在用户体验研究过程中使用人工智能的问题

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人工智能工具对我们的日常任务有很大帮助，但将我们的所有工作交给它们可能会带来负面影响并带来不好的结果。用户体验研究流程中的人工智能。人工智能工具进入用户体验行业旨在利用ChatGPT的影响所产生的兴趣，有望带来革命性的解决方案，其中包括自动分析或减少用户体验研究过程中的偏差。然而，这些说法通常有些夸大，因此在考虑订阅其服务时务必谨慎。因此，在使用这些工具进行用户体验研究过程之前，有必要考虑某些因素。您可能遇到的限制您在工作中可能会遇到的一些限制如下：无法处理视听材料这些类型的工具无法处理视频，这限制了它们在文字记录中的分析。这在可用性测试等情况下是有问题的，因为这些测试是基于对用户与产品交互的观察，而参与者的言语可能无法捕获所有相关方面。


模糊的总结和不明确的建议人工智能工具通常提供极其模糊的总结和建议。他们没有具体说明“相关信息”或“详细描述”的含义。上述情况使得它们可能产生的建议的实际应用变得困难。缺乏验证一些人工智能工具没有提供明确的参考来验证生成的建议的来源。这使得很难区分系统解释和参与者陈述，从而导致决策中的混乱和潜在错误。认知偏差尽管人工智能工具据说是公正的，但这是错误的。人工智能可能会受到系统、统计和计算偏差 澳大利亚电话号码表 以及人类偏差的影响。尽管已经做出努力来减少它们，但我们必须意识到它们的存在。人工智能驱动的研究工具的未来尽管目前存在局限性，但在不久的将来可能会出现基于人工智能的工具，对于我们这些进行用户体验研究流程的人来说更可靠、更有用。这些必须具有接受上下文信息、允许相关人员进行编辑和纠正、提供准确参考和处理视频信息的能力。尽管人工智能工具在未来的用户体验研究中发挥着重要作用，但目前必须批判它们并谨慎使用它们。



打开 另一方面，“绿野仙踪”方法的“开放”应用可以帮助降低部分成本。该向导无需使用现有答案集来训练系统，而是可以以几乎零成本提供可比较的答案，从而确定答案集是否合适。 助理必须熟悉答案集，才能快速选择合适的答案。如果发现缺陷，则可以扩展响应集，并可以使用新数据集进行另一项绿野仙踪研究。一旦响应集被认为令人满意，它就可以用于训练机器学习模型。 杂交种 在此变体中，尽可能使用一组预定义的系统响应，类似于封闭方法。但是，如果现有集中没有合适的响应，则会创建新响应并在会话期间提供给用户。这种混合方法使您能够深入了解已实施的系统响应，并在当前响应中发现限制时探索替代方案。 进行《绿野仙踪》研究的注意事项 在进行绿野仙踪研究时，必须考虑几个关键因素，才能使您的申请取得成功。