利用 ChatGPT-4 從現有使用者體驗問卷的題庫中識別常見的使用者體驗因素

核心概念

本研究探討利用生成式 AI (GenAI)，特別是大型語言模型 ChatGPT-4，分析現有使用者體驗問卷題目，以識別常見的使用者體驗因素，並探討其在理解使用者體驗研究領域結構和促進標準化測量方面的潛力。

摘要

研究論文摘要

書目資訊

Graser, S., Böhm, S., & Schrepp, M. (2023). 利用 ChatGPT-4 從現有使用者體驗問卷的題庫中識別常見的使用者體驗因素。 International Journal of Interactive Multimedia and Artificial Intelligence, In Press, 232–246. https://doi.org/10.9781/ijimai.2023.03.001

研究目標

本研究旨在探討生成式 AI 是否能夠基於測量題目識別有用的相似性主題，並探討在最常用的使用者體驗問卷中可以識別哪些基於語義相似測量題目的主題。

研究方法

研究人員從 40 份既有的使用者體驗問卷中收集了 408 個測量題目，並使用大型語言模型 ChatGPT-4 進行分析。研究採用了一系列提示，引導 ChatGPT-4 根據語義相似性對題目進行分類、細分和比較，並與現有的使用者體驗品質面向進行對照。

主要發現

研究結果顯示，ChatGPT-4 能夠將題目分類為有意義的主題，例如易用性、設計與美觀、使用者參與和體驗、信任和可靠性、資訊獲取和清晰度、問題和錯誤等。此外，ChatGPT-4 還能夠從題庫中篩選出與預先定義的使用者體驗概念相關的題目。

主要結論

研究結果表明，生成式 AI，特別是 ChatGPT-4，可以作為一種有效的工具，用於分析使用者體驗測量題目，識別常見的使用者體驗因素，並促進使用者體驗研究領域的標準化測量。

研究意義

本研究有助於更深入地理解使用者體驗研究領域的結構，並為開發更全面、標準化的使用者體驗問卷提供參考。

研究限制和未來研究方向

本研究的限制之一是排除了語義差異量表，未來研究可以探討如何將其納入分析。此外，未來研究還可以進一步驗證 ChatGPT-4 生成的使用者體驗因素和題目的有效性和可靠性。

統計資料

本研究分析了 40 份既有的使用者體驗問卷。
從這些問卷中收集了 408 個測量題目。

引述

從以下內容提煉的關鍵洞見

Using ChatGPT-4 for the Identification of Common UX Factors within a Pool of Measurement Items from Established UX Questionnaires

by Stef... 於 arxiv.org 11-21-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.13118.pdf

深入探究

除了使用 ChatGPT-4 之外，還有哪些其他生成式 AI 技術可以用於分析使用者體驗測量題目？

除了 ChatGPT-4，還有許多其他的生成式 AI 技術可以用於分析使用者體驗測量題目，以下列舉幾種：

其他大型語言模型 (LLMs)：例如 Google 開發的 BERT 和 LaMDA，以及 Meta 開發的 RoBERTa 和 BART 等，這些模型都具有理解和生成自然語言文本的能力，可以用於分析使用者體驗測量題目的語義相似性、主題分類、情感分析等。
句子嵌入模型 (Sentence Embedding Models)：例如 Sentence-BERT (SBERT) 和 Universal Sentence Encoder (USE)，這些模型可以將句子映射到向量空間中，通過計算向量之間的距離來衡量句子的語義相似性，進而用於使用者體驗測量題目的聚類、分類和關聯性分析。
主題模型 (Topic Models)：例如 Latent Dirichlet Allocation (LDA) 和 Non-negative Matrix Factorization (NMF)，這些模型可以從大量的文本數據中自動提取潛在的主題，可以用於分析使用者體驗測量題目中隱含的主題結構、用戶關注點和產品優缺點等。
情感分析模型 (Sentiment Analysis Models)：例如 VADER 和 TextBlob，這些模型可以自動識別文本中的情感傾向，例如正面、負面或中性，可以用於分析使用者體驗測量題目中用戶對產品或服務的情感態度、滿意度和期望等。
需要注意的是，不同的生成式 AI 技術各有優缺點，應根據具體的分析需求和數據特點選擇合適的技術。

語義相似性分析如何幫助設計更有效的使用者體驗問卷？

語義相似性分析可以通過以下幾種方式幫助設計更有效的使用者體驗問卷：

識別和消除重複或冗餘的題目: 通過分析題目之間的語義相似性，可以識別出那些表達相同或相似概念的題目，進而進行合併或刪除，避免問卷過於冗長，減輕用戶的填答負擔。
確保題目涵蓋所有關鍵的使用者體驗面向: 通過分析現有題庫或文獻中與目標產品或服務相關的使用者體驗面向，並計算題目與這些面向的語義相似性，可以檢查問卷是否涵蓋了所有關鍵面向，避免遺漏重要信息。
提高題目的清晰度和易懂性: 通過分析題目的語義結構和詞彙使用，可以識別出那些容易引起誤解或歧義的題目，進而進行修改或替換，提高問卷的清晰度和易懂性，確保用戶能夠準確理解題意。
根據目標用戶群體調整題目: 通過分析不同用戶群體對相同或相似題目的理解和回答，可以識別出那些對特定用戶群體不適用的題目，進而進行修改或替換，提高問卷對目標用戶群體的適用性。
總之，語義相似性分析可以幫助研究者更深入地理解使用者體驗測量題目的內涵和關係，進而設計出更精煉、更全面、更清晰、更有效的使用者體驗問卷，提高數據收集的質量和效率。

如何將本研究的發現應用於其他領域，例如產品設計、市場營銷和客戶服務？

本研究的發現，即利用生成式 AI 分析語義相似性來理解使用者體驗測量題目，可以應用於產品設計、市場營銷和客戶服務等多個領域：
產品設計:

分析用戶回饋: 將生成式 AI 應用於分析用戶訪談、問卷調查、產品評論等數據，可以更有效地提取用戶需求、痛點和產品改進方向。例如，分析用戶對產品功能的描述，可以識別出哪些功能最受歡迎，哪些功能需要改進，以及用戶期望的新功能。
優化產品信息架構: 通過分析產品說明書、幫助文檔、網站導航等文本的語義相似性，可以優化產品信息架構，使其更符合用戶的認知模型，提高產品的易用性和用戶體驗。
進行競品分析: 通過分析競爭對手的產品描述、用戶評論等數據，可以快速了解競爭產品的優缺點，以及用戶對競品的評價，為產品設計提供參考。
市場營銷:

優化市場調研: 利用生成式 AI 分析市場調研數據，可以更準確地識別用戶需求、市場趨勢和競爭格局，為產品定位、市場細分和營銷策略制定提供依據。
提升廣告文案效果: 通過分析目標用戶群體的語言習慣和關注點，可以生成更具吸引力和說服力的廣告文案，提高廣告點擊率和轉化率。
個性化推薦: 通過分析用戶的瀏覽歷史、購買記錄、產品評價等數據，可以更準確地理解用戶的偏好和需求，進行個性化的產品推薦，提高用戶滿意度和銷售額。
客戶服務:

自動化問答系統: 利用生成式 AI 構建自動化問答系統，可以自動回答用戶常見問題，提高客服效率，降低客服成本。
分析客戶情感: 通過分析客戶的語音、文字等數據，可以識別客戶的情緒狀態，例如滿意、不滿意、憤怒等，為客服人員提供參考，幫助他們更好地處理客戶問題。
預測客戶流失: 通過分析客戶的行為數據和語義信息，可以預測客戶流失的可能性，並採取相應的措施，提高客戶留存率。
總之，本研究的發現為利用生成式 AI 分析語義信息提供了新的思路，可以應用於多個領域，幫助企業更好地理解用戶需求，優化產品和服務，提高效率和效益。