Proxona：支持创作者的感知分析与构思的LLM驱动的观众人物画像

内容创作者的成功取决于理解其受众，但现有工具未能提供深入的见解和可操作的反馈，以有效针对受众。我们提出了Proxona，一个由LLM驱动的系统，将静态观众评论转化为交互式的、多维度的人物画像，允许创作者与之互动以获取见解、收集模拟反馈并优化内容。Proxona从评论中提炼出观众特征，分为维度（类别）和属性（值），然后聚类为代表受众细分的交互式人物画像。技术评估表明，Proxona能够生成多样化的维度和属性，实现足够反映受众、支持数据驱动对话的人物画像的创建。针对11位创作者的用户评估确认，Proxona帮助创作者发现隐藏的受众，获得基于人物画像的早期内容见解，并让他们在迭代式创作叙事时能够自信地采取策略。Proxona引入了一种新的创作者-观众互动框架，促进了以人物画像为驱动的协创过程。