本研究では、Persona-Lと呼ばれるウェブベースのツールを開発し、Down症候群を持つ人々のパーソナを作成するためにLLMとアビリティベースのフレームワークを活用した。従来のパーソナ作成手法では、複雑なニーズを持つユーザーの動的で多様な特性を正確に表現することが困難であった。
Persona-Lでは、LLM(GPT-4o mini)とRetrival Augmented Generation(RAG)を活用し、Down症候群に関する公開フォーラムのデータを基に、アビリティベースのフレームワークを組み込んでいる。これにより、障害ではなく能力に焦点を当てることで、Down症候群を持つ人々の多面的な経験を表現し、偏見を減らすことを目指している。
UXデザイナー6名を対象とした評価では、Persona-Lが複雑なニーズを持つユーザーの経験を反映し、共感と理解を深める可能性を示した。一方で、パーソナ作成に使用されるデータの透明性、言語とトーンの役割、能力と制約のバランスのある提示の必要性も明らかになった。
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by Lipeipei Sun... alle arxiv.org 09-25-2024
https://arxiv.org/pdf/2409.15604.pdfDomande più approfondite