L1.03.2uncertainty at decision granularity设计研究
表达方式需与用户的决策粒度匹配
别名: 决策粒度 · 不确定匹配 · actionable uncertainty
概念解释
气象学家要的是整条概率密度，司机要的是「要不要绕路」。把完整密度塞给司机，或把「可能下雨」塞给要做水库调度的人，都叫粒度错配。与决策同级的不确定（uncertainty at decision granularity）要求：显示的分辨力刚好支撑下一步动作，不多也不少。
这条假定不确定已经被决定要显示。它管的是显示成什么形状。
机制
决策是阈值操：超过某条线就行动，否则不行动或改走另一枝。比阈值细的信息无法改变动作，只会占用阅读。比阈值粗的信息会把人停在阈值两侧，被迫用猜测补分辨率。Kay、Hullman 的不确定可视化研究反复碰到这件事：图形的数据分辨率和任务的决策分辨率不是一回事，对齐的是任务，不是数据。
生成界面里常见两种错配。一是把 token 级熵画给只关心「这封邮件能不能发」的人；二是把整篇只标一个「较有把握」，而用户要决定的是其中某一句数字能不能引用。前者过细，后者过粗，失败看起来都像「用户不看不确定」，其实是看了也用不上。
怎么研究
先引出真实决策：复核或不复核、引用或不引用、绕路或不绕。再提供几种编码：全文一个档、按句档、密度图、数值区间。因变量：动作是否随真实不确定翻转、多余阅读时间、主观「有没有帮上忙」。自变量里必须包含决策阈值的位置——阈值一移，最优粒度跟着移。
不要用「能否读懂这张图」当主终点。读懂但决策不变，仍是错配。
边界
同一屏上有两类决策者（值班员和事后审计）时，不存在单一粒度，需要分层：默认给动作级，展开给分布级。探索性、尚无阈值的分析工作，细粒度才是对的。移动端一次只能撑住一个问题，先保证动作级。这条不讨论该不该显示，也不讨论小数点位数的虚假精度。
怎么落地
- 先写下用户的下一个动作和翻转它的阈值，再选编码。动作是「要不要人工看一眼」，三档就够；动作是「引用哪一个数字」，就要标到该数字。
- 默认视图只回答动作问题。完整分布放在明确的展开里，供需要的人取，不挡默认路径。
- 一篇里只有局部不确定时，把标记做在局部，不要因为一个数字没把握而把整篇涂成「低确信」。
- 验证：改模型的不确定，使它跨过你们写下的阈值，看界面上的编码是否迫使动作翻转。翻不过去，粒度就还没对齐。