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(プロンプトあり)ChatGPTを使った自己インタビューとテーマ分析の手順

日々の人工知能の進歩に脅かされてばかりのデザインリサーチャーの浅野翔です。先日、Design Researcher Societyの論文を読んでいると、LLM(大規模言語モデル)を用いたテキスト分析は完全人力に比べると10倍の時間的効率があるとありました[*]。

言うまでもなく、その処理速度と質が毎日のように向上している大規模言語モデルは、インタビューなどの定性的なデータ分析においても一定の効果が現れています。まだ、文字起こしでも分析段階でもいくらかのハルシネーションが発生していますが、先述の論文ではその点を人間の目で確認して直してという作業をおこなっています。インタビューからインサイトの導出まで人力だと10日間かかる作業が、LLMとの共同アプローチだと2.5日程度だっというわけです。

先の論文では、LLMが持つバイアスがかかる可能性(英語ベースなため西洋中心的な価値観が強くなる)が懸念されており、ガイドラインの策定をはじめとした、研究が引き続き求められると締めくくられてます。倫理的な側面は進展があるようですが、情報先の依存によって生まれる課題はまだ根深いようです。

[*] Synergizing human expertise with AI: The role of LLMs in user research - Shivani Ganwaniほか

AIといっしょにインタビュー調査とテーマ分析をしてみる

それなら自分の活動を改めて振り返ってみようかと、かねてから自宅で取り組んでいる「アクアポニックス(水耕栽培+魚鑑賞)」について自己インタビューをおこない、口述記録したテキストを元にテーマ分析をすることにしてみました。今回、試してみたのは以下の手順です。

分析・報告の手順

  1. インタビュー

    1. 問いの生成(今回は3つ)

    2. Googleドキュメントで口述記録

  2. テーマ分析

    1. 口述記録をもとにそれぞれ清文の生成

    2. 生成した清文を統合

    3. テキスト分析からコードの生成(今回は30コード)

    4. コードのレビューを生成(重複などの確認)

    5. コードを下に10テーマ案の生成し、評価して3案に絞る

    6. ボツ案も含めて人力でテーマを選定

  3. レポート作成

    1. 定義したテーマをもとにインタビューから「背景」「実践」「変容」「考察」「洞察」の段落で文章をそれぞれ生成

    2. 生成した文章を統合生成

    3. 人力による確認・編集

手順:インタビュー

まずはChatGPT 4oにインタビューの問いを提出してもらいます。

自宅でアクアポニックスを行っている人の価値観の変容をインタビューし、グリーントランジションの在り処を表出化することを考えています。パイロットリサーチとして3つの質問を考えてください。

ChatGPTに渡したプロンプト

問い1. アクアポニックスを始める前と後で、環境への意識や生活習慣にどのような変化がありましたか?
問い2. アクアポニックスを通じて、食材や資源の持続可能性に対する考え方はどのように変わりましたか?
問い3. アクアポニックスの実践を通じて、他の環境保護活動やエコロジー関連の取り組みへの関心や行動が増えましたか?

ChatGPTの出力結果一部抜粋

悪くはない提案ですね。この問いをもとにGoogleドキュメントで口述でペラペラと話します。ドキュメントの音声入力は句読点、句点が入らないのですがまずは気にせずに進めます。

質問とその回答ごとにテキストをコピペし、ChatGPTに成分してもらいます。

以下に貼り付ける質問の回答に、適切な位置に句点、句読点を追加してください。また、「えー」のような部分、いい間違えて繰り返している部分はカットしてください。文章の意味や構成を大きく変えたりしないで、なるべくそのままにしてください。
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[ここには口述記録をコピペします]

プロンプト

質問や文意を汲んで修正が返ってきました。意外と悪くない内容です。これをまとめて統合した清文としましょう。

テーマ分析の手順

インタビューの文字起こしからコンテクストの理解を深める分析手法もたくさんあります。テキストからテーマやパターンを抽出し、背後にある文脈理解を目指す「テーマ分析」や「グラウンテッド・セオリー」、語彙やフレーズを定量的に抽出し、感情や重要性をおもみ付ける「語彙分析」や「テキストマイニング」など。

先述の論文にならって今回は「テーマ分析」をおこなってみます。テーマ分析のステップは、1. データの熟読・再読、2. コードの生成(データのラベリング)、3. テーマの検索、4. テーマのレビュー、5. テーマの定義と命名、6. レポート作成です。研究レベルでは2のコード生成は厳密におこなわれますが、今回はChatGPTを使うこともあり、簡易な方法としてみます。

それでは、テーマ分析をおこないます。以下の #清文 をもとに、コードを30個ほど生成してください。コードのラベリングに人間の入力が必要な場合は教えて下さい。コードの生成が完了したら確認を促してください。

#清文
[清文をここにコピペ]

プロンプト

コードの生成の際に「実際の記述も抽出して」とか入れておくと、合わせておこなってくれます。このコードが一般的すぎたり、特殊すぎたりの塩梅が難しいところです。ChatGPTをはじめLLMはどうしても一般的なコードが多い印象です。では、コードのレビューに進みましょう。

生成した1-30のテーマを、清文と照らしながらレビューしてください。人間による確認が必要な場面は知らせてください。

プロンプト

だいたい、問題ないよと出てきます。あるとしたらハルシネーションが起きている可能性が高いので見直してください。

〈生成されたコード〉
1. アクアポニックスの開始動機
• 「コロナということもあり、何かベランダで栽培してみたいなと思っていたことと、たまたまネットサーフィンをしている中で見つけたアクアポニックスに興味を持ったので、始めることにしました。」
2. 環境意識の変化
• 「サスティナビリティやSDGsについての話題は確かに耳にしていましたが、特に具体的に何かできるのかといったことが効果的なのかについては、そこまでは明るくありませんでした。」
• 「アクアポニックスを通じて、窒素や動物の餌に関するエネルギーや科学的な力が必要であることがわかり、その負荷を下げる仕組みとして家庭の中で何ができるかという実験として始めた。」
3. 日常生活への影響
• 「毎日のようにベランダに行き、水や餌をあげる中で、季節の変化に触れる機会が多くなった。」
• 「毎朝のように水をあげたり、枝葉が伸びすぎていたらカットするなど、少なくとも15分前後は朝の日を浴びることや、植物の変化を観察することが生活のリズムに取り込まれてきた。」

〈コードレビュー〉
1. アクアポニックスの開始動機
• 評価: 具体的で明確なテーマとして機能しています。特に問題なし。
2. 環境意識の変化
• 評価: 環境意識の変化というテーマは明確で、データの抽出と一致しています。特に問題なし。
3. 日常生活への影響
• 評価: 日常生活のリズムや習慣への影響が明確に描かれており、適切なテーマです。特に問題なし。

生成結果の一部抜粋

続いてコードからテーマを分析してもらいましょう。

では、生成したコードをもとに具体的なテーマの分析を進めてください。テーマの定義と命名においては、複数案を掲示し、人間に確認させてくださいてください。

プロンプト

ずらっと10テーマ分の回答がありました。1テーマごとにその定義、命名案が3つあります。

提案された10個のテーマからあなたは3つの基準で評価し、もっとも適切なものを3つに絞ってください

プロンプト

明確さ、簡潔さ、適合性という評価で返ってきました。選択されたテーマは「1. アクアポニックス開始のきっかけ」、「2. 環境への意識変容」、「3. 生活習慣への影響」とあんまりおもしろくない感じでした。ここらへんはLLMらしい回答とまだ思ってしまいます。それを踏まえたうえで、「アクアポニックスの影響による環境への意識変容」と、テーマ設定をしました。うーん、凡庸なテーマ…。

手順:レポートの作成

さて、ようやく後半です。ここからは清文、コード、テーマを統合しながらレポートの作成を依頼します。長い文章だと途切れてしまい手間なので、見出しごとに生成するように依頼します。

では、テーマは「アクアポニックスの影響による環境への意識変容」としてください。そのうえで、レポートを作成します。レポートでは意識変容に着目し、背景、実践、変容、考察、洞察のステップで勧めてください。背景をまとめた時点でこちらに確認を促し、よければ実践へ…と繰り返すようにしてください。

プロンプト

「テキストこれでいい?」とChatGPTから吐き出されてくるので、おかしなところを指摘しつつ、次々と進めていきましょう。きちんと指摘しないとハルシネーションの原因や論文とインタビューの整合性がとれなくなるので気をつけてください。
見出しごとにわけると結構に長い文章ができますね。では、その文章を統合してもらいましょう。

それでは、背景〜洞察までを統合した文章にまとめてください。タイトルは「レポート:[ここにテーマをいれる]」となるようにし、段落ごとの見出しは不要です。

プロンプト

ここまでくればわずかな気になる点は直接、テキストを編集したほうがはやいですね。冒頭の論文であった「バイアス」の話ですが、やたらと大げさな表現となっている、欧米的だと感じてしまうような表現が気になるところです。これはビジネスの場面だと好みに分かれそうな気がします。曖昧な表現は避けるべきだという人もいますし、機微をつかめという人も。

おおよそ1.5時間程度でインタビューの内容から、話しているコンテクストを読み解き、レポート作成までができる点は非常に素晴らしいですね。とはいえ、もっと科学と社会のつながりみたいなものも話していたのですが、文脈的に削られてしまったり。こういうのは人間が入ってもう少し細かく見ないと行けない点ですね。

それでは、自己インタビューとテーマ分析を通じて作成したレポートを最後に提示して締めようと思います。

レポート: アクアポニックスの影響による環境への意識変容

アクアポニックスは、魚の養殖と水耕栽培を組み合わせた持続可能な農法であり、都市部や家庭菜園としても注目されています。近年、持続可能な生活への関心が高まる中、アクアポニックスは家庭での自己給養や環境負荷の低減を目指す人々に支持されています。本レポートでは、アクアポニックスを実践することで、個人の環境意識がどのように変容したかに焦点を当てます。具体的には、アクアポニックスを始める前と後での意識変化や、それが日常生活や持続可能性に対する態度にどのような影響を与えたかを分析します。

2019年からアクアポニックスを実践しているA氏は、ベランダにて金魚約10匹と栽培槽2つを使用しています。導入当初は、コロナ禍での新たな活動として、ベランダでの自給自足を目指してスタートしました。ネットサーフィンをしている中で偶然見つけたアクアポニックスに興味を持ち、持続可能性やSDGsへの関心が高まっていたことも、導入の動機の一つでした。

アクアポニックスの運用では、毎日ベランダに出向き、金魚に餌を与え、栽培槽の水質を管理することが求められます。A氏は、これにより自然のサイクルや季節の変化に対する敏感さが増したと述べています。特に、季節ごとに栽培する野菜の種類を変えることで、植物の成長や気候条件に合わせた栽培方法を試行錯誤するようになりました。また、アクアポニックスを始める前には、家庭菜園の経験がほとんどなかったA氏ですが、アクアポニックスを通じて栽培に関する知識が増え、土壌栽培ではなく水耕栽培に適した植物を選ぶようになりました。

アクアポニックスを通じて、A氏の環境への意識は大きく変容しました。アクアポニックスを始めたことで、環境に優しい生活や持続可能な資源利用についての関心が急速に深まりました。アクアポニックスの運用を通じて、水資源の循環や、植物と魚の共生システムがどのように機能しているのかを学びました。これにより、日常生活の中での資源利用に対する考え方が変わり、無駄を減らすための行動を取るようになったといいます。

さらに、アクアポニックスの成功体験は、A氏にさらなる持続可能な実践を試みる動機を与えました。例えば、家庭での生ゴミをコンポストに変え、それをアクアポニックスに利用することで、循環型のエコシステムを構築する試みを始めようとしています。これにより、家庭内での廃棄物の削減や、自給自足のサイクルをさらに強化しようとする意識が芽生えました。また、アクアポニックスを通じて、A氏は自然の循環や季節の変化に対する感謝の念が深まり、それが環境保護活動への関与を促進しました。

このように、アクアポニックスの実践を通じて得られる経験は、A氏の環境意識を強化し、日常生活における持続可能な選択を促進しました。実践によって得られる自己効力感が意識変容を促し、他の環境保護活動や持続可能なライフスタイルへの関与が自然と増えたと考えられます。また、家庭内での影響はA氏個人にとどまらず、家族全体に波及し、持続可能な生活を実践するための土壌が家庭内で育まれています。

個人の環境意識の変容がコミュニティ全体に波及し、より広範なグリーントランジションを推進する可能性も示唆されています。A氏の例は、アクアポニックスが持続可能な生活への移行を促進するツールとして有効であることを示しており、個人の意識変容がより広範な社会変革につながる可能性が高いことを示唆しています。

また、アクアポニックスが教育的なツールとしても有効であり、次世代への持続可能性教育を推進する手段として期待されています。持続可能な未来への道筋は、個々の小さな取り組みから始まるという洞察が得られ、アクアポニックスが他の環境保護活動や持続可能なライフスタイルを選択するための重要なステップであることが明らかになりました。

出力結果をわずかに編集したテキスト


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