先来看一个流传在物理学家中间的小笑话：
有一个奶农，因为他的奶牛产奶量总是很少。于是他决定向他的物理学家朋友请教。
物理学家听完后说：“我需要先思考一下。”
一周后，物理学家打电话给他的朋友，“我已经知道答案了。”
“快告诉我”，奶农开心的说。
物理学家回答到：“首先，我们建立一个球形牛。。。”
物理学家往往要建立干净、清晰和理想化的模型来描述混乱的现实。比如说他们会假设一个无摩擦的表面、无损的镜子、或者是一个球形的物体。UX设计师也常常做相同的事情:假设一个完全理想的用户。如下图中的列子，这类用户明确的知道自己的需求，并且总能够通过符合逻辑（我们认为的逻辑）的途径来完成他们的目标。对于这类用户，UX设计师能够帮他们在愉悦中找到实现目标的途径。
图：球形用户
但是事实上，UX更多的情况下是在为另一类用户服务，他们没有明确的需求、他们不会按照我们认为正确的逻辑来操作。“假定一个无定形的牛，看看事情到底有多糟糕。”
消极情景（Negative Scenarios）
所谓“消极情景”，即设计方案偏离了“实现目标的愉悦的途径”。我们可以通过一组模型来处理“消极情景”
- 负场景测试（negative scenario testing）——来自质量保证
- 负案例分析（Negative case analysis）——通过定性的研究
负场景测试
通过在用户界面上故意打破规则来观察系统如何响应。它的基本假设是：设计始终是对的，而用户总是不可避免的犯错误。例如：一个功能规范确定密码是由字母和数字字符组成，在进行负场景测试时，QA对密码进行随意组合输入不符合规则的字符串，如果系统拒绝接受这些数据，则说明产品通过了测试。当然，在这个案例中，良好的用户体验会实时响应用户的录入，将用户的操作结果反馈给他，以确保用户因出错而造成的损失最小。
负案例分析
负案例分析是一种定性的用户研究方法。通过为那些不符合常理的用户行为找到符合常理的解释，来完善产品设计。其基本的观点是：用户的任何行为都是有理论可以支撑的。这一点对于UX和UI设计师来说尤为重要：让用户已他们认为正确的途径完成工作，如果用户行为在设计上没有呈现出来，那就让我们的设计更丰富。这亦是另一种可用性测试，通过不断的搜集用户的行为来分析在产品设计之初没有照顾到的目标用户，并在随后调整我们的设计。
需要悉知的是用户的错误往往是基于理性的用户操作。换句话说，错误的产生并不是因为用户做错了什么（或者说不符合逻辑），而是因为来自产品设计本身。
解决方法
UX的宗旨便在于使用户快速找到“实现目标的愉悦的途径”。也许我们可以从以下几个方面系统性的检查我们的设计，看看是否已经满足了去除消极情景的条件：
- 检查每一个模块和每一个步骤，询问自己“是否有合理的替代方案来避免用户可能产生的错误？”。特别要注意这些地方：
- 指意不明的菜单
- 网页上任意可能导致用户因点击而中断当前操作的链接
- 要求过于严格的字段，例如一个不能解析当前日期的时间字段
- 看起来像是可编辑的区域和看起来disable的区域
- 用户需要停下来从别的地方获得数据或者帮助才能够完成的流程
- 观察用户，如果他们犯错了是否有机会来补救。然后在想想，如何才能使用户避免犯这些错误。设计良好的用户界面就像用心设计的公园小径一样，它们虽然看起来错综复杂，但总是能够引导你走到自己想去的地方——即使你不小心偏离了本来的方向。
- 尽可能降低用户在犯错之后产生的后果和挫败感。
- 减少用户的选择，将用户的行为限制在我们想要的路径内。
- 如果以上几点你都不能提供，那么至少要准备完整简练的帮助文档。
用户不是不是球形的，他们是无定形的，是千变万化的。对于同一个产品，不同用户的体验亦千差万别。对于产品的每一个模块、交互、导航、链接甚至是文字，UX都必须得考虑到“用户将会怎样理解并使用它们？那么另一些用户呢？”
本文参考总结至：Assume an Amorphous User
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