Kiedy jeste\u015b specjalist\u0105 UX, Twoja praca cz\u0119sto pe\u0142na jest czasoch\u0142onnych procedur. Wiele z tych zada\u0144 skoncentrowanych jest wok\u00f3\u0142 prowadzenia bada\u0144 zwi\u0105zanych z u\u017cyteczno\u015bci\u0105. Dodatkowo spoczywa na Tobie odpowiedzialno\u015b\u0107 za dostarczenie rzetelnych informacji, kt\u00f3re cz\u0119sto wykorzystywane s\u0105 do podejmowania kluczowych decyzji w organizacji, dla kt\u00f3rej pracujesz. R\u00f3wnie cz\u0119st\u0105 sytuacj\u0105 jest praca w pojedynk\u0119 w ramach zespo\u0142\u00f3w projektowych. Jedna osoba, kt\u00f3ra musi przeprowadzi\u0107 badania, warsztaty, zaprojektowa\u0107 i przetestowa\u0107 rozwi\u0105zania.<\/p>\n\n\n\n
Mo\u017cesz si\u0119 oczywi\u015bcie obrazi\u0107 na taki stan rzeczy i powiedzie\u0107, \u017ce nie zgadzasz si\u0119 na taki uk\u0142ad. Moje do\u015bwiadczenie podpowiada mi jednak, \u017ce niewiele tym zmienimy. Warto wi\u0119c spr\u00f3bowa\u0107 pom\u00f3c sobie w optymalizacji swojego czasu<\/strong>. Szczeg\u00f3lnie, gdy jeste\u015b jedynym projektantem lub badaczem u\u017cyteczno\u015bci w zespole albo nie masz zbyt du\u017cego do\u015bwiadczenia w prowadzeniu bada\u0144.<\/p>\n\n\n\n Z pomoc\u0105 mog\u0105 przyj\u015b\u0107 popularne ju\u017c od pewnego czasu generatywne modele j\u0119zykowe, czyli na przyk\u0142ad ChatGPT<\/a>, Claude<\/a> itp. Dla uproszczenia tematu nazw\u0119 je na potrzeby tego artyku\u0142u wirtualnymi asystentami AI<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Narz\u0119dzia tego typu nie wykonaj\u0105 za nas wszystkich zada\u0144 (na szcz\u0119\u015bcie), ale mog\u0105 pom\u00f3c nam przy\u015bpieszy\u0107 cze\u015b\u0107 z tej koronkowej pracy, kt\u00f3r\u0105 masz do wykonania przy okazji bada\u0144. Poka\u017c\u0119 Ci, w jakich momentach mo\u017cesz wykorzysta\u0107 narz\u0119dzie takie jak ChatGPT<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Jednak najpierw warto, \u017cebym opisa\u0142 zalety i ryzyka p\u0142yn\u0105ce z wykorzystania modeli j\u0119zykowych do pracy badacza UX.<\/p>\n\n\n\n Zalety:<\/strong><\/p>\n\n\n\n <\/a>Wady:<\/strong><\/p>\n\n\n\n Po tym d\u0142ugim, ale potrzebnym wst\u0119pie, mog\u0119 przej\u015b\u0107 do sedna dzisiejszego tematu. Podzieli\u0142em ten artyku\u0142 na trzy sekcje, ze wzgl\u0119du na miejsce w procesie bada\u0144, oraz doda\u0142em jeden kr\u00f3tki, kt\u00f3ry jest zwi\u0105zany bardziej z prac\u0105 na danych zastanych ni\u017c na samym procesie ich zbierania i obrabiania.<\/p>\n\n\n\n Przygotowanie badania jest w mojej ocenie najbardziej newralgicznym momentem w ca\u0142ym procesie. Ustalenie grupy docelowej, stworzenie odpowiednich pyta\u0144 czy wyb\u00f3r metody badawczej potrafi\u0105 poch\u0142on\u0105\u0107 wiele godzin lub dni. Je\u015bli nie czujesz si\u0119 pewnie na tym gruncie, lub nie masz z kim skonsultowa\u0107 swoich pomys\u0142\u00f3w, z pomoc\u0105 mo\u017ce przyj\u015b\u0107 jeden z LLM-\u00f3w jak wspomniany ju\u017c ChatGPT<\/strong>, udost\u0119pniany r\u00f3wnie\u017c w darmowej wersji. Wtedy wiadomo\u015bci, kt\u00f3rymi b\u0119dzie dysponowa\u0142, nie b\u0119d\u0105 najbardziej aktualne, lecz wystarcz\u0105 do u\u017cycia w bardziej og\u00f3lnych zadaniach. Kiedy ju\u017c poinformujesz asytenta AI, w jakim ekosystemie dzia\u0142asz, mo\u017cesz przej\u015b\u0107 do pracy z zadawaniem pyta\u0144. Pewnym wyzwaniem dla mnie jest zawsze prowadzenie wywiadu w pojedynk\u0119<\/strong>. Pow\u00f3d jest prozaiczny \u2013 zadawanie pyta\u0144 i jednoczesne zapisywanie odpowiedzi nie id\u0105 ze sob\u0105 w parze. Zdarzy\u0107 si\u0119 mo\u017ce, \u017ce pominiesz co\u015b w notatkach lub speszysz swojego rozm\u00f3wc\u0119, kiedy wyczuje, \u017ce nie koncentrujesz si\u0119 na rozmowie z nim.<\/p>\n\n\n\n Nie zawsze mo\u017cesz nagra\u0107 takie spotkanie, \u017ceby nast\u0119pnie je ponownie ods\u0142ucha\u0107, ale kiedy ju\u017c si\u0119 to zdarzy, to musisz po\u015bwi\u0119ci\u0107 jeszcze raz tyle czasu, aby przebrn\u0105\u0107 przez ca\u0142y utrwalony materia\u0142.<\/p>\n\n\n\n Pomocne mo\u017ce si\u0119 okaza\u0107 tworzenie transkrypcji ze spotkania<\/strong>. Istniej\u0105 specjalne narz\u0119dzia, kt\u00f3re sprawuj\u0105 si\u0119 przy tym \u015bwietnie (m.in. Otter.ai<\/strong><\/a>, Fellow<\/strong><\/a>), ale potrafi\u0105 te\u017c by\u0107 bardzo drogie. Jednak dzisiaj chcia\u0142em Ci przedstawi\u0107 alternatywne, niskokosztowe rozwi\u0105zania.<\/p>\n\n\n\n Je\u015bli u\u017cywasz do prowadzenia wywiad\u00f3w z komunikatora od Google, to istnieje bardzo prosty trik, kt\u00f3ry pozwoli Ci pobra\u0107 wygenerowane w locie napisy ze spotkania.<\/p>\n\n\n\n Pierwszym krokiem b\u0119dzie dodanie do paska zak\u0142adek w przegl\u0105darce dw\u00f3ch skr\u00f3t\u00f3w \u2013 do \u201enagrywania\u201d napis\u00f3w oraz do ich zapisania na dysku. Opisz\u0119 to na bazie przegl\u0105darki Chrome.<\/p>\n\n\n\n Nast\u0119pnie tak wygenerowany plik CSV dodaj do ChatGPT i wykorzystaj nast\u0119puj\u0105cy prompt, aby go oczy\u015bci\u0107 i przedstawi\u0107 w bardziej czytelnej postaci:<\/p>\n\n\n\n \u201eTo plik z zapisem rozmowy z wywiadu. Pom\u00f3\u017c mi go oczy\u015bci\u0107 z powt\u00f3rze\u0144 i przedstaw tre\u015b\u0107 w uk\u0142adzie chronologicznym z uwzgl\u0119dnieniem os\u00f3b, kt\u00f3re bra\u0142y udzia\u0142 w rozmowie\u201d.<\/p>\n\n\n\n \u015awietnym rozwi\u0105zaniem, kt\u00f3re uratowa\u0142o mnie wiele razy, jest aplikacja MacWhisper<\/a>. Dost\u0119pna obecnie tylko dla systemu MacOS, ale bazuje na rozwi\u0105zaniu Whisper od OpenAI \u2013 firmy tworz\u0105cej ChatGPT, wi\u0119c istnieje szansa, \u017ce bli\u017aniacze rozwi\u0105zanie funkcjonuje na innych platformach.<\/p>\n\n\n\n Dzia\u0142anie aplikacji jest bardzo proste \u2013 transkrybuje nagran\u0105 \u015bcie\u017ck\u0119 audio. Wydaje si\u0119, \u017ce to niewiele, ot program jakich sporo. Jest jednak du\u017cy atut, kt\u00f3ry nie jest oczywisty na pierwszy rzut oka. Mianowicie \u2013 pobieramy modele j\u0119zykowe na nasz komputer, przez co nagranie nie jest wysy\u0142ane na serwery firm trzecich i ograniczamy ryzyko \u0142amania ogranicze\u0144 prawnych z tym zwi\u0105zanych.<\/p>\n\n\n\n Je\u015bli jednak nie mamy takich obostrze\u0144, mo\u017cemy te\u017c skorzysta\u0107 z transkrypcji w chmurze i je\u015bli dysponujemy dost\u0119pem do API ChatGPT<\/strong> (obecnie tylko w p\u0142atnym planie), to mo\u017cemy przy pomocy predefiniowanych prompt\u00f3w poprosi\u0107 AI o:<\/p>\n\n\n\n W rezultacie potrafi\u0142em zaoszcz\u0119dzi\u0107 bardzo du\u017co czasu. W podstawowej wersji program jest bezp\u0142atny, za dodatkowe funkcje trzeba zap\u0142aci\u0107 jednorazow\u0105 op\u0142at\u0119.<\/p>\n\n\n\n Opisuj\u0105c mo\u017cliwo\u015bci MacWhisper, wszed\u0142em ju\u017c na grunt kolejnego etapu w pracy badacza UX. Tutaj tak\u017ce mamy ca\u0142y wachlarz mo\u017cliwo\u015bci, jak wykorzysta\u0107 jeden z dost\u0119pnych LLM-\u00f3w do pomocy w codziennej pracy.<\/p>\n\n\n\n Maj\u0105c surowy materia\u0142 z bada\u0144, przed rozpocz\u0119ciem pracy z wykorzystaniem ChatGPT (lub innego podobnego narz\u0119dzia, tak\u017ce powiniene\u015b opisa\u0107 jak najwi\u0119cej informacji wst\u0119pnych, kt\u00f3re pomog\u0105 wirtualnemu asystentowi zorientowa\u0107 si\u0119 w jakim kontek\u015bcie b\u0119dzie mia\u0142 pracowa\u0107.<\/p>\n\n\n\n Opisz na pocz\u0105tku promptu:<\/p>\n\n\n\n Na koniec dodaj plik z transkrypcj\u0105 wywiad\u00f3w lub danymi z bada\u0144 ilo\u015bciowych.<\/p>\n\n\n\n Warto te\u017c doda\u0107 w tym miejscu, \u017ce Chat GPT ma mo\u017cliwo\u015b\u0107 wybrania bardziej specjalistycznego modelu do analizy danych ilo\u015bciowych. Polecam przetestowanie Data Analyst (do wykonywania analizy danych)<\/strong> lub Wolfram (do wykonywania oblicze\u0144)<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Ostatnim z obszar\u00f3w, jakie chc\u0119 dzisiaj opisa\u0107, jest prowadzenie analiz w oparciu o dane zastane. Tutaj tak\u017ce w kilku przypadkach mog\u0105 przyda\u0107 Ci si\u0119 powszechnie dost\u0119pne generatywne modele j\u0119zykowe. Chcia\u0142bym zwr\u00f3ci\u0107 jednak szczeg\u00f3ln\u0105 uwag\u0119 na dwa rozwi\u0105zania, kt\u00f3re mog\u0105 okaza\u0107 si\u0119 szczeg\u00f3lnie przydatne.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Pierwszym s\u0105 dodatkowe specjalistyczne modele dost\u0119pne w ramach ChatGPT, kt\u00f3re znajdziesz w kategorii Research&Analysis<\/strong>. Jest tam dost\u0119pnych kilka modeli, kt\u00f3re s\u0105 wytrenowane na danych pochodz\u0105cych ze \u017ar\u00f3de\u0142 naukowych i mo\u017cesz je bez problemu zapyta\u0107 o wykaz bada\u0144 z zakresu, jaki jest dla Ciebie aktualnie interesuj\u0105cy. Powiniene\u015b w bardzo szybkim czasie otrzyma\u0107 linki do raport\u00f3w z bada\u0144 prowadzonych w danej dziedzinie.<\/p>\n\n\n\n Drugim przydatnym rozwi\u0105zaniem jest Perplexity<\/strong><\/a>, kt\u00f3re jego tw\u00f3rcy sami okre\u015blaj\u0105 jako wyszukiwark\u0119 AI. Na pierwszy rzut oka mo\u017cesz nie dostrzec r\u00f3\u017cnicy pomi\u0119dzy nim a wspomnianym ju\u017c ChatGPT czy innymi us\u0142ugami tego typu. To co jest si\u0142\u0105 Perplexity, to cytowanie \u017ar\u00f3de\u0142, na kt\u00f3rych us\u0142uga opiera\u0142a swoj\u0105 odpowied\u017a<\/strong>. To bardzo istotne w zadaniach, w kt\u00f3rych potrzebujesz wiadomo\u015bci z internetu, kt\u00f3re s\u0105 poparte rzetelnymi \u017ar\u00f3d\u0142ami.<\/p>\n\n\n\n Perplexity ma jeszcze jedn\u0105 zalet\u0119. To mo\u017cliwo\u015b\u0107 wybrania innego modelu AI do wykonywania polece\u0144. Us\u0142uga jest dost\u0119pna w wersji p\u0142atnej narz\u0119dzia, ale oferuje wtedy dost\u0119p do modeli ChatGPT, Claude i Grok. To daje jeszcze szerszy wachlarz mo\u017cliwo\u015bci i por\u00f3wnania wynik\u00f3w zwracanych przez r\u00f3\u017cne us\u0142ugi.<\/p>\n\n\n\n AI szturmem zdobywa kolejne dziedziny \u017cycia. Mo\u017cesz wygenerowa\u0107 grafik\u0119, podsumowa\u0107 tre\u015b\u0107 sms\u00f3w czy plan dietetyczny. Czemu nie mia\u0142by\u015b zatem spr\u00f3bowa\u0107 wykorzysta\u0107 tej technologii do pomocy sobie w pracy?<\/p>\n\n\n\n Mam nadziej\u0119, \u017ce powy\u017csze przyk\u0142ady b\u0119d\u0105 dla Ciebie dobr\u0105 inspiracj\u0105 do rozpocz\u0119cia przygody z jedn\u0105 z dost\u0119pnych na rynku us\u0142ug. Pami\u0119taj\u0105c o ograniczeniach asystent\u00f3w AI, mo\u017cesz bardzo szybko usprawni\u0107 swoj\u0105 codzienn\u0105 prac\u0119.<\/p>\n\n\n\n ***<\/p>\n\n\n\n Je\u015bli interesuje Ci\u0119 tematyka U, zajrzyj koniecznie r\u00f3wnie\u017c do innych artyku\u0142\u00f3w naszych specjalist\u00f3w<\/a>. <\/p>\n\n\nZalety i wady wykorzystania modeli j\u0119zykowych w pracy badacza UX<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
\n
\n
Tworzenie badania<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Przyj\u0119\u0142o si\u0119 nazywa\u0107 polecenia wydawane modelom generatywnym jako \u201cprompt\u201d. T\u0142umaczenie z j\u0119zyka angielskiego to nic innego jak \u201epodpowied\u017a\u201d.
Warto, aby\u015b na pocz\u0105tku propmtu poda\u0142 jak najwi\u0119cej informacji wst\u0119pnych, kt\u00f3re pomog\u0105 narz\u0119dziu w okre\u015bleniu kontekstu, w kt\u00f3rym si\u0119 poruszasz. Opisz:<\/p>\n\n\n\n\n
Poni\u017cej podam przyk\u0142ady takich polece\u0144. Zwr\u00f3\u0107 uwag\u0119, \u017ce maj\u0105 one nadany jaki\u015b kontekst, aby \u0142atwiej mo\u017cna by\u0142o zrozumie\u0107 spos\u00f3b u\u017cycia. Dowolnie dostosuj poni\u017csze prompty do potrzeb swojego projektu.<\/p>\n\n\n\nPytania o metody bada\u0144<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
\n
<\/li>\n\n\n\n
<\/li>\n\n\n\nPolecania do scenariusza wywiadu<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
\n
<\/li>\n\n\n\n
<\/li>\n\n\n\nPro\u015bby o optymalizacj\u0119 lub sprawdzenie naszych pyta\u0144<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
\n
<\/li>\n\n\n\n
<\/li>\n\n\n\nProwadzenie wywiad\u00f3w<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Transkrypcja Google Meet<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
\n
\njavascript:var transcript=[],transcriptTime=[],lastMessage={};function startTimer(){setTimeout(recordTranscript,5e3)}function recordTranscript(){for(var t=document.getElementsByClassName("iTTPOb"),r=document.getElementsByClassName("zs7s8d"),s=0;s<t.length;s++){var e=t[s].innerText,a=r[s].innerText;if(null==e||""==e)return void startTimer();var n=a+": "+e;console.log(n);var i=lastMessage[a];null==i?(transcript.push(n),transcriptTime.push(Date.now()),i=transcript.length-1,lastMessage[a]=i):n.includes(transcript[i])?transcript[i]=n:(transcript.push(n),transcriptTime.push(Date.now()),i=transcript.length-1,lastMessage[a]=i)}startTimer()}recordTranscript();\n<\/pre><\/div>\n\n\n\n
\njavascript:function saveTranscript(){for(var t,e,n=[],r=0;r<transcript.length;r++)n.push(transcriptTime[r]),n.push("\\t"),n.push(transcript[r]),n.push("\\n");t=new Blob([n.join("")],{type:"text\/csv"}),(e=document.createElement("a")).download=Date.now().toString(),e.href=window.URL.createObjectURL(t),e.style.display="none",document.body.appendChild(e),e.click()}saveTranscript();\n<\/pre><\/div>\n\n\n\n
MacWhisper<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
\n
Podsumowanie bada\u0144<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
\n
Podsumowanie wywiad\u00f3w<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
\n
<\/li>\n\n\n\n
<\/li>\n\n\n\nPodsumowanie bada\u0144 ilo\u015bciowych<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
\n
<\/li>\n\n\n\n
<\/li>\n\n\n\nDesk research<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Na zako\u0144czenie<\/strong><\/h2>\n\n\n\n