Kasutajauuringute süntees: intervjuude ja küsitluste andmetest ülevaate saamine

Kasu:

• Võimalus muuta intervjuude toored ärakirjad, avatud uuringu vastused ja tugipiletid tehisintellekti abil teemadeks ja arusaamadeks
• Võimalus kiirendada kvalitatiivse analüüsi etappe, nagu afiinsuskaardistamine ja kodeerimine tehisintellekti toega ning kontrollida tulemusi inimsilmaga
• Võimalus välja rookida tehisintellekti välja mõeldud või liialdatud teemasid, sidudes need tagasi tõeliste tsitaatidega

Kasutajauuringute kõige tüütum ja kõige kergemini vahele jäetav etapp on süntees: kümnete intervjuude, sadade küsitluste vastuste ja tugipiletite (kasutaja abipalve) muutmine sisukateks arusaamadeks. See töö võtab päevi käsitsi; Seetõttu teevad meeskonnad sageli nurgad ja otsustavad "tunde järgi". AI avab just selle kitsaskoha: see jagab toorteksti tundide asemel teemadeks minutitega. Kuid süntees ei ole "toota kokkuvõte" ülesanne; See on tõenditel põhinev, auditeeritav arutluskäik. See üksus näitab, kuidas säilitada ülevaate autentsus, muutes tehisintellekti oma sünteesipartneriks.

Mis on ülevaade, mitte kokkuvõte

Teeme kõigepealt mõiste selgeks. Insight on tähenduslik muster, mis ilmneb andmetest ja juhib disaini: "Kasutajad loobuvad mitte kassast, vaid siis, kui nad näevad esimest korda saatmistasu." See ei ole kokkuvõte ("Kasutajad kaebavad makse üle"); see pole ka tähelepanek (“Osaleja 4 peatus, kui nägi saatetasu”). Insight tabab paljude tähelepanekute aluseks oleva ühise põhjuse ja avab ukse disainiotsuse tegemiseks.

AI kipub loomulikult tegema kokkuvõtteid. Teie ülesanne on viia see kokkuvõttest ülevaateni: "miks?" ja "mida see disainis muudab?" manustades oma küsimused viipale.

Kvalitatiivse analüüsi sammud ja tehisintellekti koht

Kvalitatiivne (mittenumbriline, teksti-/vaatluspõhine) analüüs kulgeb klassikaliselt järgmiste sammudega:

1. Kodeerimine: igale sisulisele tekstiosale on lisatud silt ("mure saatmiskuludega", "kindlustunde puudumine").
2. Afiinsusdiagramm (afiinsuse kaardistamine): sarnased sildid on rühmitatud; rühmadest saavad teemad.
3. Teema prioriseerimine: millist teemat näeb, kui palju kasutajaid ja millise intensiivsusega määratakse.
4. Ülevaade ja nõuanded: teemad "mida teha?" seostub lausetega.

AI kiirendab oluliselt samme 1 ja 2: esialgne kodeerimine ja esialgne rühmitamine minutitega. Rühmade tähendus, teemade tähtsus ja ettepanekute täpsus nõuavad aga inimlikku kontrolli. AI annab teile "esimese kaardi mustandi"; Parandate kaarti vastavalt tegelikkusele.

Näpunäide. Enne kui käsite AI-l teemasid eraldada, andke sellele oma kodeerimisskeem (märgendite loend). Nii toimib see kõigi ühises keeles ja väljundid on võrreldavad.

Tõendusahel: iga teema on seotud tsitaadiga

Sünteesi kuldreegel: iga teema on seotud vähemalt ühe sõnasõnalise tsitaadiga. Tsitaat on tõestus, et teema on tõeline. Kui küsite AI-lt teemat, lisage alati viitamise nõue; Ütle talle, et ta ei koostaks teemat, millele ta tsitaati ei leia. Nii peatate hallutsinatsiooni allikas: väljamõeldud teema märgitakse kui "alusetu", kuna sellel pole allikas vastet.

kiht

näide

allikas

vaatlus

"Osaleja 4 hülgas käru, kui nägi saatetasu"

üks-ühele salvestus

Kood

"ootamatu kulu"

Märgistus

teema

"Varjatud kulud lõhuvad usaldust"

korda 5 osalejal

arusaam

"Saatekulu tuleks näidata varakult"

Jätan teema

Soovitus

"Lisa tarneprognoos toote lehele"

Disaini otsus

See ahel algab siis, kui sidusrühm küsib: "Kuidas me seda teame?" Kui küsite, saate vaatluse juurest tagasi tsiteerida.

kolm minikarpi

Juhtum 1 – 240 küsitluse vastust, 90 minutit. Üks meeskond kodeeris tehisintellektiga 240 avatud (vabateksti) küsitluse vastust. Mudel pakkus välja 11 teemat; Meeskond vaatas need üle 90 minutiga, vähendas neid 7-ni, ühendas 2 teemat ja eemaldas 2 kui toetamata. 2-päevast füüsilist tööd vähendati poole päevani ja tõendite ahel säilis.

Juhtum 2 – liialdatud teema tabatud. AI tekitas tugeva teema "kasutajad vihkavad rakendust". Kui meeskond tsitaate vaatas, leidsid nad, et ainult 2 osalejat olid karmid, samas kui 18 olid neutraalsed. Teema kirjutati ümber kui "intensiivne pettumus teatud voolus". Õppetund: AI võib emotsionaalse intensiivsusega liialdada; loe sagedust.

3. juhtum – vähemuse arvamus puudub. Kuigi mudel tõi esile enamuse teemad, alandas see kriitilist juurdepääsetavuse probleemi, mille 3 osalejat nimetasid "ebaoluliseks". Disainer märkas seda ja säilitas selle eraldi leiuna; Hiljem selgus, et see probleem puudutas kõiki ekraanilugeja kasutajaid. Õppetund: vähemuse signaal ei ole alati "vähem oluline".

Kopeeritavad juhised

Teie roll: kvalitatiivse uurimistöö analüütik.Kodeerimisskeem (sildid): <<list>>Ülesanne: Kodeerige allolev anonüümne ärakiri nende siltidega.Lisa [osaleja

Teisendage järgmised kodeeritud andmed lähedusdiagrammiks: rühmitage sarnased koodid, nimetage igale rühmale teema. Iga teema puhul loendage, kui paljudes osalejates see esineb, lisage 2 tugevaimat tsitaati ja kirjutage ühelauseline "miks" selgitus. Märgi nõrkade tõenditega teemad eraldi.Andmed: <<koodid>>

Soovin testida järgmist teemat: "<<teema>>". Loetlege lähtetekstis eraldi tsitaadid, mis seda teemat TOETAVAD ja KEELDUVAD.Lõpus hinnake, kui tugevalt seda teemat toetatakse (tugev/keskmine/nõrk).Allikas: <<transkriptsioon>>

Muutke see teemade loend ülevaadeteks ja soovitusteks. Iga teema kohta: 1) ühelauseline ülevaade (sisaldab "sest…"), 2) konkreetne kujundussoovitus, 3) millist ekraani/voogu see soovitus mõjutab. Ära tee välja; Kui alus on nõrk, kirjutage "vaja on rohkem uuringuid". Teemad: <<loend>>

Nõrk viip / Tugev viip

Nõrk: "Analüüsige neid vestlusi ja öelge mulle tulemused."

Tulemus: kokkuvõte ilma allikateta, ilma sagedusteabeta ja avatud liialdustele.

Tugev: "Kodeerige see ärakiri siltidega, mille ma teile andsin; ühendage iga teema tsitaadiga [osalejalt"

Tulemus: kõrgsageduslik tõenduspõhine auditeeritav süntees.

Erinevus: tugevate viipade sagedus + hinnapakkumine + nõrk ankurviip; need hoiavad ära liialduse ja hallutsinatsioonid.

Levinud vead

• Sagedust ei arvestata. Otsuse tegemine teadmata, kas lause "Kasutajad tahavad X" taga on 2 või 20 inimest.
• Võttes emotsiooni intensiivsust sellisena, nagu see on. AI kipub esile tõstma tugevaid väljendeid; See võib varjata neutraalset enamust.
• Vähemussignaali kõrvaldamine. Probleem, mida vähesed inimesed kogevad, võib olla kriitiline (nt juurdepääsetavus).
• Ei nõua tsiteerimist. Tsitaatideta teema on kontrollimatu teema.
• Lõpeta ühe ringiga. Süntees on iteratiivne; Testige esimest väljundit ja teritage viipa.

Kokkuvõttes

Süntees on arutluskäik, mis muudab töötlemata andmed ülevaateks, mis juhib disaini. AI kiirendab oluliselt mehaanilisi samme, nagu kodeerimine ja lähedusrühmitamine, kuid arusaamise tähendus ja olulisus jäävad inimlikuks. Kuldne reegel on ühendada iga teema sõnasõnalise tsitaadiga; loendamissagedus, parandage emotsionaalset liialdust, ärge jätke tähelepanuta vähemuse signaali. Kui loote tõendite ahela, mis ulatub vaatlusest tsitaadini, teemast ettepanekuni, saavutate uurimistulemuse, mis on ühtaegu kiire ja kaitstav.

Rakenduse ülesanne

1. Muutke oma 8–10 (või väljamõeldud) intervjuu/küsitluse vastust anonüümseks.
2. Kirjutage oma kodeerimisskeem (6-8 silti) ja laske see tehisintellektil esimese viipega kodeerida.
3. Eemaldage teemad teise viipaga; Pange tähele, kui palju osalejaid iga teema puhul kuvatakse.
4. Testige tugevaimat teemat kolmanda viipaga: võrrelge toetavaid ja ümberlükkavaid tsitaate.
5. Kirjutage teema ülevaate + soovituse + mõjutatud ekraani kujul ja joonistage tõendite ahel.

kontrollnimekiri

• [ ] Andsin oma kodeerimisskeemi AI-le ette.
• [ ] Sidusin iga teema vähemalt ühe sõnasõnalise tsitaadiga.
• [ ] Lugesin kokku, mitu üksikut osalejat iga teema puhul ilmus.
• [ ] Parandasin sageli liialdatud emotsionaalseid väljendeid.
• [ ] Tegin teadliku otsuse, kas kaotan vähemuse signaalid.
• [ ] Sidusin ülevaated konkreetse disainiettepaneku ja mõjutatud ekraaniga.