D1.13.2Nonlinear progress perception设计研究
各阶段耗时差异大时线性进度条会造成误判
别名: linear progress bar · unequal phase duration · progress estimation · time perception
概念解释
非线性进度感知（nonlinear progress perception）指出，当任务各阶段的耗时、工作量或不确定性差异很大时，一条按阶段数、文件数或粗略百分比均匀推进的线性进度条会让用户对剩余时间产生错误判断。完成三个短准备步骤后显示 75%，并不意味着只剩四分之一等待；最后一个上传、审核或计算阶段可能占绝大多数时间。线性填充把异质过程伪装成同质距离，导致「快完成了却还很久」的落差。
机制
用户自然将条的长度和速度映射为时间承诺。若单位完成量与实际时间不成比例，早期快速增长建立了过强预期，后期长尾停滞则被体验为故障、欺骗或回退。工程过程常含串行瓶颈、网络波动、排队和不可预知计算，无法满足恒定速度。阶段信息、剩余范围和不确定性说明能打破错误的空间—时间类比，让用户知道当前慢是某一类工作而非系统突然失效。
怎么研究
以真实或模拟的高度不均阶段任务比较总线性条、阶段条、按时间估计的总条及混合表达，测量用户对剩余时间的估计、取消/离开决策、对停滞的归因和信任。应收集进度曲线和实际耗时的分布，不以平均任务掩盖长尾。还要观察用户在接近完成时是否反复刷新、重复提交或联系支持，这些是预期破裂的行为指标。
边界
线性进度并非总是错误。若工作单位与耗时近似稳定、任务很短，简单百分比易读且足够。反过来，阶段表达也不能借口复杂而完全放弃总体范围：用户仍需知道任务是否接近结束。无法可靠估时的过程不应伪造精确倒计时；可使用阶段、范围或活动证据，明确哪些部分存在不确定性。
怎么落地
- 分析各阶段的真实耗时分布和长尾，不要按功能步骤数量平均分配进度长度。
- 对耗时显著不同的阶段同时显示当前工作、阶段性进展和总体范围，并在进入长阶段前校正用户预期。
- 使用保守估计、时间范围或「最后处理可能较久」等诚实说明，避免在高百分比处制造无解释停滞。
- 在性能波动、重试和大样本任务中测试：用户应能分辨正常长阶段与异常卡死，并据此合理决定等待或离开。