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Wie künstliche Intelligenz die User Experience-Forschung verbessert
Wie künstliche Intelligenz die User Experience-Forschung verbessert
Die Integration künstlicher Intelligenz (KI) in diese User Experience (UX)-Forschungsprozesse hat das Potenzial, die Art und Weise, wie wichtige Designentscheidungen getroffen werden, zu verändern.
In der User-Experience-Forschung hat sich künstliche Intelligenz als leistungsstarkes Werkzeug erwiesen, um Erkenntnisse über Benutzerbedürfnisse zu gewinnen und Prozesse zu rationalisieren, was zu benutzerfreundlicheren Designs führt.
In diesem Artikel werden sieben wichtige Möglichkeiten untersucht, wie künstliche Intelligenz die Forschungsmethoden zur Benutzererfahrung aktiv verbessern kann.
1. Automatische Datenanalyse
Einer der wichtigen Beiträge der künstlichen Intelligenz in der User Experience-Forschung ist die automatische Datenanalyse. Mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen können große Mengen an Benutzerdaten schnell verarbeitet werden, um potenzielle Muster, Trends und wertvolle Erkenntnisse zu entdecken. Dieser Ansatz verkürzt nicht nur die Analysezeit, sondern ermöglicht es den Forschern auch, sich auf die Interpretation der Datenergebnisse und die Generierung umsetzbarer Empfehlungen zu konzentrieren.
Angenommen, eine E-Commerce-Plattform erwägt den Einsatz künstlicher Intelligenz zur Analyse von Kundeninteraktionen. Durch die Verarbeitung großer Datenmengen mit maschinellen Lernalgorithmen kann die Plattform Kaufmuster, Präferenzen und häufig gestellte Fragen erkennen. Diese automatisierte Analyse trägt dazu bei, den Entscheidungsprozess zu beschleunigen, sodass User-Experience-Teams das Online-Einkaufserlebnis schnell verbessern können.
2. Vorhersage des Benutzerverhaltens
Künstliche Intelligenzalgorithmen können das Benutzerverhalten auf der Grundlage früherer Daten vorhersagen, sodass UX-Forscher das Benutzerverhalten und die Präferenzen besser verstehen können. Durch den Gewinn von Erkenntnissen darüber, wie Benutzer mit digitalen Schnittstellen interagieren, können Forscher Designs optimieren, um den gewünschten Erfahrungen der Benutzer gerecht zu werden und die allgemeine Benutzerfreundlichkeit und Benutzerzufriedenheit zu verbessern.
Im Bereich der Entwicklung mobiler Anwendungen spielt künstliche Intelligenz eine Schlüsselrolle, die das Nutzerverhalten vorhersagt. Durch eine eingehende Analyse der historischen Benutzerdaten kann ein solches System genau vorhersagen, welche Funktionen Benutzer wahrscheinlich verwenden werden, und so Entwicklern dabei helfen, Anwendungsschnittstellen effektiver zu gestalten und ein intuitiveres und vom Benutzer erwartetes Erlebnis zu bieten.
3. Verbesserte Personalisierung der Benutzererfahrung
Künstliche Intelligenz ermöglicht eine dynamische Inhaltspersonalisierung durch die Anpassung von Benutzeroberflächen basierend auf persönlichen Vorlieben, Verhalten und demografischen Daten. Mithilfe von Modellen des maschinellen Lernens können UX-Forscher personalisierte Erlebnisse schaffen, die bei den Benutzern Anklang finden und so das Engagement und die Zufriedenheit steigern. Darüber hinaus können Personalisierungsalgorithmen die Benutzeroberfläche in Echtzeit anpassen und so sicherstellen, dass Benutzer Inhalte und Funktionen erhalten, die für ihre Bedürfnisse relevant sind.
Stellen Sie sich eine Online-Nachrichtenplattform vor, die künstliche Intelligenz nutzt, um Inhalte für jeden Benutzer anzupassen. Basierend auf Lesegewohnheiten, Vorlieben und demografischen Daten passt die Plattform ihre Benutzeroberfläche dynamisch an, um Artikel, Themen und Formate anzuzeigen, die den individuellen Benutzerinteressen entsprechen, und bietet so ein höchst individuelles Erlebnis.
4. Stimmungsanalyse des Benutzerfeedbacks
Die Stimmungsanalyse mit künstlicher Intelligenz analysiert Textdaten, um die Stimmung und den emotionalen Ton des Benutzers genau zu lokalisieren. Dies ermöglicht es Forschern, Kundenbedürfnisse und Schwachstellen auf neue Weise zu verstehen und so bessere Benutzererlebnisse zu schaffen.
Zum Beispiel eine Kundensupportplattform, die künstliche Intelligenz nutzt, um Benutzerfeedback zu analysieren. Algorithmen zur Stimmungsanalyse entschlüsseln Kundeninformationen, um nicht nur die gestellten Fragen, sondern auch den emotionalen Ton zu identifizieren. Diese Erkenntnisse ermöglichen es Supportteams, mit Einfühlungsvermögen zu reagieren und Probleme effektiver zu lösen.
5. Verarbeitung natürlicher Sprache in Benutzerinterviews
Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist ein spezialisierter Zweig der künstlichen Intelligenz, der sich gut für die Verarbeitung menschlicher Sprache eignet. Diese vielseitige Technik ist von unschätzbarem Wert für die Analyse von Benutzerdaten, die aus Interviews oder offenen Umfrageantworten extrahiert wurden. Durch den Einsatz von NLP können Forscher Einblicke in die Gedanken, Emotionen und Wahrnehmungen der Benutzer gewinnen, was zu einem tiefgreifenden Verständnis der Benutzererfahrung führt.
Denken Sie darüber nach, Benutzerinterviews für einen sprachaktivierten virtuellen Assistenten durchzuführen. NLP-Algorithmen analysieren Interviewtranskripte, um subtile Erkenntnisse darüber zu gewinnen, wie Benutzer Vorlieben und Frustrationen verbal ausdrücken. Dieses tiefe Verständnis leitet die Entwicklung natürlicherer und intuitiverer Konversationsschnittstellen.
6. Eye-Tracking und Gesichtserkennung
Eye-Tracking-Software kann den Blick des Benutzers analysieren und Einblicke in die visuelle Aufmerksamkeit und das Verständnis liefern. Gesichtserkennungstechnologie kann die emotionalen Reaktionen der Benutzer während Interaktionen erfassen und so wertvolle Informationen über die emotionale Wirkung von Designelementen liefern.
Stellen Sie sich ein Usability-Labor vor, das beim Website-Testen mit einem KI-Eye-Tracking-System ausgestattet ist. Die Forscher untersuchten visuelle Muster in Echtzeit, um zu verstehen, worauf Benutzer ihre Aufmerksamkeit richteten. Darüber hinaus erfasst die Gesichtserkennungstechnologie subtile Ausdrücke, offenbart die Emotionen der Benutzer beim Navigieren auf einer Website und trägt dazu bei, die emotionale Resonanz von Designelementen zu verfeinern.
7. Predictive Prototyping
Maschinelle Lernalgorithmen können die Erfolge und Rückschläge früherer Designs sorgfältig untersuchen und wertvolle Lehren aus diesen Erfahrungen ziehen. Mithilfe dieses gesammelten Wissens können diese Algorithmen auf intelligente Weise Verbesserungen für zukünftige Prototypen empfehlen. Diese Vorhersagefähigkeit ermöglicht es Forschern und Designern, potenzielle Fallstricke zu vermeiden und Produkte mit einer höheren Wahrscheinlichkeit eines Markterfolgs zu entwickeln.
Stellen Sie sich ein Softwareentwicklungsteam vor, das künstliche Intelligenz nutzt, um den Erfolg früherer App-Funktionen zu analysieren. Algorithmen für maschinelles Lernen identifizieren Muster im Zusammenhang mit Benutzerengagement und -zufriedenheit. Mit diesen Erkenntnissen ausgestattet, integrierte das Team auf intelligente Weise Designelemente in neue Prototypen, die den Benutzerpräferenzen entsprachen und so das Risiko von Designfehlern verringerten.
Was ist die Zukunft der UX-Forschung?
Die Integration künstlicher Intelligenz in die User-Experience-Forschung markiert einen wichtigen Schritt hin zu einem effizienteren, datengesteuerten und benutzerzentrierten Designprozess. Durch die Automatisierung der Datenanalyse, die Vorhersage des Benutzerverhaltens, die Personalisierung von Erfahrungen und den Einsatz fortschrittlicher Technologien wie NLP und Gesichtserkennung können UX-Forscher beispiellose Einblicke in Benutzerinteraktionen gewinnen.
Da sich künstliche Intelligenz weiterentwickelt, wird sie wahrscheinlich weiterhin digitale Erlebnisse prägen. Der Einsatz dieser Techniken ermöglicht es UX-Forschern, Teams bei der Erstellung von Designs zu unterstützen, die die Erwartungen der Benutzer übertreffen.
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Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen
Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird
Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert
Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren
Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten
Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist
SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S
GlobalFoundries erschließt Märkte wie KI und erwirbt die Galliumnitrid-Technologie von Tagore Technology und zugehörige Teams
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Laut Nachrichten dieser Website vom 5. Juli veröffentlichte GlobalFoundries am 1. Juli dieses Jahres eine Pressemitteilung, in der die Übernahme der Power-Galliumnitrid (GaN)-Technologie und des Portfolios an geistigem Eigentum von Tagore Technology angekündigt wurde, in der Hoffnung, seinen Marktanteil in den Bereichen Automobile und Internet auszubauen Anwendungsbereiche für Rechenzentren mit künstlicher Intelligenz, um höhere Effizienz und bessere Leistung zu erforschen. Da sich Technologien wie generative künstliche Intelligenz (GenerativeAI) in der digitalen Welt weiterentwickeln, ist Galliumnitrid (GaN) zu einer Schlüssellösung für nachhaltiges und effizientes Energiemanagement, insbesondere in Rechenzentren, geworden. Auf dieser Website wurde die offizielle Ankündigung zitiert, dass sich das Ingenieurteam von Tagore Technology im Rahmen dieser Übernahme mit GF zusammenschließen wird, um die Galliumnitrid-Technologie weiterzuentwickeln. G
