লাভ:
- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সহ গবেষণা তথ্যের উপর ভিত্তি করে প্রমাণ-ভিত্তিক ব্যক্তিত্বের খসড়া তৈরি করার এবং স্টেরিওটাইপ এবং ক্লিচগুলি দূর করার ক্ষমতা
- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সহায়তায় ব্যবহারকারীর যাত্রা মানচিত্রের পর্যায়, ক্রিয়া, চিন্তাভাবনা, আবেগ এবং ব্যথার পয়েন্টগুলি খসড়া করার ক্ষমতা
- বাস্তব সেগমেন্ট ডেটা সহ তৈরি ব্যক্তিত্ব পরীক্ষা করে ডেটার উপর ভিত্তি করে নয় এমন অনুমানগুলিকে ফ্ল্যাগ করার ক্ষমতা
ব্যক্তিত্ব এবং ব্যবহারকারীর যাত্রার মানচিত্র গবেষণার অন্তর্দৃষ্টিগুলিকে বাস্তব সরঞ্জামগুলিতে অনুবাদ করে যা দলটি সারা দিন ধরে দেখবে। একটি ব্যক্তিত্ব হল একটি কাল্পনিক কিন্তু ডেটা-চালিত প্রোফাইল যা একটি বাস্তব ব্যবহারকারীর অংশকে প্রতিনিধিত্ব করে: তাদের লক্ষ্য, তাদের বাধা, তাদের প্রসঙ্গ। একটি ব্যবহারকারীর যাত্রা মানচিত্র হল একটি ভিজ্যুয়াল আখ্যান যা ধাপে ধাপে দেখায় একজন ব্যবহারকারী কী করেন, তিনি কী ভাবেন, কী অনুভব করেন এবং একটি লক্ষ্য অর্জনের সময় তিনি কোথায় আটকে যান। AI মিনিটের মধ্যে উভয়ের খসড়া তৈরি করে। কিন্তু এখানেই সবচেয়ে বিপজ্জনক ফাঁদ রয়েছে: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ডেটা ছাড়াই "বাস্তব"-শব্দযুক্ত ব্যক্তিত্ব তৈরি করতে পারে। এই ইউনিটটি আপনাকে গতি ত্যাগ না করে প্রমাণের সাথে লেগে থাকতে শেখায়।
ব্যক্তিত্ব: প্রমাণের ভিত্তিতে হতে হবে, কল্পনা নয়
একটি ভাল ব্যক্তিত্ব এবং একটি খারাপ ব্যক্তিত্বের মধ্যে পার্থক্য হল মনোভাব। খারাপ ব্যক্তিত্ব ডিজাইনারের মনের অনুমানগুলিকে একটি সুন্দর টেমপ্লেটে রাখে: "আয়সে, 34 বছর বয়সী, প্রযুক্তিতে ভাল, ব্যবহারিক সমাধান পছন্দ করে।" যদি এই বাক্যগুলির কোনওটিই গবেষণার উপর ভিত্তি করে না হয় তবে ব্যক্তিত্বটি কেবল একটি অলঙ্করণ এবং ভুল সিদ্ধান্তকে বৈধতা দেয়।
একটি ভাল ব্যক্তিত্ব গবেষণার উপর প্রতিটি দাবি ভিত্তি করে. "ব্যবহারকারীরা ইনস্টলেশনে আটকে গেছে" বাক্যটির পিছনে রয়েছে "8 জন অংশগ্রহণকারীর মধ্যে 5 জন প্রাথমিক ইনস্টলেশন সম্পূর্ণ করতে সক্ষম হয়নি"। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা নিয়ে কাজ করার সময়, নিয়মটি পরিবর্তন হয় না: মডেলটিকে একটি উত্স হিসাবে গবেষণার সারাংশ দিন এবং এটিকে শুধুমাত্র এই উত্স থেকে একটি ব্যক্তিত্ব তৈরি করতে বলুন, এমন বৈশিষ্ট্যগুলি যোগ করতে নয় যার কোনও ভিত্তি নেই৷
সতর্কতা: এআই "শূন্যস্থান পূরণ" করতে খুবই সক্ষম; এটি স্বতঃস্ফূর্তভাবে বয়স, আয় এবং অভ্যাসের মতো বিবরণ তৈরি করতে পারে যা আপনি প্রদান করেন না। যদি এই বিবরণগুলি ডেটা থেকে না আসে তবে ব্যক্তিত্ব নির্ভরযোগ্য নয়।
স্টেরিওটাইপ এবং পক্ষপাত দূর করা
ব্যক্তিত্বগুলি হল যেখানে AI পক্ষপাত সবচেয়ে দৃশ্যমানভাবে ফাঁস হয়ে যায়৷ মডেলটি প্রশিক্ষণের ডেটা থেকে স্টেরিওটাইপগুলিকে প্রোফাইলে নিয়ে যায়: "বয়স্ক ব্যবহারকারী প্রযুক্তিকে ভয় পায়," "তরুণ ব্যবহারকারী অধৈর্য," নির্দিষ্ট পেশা বা লিঙ্গের জন্য দায়ী আচরণ। এই সাধারণীকরণ উভয়ই ভুল এবং নৈতিকভাবে আপত্তিকর।
পরিশোধন পদ্ধতির তিনটি ধাপ রয়েছে:
- চিহ্ন: আউটপুটে প্রতিটি সাধারণীকরণ বাক্য স্ক্যান করুন ("সবাই", "সাধারণত", "এই বয়সের মানুষ")।
- পরীক্ষা: এই বাক্যটির কি গবেষণা তথ্যের সমতুল্য আছে?
- সংশোধন বা অপসারণ: যদি এটির জন্য একটি ভিত্তি থাকে, তাহলে এটি প্রমাণের সাথে সংযুক্ত করুন, অন্যথায় এটি মুছুন। "এটিকে নরম করে" ক্লিচ রাখবেন না; কোন প্রমাণ না থাকলে তিনি চলে যান।
ব্যক্তিত্বের অভিব্যক্তি
সমস্যা
প্রমাণ ভিত্তিক সংশোধন
"প্রবীণ ব্যবহারকারীরা প্রযুক্তিকে ভয় পায়"
বয়স ভিত্তিক স্টেরিওটাইপ
"6 জনের মধ্যে 5 জন নতুন বৈশিষ্ট্যের সাথে অতিরিক্ত আশ্বাসের পাঠ্য আশা করেছিলেন"
"তরুণ ব্যবহারকারীরা অধৈর্য"
প্রজন্মগত সাধারণীকরণ
"অংশগ্রহণকারীরা 3টি ধাপ অতিক্রম করে প্রবাহ পরিত্যাগ করেছে (বয়স নির্বিশেষে)"
"নারীরা সরলতা চায়"
লিঙ্গ অনুমান
"সমস্ত বিভাগে সরল প্রবাহ পছন্দ ছিল"
"তার প্রিয় রং নীল"
আলংকারিক তথ্য (সিদ্ধান্তকে প্রভাবিত করে না)
(বিয়োগ - নকশা সিদ্ধান্ত প্রভাবিত করে না)
ব্যবহারকারীর যাত্রা মানচিত্রের অ্যানাটমি
একটি ভ্রমণ মানচিত্র সাধারণত লাইন নিয়ে গঠিত:
- পর্যায়: প্রধান সময়কাল যেমন সচেতনতা, মূল্যায়ন, ব্যবহার এবং প্রত্যাবর্তন।
- কর্ম: ব্যবহারকারী প্রতিটি পর্যায়ে কি করে।
- চিন্তা: আপনার মনে কি যায়।
- আবেগ: একজন কি অনুভব করে; এটি সাধারণত একটি বক্ররেখা দিয়ে আঁকা হয়।
- ব্যথার বিন্দু: কোথায় আটকে যায়, রেগে যায়, হাল ছেড়ে দেয়।
- সুযোগ: যেখানে ডিজাইন হস্তক্ষেপ করতে পারে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দ্রুত এই কঙ্কালে ভরে যায়। কিন্তু "আবেগ" লাইনটি বিশেষভাবে ঝুঁকিপূর্ণ: মডেলটি যুক্তিসঙ্গতভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করে যে ব্যবহারকারী কী অনুভব করছেন, কিন্তু বাস্তব তথ্য দ্বারা সমর্থিত না হলে সেই ভবিষ্যদ্বাণীটি অনুমান। অনুমান হিসাবে মানচিত্রে অপ্রমাণিত আবেগ চিহ্নিত করুন; গবেষণা উদ্ধৃতি দ্বারা নিশ্চিত করা হলে "যাচাই করা" স্থিতি পান।
তিনটি মিনি কেস
কেস 1 — দ্রুত খসড়া, বাস্তব সমাধান। একটি দল 12টি সাক্ষাত্কারের সারাংশ থেকে AI সহ 3টি ব্যক্তিত্বের স্কেচ তৈরি করেছে; কাজটি 25 মিনিট সময় নিয়েছে। তারপর তিনি গবেষণা তথ্যের বিপরীতে প্রতিটি ব্যক্তিত্বের 9টি বৈশিষ্ট্য পরীক্ষা করেছেন; 4 বৈশিষ্ট্যের কোন ভিত্তি ছিল না এবং সরানো হয়েছে। অবশিষ্ট ব্যক্তিরা উভয়ই দ্রুত এবং নির্ভরযোগ্য ছিল।
কেস 2 — ফাঁস cliché. "অবসরপ্রাপ্ত ব্যবহারকারীরা ডিজিটাল ব্যাঙ্কিংকে বিশ্বাস করেন না," এআই ব্যক্তিত্ব লিখেছেন। দলটি ডেটা দেখেছে: 6 জন অবসরপ্রাপ্ত অংশগ্রহণকারীদের মধ্যে 5 জন নিয়মিত ডিজিটাল ব্যাংকিং ব্যবহার করেছেন। বাক্যটি সম্পূর্ণ ভুল ছিল এবং অপসারণ করা হয়েছিল; একটি প্রমাণ-ভিত্তিক পর্যবেক্ষণের সাথে প্রতিস্থাপিত হয়েছে যেমন "অতিরিক্ত আশ্বাস পাঠ্য নতুন বৈশিষ্ট্যের জন্য মুলতুবি।" পাঠ: বয়স-ভিত্তিক স্টেরিওটাইপগুলি ডেটা দ্বারা অপ্রমাণিত হয়।
কেস 3 - অনুভূতি বক্ররেখা অতিরঞ্জিত। মডেল লিখেছেন যে ব্যবহারকারী চেকআউটের সময় "ক্ষিপ্ত" ছিলেন। প্রকৃত রেকর্ডিংগুলিতে, ব্যবহারকারীরা কেবল "দ্বিধাবোধ করেছিলেন।" ডিজাইনার অনুভূতি স্থির; কারণ "রাগ" এবং "সংকোচ" এর জন্য বিভিন্ন সমাধান প্রয়োজন (একটি বিশ্বাস, অন্যটি স্বচ্ছতা)। পাঠ: আবেগের রেখাটি প্রমাণ সহ ক্রমাঙ্কিত হয়।
কত ব্যক্তিত্ব, কত বিস্তারিত?
একটি সাধারণ ফাঁদ যা নতুন ডিজাইনারদের মধ্যে পড়ে তা হল অনেক বেশি এবং অত্যধিক বিস্তারিত ব্যক্তিত্ব তৈরি করা। AI এই ফাঁদটিকে বড় করে: আপনি যতটা ব্যক্তি চান, যতটা বিস্তারিত চান, সেকেন্ডের মধ্যে পৌঁছান। যাইহোক, যা মূল্যবান তা সামান্য কিন্তু কঠিন। বেশিরভাগ পণ্যের জন্য, 2-3 প্রাথমিক ব্যক্তি যথেষ্ট; প্রত্যেককে অবশ্যই একটি বাস্তব ব্যবহারকারী অংশের প্রতিনিধিত্ব করতে হবে এবং ডিজাইনের সিদ্ধান্তগুলিকে আলাদা করতে সক্ষম হতে হবে। যদি দুটি ব্যক্তি প্রায় একই আচরণ করে তবে এটি সম্ভবত একটি ব্যক্তিত্ব। বিস্তারিত দিক থেকে, মানদণ্ড হল: ব্যক্তিত্বে যোগ করা প্রতিটি তথ্য মূল্যবান যদি এটি একটি নকশা সিদ্ধান্তকে প্রভাবিত করে; যদি এটি প্রভাবিত না করে (উদাহরণস্বরূপ, ব্যবহারকারীর প্রিয় রঙ), এটি শোভাময় এবং অপসারণ করা উচিত। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা থেকে একজন ব্যক্তিত্বের জন্য অনুরোধ করার সময়, "শুধুমাত্র এমন বৈশিষ্ট্য যুক্ত করুন যা ডিজাইনের সিদ্ধান্তকে প্রভাবিত করে" এই ফাঁদ থেকে মুক্তি পাওয়ার সবচেয়ে ব্যবহারিক উপায়।
টিপ: একটি ব্যক্তিত্ব বৈশিষ্ট্য পরীক্ষা করুন: "আমি এটি পরিবর্তন করলে কি আমার নকশা পরিবর্তন হবে?" উত্তর না হলে, ব্যক্তিত্বে সেই বৈশিষ্ট্যটি অপ্রয়োজনীয়।
অনুলিপিযোগ্য প্রম্পট
আপনার ভূমিকা: UX গবেষণা সংশ্লেষক।সূত্র: নীচে বেনামে গবেষণার সারাংশ। টাস্ক: এই উৎস থেকে 2টি পর্যন্ত ব্যক্তিত্বের স্কেচ তৈরি করুন। নিয়ম: প্রতিটি বৈশিষ্ট্যকে উৎসের একটি অনুসন্ধানের সাথে লিঙ্ক করুন এবং বন্ধনীতে ভিত্তি লিখুন। এমন কোনো বৈশিষ্ট্য (বয়স, আয়, অভ্যাস) যোগ করবেন না যার কোনো প্রতিকূল নেই। <<সারাংশ>>
পক্ষপাতের জন্য এই ব্যক্তিত্বের রূপরেখাটি দেখুন। একটি সাধারণীকরণ, ক্লিচ, বা অপ্রমাণিত অনুমান রয়েছে এমন প্রতিটি বাক্যকে চিহ্নিত করুন, কেন এটি সন্দেহজনক তা লিখুন এবং এটি উৎস ডেটাতে সমর্থিত কিনা তা নির্দেশ করুন। ব্যক্তিত্ব: <<text>> উৎস তথ্য: <<summary>>
নীচের ব্যক্তিত্ব এবং গবেষণা সংক্ষিপ্ত থেকে একটি খসড়া ব্যবহারকারীর ভ্রমণ মানচিত্র তৈরি করুন। লাইন: স্টেজ | কর্ম | চিন্তা | আবেগ | ব্যথা বিন্দু | সুযোগ। প্রতিটি "ইমোশন" এবং "পেইনপয়েন্ট" কক্ষে একটি উদ্ধৃতি যোগ করুন যদি এটির জন্য একটি উৎস থাকে; অন্যথায়, সেলটিকে "[অনুমান]" দিয়ে চিহ্নিত করুন। ব্যক্তিত্ব: <<x>> সারাংশ: <<y>>
এই যাত্রা মানচিত্রে [অনুমান] চিহ্নিত কক্ষগুলির তালিকা করুন৷ প্রতিটির জন্য, কোন অতিরিক্ত গবেষণা প্রশ্ন এই অনুমানকে নিশ্চিত করবে তা লিখুন। মানচিত্র: <<টেবিল>>
দুর্বল প্রম্পট / শক্তিশালী প্রম্পট
দুর্বল: "একটি ই-কমার্স ব্যবহারকারী ব্যক্তিত্ব তৈরি করুন।"
ফলাফল: একটি প্রোফাইল যা সম্পূর্ণরূপে তৈরি, ডেটার সাথে অপ্রাসঙ্গিক এবং ক্লিশে পূর্ণ।
শক্তিশালী: "এই গবেষণার সারাংশ থেকে 2টির বেশি ব্যক্তিত্ব বের করবেন না; প্রতিটি বৈশিষ্ট্যকে একটি অনুসন্ধানের সাথে সংযুক্ত করুন; উৎসে নেই এমন কোনো বিবরণ যোগ করবেন না; 'কোন তথ্য নেই' হিসাবে অজানা ছেড়ে দিন।"
ফলাফল: প্রমাণের উপর ভিত্তি করে একটি প্রতিরক্ষাযোগ্য ব্যক্তিত্ব, ফাঁকগুলি সততার সাথে নির্দেশ করা হয়েছে।
পার্থক্য: শক্তিশালী প্রম্পট উৎস বাধ্যবাধকতা + বানোয়াট নিষেধাজ্ঞা + অজানা চিহ্নিত করে।
সাধারণ ভুল
- ডেটা ছাড়াই ব্যক্তিত্ব তৈরি করা। AI কে "একটি ব্যক্তিত্ব তৈরি করতে" বলা আপনার অনুমানকে মিথ্যা বৈধতা দেয়।
- নরম করে ক্লিচ রাখা। "একটু সতর্ক" বলা স্টেরিওটাইপ সংশোধন করে না; যদি কোন প্রমাণ না থাকে, এটি অপসারণ করা উচিত।
- বাস্তবতা জন্য আবেগ লাইন ভুল. মডেল আবেগ ভবিষ্যদ্বাণী; প্রমাণ ছাড়া আবেগ অনুমান।
- ব্যক্তিত্ব আপডেট করা হচ্ছে না। নতুন গবেষণা উপলব্ধ হওয়ার সাথে সাথে ব্যক্তিত্বও আপডেট করা উচিত; হিমায়িত ব্যক্তিত্ব বিভ্রান্তিকর।
- অনেক বেশি ব্যক্তিত্ব তৈরি করা হচ্ছে। 5-6 ব্যক্তিত্ব দলকে পঙ্গু করে দেয়; একটু রাখুন, কিন্তু যা দৃঢ় তা ধরে রাখুন।
সংক্ষেপে
ব্যক্তিত্ব এবং যাত্রা মানচিত্র হল শক্তিশালী হাতিয়ার যা গবেষণাকে দলের সাধারণ ভাষায় অনুবাদ করে; কিন্তু তাদের ক্ষমতা সম্পূর্ণভাবে আসে সেই ডেটা থেকে যার উপর ভিত্তি করে তারা। AI এই টুলগুলির জন্য মিনিটের মধ্যে একটি ব্লুপ্রিন্ট তৈরি করে, যেখানে আসল কাজ হল প্রতিটি দাবিকে উত্সের সাথে সংযুক্ত করা, ক্লিচগুলিকে ফ্ল্যাগ করা এবং ডেটার বিরুদ্ধে তাদের পরীক্ষা করা এবং অনুমান হিসাবে অপ্রমাণিত অনুভূতি/ব্যথা বিন্দুগুলিকে আলাদা করা। একটি ব্যক্তিত্ব যা সততার সাথে "কোন তথ্য নেই" হিসাবে ফাঁকগুলি ছেড়ে দেয় তা তৈরি করা বিবরণে পূর্ণ একটি "বাস্তববাদী" ব্যক্তিত্বের চেয়ে অনেক বেশি মূল্যবান।
আবেদন টাস্ক
- একটি গবেষণা সংক্ষিপ্ত (বাস্তব বা কাল্পনিক) থেকে প্রথম প্রম্পট সহ 2টি ব্যক্তিত্বের খসড়া তৈরি করুন।
- দ্বিতীয় প্রম্পটের সাথে পক্ষপাতের জন্য ব্যক্তিত্বগুলি পরীক্ষা করুন; ডেটা সহ প্রতিটি চিহ্নিত বাক্য পরীক্ষা করুন।
- সরান বা "কোন তথ্য নেই" কোনো ক্ষীণ বৈশিষ্ট্য করুন.
- তৃতীয় প্রম্পটের সাথে, ব্যক্তিত্ব থেকে একটি ভ্রমণ মানচিত্র খসড়া করুন।
- মানচিত্রে [অনুমান] কক্ষগুলি তালিকাভুক্ত করুন এবং প্রতিটির জন্য একটি যাচাইকরণ প্রশ্ন লিখুন৷
চেকলিস্ট
- আমি গবেষণার সারাংশের উপর ভিত্তি করে ব্যক্তিত্ব তৈরি করেছি, আমি এটি কল্পনা থেকে তৈরি করিনি।
- [ ] আমি ব্যক্তিত্বে এমন কোনো বৈশিষ্ট্য যোগ করিনি যা উৎসে ছিল না।
- [ ] আমি ক্লিচ এবং সাধারণীকরণগুলি চিহ্নিত করেছি এবং ডেটা দিয়ে সেগুলি পরীক্ষা করেছি৷
- [ ] আমি প্রমাণ সহ অনুভূতি এবং ব্যথার পয়েন্টগুলি নিশ্চিত করেছি এবং অসমর্থিতগুলি চিহ্নিত করেছি৷
- [ ] আমি ব্যক্তিদের সংখ্যা পরিচালনাযোগ্য রেখেছি।
- [ ] আমি অনুমানের জন্য যাচাইকরণ প্রশ্ন প্রস্তুত করেছি।