యూనిట్లు
1. UI/UX డిజైన్‌లో ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ పరిచయం: పాత్రలు, సరిహద్దులు, ప్రమాణీకరణ మరియు వినియోగదారు డేటా 2. వినియోగదారు పరిశోధన సంశ్లేషణ: ఇంటర్వ్యూ మరియు సర్వే డేటా నుండి అంతర్దృష్టులను సంగ్రహించడం 3. వ్యక్తి మరియు వినియోగదారు జర్నీ మ్యాప్ ఉత్పత్తి 4. ఇన్ఫర్మేషన్ ఆర్కిటెక్చర్ మరియు యూజర్ ఫ్లోస్ డిజైన్ 5. వైర్‌ఫ్రేమ్ మరియు తక్కువ రిజల్యూషన్ డిజైన్ జనరేషన్ 6. ఇంటర్‌ఫేస్ టెక్స్ట్ మరియు UX రైటింగ్: ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్‌తో మైక్రో టెక్ట్స్ రాయడం 7. ప్రోటోటైపింగ్ మరియు హై డెఫినిషన్ డిజైన్‌లో ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ 8. వినియోగ పరీక్ష విశ్లేషణ మరియు అన్వేషణల సంశ్లేషణ 9. డిజైన్ సిస్టమ్: కాంపోనెంట్, టోకెన్ మరియు డాక్యుమెంటేషన్‌లో ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ 10. యాక్సెసిబిలిటీ మరియు ఇన్‌క్లూజివ్ డిజైన్‌లో ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ 11. నీతి, గోప్యత, కాపీరైట్ మరియు AI సాధనాల పర్యావరణ వ్యవస్థ
యూనిట్ 2 / 11

వినియోగదారు పరిశోధన సంశ్లేషణ: ఇంటర్వ్యూ మరియు సర్వే డేటా నుండి అంతర్దృష్టులను సంగ్రహించడం

లాభాలు:

  • కృత్రిమ మేధస్సుతో ముడి ఇంటర్వ్యూ ట్రాన్‌స్క్రిప్ట్‌లు, ఓపెన్-ఎండ్ సర్వే ప్రతిస్పందనలు మరియు మద్దతు టిక్కెట్‌లను థీమ్‌లు మరియు అంతర్దృష్టులుగా మార్చగల సామర్థ్యం
  • కృత్రిమ మేధస్సు మద్దతుతో అనుబంధ మ్యాపింగ్ మరియు కోడింగ్ వంటి గుణాత్మక విశ్లేషణ దశలను వేగవంతం చేయగల సామర్థ్యం మరియు మానవ కన్నుతో ఫలితాలను ధృవీకరించడం
  • కృత్రిమ మేధస్సు ద్వారా రూపొందించబడిన లేదా అతిశయోక్తి చేయబడిన థీమ్‌లను తిరిగి నిజమైన కోట్‌లకు లింక్ చేయడం ద్వారా వాటిని తొలగించగల సామర్థ్యం

వినియోగదారు పరిశోధనలో అత్యంత దుర్భరమైన మరియు సులభంగా దాటవేయబడిన దశ సంశ్లేషణ: డజన్ల కొద్దీ ఇంటర్వ్యూలు, వందల కొద్దీ సర్వే ప్రతిస్పందనలు మరియు మద్దతు టిక్కెట్‌లను (సహాయం కోసం వినియోగదారు అభ్యర్థన) అర్థవంతమైన అంతర్దృష్టులుగా మార్చడం. ఈ పని చేతితో రోజులు పడుతుంది; అందుకే జట్లు తరచుగా మూలలను కత్తిరించుకుంటాయి మరియు "ఫీలింగ్ ద్వారా" నిర్ణయించుకుంటాయి. AI ఈ అడ్డంకిని మాత్రమే తెరుస్తుంది: ఇది ముడి వచనాన్ని గంటలలో కాకుండా నిమిషాల్లో థీమ్‌లుగా విభజిస్తుంది. కానీ సంశ్లేషణ అనేది "ఉత్పత్తి సారాంశం" పని కాదు; ఇది సాక్ష్యం-ఆధారిత, ఆడిట్ చేయదగిన తార్కికం. AIని మీ సంశ్లేషణ భాగస్వామిగా చేస్తున్నప్పుడు అంతర్దృష్టి యొక్క ప్రామాణికతను ఎలా కాపాడుకోవాలో ఈ యూనిట్ మీకు చూపుతుంది.

అంతర్దృష్టి అంటే ఏమిటి, సారాంశం కాదు

ముందుగా పదాన్ని స్పష్టం చేద్దాం. అంతర్దృష్టి అనేది డేటా నుండి ఉద్భవించే మరియు డిజైన్‌కు మార్గనిర్దేశం చేసే అర్ధవంతమైన నమూనా: "వినియోగదారులు చెక్అవుట్ దశలో కాకుండా, వారు మొదట షిప్పింగ్ రుసుమును చూసినప్పుడు వదులుకుంటారు." ఇది సారాంశం కాదు ("వినియోగదారులు చెల్లింపు గురించి ఫిర్యాదు"); లేదా ఇది ఒక పరిశీలన కాదు (“పాల్గొనేవారు 4 షిప్పింగ్ రుసుమును చూసినప్పుడు ఆగిపోయారు”). అంతర్దృష్టి అనేక పరిశీలనలకు అంతర్లీనంగా ఉన్న సాధారణ కారణాన్ని సంగ్రహిస్తుంది మరియు డిజైన్ నిర్ణయానికి తలుపులు తెరుస్తుంది.

AI సహజంగానే సారాంశాలను రూపొందించడానికి మొగ్గు చూపుతుంది. మీ పని సారాంశం నుండి అంతర్దృష్టికి లాగడం: "ఎందుకు?" మరియు "ఇది డిజైన్‌లో ఏమి మారుతుంది?" మీ ప్రశ్నలను ప్రాంప్ట్‌లో పొందుపరచడం ద్వారా.

గుణాత్మక విశ్లేషణ దశలు మరియు కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క స్థానం

గుణాత్మక (సంఖ్యేతర, వచనం/పరిశీలన-ఆధారిత) విశ్లేషణ శాస్త్రీయంగా ఈ దశలతో కొనసాగుతుంది:

  1. కోడింగ్: టెక్స్ట్‌లోని ప్రతి అర్ధవంతమైన భాగానికి ఒక లేబుల్ ఇవ్వబడుతుంది ("షిప్పింగ్ ఖర్చు ఆందోళన", "విశ్వాసం లేకపోవడం").
  2. అనుబంధ రేఖాచిత్రం (అనుబంధ మ్యాపింగ్): ఇలాంటి ట్యాగ్‌లు సమూహం చేయబడ్డాయి; సమూహాలు ఇతివృత్తాలుగా మారతాయి.
  3. థీమ్ ప్రాధాన్యత: ఏ థీమ్‌ను ఎంత మంది వినియోగదారులు చూసారు మరియు ఏ తీవ్రతతో నిర్ణయించబడుతుంది.
  4. అంతర్దృష్టి మరియు సలహా: థీమ్స్ "ఏం చేయాలి?" వాక్యాలకు కలుపుతుంది.

AI 1 మరియు 2 దశలను బాగా వేగవంతం చేస్తుంది: నిమిషాల్లో ప్రారంభ కోడింగ్ మరియు ప్రారంభ సమూహాన్ని అందించడం. అయితే, సమూహాల అర్థం, థీమ్‌ల ప్రాముఖ్యత మరియు సూచనల ఖచ్చితత్వం మానవ ధృవీకరణ అవసరం. AI మీకు "మొదటి డ్రాఫ్ట్ మ్యాప్"ని అందిస్తుంది; మీరు వాస్తవికత ప్రకారం మ్యాప్‌ను సరి చేస్తారు.

చిట్కా: మీరు AIకి "థీమ్‌లను సంగ్రహించమని" చెప్పే ముందు, దానికి మీ కోడింగ్ స్కీమ్ (ట్యాగ్‌ల జాబితా) ఇవ్వండి. ఈ విధంగా, ఇది ప్రతి ఒక్కరి సాధారణ భాషలో పని చేస్తుంది మరియు అవుట్‌పుట్‌లు పోల్చదగినవి.

సాక్ష్యాల గొలుసు: ప్రతి థీమ్ కోట్‌కి లింక్ చేస్తుంది

సంశ్లేషణ యొక్క గోల్డెన్ రూల్: ప్రతి థీమ్ కనీసం ఒక వెర్బేటిమ్ కొటేషన్‌కు లింక్ చేయబడింది. థీమ్ నిజమైనదని కోట్ రుజువు. థీమ్ కోసం AIని అడుగుతున్నప్పుడు ఎల్లప్పుడూ అనులేఖన అవసరాన్ని చేర్చండి; అతను కోట్‌ను కనుగొనలేని థీమ్‌ను రూపొందించవద్దని అతనికి చెప్పండి. ఈ విధంగా మీరు మూలం వద్ద భ్రాంతిని ఆపివేస్తారు: రూపొందించిన థీమ్ "నిరాధారమైనది"గా గుర్తించబడింది ఎందుకంటే దానికి మూలంలో ప్రతిరూపం లేదు.

పొర

ఉదాహరణ

మూలం

పరిశీలన

"పార్టిసిపెంట్ 4 షిప్పింగ్ రుసుమును చూసినప్పుడు కార్ట్‌ను విడిచిపెట్టాడు"

ఒకరిపై ఒకరు రికార్డింగ్

కోడ్

"అనుకోని ఖర్చు"

లేబులింగ్

థీమ్

"దాచిన ఖర్చులు నమ్మకాన్ని విచ్ఛిన్నం చేస్తాయి"

5 మంది పాల్గొనేవారిలో పునరావృతం చేయండి

అంతర్దృష్టి

"షిప్పింగ్ ఖర్చు ముందుగా చూపాలి"

నేను థీమ్‌ను వదిలివేస్తాను

సూచన

"ఉత్పత్తి పేజీకి షిప్పింగ్ అంచనాను జోడించండి"

డిజైన్ నిర్ణయం

వాటాదారు "ఇది మాకు ఎలా తెలుసు?" అని అడిగినప్పుడు ఈ గొలుసు ప్రారంభమవుతుంది. మీరు అడిగినప్పుడు, ఇది పరిశీలన నుండి కోట్ చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.

మూడు చిన్న కేసులు

కేసు 1 — 240 సర్వే ప్రతిస్పందనలు, 90 నిమిషాలు. ఒక బృందం AI-కోడెడ్ 240 ఓపెన్-ఎండ్ (ఉచిత టెక్స్ట్) సర్వే ప్రతిస్పందనలు. మోడల్ 11 థీమ్‌లను సూచించింది; బృందం వీటిని 90 నిమిషాల్లో సమీక్షించి, వాటిని 7కి కుదించి, 2 థీమ్‌లను కలిపి, 2ని సపోర్ట్ చేయని కారణంగా తీసివేసింది. 2-రోజుల మాన్యువల్ ఉద్యోగం సగం రోజుకు తగ్గించబడింది మరియు సాక్ష్యాల గొలుసు భద్రపరచబడింది.

కేస్ 2 - అతిశయోక్తి థీమ్ క్యాచ్ చేయబడింది. AI "వినియోగదారులు యాప్‌ను ద్వేషిస్తారు" అనే బలమైన థీమ్‌ను రూపొందించింది. బృందం కోట్‌లను చూసినప్పుడు, కేవలం 2 మంది పార్టిసిపెంట్‌లు మాత్రమే కఠినంగా ఉన్నారని, 18 మంది తటస్థంగా ఉన్నారని వారు కనుగొన్నారు. థీమ్ "నిర్దిష్ట ప్రవాహంలో తీవ్ర నిరాశ"గా తిరిగి వ్రాయబడింది. పాఠం: AI భావోద్వేగ తీవ్రతను అతిశయోక్తి చేస్తుంది; ఫ్రీక్వెన్సీని లెక్కించండి.

కేసు 3 - మైనారిటీ అభిప్రాయం లేదు. మోడల్ మెజారిటీ థీమ్‌లను హైలైట్ చేసినప్పటికీ, 3 మంది పాల్గొనేవారు లేవనెత్తిన క్లిష్టమైన యాక్సెసిబిలిటీ సమస్యను "ప్రాముఖ్యం లేనిది"గా తగ్గించింది. డిజైనర్ దీనిని గమనించి, దానిని ప్రత్యేక అన్వేషణగా భద్రపరిచాడు; ఈ సమస్య స్క్రీన్ రీడర్ వినియోగదారులందరినీ ప్రభావితం చేస్తుందని తర్వాత స్పష్టమైంది. పాఠం: మైనారిటీ సిగ్నల్ ఎల్లప్పుడూ "తక్కువ ప్రాముఖ్యత" కాదు.

కాపీ చేయదగిన ప్రాంప్ట్‌లు

మీ పాత్ర: గుణాత్మక పరిశోధన విశ్లేషకుడు.కోడింగ్ స్కీమ్ (ట్యాగ్‌లు): <<జాబితా>>టాస్క్: ఈ ట్యాగ్‌లతో కింద అనామక ట్రాన్స్క్రిప్ట్‌ను కోడ్ చేయండి. [పాల్గొనేవారిని జోడించండి

కింది కోడెడ్ డేటాను సామీప్య రేఖాచిత్రంగా మార్చండి: ఒకే విధమైన కోడ్‌లను సమూహపరచండి, ప్రతి సమూహానికి ఒక థీమ్ పేరు పెట్టండి. ప్రతి థీమ్ కోసం: ఇది ఎంత మంది వ్యక్తిగత పార్టిసిపెంట్‌లలో కనిపిస్తుందో లెక్కించండి, 2 బలమైన కోట్‌లను చేర్చండి మరియు ఒక వాక్యం "ఎందుకు" వివరణను వ్రాయండి. బలహీనమైన ఆధారాలతో థీమ్‌లను వేరుగా గుర్తించండి.డేటా: <<కోడ్‌లు>>

నేను ఈ క్రింది థీమ్‌ను పరీక్షించాలనుకుంటున్నాను: "<<థీమ్>>". మూల వచనంలో ఈ థీమ్‌కు మద్దతు ఇచ్చే మరియు తిరస్కరించే కోట్‌లను విడిగా జాబితా చేయండి. చివరగా, థీమ్ ఎంత బలంగా మద్దతు ఇస్తుందో అంచనా వేయండి (strong/medium/weak).మూలం: <<transcription>>

ఈ థీమ్‌ల జాబితాను అంతర్దృష్టులు మరియు సూచనలుగా మార్చండి. ప్రతి థీమ్ కోసం:1) ఒక-వాక్య అంతర్దృష్టి ("ఎందుకంటే..." కలిగి ఉంటుంది),2) ఒక నిర్దిష్ట డిజైన్ సూచన,3) ఈ సూచన ఏ స్క్రీన్/ఫ్లో ప్రభావితం చేస్తుంది. తయారు చేయవద్దు; ఆధారం బలహీనంగా ఉంటే, "మరింత పరిశోధన అవసరం" అని వ్రాయండి. థీమ్‌లు: <<జాబితా>>

బలహీనమైన ప్రాంప్ట్ / బలమైన ప్రాంప్ట్

బలహీనం: "ఈ సంభాషణలను విశ్లేషించి, ఫలితాలను నాకు చెప్పండి."

ఫలితం: మూలాధారాలు లేని సారాంశం, ఫ్రీక్వెన్సీ సమాచారం లేకుండా మరియు అతిశయోక్తికి తెరవండి.

బలమైనది: "నేను మీకు ఇచ్చిన లేబుల్‌లతో ఈ లిప్యంతరీకరణను కోడ్ చేయండి; ప్రతి థీమ్‌ను [పాల్గొనేవారి కోట్‌కి కనెక్ట్ చేయండి

ఫలితం: అధిక-ఫ్రీక్వెన్సీ, సాక్ష్యం-ఆధారిత, ఆడిట్ చేయదగిన సంశ్లేషణ.

తేడా: బలమైన ప్రాంప్ట్ ఫ్రీక్వెన్సీని అడుగుతుంది + కోట్ + బలహీనమైన యాంకర్ ప్రాంప్ట్; ఇవి అతిశయోక్తి మరియు భ్రాంతిని నివారిస్తాయి.

సాధారణ తప్పులు

  • ఫ్రీక్వెన్సీని లెక్కించడం లేదు. "యూజర్స్ వాంట్ ఎక్స్" అనే వాక్యం వెనుక 2 లేదా 20 మంది ఉన్నారో లేదో తెలియకుండా నిర్ణయం తీసుకోవడం.
  • ఎమోషన్ తీవ్రతను యథాతథంగా తీయడం. AI బలమైన వ్యక్తీకరణలను హైలైట్ చేస్తుంది; ఇది తటస్థ మెజారిటీని దాచగలదు.
  • మైనారిటీ సంకేతాన్ని తొలగిస్తోంది. కొంతమంది వ్యక్తులు అనుభవించే సమస్య క్లిష్టమైనది కావచ్చు (ఉదా. ప్రాప్యత).
  • అనులేఖనం అవసరం లేదు. కోట్‌లెస్ థీమ్ ధృవీకరించలేని థీమ్.
  • ఒక ల్యాప్‌లో ముగించండి. సంశ్లేషణ పునరావృతమవుతుంది; మొదటి అవుట్‌పుట్‌ని పరీక్షించి, ప్రాంప్ట్‌ను పదును పెట్టండి.

సారాంశంలో

సంశ్లేషణ అనేది ముడి డేటాను డిజైన్‌ను నడిపించే అంతర్దృష్టిగా మార్చే తార్కికం. AI కోడింగ్ మరియు సామీప్య సమూహం వంటి యాంత్రిక దశలను బాగా వేగవంతం చేస్తుంది, అయితే అంతర్దృష్టి యొక్క అర్థం మరియు ప్రాముఖ్యత మానవీయంగానే ఉంటుంది. ప్రతి థీమ్‌ను లిటరల్ కోట్‌కి కనెక్ట్ చేయడం గోల్డెన్ రూల్; ఫ్రీక్వెన్సీని లెక్కించండి, భావోద్వేగ అతిశయోక్తికి సరైనది, మైనారిటీ సంకేతాన్ని కోల్పోకండి. మీరు పరిశీలన నుండి కోట్ వరకు, థీమ్ నుండి సూచన వరకు విస్తరించే సాక్ష్యాల గొలుసును ఏర్పాటు చేసినప్పుడు, మీరు వేగవంతమైన మరియు రక్షణాత్మకమైన పరిశోధన అవుట్‌పుట్‌ను సాధిస్తారు.

అప్లికేషన్ టాస్క్

  1. మీ 8-10 (లేదా కల్పిత) ఇంటర్వ్యూ/సర్వే ప్రతిస్పందనలను అజ్ఞాతీకరించండి.
  2. మీ స్వంత కోడింగ్ స్కీమ్‌ను (6-8 లేబుల్‌లు) వ్రాసి, మొదటి ప్రాంప్ట్‌తో కృత్రిమ మేధస్సు ద్వారా దానిని కోడ్ చేయండి.
  3. రెండవ ప్రాంప్ట్‌తో థీమ్‌లను తీసివేయండి; ప్రతి థీమ్ కోసం ఎంత మంది పార్టిసిపెంట్లు కనిపిస్తారో గమనించండి.
  4. మూడవ ప్రాంప్ట్‌తో బలమైన థీమ్‌ను పరీక్షించండి: మద్దతు మరియు తిరస్కరించే కోట్‌లను సరిపోల్చండి.
  5. అంతర్దృష్టి + సూచన + ప్రభావిత స్క్రీన్ రూపంలో థీమ్‌ను వ్రాయండి మరియు సాక్ష్యాల గొలుసును చార్ట్ చేయండి.

చెక్లిస్ట్

  • [ ] నేను నా కోడింగ్ పథకాన్ని ముందుగానే AIకి అందించాను.
  • [ ] నేను ప్రతి థీమ్‌ను కనీసం ఒక వెర్బేటిమ్ కోట్‌కి లింక్ చేసాను.
  • [ ] నేను ప్రతి థీమ్ కోసం ఎంత మంది వ్యక్తిగత పార్టిసిపెంట్లు కనిపించారు అని లెక్కించాను.
  • [ ] నేను తరచుగా అతిశయోక్తి భావోద్వేగ వ్యక్తీకరణలను సరిదిద్దాను.
  • [ ] నేను మైనారిటీ సంకేతాలను తొలగించాలా వద్దా అనే నిర్ణయాన్ని తీసుకున్నాను.
  • [ ] నేను కాంక్రీట్ డిజైన్ ప్రతిపాదన మరియు ప్రభావిత స్క్రీన్‌కు అంతర్దృష్టులను లింక్ చేసాను.