2016년 hci 학술대회튜토리얼에서 ux 연구자가널리사용하는포스트잇기반의어피니티작업을개선하는방법들을소개하였다. 소개된세개의툴들은모두 ' 방법론이녹아있는 (process-embeded) 도구 로서칸을채우다보면일이끝나게된다. 물론포스트잇이나엑셀같은범용도구는자유도가높지만, 이런도구를쓰게되면불필요한반복작업이많아일의목적에집중하기어렵다. 질적분석의목표는, 해석적독창성 (analytical originality) 에도달하는것인데, 과정을쉽게오가며내용을조망할수있는 (tracability) 도구가이를돕는다.
지난 1년을돌이켜보면, 세가지도구중리프레이머의사용이가장많았다. 인터뷰에서채집한수많은 발화 들을객체화하여시각적으로그루핑해주는리프레이머는, 우리랩의질적분석시간을 20% 정도줄여주었다. 중요한건의미도출의향상과두려움의사라짐이다.
2016년은인공지능충격의해이다. 이세돌-알파고대결이후인공지능이대체할일자리에대한논의가뒤따랐다. 연말이되어감에딥러닝오픈소스를만져본엔지니어들에의해다양한인공지능응용이나타나기시작했다. 혹자는 텐서플로우를엑셀처럼쓰는시대 가다가왔다고했다.
ux/hci 분야에서도인공지능에대한논의가많이벌어졌다. 대부분의논의는 인공지능 을탑재한기기의새로운인터액션에대한고민이었다. 화면이사라지고에이전트가강해진인공지능머신의초기제품들도시장에등장하기시작하였다.
하지만, 우리랩에서는조금다른관점을가지고인공지능에접근하였다. 인공지능이우리의일을덜어줄수있지않을까? IBM Watson은그기능들을쓰기쉽게정리하여웹에공개하였다. 기능들을살펴보면 ux 작업의많은단계에서인공지능이개입될여지가보인다. 그래서그가능성을점검하고자탐색적연구를진행하였다. 이번튜토리얼에서는 ; language Speech Vision 맥락질의 퍼르소나 저니맵 참여디자인 화면설계 메타포패턴 프로토인터뷰관찰멘탈모델정보설계평가타이핑 분석 Data Insights 설계 Emb. Cognition - 인공지능을이용한도큐먼트분석 - 챗봇을이용한인터뷰머신 - 인공지능을이용한인터뷰정리 를시도해보았다.
연구를위해가상의시나리오를상정하였다. xx전자에선빅스크린티브이판매를위해최근시청경험변화를조사하고자한다. 홀로 족도많아지고 TV 시청중스마트폰을보는등다른일과병행하여켜놓는일도많아 TV 앞사용자경험을제대로조사해보고자한다.
HCIK 2017 Tutorial Session IBM Watson Document Analysis - Big Screen TV 에관한 Desk Research 에왓슨부려먹기 - 2017.04.13.
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Document Analysis:,? 1. 2.
,, Document Analysis Watson, can you help me?.. manual coding QDAS Intelligent Software.. Text Mining
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MISSION START! MISSION START!, TV
Watson recipe Watson
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1 2 3 4 Watson ( ).!! (20 )X(20 ) = 400
1 2 3 4 Watson AI Watson.. ~~??
1 2 3 4 Watson actually only ethnographers have the deep data, while computer scientists have only shallow data. Manovich, Lev. "Trending: The Promises and the Challenges of Big Social Data." Debates in the Digital Humanities, edited by Matthew K. Gold. The University of Minnesota Press, forthcoming 2012. http://www.manovich.net/docs/ Manovich_trending_paper.pdf
1 2 3 4 Watso, AI (). A.I. # # #
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MISSION SUCCESS
Watson recipe & tip! easy recipe + tip! 1 2 3 4 Wastson - 대량분석을해야할때유용하다. 1시간동안텍스트분석 석사 1학기후배 2개 vs. AI 조수 40개 - 분석하고자하는목적에따라, 정보원을바꾸어구사할수있다. - 인간-인간 과 인간-AI 에서키워드수용의패턴이유사하다. - 텍스트분석에 Watson을이용하면, 인간의일이 읽고해석하는것 에서 좋은정보를골라넣고, 추출한키워드를골라내는것 으로옮겨간다.
IBM Watson Document Analysis
HCIK 2017 Tutorial Session 도전 봇 터뷰! 챗봇으로하는설문조사 Bot erview : Surveying with Chatbot
챗봇에대한과장된기대 (hype)
챗봇에대한과장된기대 (hype)
그럼에도불구하고, 일반설문조사보다좋은점?
챗봇을만드는두가지방향 Q. 어떤챗봇을, 누가, 어떻게, 얼마만에만들어야하나? vs
챗봇을만드는두가지방향 Q. 어떤챗봇을, 누가, 어떻게, 얼마만에만들어야하나? vs
챗봇저작툴선정기준 < 저작툴별특징 >
Chatfuel 로 TV 시청행태를조사하는챗봇만들기 빅스크린 TV 시청행태 Chatfuel Chatbot 46
Recipe for Bot erviewing 1 챗봇설계도만들기 2 챗봇저작툴로 대화 만들기 3 챗봇을현장에투입하기 4 결과추출하고분석하기
1 챗봇설계도만들기 48
1 챗봇설계도만들기 49
2 챗봇저작툴로 대화 만들기 50
2 챗봇저작툴로 대화 만들기 설계도에따라서브토픽을입력! 51
2 챗봇저작툴로 대화 만들기 세부내용을 대화 로만들며챗봇화한다 52
2 챗봇저작툴로 대화 만들기 53
2 챗봇저작툴로 대화 만들기 54
3 챗봇을현장에투입하기 55
4 결과추출하고분석하기 56
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Recipe for Bot erviewing 1 챗봇설계도만들기 2 챗봇저작툴로 대화 만들기 3 챗봇을현장에투입하기 4 결과추출하고분석하기
마치며 : 챗봇인터뷰의미래는? 63
Thank you
HCI KOREA 2017 TUTORIAL AI : 2017. 4. 13. Thurs,, HCI-K 2017 TUTORIAL
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(intent) 70
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1. ( ) 1., (?) :?? 2. ( ) ->, 2. 85
HCI-K 2017 TUTORIAL THANK YOU
본레시피는질적연구에서인공지능사 용의가능성을점검해본탐색연구이 다. 몇가지레슨은다음과같다. 1. 레시피는 인간이할일 과 인공지 능이할일 로나뉘어져있다. 인공지 능이모든걸다해결해줄수는없다. 2. 인공지능을쓴다는건기존의도구 들을쓰는것과크게다르다. 과정과 단계를조절할수없는대신, 좋은재 료넣기와기계를얼마나돌릴지만할 수있다. 3. 인공지능은과정을은닉 (hidden) 한다. 과정에서소외되면사람은결과 에대해판단하기어렵다. 연구자들은짧은의심후근거없는맹신의상태에들어가게된다. hci연구자로서우리는그모멘트를어떻게디자인할것인 가?