Виртуальные собеседники: новый подход к сбору требований

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают использовать виртуальную реальность и персонализированные аватары, созданные на основе анализа речи, для более эффективного взаимодействия с заинтересованными сторонами.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Представленная VR-система автоматического генерирования персон на основе данных Speech-to-Text позволяет снизить нагрузку и повысить удобство при обсуждении требований к продукту.

Несмотря на важность выявления требований на ранних стадиях разработки, традиционные методы часто сталкиваются с трудностями в эффективной коммуникации между заинтересованными сторонами. В данной работе, ‘Discussing Your Needs in VR: A Novel Approach through Persona-based Stakeholder Role-Playing’, предложен новый подход, использующий виртуальную реальность и автоматически генерируемые персоны на основе данных преобразования речи в текст для облегчения обсуждения требований. Экспериментальное исследование с участием $\mathcal{N}=18$ участников показало снижение когнитивной нагрузки и высокую оценку социальной вовлеченности и удобства использования системы. Возможно ли дальнейшее масштабирование данного подхода и адаптация к более сложным сценариям разработки программного обеспечения?

За пределами традиционных методов: ограничения современной практики

Традиционные методы разработки требований, основанные на ручных интервью и опросниках, часто оказываются неэффективными при работе с крупномасштабными проектами. Сложность заключается в том, что сбор и анализ информации от большого количества пользователей требует значительных временных и трудовых затрат, что затрудняет масштабирование процесса. Кроме того, стандартные подходы не всегда позволяют выявить скрытые потребности и тонкие нюансы, важные для создания действительно удобного и функционального продукта. Пользователи не всегда способны четко сформулировать свои желания, а интервьюеры могут неверно интерпретировать полученную информацию, что приводит к неполному или искаженному представлению о требованиях к системе. В результате, создаваемый продукт может не соответствовать ожиданиям конечных пользователей и не решать их реальные проблемы.

Существующие методы сбора требований часто демонстрируют недостаточную репрезентативность взглядов различных групп пользователей, особенно тех, кто нуждается в специальных возможностях доступа. Исследования показывают, что традиционные подходы, ориентированные на усредненного пользователя, не учитывают специфические потребности людей с ограниченными возможностями зрения, слуха, моторики или когнитивными особенностями. Это приводит к разработке продуктов и сервисов, которые оказываются неудобными или недоступными для значительной части потенциальных потребителей. Недостаточное внимание к инклюзивному дизайну на этапе сбора требований не только ограничивает возможности этих пользователей, но и препятствует инновациям, поскольку исключает ценные перспективы и идеи, которые могли бы возникнуть при учете разнообразных потребностей.

Сбор детальной контекстной информации в процессе выявления требований часто представляет собой трудоемкий процесс, подверженный субъективным трактовкам. Традиционные методы, такие как ручные интервью и наблюдения, требуют значительных временных затрат для фиксации нюансов пользовательского опыта и специфики рабочей среды. Полученные данные, будучи интерпретированы исследователем, могут отражать его личные предубеждения или неполное понимание потребностей пользователя, что приводит к искажению реальной картины и, как следствие, к разработке несоответствующих решений. Эта субъективность особенно критична при работе с комплексными системами, где контекст использования играет ключевую роль в определении функциональности и удобства интерфейса, подчеркивая необходимость разработки более объективных и автоматизированных подходов к сбору и анализу контекстных данных.

Иммерсивное взаимодействие: виртуальная реальность как новая среда для выявления требований

Виртуальная реальность (VR) предоставляет принципиально новую среду для разработки требований, отличающуюся повышенной вовлеченностью участников и улучшенными возможностями для совместной работы. В отличие от традиционных методов, основанных на статичных документах и удаленных коммуникациях, VR позволяет командам совместно исследовать и обсуждать функциональность системы в реалистичном трехмерном пространстве. Это способствует более глубокому пониманию потребностей пользователей, выявлению неясностей на ранних стадиях разработки и сокращению времени на итерации. Использование VR в процессе разработки требований направлено на повышение эффективности коммуникации и создание единого представления о конечном продукте у всех заинтересованных сторон.

В среде виртуальной реальности (VR) реализована возможность коллективного изучения и анализа макетов интерфейсов посредством 3D Web View. Данная функция позволяет участникам одновременно визуализировать и взаимодействовать с трехмерной моделью разрабатываемого интерфейса, представленной в веб-браузере внутри VR-пространства. Это обеспечивает совместное обсуждение и критическую оценку дизайна в реальном времени, что способствует более эффективной коммуникации и выявлению потенциальных проблем на ранних этапах разработки. Участники могут осматривать интерфейс с разных точек зрения, тестировать элементы управления и давать обратную связь, что значительно превосходит возможности анализа статических изображений или 2D-макетов.

Использование виртуальной реальности (VR) в разработке требований направлено на преодоление ограничений традиционной статической документации и повышение эффективности коммуникации между участниками проекта. Вместо анализа текстовых описаний и 2D-макетов, VR обеспечивает возможность непосредственного взаимодействия с прототипами интерфейса в иммерсивной 3D-среде. Такой подход, называемый воплощенным взаимодействием (embodied interaction), позволяет пользователям не только визуально оценить дизайн, но и “почувствовать” его, что способствует более глубокому пониманию потребностей пользователей и выявлению потенциальных проблем на ранних стадиях разработки. Это приводит к снижению риска недопонимания, улучшению качества требований и, в конечном итоге, созданию более удобных и эффективных пользовательских интерфейсов.

Дополнение обсуждений: генерация персон с помощью искусственного интеллекта

Для автоматического создания персон пользователей в ходе исследования мы использовали модель GPT-4, анализируя аудиозаписи, полученные через систему автоматического распознавания речи. В отличие от традиционных методов, предполагающих ручное создание профилей, наша система динамически генерирует и уточняет персоны на основе вербальных данных, полученных в реальном времени. Анализ аудиопотока позволяет выявлять ключевые характеристики, предпочтения и потребности участников, формируя детализированные профили, используемые для дальнейшего анализа и моделирования взаимодействия.

Для обеспечения динамической корректировки персонажей в ходе VR-сессий использовались облачные сервисы Azure. Реализация включала в себя преобразование аудиозаписей речи участников, полученных посредством автоматического распознавания речи (Automatic Speech-to-Text), в текстовый формат в режиме реального времени. Данные, полученные в результате этой конвертации, немедленно передавались в систему генерации персонажей, позволяя ей адаптировать характеристики и поведение виртуальных представителей в соответствии с текущими репликами и интонациями участников. Использование облачных сервисов Azure обеспечило необходимую вычислительную мощность и масштабируемость для обработки аудиопотоков и оперативной генерации обновленных профилей персонажей.

Система фиксирует не только содержание высказываний участников, но и эмоциональную окраску их речи. Анализ голосовых паттернов, осуществляемый в режиме реального времени, позволяет выявлять такие параметры, как тональность, интенсивность и темп речи, которые затем визуализируются в виртуальной реальности. Эта визуализация предоставляет возможность более полного понимания потребностей участников, поскольку позволяет учитывать не только то, что они говорят, но и как они это делают, обеспечивая контекст, который может быть упущен при анализе только текстового содержания.

Валидация и влияние: удобство использования и когнитивная эффективность

Для обеспечения надежности сравнения эффективности сбора требований с использованием виртуальной реальности (VR) и традиционных методов, было применено внутригрупповой дизайн исследования. Этот подход позволил оценить производительность каждого участника в обоих условиях — как при работе с VR-системой, так и с традиционными инструментами. Использование внутригруппового дизайна минимизировало влияние индивидуальных различий между участниками, поскольку каждый испытуемый выступал в роли собственной контрольной группы. Это значительно повысило статистическую мощность исследования и позволило более точно выявить различия в эффективности и когнитивной нагрузке между двумя методами сбора требований, обеспечивая валидность полученных результатов и их применимость к более широкой аудитории.

Исследование продемонстрировало, что разработанная VR-система отличается высокой степенью удобства использования, что подтверждается средним баллом в 5.19 (стандартное отклонение 0.78) по шкале оценки удобства. Помимо этого, участники исследования отметили выраженное чувство социального присутствия при работе с системой, оценив его средним баллом в 5.21 (стандартное отклонение 0.81). Эти показатели свидетельствуют о том, что виртуальная реальность не только позволяет эффективно решать задачи, но и создает более естественную и комфортную среду взаимодействия, способствуя вовлечению и улучшению общего пользовательского опыта.

Исследование, проведенное с использованием NASA-TLX, продемонстрировало значительное снижение когнитивной нагрузки на участников при использовании системы виртуальной реальности для сбора требований. Средний показатель рабочей нагрузки составил 3.57, что статистически достоверно ниже, чем при применении традиционных методов (p << .001). Данный результат указывает на то, что виртуальная реальность способствует повышению когнитивной эффективности, позволяя участникам обрабатывать информацию и выполнять задачи с меньшими умственными усилиями. Такое снижение нагрузки может иметь важное значение для повышения продуктивности и качества собираемых требований, а также для снижения вероятности ошибок, вызванных переутомлением.

Представленное исследование демонстрирует, что системы, подобные разработанной VR-платформе для сбора требований, неизбежно эволюционируют в процессе взаимодействия с пользователями. Каждая итерация, каждое уточнение требований — это своего рода адаптация к внешней среде, подобно тому, как биологические системы приспосабливаются к изменяющимся условиям. Как однажды заметил Анри Пуанкаре: «Математика — это искусство давать точные ответы на вопросы, которые никто не задавал». В данном контексте, создание автоматизированных персон на основе анализа речи позволяет системе более точно “отвечать” на неявные потребности заинтересованных сторон, снижая когнитивную нагрузку и повышая эффективность процесса сбора требований. Эта способность к адаптации и уточнению — залог долгосрочной жизнеспособности любой инженерной системы.

Куда же дальше?

Представленная работа, подобно любому сложному механизму, обнажает не только возможности, но и неизбежные ограничения. Автоматическое генерирование персон из речевых данных — шаг к более гибкой инженерии требований, однако, вопрос о подлинности и репрезентативности этих цифровых двойников остаётся открытым. Время, как среда, в которой эти системы существуют, диктует необходимость постоянного обновления и адаптации моделей к меняющимся нюансам человеческого взаимодействия. Версионирование — это лишь форма памяти, не гарантия истинного понимания.

Очевидным направлением дальнейших исследований представляется углубление анализа невербальных сигналов — языка тела, интонаций — для повышения реалистичности и убедительности виртуальных участников. Кроме того, необходимо исследовать влияние различных уровней абстракции персон на процесс принятия решений. Стрела времени всегда указывает на необходимость рефакторинга, и в данном случае, это означает постоянное совершенствование алгоритмов генерации и валидации персон.

В конечном счете, ценность данной работы заключается не столько в создании очередной виртуальной реальности, сколько в постановке вопроса о том, как технологии могут помочь нам лучше понимать друг друга. Все системы стареют — вопрос лишь в том, делают ли они это достойно. И в данном случае, достоинство заключается в способности к постоянному обучению и адаптации.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.04632.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-05 09:35