利用定性访谈、借助LLM撰写用户角色的改进提示与流程：捕捉用户行为与人格特质
人机交互
2023-10-11 v1 计算与语言
计算机与社会
摘要
本草稿论文提出一种利用定性访谈主题分析结果、通过大语言模型创建用户角色（User Personas）的工作流。相较于作者此前针对同一任务开展的工作，所提工作流使用了改进的提示和更大的主题池。这得益于近期发布的允许处理1.6万token的LLM（GPT3.5-Turbo-16k）的能力，也得益于可为角色创建提供精炼提示的可能。论文详述了主题分析（Thematic Analysis）第2和第3阶段的执行，随后讨论了创建角色的改进工作流。论文还就所提流程与现有角色方法（如数据驱动与定性角色）的关系作了反思。此外，论文就LLM从用于分析的定性访谈底层数据集中捕捉用户行为与人格特质的能力作了反思。
引用
@article{arxiv.2310.06391,
title = {Improved prompting and process for writing user personas with LLMs, using qualitative interviews: Capturing behaviour and personality traits of users},
author = {Stefano De Paoli},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.06391},
year = {2023}
}