 디자인 자료
피그마 폰트 프리뷰
피그마 플러그인 모음
디자인 리소스
테슬러의 법칙 (Tesler's Law)
정의
컴퓨터 과학자 래리 테슬러(Larry Tesler)가 제시한 개념
모든 시스템 설계 과정에는 디자인 과정에서 처리할 수 없는 복잡성이 기본적으로 존재하므로, 시스템이나 사용자 중 한쪽이 그 부담을 감당해야 한다
즉, 어떤 시스템을 만들더라도 완벽하게 단순화하는 것은 불가능하며, 복잡성을 줄이기 위해 노력하는 과정에서 시스템 자체가 더 복잡해지거나 사용자에게 부담을 줄 수 있다는 것
설명
모든 시스템에는 기본적인 복잡성이 존재한다
어떤 시스템도 완벽하게 단순화 하는 것은 불가능하며, 복잡성을 줄이려고 노력하면 오히려 시스템 자체가 복잡해질 수 있다
복잡성은 시스템 혹은 사용자 둘 중 한 쪽이 감당해야 한다
시스템 설계 과정에서 복잡성을 줄이지 못한 부분은 사용자가 직접 처리해야 한다. 이는 사용자에게 인지적 부담을 줄 수 있으며, 사용자 경험을 저하시킬 수 있다
디자인 과정에서 복잡성을 최소화해야 한다
시스템 설계 과정에서 신중하게 고려하고 노력을 기울인다면, 사용자에게 부담을 주는 불필요한 복잡성을 줄일 수 있다
특히 중요할 때
새로운 시스템 설계 시
새로운 시스템을 설계할 때엔 사용자 요구 사항을 정확히 파악하고 시스템 핵심 기능에 집중해야 한다. 또한, 사용자에게 불필요한 복잡성을 줄일 수 있는 방법을 모색해야 한다
기존 시스템을 개선할 때
사용자 피드백을 적극 수렴하고 시스템 복잡성을 줄여야 한다. 개선 과정에서 사용자에게 새로운 부담을 주지 않도록 주의해야 한다
사용자 교육
사용자 교육을 진행할 땐 시스템 복잡성을 단순화하고, 사용자가 쉽게 이해할 수 있도록 명확하고 간결하게 설명해야 한다.
UI/UX 접목법
사용자 인터페이스 디자인
사용자 요구사항을 명확하게 파악한 뒤, 사용자가 쉽게 이해하고 사용할 수 있도록 직관적이고 간결한 인터페이스를 디자인해야 한다, 불필요한 기능이나 요소는 최대한 제거하고 사용자에게 중요한 정보를 명확하게 보여주도록 해야한다
사용자 경험 디자인
UX 디자인 단계에서는 사용자의 시스템 사용 과정을 고려하고 사용자에게 부드럽고 자연스러운 경험을 제공하도록 해야 한다. 사용자가 오류를 범하거나 혼란을 느낄 수 있는 부분을 파악하고 개선해야함
정보 아키텍처
정보 아키텍처 단계에서는 웹 혹은 앱 정보의 구조를 명확하고 논리적으로 구성해야 한다. 사용자가 원하는 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 적절한 카테고리와 메뉴 시스템을 구축해야 한다
Made with SlashPage