作为设计师，在传达我们的设计理念，呈现设计方案时，经常会援引一些设计原则和设计方法，以此来彰显我们设计推导过程及方案的严谨性和合理性。那么除了这些设计原则之外，还有什么是可以辅助我们彰显专业性的工具呢？

今天，我将给大家介绍另一类设计表达利器──时间常量+数字法则，来帮助各位设计师，更好地利用数字对人类潜意识的影响，来彰显设计的专业性。

△ 设计师最常用的时间常量+数字法则

在此之前，我想让大家思考一下，为什么数字会有如此神奇和普适的力量？

相信大家都有同感，我们对数字的记忆，其实是很难的。想想中学时候背历史时间的经历？是不是现在想起来还头大。那是因为我们的大脑发育，在 200 万年以前已经完成，而数字的诞生是公元 300 年后的事情。所以我们的大脑对于记忆数字来说，真的是不擅长。

既然如此，数字的普适认知力量又是从何而来的？答案是后天学习。

既然没有先天优势，当时只能是后天习得。想想小时候，或者看看周围的小朋友，除了图片绘本外，最开始学习的字符，就是数字。数字的启蒙和识别往往比其他任何字母、汉字都要来得早一些。从教小朋友数数，到认数，再到运算。数字可以说是贯穿了我们有意识的所有时间。众所周知，让一个事件，进入无意识最佳的方式，就是训练。从这个角度来说，没有什么符号，能像数字这样更早的进入现代人的潜意识了。

正是由于这种经年累月的潜意识，使得人的大脑和视觉系统在处理数字的时候，要比其他字符优先和快速得多。让我们对数字产生了简单、熟悉的无意识认知印象，这样的印象，伴随着我们对数学的逐年客观、精确印象的累积，又逐渐催生了我们对数字准确、专业、可信赖的心理印象。

△ 数字给人的认知印象和心理印象

说到这里，大家应该能理解数字普适而神奇的力量了吧，全是大家这么多年学习训练的结果。

下面，我们来一起看一下哪些是设计师必须掌握的数字吧。

时间常量

交互设计，设计的是用户与产品互动的行为。在互动的过程中，互动的节奏是一个非常重要的因素。

事件发生需要时间，感知事件需要时间，对感知到的事件进行反应也需要时间。日常生活中，我们常常会被产品或者研发询问：这个动效应该持续多长时间？这个 banner 应该多少秒轮换？这个任务需不需要拆分？这个时候，如果作为专业的设计师，不知道该如何回答，往往会显得有点尴尬。但如果我们能脱口而出一个合理的时间，那我们的专业性就体现出来了，所以说时间节奏是设计师必须要掌握的。

言归正传，让我们从第一个问题开始。

问：如果你想让用户看见一个元素，它至少要展示多长时间？

答：0.1s

解释：我们的大脑感知分为有意识感知和无意识感知两种。无意识感知是比较快的，但是用户自己都不认为自己感知到了，因为它在传递的过程中淹没在了路上，没来得及进入到用户的意识范畴。目前，最新的研究表明，潜意识感知需要 0.01s 以上，意识感知需要 0.05s 以上。而我们对单一元素的完整感知至少需要 0.1s。站在 UI设 计师的角度来说，每一个元素（包括出现在动态效果中的显示元素）都至少要显示 0.1 秒以上，否则用户根本就不会注意到。值得一提的是 0.1s 是感知的必要非充分条件，因为有很多的原因都会导致用户能看见却没看见。

问：给一个动画配置音效，声画同步的最小延迟时间是多少？

答：0.1s

解释：0.1s内，大脑会自动将声音和视觉信号进行「锁定」，超过 0.1s 大脑就能明显区分，从而产生声画不同步的感觉。

问：Gif 动画的帧率最小是多少秒/帧才能让视觉上感觉是流畅的？

答：0.1s

解释：流畅的动画帧率要求每秒 20 帧以上，比如电影一般是 24 帧/秒，电视一般是 25 或 30 帧/秒（中国和欧洲制式不同，所以帧率不同）。但影视对于流畅度要求是比较高的，我们在设计Gif动画的时候，很有可能只是为了做个新功能引导吸引注意力，如果再加上对素材大小的限制要求，需要牺牲一定的流畅度，那 10 帧/秒也是可以的。设计师可以根据 Gif 的内容及想要达到的目的来取值。

问：点击一个元素，它至少应该在多长时间内显示视觉反馈？

答：0.1s

解释：心理学上严格的定义是 0.14s，不过这个时间比较难记，所以我们可以简单的要求在 0.1s 内，毕竟响应度越高，用户体验越好。0.14s 的时间间隔是用户感知因果关系的最长时限，超过这个间隔，用户就不会觉得后面的反馈是他刚刚的操作引发的。

问：移动端页面内元素入场退场应控制在多长时间内？

答：0.2s

解释：根据 material design 的设计规范，对象入场一般需要 225ms 的持续时间，对象退场至少要 195ms 的持续时间。

问：移动端页面转场时间应控制在多长时间内？

答：0.3s

解释：根据 material design 的设计规范，移动端的页面转场时间一般是 0.3s，动画幅度大，运动组织复杂，可以略长，但不能超过 0.4s，否则就会让人感觉缓慢。

问：红包雨中的红包至少要显示多长时间，用户才可能领取到？

答：0.7s

解释：人对非预期事件的有目的的反应时间是 0.7s（视觉系统注意到→发起一个有意识的身体动作→运动系统执行此操作）如果一个非规律的元素出现，用户至少需要 0.7 秒的时间才能够对他进行操作。如果考虑到操作对象的大小和操作距离，根据费茨定律，这个时间还有可能会更长。

问：等待超过多长时间时，建议显示进度指示？

答：1s

解释：理想情况下，只要进程超过 1s，就建议显示进度条。但是目前网络上也有一个 3s 原则，认为超过 3s 一定要显示进度指示。因为 3 秒钟没有结果，会导致 57% 的人放弃等待。所以在实际设计中，我们可以根据操作频度和进度表现形式来具体权衡，如果操作频度高，即使平均等待时间只有 1s，也建议给出进度指示。如果操作频度低，则根据进度指示的实现代价，可以考虑 3 秒以上才给进度指示，3 秒内只给忙碌状态提示。

问：多长时间决定第一印象？

答：3-7s

解释：男女交往的第一印象时间是 3 秒。对一般网站的整体印象形成也差不多 3 秒。但是还有一个著名的 7 秒钟定律，即消费者会在 7 秒内决定是否有购买商品的意愿。在这短暂而关键的 7 秒钟内，色彩的作用占到 67%。我估计这个时间差，主要是因为实体产品更立体，用户在感受时，会调用多感官（比如触觉听觉嗅觉等）的综合感受汇总，所以导致感受时间变长。

问：当任务耗时超过多长时间时，就应该考虑让用户分步操作？

答：10s

解释：6-30s 是人们不受干扰的执行单一操作的时长，超过 10 秒的任务，就可以考虑分解成子任务，以减轻工作记忆的负担。

以上就是设计中，设计师们最常会用到的时间常量，大家可以按照 0.1s、1s 和 10s 这样的数量级去进行归类记忆，更吻合记忆的个数上限，也就更容易记住。

数字法则

说完了让人容易混淆的时间常量，下面我们来看一下稍微轻松有趣的数字法则。

问：人们一次能记住的事物数量？

答：4±1

解释：7±2 只是 Miller 在一次专业会议上演讲时的猜想，并未经过严谨的实验验证。现在研究表明这个神奇的数字其实是「4±1」，然而现在还是有很多书籍和文章依然在说 7±2，作为专业设计师，我们可不能再犯这种错误了。

问：栏宽设计，一行多少个字符比较好？

答：45~72字符 / 100字符

解释：人们偏好较小的行宽（45~72字符），也认为较小行宽阅读更快，但实际上长行更易读，因为打断扫视和凝视连续性的次数更少。所以，想让人们读的开心，比如我们的新闻资讯，建议以人们喜欢的宽度展示。（注意：一个英文字母、阿拉伯数字、半角标点是一个字符。一个汉字、全角标点是2个字符。）

问：就近设计反馈时，近的距离是多少？

答：1~2cm

解释：人的视觉细胞分为视锥细胞和视杆细胞。视锥细胞集中在中央凹，占据 1% 的视网膜面积，对应 50% 的大脑视觉皮层。另外 99% 的边界视觉区域主要是视杆细胞，对应另外 50% 的大脑视觉皮层。如果只用边界视觉观看，所有的东西就像隔着一层毛玻璃，根据美国医学定义，这样的视力效果几乎等同于失明。当用户执行某个操作时，操作所在的地方是用户中央凹的注意焦点，在焦点 1~2cm 之外的区域就是边界视觉范围，如果没有特殊状态（如特殊颜色或者动效），这些边界视觉区域是很难被关注到的。

问：日常生活中，人们心智游移的时间占多大比例？

答：30%

解释：除了进入心流状态，人大多数时候其实就是「三心二意」的。我们在设计产品功能和任务时，任何时候都要显著标志当前进度和状态，不仅仅因为用户会被其他任务打断，还因为用户会走神。

问：可用性测试建议邀请多少名用户？

答：6~8人

解释：虽然尼尔森调研提出，5 人可以发现 85% 的问题，但是这个结论是有条件的，要求每个人能独立发现 30% 左右的问题，最终才能有 85% 的理想效果。但在现实调研中，因为用户功能使用的卷入度问题，用户测试时的专注度问题，往往达不到这么理想的效果，所以我们通常需要 6~8人，才能发现 80% 左右的可用性问题（其中还有一个预测试用户用以检测和调整调研报告的细节）。

问：焦点小组一般会邀请多少个用户？

答：4~6人

解释：很多传统的教科书上会说焦点小组的邀请人数是 8~12 人。但根据最新实验研究数据表明，为了达到焦点小组的要求，不希望有意见领袖和沉默用户，希望所有的用户均衡的参与，充分的表达和倾听，小组的人数最好在 4 人之内，随着人数的增加，就不可避免的会有沉默用户或意见领袖的浮现。所以在现实测试中，为了在 2 小时内确保每个用户的参与度和价值贡献度，也为了避免前期用户筛选时的误差，导致确实有个别卷入度低的用户在小组内，4~6 人往往能获取更好的访谈效果。

问：对于上百万日活的产品，有效问卷样本量达到多少才具有可信度？

答：384人

在足够随机的前提下，有效样本量并不会随着样本总量的增长而线性增长，当样本量抽样误差在 5%，置信区间在 95% 时，384 人的有效样本量的调研结论就是可以代表整体用户的。但在现实世界中，我们是很难确保抽样的随机性，所以当获取成本不太高时，我们也可以通过扩大样本量来减少抽样误差。