用大语言模型撰写用户画像：半结构化访谈主题分析第六阶段测试
计算与语言
2023-05-30 v1 计算机与社会
摘要
本文的目标是确定我们能否利用大语言模型（更精确地说是 GPT3.5-Turbo）对半结构化访谈令人满意地执行主题分析（Thematic Analysis, TA）。基于作者先前建立的使用该模型进行 TA 的雏形流程的工作，本文将执行进一步分析并覆盖 TA 的最后阶段（第六阶段），即结果的撰写。该阶段未被先前工作覆盖。具体而言，重点将放在利用基于 LLM 对一组用户访谈数据所做的 TA 结果，来撰写用户画像，模型基于 TA 生成画像叙述。用户画像是对真实用户的建模，通常构建自诸如对用户样本访谈的数据分析。用户画像是用户中心设计（User Centered Design）流程中常用的工具。本文表明，该模型能从主题推导出质量可接受的基础用户画像，且可用于用户画像的创意生成。
引用
@article{arxiv.2305.18099,
title = {Writing user personas with Large Language Models: Testing phase 6 of a Thematic Analysis of semi-structured interviews},
author = {Stefano De Paoli},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.18099},
year = {2023}
}