Writing user personas with Large Language Models: Testing phase 6 of a Thematic Analysis of semi-structured interviews

要約

この論文の目標は、大規模言語モデル (より正確には GPT3.5-Turbo) を使用して半構造化インタビューのテーマ分析 (TA) を満足に実行できるかどうかを確立することです。
この論文は、モデルを使用して TA を実施するための初期プロセスを確立した著者による以前の研究に基づいて、さらなる分析を実行し、結果の作成を伴う TA の最終フェーズ (フェーズ 6) について説明します。
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このフェーズは、以前の作業ではカバーされていませんでした。
特に、ユーザー インタビューのデータセットに対して LLM を使用して実行された TA の結果を使用してユーザー ペルソナを作成し、TA 上にモデルを構築してペルソナのナラティブを作成することに重点が置かれます。
ユーザー ペルソナは実際のユーザーのモデルであり、通常はサンプル ユーザーへのインタビューなどのデータ分析から構築されます。
ユーザー ペルソナは、ユーザー中心設計プロセスでよく使用されるツールです。
この論文は、このモデルがテーマから導き出される許容可能な品質を備えた基本的なユーザー ペルソナを構築できること、およびモデルがユーザー ペルソナのアイデアの生成に役立つことを示しています。

要約(オリジナル)

The goal of this paper is establishing if we can satisfactorily perform a Thematic Analysis (TA) of semi-structured interviews using a Large Language Model (more precisely GPT3.5-Turbo). Building on previous work by the author, which established an embryonal process for conducting a TA with the model, this paper will perform a further analysis and then cover the last phase of a TA (phase 6), which entails the writing up of the result. This phase was not covered by the previous work. In particular, the focus will be on using the results of a TA done with the LLM on a dataset of user interviews, for writing user personas, with the model building on the TA to produce the personas narratives. User personas are models of real users, usually built from a data analysis like interviews with a sample of users. User personas are tools often used in User Centered Design processes. The paper shows that the model can build basic user personas with an acceptable quality deriving them from themes, and that the model can serve for the generation of ideas for user personas.

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