లాభాలు:
- ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్తో పరిశోధన డేటా ఆధారంగా సాక్ష్యం-ఆధారిత వ్యక్తి చిత్తుప్రతులను రూపొందించగల సామర్థ్యం మరియు మూసలు మరియు క్లిచ్లను తొలగించడం
- కృత్రిమ మేధస్సు మద్దతుతో వినియోగదారు ప్రయాణ మ్యాప్లోని దశలు, చర్యలు, ఆలోచనలు, భావోద్వేగాలు మరియు నొప్పి పాయింట్లను రూపొందించగల సామర్థ్యం
- నిజమైన సెగ్మెంట్ డేటాతో రూపొందించిన వ్యక్తులను పరీక్షించడం ద్వారా డేటా ఆధారంగా లేని ఊహలను ఫ్లాగ్ చేయగల సామర్థ్యం
వ్యక్తి మరియు వినియోగదారు ప్రయాణ మ్యాప్ పరిశోధన నుండి అంతర్దృష్టులను బృందం రోజంతా చూసే స్పష్టమైన సాధనాల్లోకి అనువదిస్తుంది. వ్యక్తిత్వం అనేది కల్పితం కానీ డేటా-ఆధారిత ప్రొఫైల్, ఇది నిజమైన వినియోగదారు విభాగాన్ని సూచిస్తుంది: వారి లక్ష్యాలు, వారి అడ్డంకులు, వారి సందర్భం. వినియోగదారు ప్రయాణ మ్యాప్ అనేది వినియోగదారుడు ఏమి చేస్తాడు, అతను ఏమి ఆలోచిస్తాడు, అతను ఏమి భావిస్తున్నాడు మరియు లక్ష్యాన్ని సాధించేటప్పుడు అతను ఎక్కడ చిక్కుకుపోతాడో దశలవారీగా చూపే దృశ్యమాన కథనం. AI నిమిషాల్లో రెండింటి డ్రాఫ్ట్లను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. కానీ ఇక్కడ అత్యంత ప్రమాదకరమైన ఉచ్చు ఉంది: కృత్రిమ మేధస్సు డేటా లేకుండా "నిజమైన" ధ్వనించే వ్యక్తులను సృష్టించగలదు. ఈ యూనిట్ వేగాన్ని త్యాగం చేయకుండా సాక్ష్యాలకు కట్టుబడి ఉండాలని మీకు నేర్పుతుంది.
వ్యక్తిత్వం: సాక్ష్యం ఆధారంగా ఉండాలి, ఫాంటసీ కాదు
మంచి వ్యక్తిత్వానికి మరియు చెడ్డ వ్యక్తిత్వానికి మధ్య ఉన్న ఏకైక వ్యత్యాసం వైఖరి. చెడ్డ వ్యక్తిత్వం డిజైనర్ యొక్క మనస్సులోని ఊహలను అందమైన టెంప్లేట్లో ఉంచుతుంది: "అయస్, 34 సంవత్సరాలు, సాంకేతికతతో మంచిది, ఆచరణాత్మక పరిష్కారాలను ఇష్టపడుతుంది." ఈ వాక్యాలలో ఏదీ పరిశోధనపై ఆధారపడి ఉండకపోతే, వ్యక్తిత్వం కేవలం అలంకరణ మరియు తప్పుడు నిర్ణయాలను చట్టబద్ధం చేస్తుంది.
మంచి వ్యక్తిత్వం పరిశోధనపై ప్రతి దావాను ఆధారం చేస్తుంది. "వినియోగదారులు ఇన్స్టాలేషన్లో చిక్కుకున్నారు" అనే వాక్యం వెనుక "8 మంది పాల్గొనేవారిలో 5 మంది ప్రారంభ ఇన్స్టాలేషన్ను పూర్తి చేయలేకపోయారు" అనే డేటా ఉంది. కృత్రిమ మేధస్సుతో పని చేస్తున్నప్పుడు, నియమం మారదు: మోడల్కు పరిశోధన సారాంశాన్ని మూలంగా ఇవ్వండి మరియు ఈ మూలం నుండి మాత్రమే వ్యక్తిని సృష్టించమని అడగండి, ఆధారం లేని లక్షణాలను జోడించవద్దు.
హెచ్చరిక: AI "ఖాళీలను పూరించడానికి" చాలా సామర్ధ్యం కలిగి ఉంటుంది; ఇది మీరు అందించని వయస్సు, ఆదాయం మరియు అలవాట్లు వంటి వివరాలను ఆకస్మికంగా రూపొందించవచ్చు. ఈ వివరాలు డేటా నుండి రాకపోతే, వ్యక్తి విశ్వసనీయమైనది కాదు.
మూస పద్ధతులు మరియు పక్షపాతాలను తొలగించడం
AI పక్షపాతం ఎక్కువగా కనిపించే వ్యక్తి వ్యక్తులు. మోడల్ శిక్షణ డేటా నుండి ప్రొఫైల్లలోకి మూస పద్ధతులను తరలిస్తుంది: "పాత వినియోగదారు సాంకేతికతకు భయపడతారు," "యువ వినియోగదారు అసహనానికి గురవుతారు," నిర్దిష్ట వృత్తులు లేదా లింగానికి సంబంధించిన ప్రవర్తనలు. ఈ సాధారణీకరణలు తప్పు మరియు నైతికంగా అభ్యంతరకరమైనవి.
శుద్దీకరణ పద్ధతి మూడు దశలను కలిగి ఉంటుంది:
- మార్క్: అవుట్పుట్లోని ప్రతి సాధారణీకరణ వాక్యాన్ని స్కాన్ చేయండి ("ప్రతి ఒక్కరూ", "సాధారణంగా", "ఈ వయస్సు గల వ్యక్తులు").
- పరీక్ష: పరిశోధన డేటాలో ఈ వాక్యానికి సమానమైన పదం ఉందా?
- సరిచేయండి లేదా తీసివేయండి: దానికి ఆధారం ఉంటే, దానిని సాక్ష్యంతో జత చేయండి, లేకుంటే తొలగించండి. "మృదువుగా" చేయడం ద్వారా క్లిచ్ని ఉంచవద్దు; రుజువు లేకపోతే వెళ్లిపోతాడు.
వ్యక్తిత్వ వ్యక్తీకరణ
సమస్య
సాక్ష్యం ఆధారిత దిద్దుబాటు
"పాత వినియోగదారులు సాంకేతికతకు భయపడుతున్నారు"
వయస్సు ఆధారిత స్టీరియోటైప్
"6లో 5 మంది పాల్గొనేవారు కొత్త ఫీచర్తో అదనపు హామీ వచనాన్ని ఆశించారు"
"యువ వినియోగదారులు అసహనంతో ఉన్నారు"
తరాల సాధారణీకరణ
"పాల్గొనేవారు 3 దశలకు మించి ప్రవాహాన్ని విడిచిపెట్టారు (వయస్సుతో సంబంధం లేకుండా)"
"మహిళలు సరళతను కోరుకుంటారు"
లింగ అంచనా
"అన్ని విభాగాలలో సాధారణ ప్రవాహానికి ప్రాధాన్యత ఇవ్వబడింది"
"అతనికి ఇష్టమైన రంగు నీలం"
అలంకార సమాచారం (నిర్ణయాన్ని ప్రభావితం చేయదు)
(తీసివేయండి - డిజైన్ నిర్ణయాన్ని ప్రభావితం చేయదు)
వినియోగదారు ప్రయాణ మ్యాప్ యొక్క అనాటమీ
ప్రయాణ పటం సాధారణంగా పంక్తులను కలిగి ఉంటుంది:
- దశ: అవగాహన, మూల్యాంకనం, ఉపయోగం మరియు రాబడి వంటి ప్రధాన కాలాలు.
- చర్య: ప్రతి దశలో వినియోగదారు ఏమి చేస్తారు.
- ఆలోచన: మీ మనసులో ఏమి ఉంది.
- భావోద్వేగం: ఒకరికి ఏమి అనిపిస్తుంది; ఇది సాధారణంగా వంపుతో గీస్తారు.
- నొప్పి పాయింట్: ఒకరు ఎక్కడ ఇరుక్కుపోతారు, కోపం తెచ్చుకుంటారు, వదులుకుంటారు.
- అవకాశం: డిజైన్ ఎక్కడ జోక్యం చేసుకోగలదు.
కృత్రిమ మేధస్సు ఈ అస్థిపంజరంలో త్వరగా నింపుతుంది. కానీ "భావోద్వేగ" లైన్ ముఖ్యంగా ప్రమాదకరం: మోడల్ వినియోగదారుకు ఎలాంటి అనుభూతిని కలిగిస్తుందో సహేతుకంగా అంచనా వేస్తుంది, అయితే నిజమైన డేటా మద్దతు ఇవ్వకపోతే ఆ అంచనా ఊహాజనితమే. మాప్లో ఆధారాలు లేని భావోద్వేగాలను ఊహలుగా గుర్తించండి; పరిశోధన అనులేఖనం ద్వారా ధృవీకరించబడినప్పుడు "ధృవీకరించబడిన" స్థితిని పొందండి.
మూడు చిన్న కేసులు
కేసు 1 — త్వరిత డ్రాఫ్ట్, నిజమైన పరిష్కారం. ఒక బృందం 12 ఇంటర్వ్యూ సారాంశాల నుండి AIతో 3 వ్యక్తిత్వ స్కెచ్లను రూపొందించింది; పని 25 నిమిషాలు పట్టింది. అప్పుడు అతను పరిశోధన డేటాకు వ్యతిరేకంగా ప్రతి వ్యక్తి యొక్క 9 లక్షణాలను తనిఖీ చేశాడు; 4 లక్షణాలకు ఆధారం లేదు మరియు తీసివేయబడ్డాయి. మిగిలిన వ్యక్తులు వేగంగా మరియు విశ్వసనీయంగా ఉన్నారు.
కేసు 2 - లీక్డ్ క్లిచ్. "రిటైర్డ్ యూజర్లు డిజిటల్ బ్యాంకింగ్ను విశ్వసించరు" అని AI వ్యక్తి రాశారు. బృందం డేటాను చూసింది: 6 మంది రిటైర్డ్ పార్టిసిపెంట్లలో 5 మంది సాధారణ డిజిటల్ బ్యాంకింగ్ను ఉపయోగించారు. వాక్యం పూర్తిగా తప్పు మరియు తీసివేయబడింది; "కొత్త ఫీచర్లపై పెండింగ్లో ఉన్న అదనపు హామీ వచనం" వంటి సాక్ష్యం-ఆధారిత పరిశీలనతో భర్తీ చేయబడింది. పాఠం: వయస్సు-ఆధారిత మూసలు డేటా ద్వారా నిరూపించబడ్డాయి.
కేస్ 3 - సెంటిమెంట్ వక్రత అతిశయోక్తిగా ఉంది. చెక్అవుట్ వద్ద వినియోగదారు "కోపంగా" ఉన్నారని మోడల్ రాసింది. వాస్తవ రికార్డింగ్లలో, వినియోగదారులు కేవలం "సంకోచించేవారు". డిజైనర్ సెంటిమెంట్ను పరిష్కరించాడు; ఎందుకంటే "కోపం" మరియు "సంకోచం"కి వేర్వేరు పరిష్కారాలు అవసరం (ఒకటి నమ్మకం, మరొకటి స్పష్టత). పాఠం: ఎమోషన్ లైన్ సాక్ష్యంతో క్రమాంకనం చేయబడింది.
ఎంత మంది వ్యక్తులు, ఎంత వివరాలు?
కొత్త డిజైనర్లు పడే ఒక సాధారణ ఉచ్చు చాలా ఎక్కువ మరియు అతిగా వివరమైన వ్యక్తులను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. AI ఈ ఉచ్చును పెద్దది చేస్తుంది: మీకు కావలసినన్ని వ్యక్తులు, మీకు కావలసినన్ని వివరాలతో, సెకన్లలో చేరుకుంటారు. ఏది ఏమైనప్పటికీ, విలువైనది కొంచెం కానీ ఘనమైనది. చాలా ఉత్పత్తులకు, 2-3 ప్రాథమిక వ్యక్తులు సరిపోతారు; ప్రతి ఒక్కటి తప్పనిసరిగా నిజమైన వినియోగదారు విభాగానికి ప్రాతినిధ్యం వహించాలి మరియు డిజైన్ నిర్ణయాలను వేరు చేయగలగాలి. ఇద్దరు వ్యక్తులు దాదాపు ఒకే విధంగా ప్రవర్తిస్తే, అది బహుశా ఒక వ్యక్తిగా ఉంటుంది. వివరాల వైపు, ప్రమాణం ఇది: వ్యక్తిత్వానికి జోడించిన ప్రతి సమాచారం డిజైన్ నిర్ణయాన్ని ప్రభావితం చేస్తే విలువైనది; అది ఆకట్టుకోకపోతే (ఉదాహరణకు, వినియోగదారుకు ఇష్టమైన రంగు), ఇది అలంకారమైనది మరియు తీసివేయాలి. కృత్రిమ మేధస్సు నుండి వ్యక్తిత్వాన్ని అభ్యర్థిస్తున్నప్పుడు, "డిజైన్ నిర్ణయాన్ని ప్రభావితం చేసే లక్షణాలను మాత్రమే జోడించు" అని చెప్పడం ఈ ఉచ్చులను వదిలించుకోవడానికి అత్యంత ఆచరణాత్మక మార్గం.
చిట్కా: వ్యక్తి లక్షణాన్ని పరీక్షించండి: "నేను దీన్ని మార్చినట్లయితే నా డిజైన్ మారుతుందా?" సమాధానం లేదు అయితే, వ్యక్తిలో ఆ లక్షణం అనవసరం.
కాపీ చేయదగిన ప్రాంప్ట్లు
మీ పాత్ర: UX పరిశోధన సింథసైజర్. మూలం: అనామక పరిశోధన సారాంశం దిగువన. టాస్క్: ఈ మూలం నుండి గరిష్టంగా 2 వ్యక్తిత్వ స్కెచ్లను సృష్టించండి. నియమం: మూలంలోని ఒక అన్వేషణకు ప్రతి లక్షణాన్ని లింక్ చేయండి మరియు కుండలీకరణాల్లో ఆధారాన్ని వ్రాయండి. ఫీల్డ్లో ఎటువంటి ప్రతిరూపం లేని ఫీచర్లను (వయస్సు, ఆదాయం, అలవాట్లు) జోడించవద్దు. <<సారాంశం>>
పక్షపాతం కోసం ఈ వ్యక్తిత్వ రూపురేఖలను తనిఖీ చేయండి. సాధారణీకరణ, క్లిచ్ లేదా నిరాధారమైన ఊహను కలిగి ఉన్న ప్రతి వాక్యాన్ని గుర్తించండి, అది ఎందుకు సందేహాస్పదంగా ఉందో వ్రాయండి మరియు మూలాధార డేటాలో మద్దతు ఉందో లేదో సూచించండి. వ్యక్తిత్వం: <<text>> మూల డేటా: <<సారాంశం>>
దిగువ వ్యక్తి మరియు పరిశోధన క్లుప్తంగా నుండి డ్రాఫ్ట్ వినియోగదారు ప్రయాణ మ్యాప్ను రూపొందించండి. లైన్లు: స్టేజ్ | చర్య | ఆలోచన | భావోద్వేగం | నొప్పి పాయింట్ | అవకాశం. ప్రతి "ఎమోషన్" మరియు "పెయిన్పాయింట్" సెల్కి మూలాధారం ఉన్నట్లయితే దానికి అనులేఖనాన్ని జోడించండి; లేకుంటే, సెల్ను "[ASSUMPTION]"తో గుర్తించండి. వ్యక్తిత్వం: <<x>> సారాంశం: <<y>>
ఈ ప్రయాణ మ్యాప్లో [ASSUMPTION] గుర్తు పెట్టబడిన సెల్లను జాబితా చేయండి. ప్రతిదానికీ, ఈ ఊహను ఏ అదనపు పరిశోధన ప్రశ్న నిర్ధారిస్తుంది అని వ్రాయండి. మ్యాప్: <<టేబుల్>>
బలహీనమైన ప్రాంప్ట్ / బలమైన ప్రాంప్ట్
బలహీనమైనది: "ఇ-కామర్స్ వినియోగదారు వ్యక్తిత్వాన్ని సృష్టించండి."
ఫలితం: పూర్తిగా రూపొందించబడిన, డేటాకు సంబంధం లేని మరియు క్లిచ్లతో నిండిన ప్రొఫైల్.
బలమైనది: "ఈ పరిశోధన సారాంశం నుండి 2 కంటే ఎక్కువ వ్యక్తులను సంగ్రహించవద్దు; ప్రతి లక్షణాన్ని ఒక అన్వేషణతో ముడిపెట్టండి; మూలంలో లేని ఏ వివరాలను జోడించవద్దు; తెలియని వాటిని 'డేటా లేదు' అని వదిలివేయండి."
ఫలితం: నిజాయితీగా ఎత్తి చూపబడిన అంతరాలతో, సాక్ష్యం ఆధారంగా రక్షించదగిన వ్యక్తిత్వం.
తేడా: బలమైన ప్రాంప్ట్ మూల బాధ్యతను తెస్తుంది + కల్పన నిషేధం + తెలియని వాటిని గుర్తించడం.
సాధారణ తప్పులు
- డేటా లేకుండా వ్యక్తులను సృష్టించడం. AIకి "వ్యక్తిత్వాన్ని రూపొందించమని" చెప్పడం మీ ఊహలకు తప్పుడు చట్టబద్ధతను ఇస్తుంది.
- క్లిచ్ను మృదువుగా చేయడం ద్వారా ఉంచడం. "కొంచెం జాగ్రత్త" అని చెప్పడం మూసను సరిచేయదు; ఆధారాలు లేకుంటే తొలగించాలి.
- రియాలిటీ కోసం ఎమోషన్ లైన్ను తప్పుగా అర్థం చేసుకోవడం. మోడల్ భావోద్వేగాలను అంచనా వేస్తుంది; సాక్ష్యం లేని భావోద్వేగం ఊహ.
- వ్యక్తిత్వాన్ని అస్సలు అప్డేట్ చేయడం లేదు. కొత్త పరిశోధన అందుబాటులోకి వచ్చినప్పుడు వ్యక్తిత్వం కూడా నవీకరించబడాలి; ఘనీభవించిన వ్యక్తిత్వం తప్పుదారి పట్టించేది.
- చాలా మంది వ్యక్తులను సృష్టిస్తున్నారు. 5-6 వ్యక్తిత్వం జట్టును స్తంభింపజేస్తుంది; కొంచెం ఉంచండి, కానీ గట్టిగా ఉన్నదానిని పట్టుకోండి.
సారాంశంలో
వ్యక్తిత్వం మరియు ప్రయాణ మ్యాప్ అనేది బృందం యొక్క సాధారణ భాషలోకి పరిశోధనను అనువదించే శక్తివంతమైన సాధనాలు; కానీ వారి శక్తి పూర్తిగా వారు ఆధారపడిన డేటా నుండి వస్తుంది. AI నిమిషాల్లో ఈ సాధనాల కోసం బ్లూప్రింట్ను ఉత్పత్తి చేస్తుంది, అయితే నిజమైన పని ప్రతి క్లెయిమ్ను మూలానికి కనెక్ట్ చేయడం, క్లిచ్లను ఫ్లాగ్ చేయడం మరియు డేటాకు వ్యతిరేకంగా వాటిని పరీక్షించడం మరియు ఆధారాలు లేని సెంటిమెంట్/పెయిన్ పాయింట్లను ఊహలుగా వేరు చేయడం. పూర్తి వివరాలతో కూడిన "వాస్తవిక" వ్యక్తిత్వం కంటే "డేటా లేదు" అని నిజాయితీగా ఖాళీలను వదిలివేసే వ్యక్తి చాలా విలువైనది.
అప్లికేషన్ టాస్క్
- పరిశోధన సంక్షిప్త (నిజమైన లేదా కల్పిత) నుండి మొదటి ప్రాంప్ట్తో 2 వ్యక్తిత్వ చిత్తుప్రతులను రూపొందించండి.
- రెండవ ప్రాంప్ట్తో పక్షపాతం కోసం వ్యక్తిత్వాన్ని తనిఖీ చేయండి; గుర్తించబడిన ప్రతి వాక్యాన్ని డేటాతో పరీక్షించండి.
- ఏదైనా నాసిరకం లక్షణాలను తీసివేయండి లేదా "డేటా లేదు" చేయండి.
- మూడవ ప్రాంప్ట్తో, వ్యక్తి నుండి ప్రయాణ మ్యాప్ను రూపొందించండి.
- మ్యాప్లోని [ASSUMPTION] సెల్లను జాబితా చేయండి మరియు ప్రతిదానికి ధృవీకరణ ప్రశ్నను వ్రాయండి.
చెక్లిస్ట్
- [ ] నేను వ్యక్తిత్వాన్ని పరిశోధన సారాంశం ఆధారంగా రూపొందించాను, నేను దానిని ఊహల నుండి సృష్టించలేదు.
- [ ] నేను సోర్స్లో లేని ఏ ఫీచర్లను వ్యక్తిత్వానికి జోడించలేదు.
- [ ] నేను క్లిచ్లు మరియు సాధారణీకరణలను గుర్తించాను మరియు వాటిని డేటాతో పరీక్షించాను.
- [ ] నేను భావాలు మరియు నొప్పి పాయింట్లను సాక్ష్యాలతో ధృవీకరించాను మరియు మద్దతు లేని వాటిని గుర్తించాను.
- [ ] నేను నిర్వహించదగిన వ్యక్తుల సంఖ్యను ఉంచాను.
- [ ] నేను అంచనాల కోసం ధృవీకరణ ప్రశ్నలను సిద్ధం చేసాను.