Вести с полей пользовательских исследователей:
 
1. Colin Chapman: Разбирает нелепый оксюморон — синтетические данные опросов пользователей. Это нелепая затея, которая противоречит как самой идее опросов, так и эффективности получения нужных данных через имитацию опроса.
 
2. Jeff Sauro и Jim Lewis: Разбирают разные подходы к выборке респондентов для пользовательских исследований. Разные школы мысли подходят к вопросу по-разному и они пытаются разобраться, кто более прав.
 
3. Основатели сервисов для пользовательских исследований Maze, Sprig и UserZoom рассуждают о том, как меняются такие инструменты с помощью ИИ. И как вообще ускоряется цикл работы над продуктами.
 
4. Varshine Chandrakanthan и Rajasi Desai: Как используют ИИ-инструменты для ускорения быстрых итеративных исследований. Это оправдано там, где критична скорость, хотя и со многими оговорками. Ну и их советы по генерации текстов и изображений для выводов спорные.
 
5. Виталий Фридман: Толковая выжимка серии статей о разнице между данными, находками и инсайтами в качественных и количественных исследованиях.
 
6. Kyle Soucy: Генерация описания персонажей пользователей с помощью ИИ.
 
7. Jake Burghardt: Советы по использованию бизнес-версии ChatGPT для работы с базой данных проведённых пользовательских исследований.
 
8. Heard: Сервис для проведения коротких интервью с пользователями через ИИ-модератора без участия исследователя.
 
9. Контур: Основы статистики для пользовательских исследователей простым языком. Часть 2 про сравнение удовлетворённости пользователей и часть 3 про анализ взаимосвязи качественных переменных.
 
10. Dovetail: Новый способ поиска по инсайтам из пользовательских исследований — через ИИ-чат-бота. Помимо ответа на вопрос в свободной форме он показывает конкретные цитаты пользователей.
Они также получили сертификацию ISO 42001, которая про их ответственную работу с ИИ как алгоритмами и данными.
 
#research