为何中国的门户网站没使用类似时间流的首页设计？
以前也觉得是因为中国人爱热闹, 人土鳖之类. 后来才发现怎么日本网站也是这样. 比如跟阿里相对的, 日本最大的电商网站乐天(http://rekuten.co.jp) 比淘宝还乱有没有? 上面标签那一排无力吐槽的颜色. 但这好歹还是有设计师摆弄整理的, 再点进去到内页: http://m.rakuten.co.jp/zenpou22/ (二维码自动识别) 绝对半点也不比中国网站好. 我进来是想买汽车贴纸这都飞出来是神马... 发现这个以后让我很迷茫. 如果是中国的情况用教育, 收入水平不高, 加上文化管制所以普遍缺乏美感还可以解释, 那日本绝不是这样. 日本讲禅意, 讲空白, 讲整洁, 讲空间. 90%中产, 全民教育程度极高, 文盲几乎是0. 不管是平常的禅院: 还是建筑设计: 或者平面广告: 你都找不到那些网页设计中的混乱. 跟几个朋友喝酒聊过这个问题之后都发现很奇怪这个事但想不出个原因来. 于是憋不住学究范就去搜了一些对比亚洲和欧美网站设计的论文来看. 发现研究过这个问题的学者还不少. 其中最主流的结论是关于文化差异的. Edward T. Hall是一个美国的人类学家和跨文化学者. 他在1976年提出了一个概念. 高情景文化 (High-context culture) 与 低情景文化 (Low-context culture). (其实context是一个很难翻译的英文, 它表示的是当前周遭的一切"环境", 包括时间, 地点, 人物, 环境, 正在进行的行为, 群体的情绪, 等等. 在计算机中也有context awareness computing, 意思是根据你所在的“境遇”进行自我调节的计算机服务.) 在高情景的文化中, 许多东西都是不言自明的, 只要少数词就可以有效的传达复杂的含义, 而剩下的通过文化和当前的"情景"两个圈内人之间就可以互相理解. 比如日本人几乎从不会表达“拒绝”, 或者说"不"这个字. 他们会用一个很微妙的词 "稍微..." (拼音大概是qiu do, 在日剧动漫里经常听到). 后面不会说任何别的词, 就可以表达否定的意思. 这在英文文化中是完全无法表达的状态. 相当于 "Wanna have dinner with me?" "well..." 对西国人来说这里信息完全没有传达是可以还是不可以. 这样高情景的沟通风格通常在多元性低的国家, 这些国家团体与社群的价值高于个人, 所以文化是高度迎合“圈内人口味的”, 这样圈内人的经验也是相似, 所以可以对事物有相同的推论. 所以很明显的中国，日本, 印度, 阿拉伯等都属于高情景国家, 而美国, 西欧, 北欧, 澳洲都属于典型的低情景国家. 很多论文对不同国家网页的对比研究发现, 用户对网页设计的偏好也是按照高情景文化和低情景文化的分布的. 所总结出来的一部分基本的特征是: 高情景国家用户: 偏好大量的动画, 图片, 有很多菜单和连接, 丰富的色彩, 点击连接的方式是弹出新窗口/Tab, 弹出的视频, 图片竟然也可以被接受, ... 低情景国家用户: 基本跟上面相反. 不同的人也提出了一堆不同的理论来解释这两种用户之间的区别. 不过看起来也没有什么定论. 这里也就不转述了. 一个比较有趣的观点是在数字界面上是没有“情景(context)”的, 所以高情景文化用户需要大量的信息呈现在面前. 最后还想分享一个跟问题无关的事. 遇到过一个很牛掰的意大利交互设计师, 在日本中国都呆了一些年. 有次在一个项目里遇到需要给内容排版, 他突然提出了一个问题: 东亚文字, 特别是汉字, 跟拉丁语系的文字是完完全全不同的,  汉字不管是象形与会意, 还是外形特点都跟英文差别非常大. 但现在所有的中国文字排版规则都是依照英文而来的. 你随便翻一番中国的杂志, 看起来跟英文杂志没有什么区别. 而这种排版到底是不是适合汉字的? 有没有更适合汉字的排版方式? 很惭愧这样的思考是来自一个外国人, 而不是我们自己. 现在我们在整体的复制和学习西方的美学, 西方的准则, 西方的设计, 在文化上几乎只有输入. 用这样的标准来审视自己, 得到的结论总是落后无知愚昧, 然后开始更加急迫的学习这些东西. 反而很少有机会像这样来对"为什么"进行一些更有意义的思考, 来找到更适合自己文化的设计. 60年代奥运过后的日本也是这样, 全国疯狂的输入美国的一切. 但半个世纪以后, 至少还能看到他们的书很大一部分还是竖排. 也是翻到了这些书的时候才想得起来其实只有汉字是可横可竖不影响阅读的, 而英文无法. 以上. 一些文献: ======================================================================== 补 ======================================================================== 很多童鞋吐槽到回答并没有说清楚原因. 所以楼主回来说明一下: 所读的文章多是经验主义的研究结果, 也就是说, 是从已经存在的事实中发现现象. 用Big Data时代的话说, 就是大量分析事实(数据), 并发现事物之间联系. 但发现这样事实存在的联系并不等于可以解释为什么会存在这样的联系. 所以这些学者下一步做的就是, 提出他们的理论(Theory)来解释这个联系, 也就是很多人关心的“为什么”, 并通过更多的数据去验证自己的所提的理论. 但就像在文中提到的, 在文献中没有看到什么普遍认同的理论, 所以不希望把任何一个理论转述在答案中. 对于“为什么”有着好奇心的童鞋是伟大的. 推荐有2件事可以做: 1. 阅读更大量的文献, 发现一个普遍认同的理论. 2. 提出你自己的理论来解释这个现象, 并设法通过更多数据和实验来验证它. ("设计这样的东西做评价, 发言门槛很低". 所以需要多做一些事去证实它. 逻辑证实的基本观点是: 任何不可验证的陈述都既非真，也非假，而是没有意义). 我们所受的十几年教育都是每个提问都有标准答案, 只需要在某本书里找到它就行了. 但大多数真正需要problem solving的问题都是没有答案的. 需要靠着这样不断"发现, 假说, 验证"去逼近一个合理解答. 所以这个回答不是一个回答, 而是一个等待解释的联系. 当然这联系本身也可能是错的, 但就像MJ的那句话 "如果你说我是错的，最好你能证明你是对的". 相信在去发现解答的过程中也会有比“得到标准答案”更有意思的收获. 楼主继续痛苦的给论文码字去也.