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Hüseyin Doğan
Hüseyin Doğan
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AI手册指导在焦点小组中的使用
研究人员开发了一本手册，指导在焦点小组中使用AI，解决了主持和参与者互动的复杂性。该手册将AI支持按其角色（工具、联合主持人或主持人）和模式（文本、语音或具身）进行分类。旨在帮助用户体验研究团队理解将AI集成到定性数据收集中的潜在好处和方法论风险。
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人工智能方法论增强了针对弱势群体的数字健康研究
研究人员开发了一种新的人工智能增强用户体验研究（UXR）方法论，专门用于针对弱势群体的数字健康干预措施。该框架在一篇近期论文中详细介绍，使用生成式人工智能来辅助假设生成和洞察开发。该方法论旨在创建心理安全且认知负荷低的数字健康工具，特别关注改善尼日利亚感染艾滋病毒/艾滋病的男男性行为者和跨性别者的护理。
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AI方法论助力注意力缺陷多动障碍情绪调节的神经包容性设计
研究人员开发了一种新的生成式AI增强用户体验研究（UXR）方法论，旨在为注意力缺陷多动障碍（ADHD）成人设计数字情绪调节干预措施。该方法将辩证行为疗法和自我决定理论等心理学理论与AI工具相结合，用于分析和假设生成。该方法论分为四个阶段，产出十张UXR游戏卡片，以指导创建神经包容性的数字心理健康工具。
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人工智能助力用户体验研究，开发紧急工作人员福祉工具
本文探讨了人工智能如何增强面向紧急和公共安全人员的数字福祉用户体验研究（UXR）。通过在用户体验研究观点框架内采用人工智能辅助的文献分析，该研究识别了与高压人群相关的心理、行为和设计要素的关键模式。研究产生了用户体验研究观点金字塔、九张用户体验研究游戏卡以及利益相关者叙述，强调了福祉系统在最小认知努力、情境适应性和心理安全方面的需求。