使用ChatGPT-4识别来自已有问卷的UX项目的语义相似性

问卷是衡量产品用户体验（UX）的广泛使用的工具。存在大量此类问卷，包含不同的项目（问题）和量表，代表UX的不同方面，如效率、可学习性、使用乐趣或美学。这些项目和量表并非独立；它们通常存在语义重叠。然而，由于UX领域可用项目和量表数量庞大，分析和理解这些语义依赖关系可能具有挑战性。大型语言模型（LLM）是分类文本（包括UX项目）的强大工具。我们探索如何利用ChatGPT-4分析UX项目集的语义结构。本文研究了三个不同的用例。在第一个调查中，使用ChatGPT-4对从40个UX问卷中提取的UX项目进行语义分类。结果表明ChatGPT-4能够有效地将项目分类为有意义的主题。第二个调查展示了ChatGPT-4从UX项目池中过滤与预定义UX概念相关的项目的能力。在第三个调查中，使用第二组更抽象的项目来描述另一个分类任务。该调查的结果有助于确定常见UX概念之间的语义相似性，并增强我们对UX概念的理解。总体而言，在UX研究中使用生成式AI被认为是有用的。