定律定义与公式
一个人做出决策所需的时间，与他所面临的选择数量和对数成正比。其公式表达为：
RT = a + b log₂(n)- RT：反应时间
- a：与认知和反应执行相关的固定时间（如理解任务、移动手指）
- b：一个根据信息处理难度而定的经验系数（约0.155秒）
- n：独立且等概率的选择数量
- log₂(n)：以2为底的选择数量的对数，代表信息量（比特）
简单来说：给用户的选项每增加一个，其做决定的时间并不会线性增加，而是以对数方式增加。但选项越多，总耗时依然越长。
核心解读与设计含义
这个定律揭示了两个关键设计洞见：
- 减少决策负荷：减少用户面临的 “一次性” 选择数量，可以显著加快他们的决策速度，提升操作效率。
- 复杂性需要管理：当选项不可避免很多时，应该通过 “分组” 和 “分类” 来组织信息，将一个大决策拆解为多个连续的小决策，从而降低单次认知负荷。
在UI/UX设计中的应用
| 应用场景 | 错误做法 | 正确做法 |
|---|---|---|
| 导航与菜单 | 将几十个链接平铺在主导航中。 | 分组归类：使用清晰的分类（如产品、解决方案、服务），形成层级菜单。用户先选大类，再选子项。 |
| 表单设计 | 一个长表单包含20个必填字段，或一个下拉列表有50个选项。 | 分步与分组：使用多步表单，将问题按逻辑分组。对超长列表，提供搜索或使用更易浏览的组件（如标签云）。 |
| 操作按钮 | 在同一个对话框中放置“保存”、“另存为”、“提交审核”、“草稿箱”等过多相似操作。 | 突出主路径：突出一个主要操作按钮（如“保存”），将次要操作收起到“更多”菜单中。 |
| 电商筛选 | 将所有筛选条件（品牌、价格、尺寸、颜色…）一次性全部展开。 | 渐进披露：先展示最常用的2-3个筛选条件，其余收在“更多筛选”中。或在用户选择大类后，再动态显示相关子类。 |
| 设置页面 | 所有系统设置项杂乱无章地列在一个页面上。 | 清晰分类：将设置分为“通用”、“隐私”、“通知”等逻辑卡片，每类下包含相关选项。 |
| 仪表盘 | 在一个屏幕上堆砌数十个不同维度的图表和数据。 | 分层展示：首页只显示最关键的几个核心指标，提供明确的入口让用户钻取查看详细分析。 |
希克定律 vs. 海曼发现
这是一个常见的混淆点。通常所说的“希克定律”其实综合了两个人的工作：
- 希克：提出了反应时间与选择数量的对数关系。
- 海曼：进一步明确了当选择非等概率或有不同价值时，反应时间会变化。
因此，在复杂设计（如游戏技能按键、专业软件快捷键）中，我们不仅要减少选项数量，还应通过高频操作置顶、赋予不同视觉权重等方式，进一步优化决策过程。
总结
核心价值：量化了“选择过载”对用户体验的负面影响，并为简化复杂系统提供了科学的设计策略。设计口诀：“要么减少，要么组织。”
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