用户访谈是在听用户说话，产品团队也会带着假设进入现场。已经想做某个功能，就会更关注用户支持它的句子；担心某个问题存在，就会更容易把模糊反馈解释成证据。这就是确认偏误。
确认偏误指人倾向于寻找、解释和记住支持自己已有观点的信息。产品研究里，它会让团队听到自己想听的话。访谈做了很多场，结论却仍然围绕原来的判断转。
访谈问题会提前给方向
确认偏误常从提问开始。比如问“你觉得这个心理测评报告哪里最有价值”，已经预设报告有价值；问“你是否愿意使用这个员工心理健康平台”，会让用户进入配合回答。更中性的问法是让用户回忆最近一次相关经历，描述具体动作和困难。
需求特征也会影响用户研究，可参考需求特征会影响心理实验，参与者会猜研究目的。用户会猜团队想听什么，研究者也会无意透露期待。
记录方式会过滤反向证据
访谈结束后，团队常把精彩语句贴到文档里。支持需求的句子容易被保存，犹豫、沉默、绕开问题和负面反馈则容易被淡化。可这些反向信息更能说明产品风险。
用户说“这个功能挺好”，价值有限；用户说“我不会在公司电脑上填心理状态”，信息量更高。后者涉及隐私、场景和信任，能帮助团队重新判断产品边界。
心理测评产品更要控制偏误
心理测评、心理软件和企业心理健康 SaaS，涉及隐私、信任和敏感表达。产品团队不能只听到“用户想要报告”，还要听到“用户害怕谁看到报告”。隐私计算相关内容可看隐私计算会影响测评参与率，数据用途需要提前说清。
橙星云这类平台在做产品研究时，需要把企业管理者、咨询师、学生、员工、个人用户分开访谈。不同角色关心的内容不同：管理者看统计和预警，个人用户看隐私和解释，咨询师看转介和记录。
研究结论要保留分歧
好的用户访谈报告，需要避免只给单一结论。它也需要保留分歧：谁支持，谁犹豫，谁拒绝，拒绝理由是什么。分歧能帮助产品团队判断功能适配人群，避免把所有用户揉成一个平均画像。
确认偏误无法完全消失，但可以被流程削弱。访谈前写下假设，访谈中使用中性问题，访谈后专门整理反向证据，评审时要求团队解释相反结论。这样做能让用户研究更接近真实需求。
产品团队听见用户，需要设计好问题，也需要整理反向证据。更关键的是允许不符合预期的信息进入结论。用户访谈的价值，正在于让产品从自我证明转向证据校正。
产品团队还可以把访谈结论拆成三栏：支持原假设的信息，反对原假设的信息，仍然不确定的信息。第三栏很重要，它能防止团队过早宣布结论。心理健康产品涉及敏感场景，更需要保留不确定信息。
访谈样本也要避免只找熟悉用户。重度用户会给出热情反馈，流失用户和观望用户更能暴露边界问题。若只听活跃用户，团队会高估功能价值。