Kasutajauuringute süntees ja ülevaate loomine

Kasu:

• Võimalus kodeerida tehisintellektiga intervjuusid, küsitlusi ja vaatlusandmeid ning eraldada teemasid ja mustreid
• Võimalus koostada tehisintellekti toel isiku-, kasutajateekonna- ja ülevaateavaldusi
• Kaitsmine väljamõeldiste ja eelarvamuste eest, ühendades ja kinnitades tehisintellekti loodud arusaamad algandmetega

Head tooted sünnivad kasutaja tegelikust vajadusest, mitte disaineri maitsest. Sellest vajadusest saab aru kasutajauuringute kaudu: intervjuud, küsitlused, välivaatlused, kasutatavuse testid. Kuid uurimistöö kõige keerulisem osa ei ole andmete kogumine, vaid nende mõtestamine. Kümnete lehekülgede intervjuude transkriptsioonide ja sadade küsitluste vastuste lugemiseks ning tegelike mustrite, vajaduste ja arusaamade väljavõtmiseks (insight; andmete taga olev "ahaa") on vaja kogemusi ja aega. Siin on tehisintellekt võimas sünteesiassistent: see kodeerib kiiresti suuri tekstijuppe, rühmitab teemasid, osutab mustritele. Kuid kui seda sama jõudu hoolikalt ei kasutata, tekitab see võltsinguid, moonutatud rõhuasetusi ja eelarvamusi. See üksus selgitab, kuidas kasutada tehisintellekti uuringute sünteesi kiirendajana ja miks peaksite iga ülevaate toorandmetega ühendama.

Mis on teadusuuringute süntees ja kuhu AI sobib?

Uuringu toored andmed on segased: üks kasutaja ütleb, et "otsib iga kord laadimiskaablit", teine ​​ütleb, et "öövalgus on liiga ere", teine ​​​​kaebab, et "ei leia pimedas nuppe". Süntees on nende üksikute väidete rühmitamine ("öine kasutamine on problemaatiline") ja nende muutmine ülevaateks ("kasutajad kasutavad seda toodet kõige paremini pimedas, kuid toode on mõeldud kasutamiseks päevasel ajal"). Klassikalise meetodi puhul teevad disainerid seda afiinsusdiagrammiga (sarnaste nootide füüsiline/digitaalne rühmitamine).

AI kiirendab selle protsessi mitut etappi:

1. Kodeerimine: igale väitele teemasiltide määramine ("öine kasutus", "paigaldamise raskus"). AI eelsildistab sadu fraase minutitega.
2. Teema: siltide kogumine superkomplektidesse. AI juhib tähelepanu korduvatele mustritele.
3. Ülevaate visand: teemade järgi "ahaa" lausete soovitamine. AI toodab mustandeid, teie filtreerite.
4. Isiku ja teekonna ülevaade: tüüpiliste kasutajaprofiilide ja kasutusetappide visandamine.

Kriitiline reegel: AI teeb kokkuvõtteid ja rühmitab, kuid algandmed räägivad tõtt. Iga teema ja iga tsitaat tuleks linkida tagasi tegeliku intervjuu ärakirja ja kontrollida.

Kaks suurimat riski: võltsitud hinnapakkumised ja eelarvamus

Teadusuuringute sünteesis on tehisintellektil kaks ohtlikku lõksu. Esimene on väljamõeldud tsitaat (hallutsinatsioon): AI võib genereerida kasutaja tsitaadi, mis pole andmetes, kuid "kõlab õigesti". See on uurimistöös kõige ohtlikum viga, sest teete tõelise disainiotsuse võltstõendite põhjal. Teine on moonutamine ja eelarvamus: tehisintellekt võib enamuse arvamusega liialdada ja kustutada vähemuse olulise, kuid väheräägitud vajaduse; või stereotüübid koolitusandmetes ("vanad inimesed kardavad tehnoloogiat") võivad teie uurimistöösse lekkida. Ainus viis mõlema eest kaitsmiseks: ühendage iga väljund tagasi algandmetega ja küsige "millises vestluses, millisel real see tsitaat tegelikult esineb?" on esitada küsimus.

Ettevaatust. Ärge lisage aruandesse, persooni või esitlusse tehisintellekti loodud kasutajate tsitaate, ilma neid intervjuu toortekstist sõna-sõnalt leidmata ja kinnitamata. Apokrüüfne tsitaat kajastab tegelikku disainiotsust valesti.

Ohutu sünteesi voog samm-sammult

1. Anonüümseks muutmine: isikuandmete (nimi, kontakt, isikuandmed) eemaldamine intervjuude ärakirjadest. Kasutajaandmed on isikuandmed; Konfidentsiaalsus on hädavajalik.
2. Kodeerige, kuid küsige allikat: paluge AI-l taotleda igale sildile vastavat töötlemata väljendit ja rea/allika viidet.
3. Loendage teemasid: "Kui paljud kasutajad seda mainisid?" küsida; Ärge laske ühel inimesel esitada oma arvamust üldise mustrina.
4. Siduge ülevaade tagasi: pange iga ülevaatelause alla tegelikud tsitaadid, millel see põhineb.
5. Otsige vastunäiteid: küsige tehisintellektilt: "Kas on väiteid, mis on selle teema vastu, öelge vastupidist?" küsida; see murrab eelarvamusi ja üleüldistamist.

kolm minikarpi

Juhtum 1 – väljamõeldud tsitaat tabati. Meeskond teeb kokkuvõtte 12 vestlusest tehisintellektiga; Tehisintellekt loob silmatorkava tsitaadi: "Üks kasutajatest ütles: "Ma ostaksin selle toote kingituseks"" ja meeskond soovis selle esitlusse lisada. Uurija skaneerib toortekste; Sellist lauset ühestki vestlusest ei leia. AI "moodustas" tsitaadi üldisest positiivsest toonist. Tsitaat eemaldatakse. Õppetund: iga tsitaat on algandmetes sõna-sõnalt kinnitatud.

Juhtum 2 – vähemuse vajaduse kustutamine. Disainimeeskond viib läbi köögiseadmete uuringu 20 kasutajaga. AI lühikirjeldus tõstab esile teema "kasutajad hoolivad kiirusest". Kuid kui meeskond pöördub tagasi algandmete juurde, näevad nad, et 3 kasutajat mainisid ühe käega kasutamise vajadust (üks puudega käega, üks kannab pidevalt last); AI on selle "vähemuse" hulka arvanud. See on aga oluline juurdepääsetavuse ülevaade, mis eristab toodet. Õppetund: numbriline kaal ei tähenda alati tähtsust; vähemuse vajadus võib olla kõige väärtuslikum arusaam.

Juhtum 3 – õige kasutamine. Teadlane edastab tehisintellektile 300 küsitluse avatud vastust ja ütleb, et "märgistage iga vastus nendele teemadele, loendage, mitu vastust iga teema kohta langeb, ja tsiteerige igast teemast sõna-sõnalt 3 tegelikku näidisvastust." AI genereerib 8 teemat, numbreid ja tõelisi tsitaate. Uurija kontrollib algandmetes olevaid näidistsitaate, need on kõik tõelised. See muudab tabeli afiinsusuuringu alguseks. Õppetund: struktureeritud viip, milles küsitakse loendit + sõnasõnaline tsitaat, annab usaldusväärse ja kontrollitava sünteesi.

Kopeeritavad viipade mallid

TURVALINE KOODEMALL "Märgistage järgmised (anonüümseks muudetud) intervjuu väited teemadesse. Iga väite puhul: (1) teie määratud teema, (2) väite TÄPSED tekst, (3) allikaviide [intervjuu number/rida]. ÄRGE koostage ühtegi väidet, mida tekstis EI OLE. Märgistage, et andmed on ebakindlad.

TEEMA LOENDAMISE MALL"Eemaldage teemad järgmistest kodeeritud andmetest. Iga teema kohta: mitu ERINEVAD kasutajad seda väljendasid, näide 3 sõnasõnalist tsitaati (koos allikaga). Ärge esitage ühe inimese väljendatud arvamust "üldise mustrina"; kirjutage sagedus selgelt. Andmed: [kleebi]."

VASTUNÄIDE / EELarvamuste murdmise mall "Soovin testida järgmist ülevaatemalli: "[ülevaade]". Loetlege toorandmetes väited, mis VASTU sellele ülevaatele viitavad või on vähemuses, kuid võivad olla olulised. Eesmärk on tabada üleüldistusi ja eelarvamusi. Andmed: [kleebi]."

SISSEJUHATUSE TAGASILINKIMISE MALL "Kirjutage järgmine ülevaatelause: [insight]. Pange kohe alla tegelikud tsitaadid (sõna-sõnalt, koos allikaga), mis TOETAVAD seda arusaama. Kui otseseid tõendeid pole piisavalt, öelge "ebapiisavad tõendid". ÄRGE LISAGE väljamõeldud tõendeid."

Nõrk viip / Tugev viip

NÕRK VIIPA: "Tehke nendest vestlustest kokkuvõte ja andke mulle teadmisi."

TUGEV KIRJE: "Analüüsige allolevaid 12 anonüümseks muudetud intervjuud. (1) Jagage väited teemadeks. (2) Loendage, mitu erinevat kasutajat iga teemat mainis. (3) Andke iga teema kohta 2 TÄPSET tsitaati (koos intervjuu numbriga). (4) Koguge vähemuse, kuid potentsiaalselt olulised vajadused eraldi pealkirja alla. (5) Märgistage ebatõelised tõendid ja kontrollitud tõendid. tekstis ÄRGE koostage tsitaate, mida pole olemas Andmed: [kleepige.

Nõrk viip annab AI-le vabaduse moonutada ja valmistada; See muudab sünteesi kontrollitavaks tugeva viipe loendamise, sõnasõnalise tsiteerimise, vähemuste kaitse ja "valmistamiskeeluga".

Levinud vead

• Tehisintellekti loodud hinnapakkumise kasutamine ilma seda algandmetes kontrollimata. Väljamõeldud tsitaat on kõige ohtlikum uurimisviga.
• Arvestades, et arvuline enamus on ainus tähtsuse kriteerium. Vähemuse vajadus on sageli kõige väärtuslikum arusaam.
• Isikuandmete edastamine tehisintellektile neid anonüümseks muutmata. Kasutajaandmed on isikuandmed; Konfidentsiaalsus on kohustuslik.
• Ei otsi vastunäiteid. Süntees, mis ei testi vastupidist, tugevdab eelarvamusi.
• Tehisintellekti lühikirjelduse eksitamine "uuringuks". Süntees on algus; Insight põhineb toorandmetel.

Nõuanne. Küsige iga ülevaate all „millised 2–3 tõelist tsitaati seda toetavad?” Kirjutage küsimus. Kui vastust pole, on see arusaam ikkagi hüpotees, mitte leid.

Kokkuvõttes

AI on kasutajauuringute sünteesi võimas kiirendaja: see kodeerib sadu fraase, rühmitab teemasid ning loob teadmisi ja isikuid. Kuid on kaks peamist riski: väljamõeldud hinnapakkumised ja moonutused/erapoolik. Nende eest kaitsmise viis on siduda iga teema ja tsitaat algandmetega, lugeda sagedust, säilitada vähemuse vajadus ja otsida vastunäiteid. Muutke kasutajaandmed anonüümseks, küsige tehisintellekti sõna-sõnalt tsitaate ja allikaid, kehtestage väljamõtlemise keelu reegel ja ärge arvestage järeldusi ilma neid tõenditega kinnitamata.

Rakenduse ülesanne

Koostage 8–10 lühikest kasutajate iseloomustust, olgu need tõelised või väljamõeldud. Esmalt muutke need kõik anonüümseks. Kasutage AI-siltide teemasid turvalise kodeerimise malliga; seejärel küsige sagedust ja sõnasõnalisi tsitaate malliga „Teemade arv”. Kontrollige tehisintellekti antud tsitaate toortekstis ükshaaval ja märkige, kas need on tõelised või mitte. Lõpuks otsige malli „Vastunäide” abil väiteid, mis on vastuolus teie põhiteemaga, ja kirjutage üles, kas leiate vähemuse vajaduse.

kontrollnimekiri

• [ ] Muutsin kasutajaandmed enne tehisintellektile andmist anonüümseks.
• [ ] Küsisin tehisintellektil iga teema kohta sõna-sõnalt tsitaate ja allikaviiteid.
• [ ] Kontrollisin iga hinnapakkumist, leides selle algandmetest (sobivuse kontroll).
• [ ] Lugesin teemade sagedust ja jätsin vähemuse vajadused eraldi.
• [ ] Testisin eelarvamusi, otsides oma põhiteemadele vastunäiteid.
• [ ] Märkisin järeldused, mis ei põhinenud tõenditel, "hüpoteesideks" ega lugenud neid leidudeks.