我們可以通過預先了解自己的態(tài)度來避免過分將其帶入數據分析之中，同時要使用不同的解讀方式。

在我們評估每一條反饋的時候，都要問問自己要如何來構建解讀方式。這能夠幫助我們不要把第一個接觸到的觀點過分看重，并且能夠幫助我們理解為什么反饋是積極的或消極的。然后，要確定至少一個或兩個可替代的解讀方式，去解讀同一個反饋結果。假設我們的一項調查結果顯示，70％的用戶覺得我們的用戶界面非常直觀。

這給了我們一個巨大的肯定，但我們也要認識到，它是基于一個積極框架解讀出來的。如果使用替代框架，我們可以得到：30％的用戶覺得用戶界面不直觀。通過查看這兩個框架，我們能夠更充分的發(fā)現這些數據對于我們的產品意味著什么，由此獲得更少的偏見和更全面的理解。

當我們不確定要如何處理我們的用戶反饋數據的時候一定要及時的提出來，并向團隊其他人尋求幫助。如果某一條反饋很重要，但很難解讀，這個時候可以考慮發(fā)起一個補充調查來收集更全面的信息。我們也可以問那些不覺得我們的用戶界面足夠直觀的用戶，邀請他們詳細的說明是哪些特定的方面使得界面不直觀（是顏色、按鈕位置、文字顯示還是其他什么）。