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如第1章所述，一旦参与者被问题误导，产品调研就是失败的。这可能是因为调研人员有一些潜在计划，不真实的想法，自我的诉求，或其他因素。我们已知和我们认为我们已知，两者是有区别的。你认为已知的是什么？你怎么确定真的已知？比如这些假设：他们让人又爱又恨。赛格威团队认为，市场会接纳这款他们正在研发的个人交通工具，与此同时，也会受到观察者的期望偏见和确认性偏见的双重阻碍。他们认为人们看到后会赞叹，“太棒了，我现在就要买一辆！”他们试图解决“最后一公里”的问题：公共交通能帮助“走完”抵达目的地前的大部分路程，但对于最后一公里，很少有工具能替代汽车或摩托车，至少在美国的绝大部分地区是如此。在更广泛的社会层面上，交通问题和汽车文化问题仍待解决。赛格威并非这些问题的最终方案。
思考一下，我们在产品研发阶段提出的各种假设背后的原因。伍斯特理工学院的David Brown教授列举了一些产品设计研发中假设背后的原因，如表2-1所示 [7] 。
有一些方法可以减轻假设的影响。你无法消除假设，但可以关注对调研十分关键的假设。首先，要确定自己制定了哪些假设。有些假设可能不太明显。确定假设，就像马拉松前的准备训练一样。你不会在初步训练计划中制定20公里的长跑练习，1公里的慢跑可能更合适。
如同循序渐进训练身体一样，你可以训练自己和团队以更准确地识别假设。识别假设的一种方法是，定义问题并提出问题。接着确定哪些是“正确的”问题，以及为什么。和团队做一个小练习：观察任何一种产品。它可以是椅子、会议室桌子，也可以是手机上的一款应用程序。拿出一些便利贴或使用“虚拟白板”，记录你能想到的每一条假设。以你所坐的椅子为例。为什么椅子有扶手？如果只有一个扶手，原因会是什么？如果椅子有轮子，地板是否足够光滑可以使轮子顺畅地滚动？椅子尺寸是多少？这把椅子适合“普通”成年人吗？还适合哪些人群？
美敦力公司（Medtronic）的设计师Craig Launcher称这个过程为假设风暴。在医疗设备行业，如果你做了错误的假设，将可能危及他人生命。因此在产品设计开发时，团队会花几天时间针对一个问题领域进行假设风暴，对当前情况进行更全面的掌控。
表2-1：假设背后的常见原因
表2-1：假设背后的常见原因（续）
我们继续以赛格威为例。当前的问题是，对于最后一英里，除了汽车或摩托车外，人们没有其他更好的选择。我们可以就该情况提出一系列问题。可选的交通方式有哪些？每个人都有机会乘坐吗？人们能否负担得起？人们是否有乘坐意愿？每种工具的安全性如何？它们对环境的影响是什么？（还可以继续提问下去，但先适可而止吧！）
每个问题本质上都是一种变相的假设：
可选的交通方式有哪些？
假设交通方式有公共交通（公交车、火车、出租车），以及汽车和摩托车。
每个人都有机会乘坐吗？
假设所有人都可乘坐它们。
人们能否负担得起？
假设部分人群是赛格威的目标用户，并且他们有能力购买。
人们（目标群体）是否有乘坐意愿？
市场接受度假设：目标群体想要购买赛格威。
每种工具的安全性如何？
假设赛格威与摩托车类似，需要采取适当的安全措施。
监管机构将如何归类这些交通工具？
假设赛格威将被定义为摩托车的一种。
基于这些，我们可以将假设归类：市场需求相关、监管相关、价格相关等。在启动“假设风暴”创造假设和问题之前，我们可以先构建一套分类。
然后，以某种维度对假设进行打分。建议以风险程度开始：如果假设错误，会造成什么影响？一切都将毫无意义，还是影响微乎其微？赛格威的设计师通过产品研发证明了技术假设的正确性，但对于市场接受度的假设，直至研发几近完成，都没有进行验证，非常冒险。“你盖好了，他们就会来”（If you build it，they will come）在电影中可行，在产品中可不一定。
当识别出最有风险的假设时，需要不断验真或证伪假设，找到降低风险的办法。怎么做呢？通过调研！产品调研并非要测试一切内容。可以从原则性和模式化的假设开始，不用重复造车。这个过程中，需要识别一些含无意识偏见的假设。由于这类假设中存在你的偏见，所以不够明显。
第3章将着重介绍如何在关键调研问题中加入假设与偏见。