Synthetic personas as support for UX research
यह शोध पत्र प्रारंभिक चरण के विश्लेषण और परिकल्पना निर्माण को गति देने के लिए सिंथेटिक पर्सोना (synthetic personas) और एआई-जनरेटेड जर्नीज़ (AI-generated journeys) को यूएक्स (UX) अनुसंधान में एकीकृत करने हेतु एक डिज़ाइन साइंस रिसर्च-आधारित प्रक्रिया का प्रस्ताव करता है, जबकि पूर्वाग्रह को कम करने और अनुभवजन्य वैधता सुनिश्चित करने के लिए मानवीय निरीक्षण की महत्वपूर्ण आवश्यकता पर बल देता है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
प्रत्येक उत्पाद जिसे हम उपयोग करते हैं, एक स्मार्टफोन ऐप से लेकर बैंकिंग वेबसाइट तक, इस छिपी हुई धारणा पर आधारित होता है कि इसका उपयोग कौन करेगा और वे इसमें कैसे आगे बढ़ेंगे। डिज़ाइनर इस उपयोगकर्ता की एक मानसिक तस्वीर बनाते हैं, लेकिन उस तस्वीर को पूरी टीम के लिए उपयोगी बनाने के लिए, वे पारंपरिक रूप से एक "पर्सोना" (persona) तैयार करते हैं। एक पर्सोना को एक विस्तृत चरित्र प्रोफ़ाइल के रूप में समझें जो किसी विशिष्ट प्रकार के व्यक्ति के लक्ष्यों, आदतों और कुंठाओं का सारांश प्रस्तुत करती है। इस प्रोफ़ाइल के साथ, टीमें एक "जर्नी" (journey) या यात्रा का मानचित्र बनाती हैं, जो एक कहानी की तरह है कि कैसे वह व्यक्ति किसी कार्य को पूरा करने का प्रयास करता है, कहाँ वह अटक सकता है, और वह आगे क्या होने की अपेक्षा करता है। ये उपकरण टीमों को इस बात पर सहमत होने में मदद करते हैं कि वे किसके लिए डिज़ाइन कर रहे हैं और अनुभव कहाँ टूट सकता है। हालाँकि, इन प्रोफाइलों और कहानियों को बनाने में समय लगता है, और एक बार बनने के बाद, उत्पाद या दुनिया बदलने पर भी वे अक्सर समान ही रहती हैं। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) के उदय के साथ, जो कहानियाँ लिख सकता है और चित्र बना सकता है, एक नया प्रश्न उभरा है: क्या मशीनें हमारे लिए ये उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल और कहानियाँ बना सकती हैं, और यदि हाँ, तो हम एक विश्वसनीय लेकिन काल्पनिक कहानी के झांसे में आए बिना इनका उपयोग कैसे करें?
फेडरल यूनिवर्सिटी ऑफ रियो डी जनेरियो के शोधकर्ताओं की एक टीम ने इस प्रश्न का उत्तर देने के लिए डिज़ाइन अनुसंधान में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करने का एक नया तरीका विकसित करने का लक्ष्य रखा। उन्होंने केवल कंप्यूटर से एक उपयोगकर्ता बनाने के लिए नहीं कहा, बल्कि उन्होंने एक सख्त पद्धति बनाई ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि कंप्यूटर का आउटपुट सोचने के एक उपकरण के रूप में बना रहे, न कि वास्तविक साक्ष्य के विकल्प के रूप में। शोधकर्ताओं ने एक महत्वपूर्ण जोखिम को स्वीकार करते हुए शुरुआत की: एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक उपयोगकर्ता के बारे में ऐसी कहानी लिख सकता है जो पूरी तरह से तार्किक और विस्तृत लगती है, फिर भी वह पूरी तरह से मनगढ़ंत होती है। यदि एक डिज़ाइन टीम इस कहानी को तथ्य के रूप में स्वीकार कर लेती है, तो वे वास्तविकता के बजाय एक कल्पना के आधार पर उत्पाद बना सकते हैं। इस समस्या को हल करने के लिए, टीम ने एक चरण-दर-चरण प्रक्रिया बनाई जो इन AI-जनित प्रोफाइलों को "परिकल्पनाओं" या शिक्षित अनुमानों के रूप में देखती है जिन्हें मनुष्यों द्वारा जांचा जाना चाहिए।
प्रस्तावित पद्धति की शुरुआत मानव टीम द्वारा उस विशिष्ट समस्या को स्पष्ट रूप से परिभाषित करने से होती है जिसे वे हल करने की कोशिश कर रहे हैं और उत्पाद के संदर्भ से होती है। इस संदर्भ को निर्धारित करने के बाद ही वे AI से एक प्रोफ़ाइल बनाने के लिए कहते हैं। AI को उस विशेष स्थिति के लिए महत्वपूर्ण बातों के बारे में विशिष्ट निर्देश दिए जाते हैं, जैसे कि उपयोगकर्ता का मुख्य लक्ष्य, क्या उन्हें सफल होने से रोक सकता है, और वे किन उपकरणों से परिचित हैं। AI फिर इस काल्पनिक व्यक्ति के उत्पाद के माध्यम से आगे बढ़ने की एक कहानी बनाता है। महत्वपूर्ण रूप से, शोधकर्ता इस बात पर जोर देते हैं कि मानव टीम को तुरंत इस कहानी की समीक्षा करनी चाहिए। वे यह जाँचते हैं कि क्या कहानी उनके द्वारा निर्धारित नियमों के अनुरूप तर्कसंग योग्य है, क्या यह अनुचित रूढ़ियों (stereotypes) से बचती है, और क्या यह वास्तव में उन्हें बेहतर प्रश्न पूछने में मदद करती है। टीम यह भी आवश्यक बनाती है कि प्रत्येक चरण का दस्तावेजीकरण किया जाए, जिससे एक स्पष्ट मार्ग बनता है जो मूल समस्या को AI के अनुमान और अंततः मानव टीम के निर्णय से जोड़ता है। यह सुनिश्चित करता है कि कोई भी यह न भूले कि कहानी मशीन से आई थी न कि किसी वास्तविक व्यक्ति से।
यह परीक्षण करने के लिए कि क्या यह पद्धति काम करती है, शोधकर्ताओं ने ग्यारह अनुभवी डिज़ाइन पेशेवरों को इसे आज़माने के लिए आमंत्रित किया। प्रतिभागियों से एक नए प्रोसीजर का उपयोग करके एक उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल और एक जर्नी स्टोरी बनाने के लिए कहा गया था, जो एक ऐसे प्रोजेक्ट से संबंधित था जिससे वे परिचित थे। परिणाम उत्साहजनक थे। पेशेवरों ने बताया कि यह प्रक्रिया बहुत उपयोगी थी, जिनमें से लगभग सभी ने एक से पांच के पैमाने पर इसे उच्च रेटिंग दी। उन्होंने पाया कि AI ने उन्हें जल्दी शुरुआत करने में मदद की, जिससे उन्हें एक कहानी का पहला ड्राफ्ट मिला जिसे वे बाद में आलोचनात्मक रूप से सुधार सकते थे। इसने चर्चा के लिए एक चिंगारी के रूप में कार्य किया, जिससे टीम को उन संभावित समस्याओं को पहचानने में मदद मिली जिन्हें वे खाली पन्ने से शुरू करने पर शायद छोड़ देते। हालाँकि, प्रतिभागियों ने यह भी स्पष्ट किया कि AI उनके लिए सोच नहीं सकता। उन्होंने इस बात पर जोर दिया कि उत्पन्न कहानियों को सावधानीपूर्वक संपादन की आवश्यकता होती है और टीम को यह सुनिश्चित करने के लिए नियंत्रण बनाए रखना होगा कि कहानियाँ बहुत सामान्य या पक्षपाती न हो जाएं।
अध्ययन निष्कर्ष निकालता है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस डिज़ाइन के शुरुआती चरणों में एक शक्तिशाली भागीदार हो सकता है, लेकिन केवल तभी जब इसका उपयोग स्पष्ट नियमों के सेट के साथ किया जाए। AI तेजी से कई अलग-अलग परिदृश्य उत्पन्न कर सकता है, जिससे टीमों को अपने स्वयं के प्रयासों की तुलना में अधिक संभावनाओं को तलाशने में मदद मिलती है। फिर भी, शोधकर्ता इस बात पर अडिग हैं कि ये मशीन-जनित कहानियाँ कभी भी वास्तविक लोगों से बात करने का विकल्प नहीं हो सकतीं। इस पद्धति का मूल्य प्रश्नों को व्यवस्थित करने और धारणाओं को दृश्यमान बनाने की इसकी क्षमता में निहित है, न कि अंतिम उत्तर प्रदान करने में। AI आउटपुट को एक पूर्ण उत्पाद के बजाय मानव समीक्षा के लिए एक शुरुआती बिंदु के रूप में मानकर, डिज़ाइन टीमें वास्तविक दुनिया के परीक्षण के लिए तैयार होने के लिए इन उपकरणों का उपयोग कर सकती हैं, बिना वास्तविक मानवीय अनुभव की जटिलता को खोए। शोध सुझाव देता है कि जिम्मेदारी से उपयोग किए जाने पर, यह दृष्टिकोण टीमों को तेजी से आगे बढ़ने और अधिक गहराई से सोचने में मदद करता है, बशर्ते वे कभी यह न भूलें कि कहानी एक मशीन द्वारा लिखी गई थी, किसी व्यक्ति द्वारा जी नहीं गई थी।
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