知识图谱与情景构建协同优化的自动驾驶用户需求挖掘

A Collaborative Optimization of Mining Method for Autonomous Vehicle User Needs Based on Knowledge Mapping and Qualitative Analysis

本文基于知识图谱与质性分析的互补优势,以探索未来用户对自动驾驶的需求、完善行为逻辑、规划体验过程、创建新的使用场景为切入点,构建面向未来用户的自动驾驶设计概念和研究方法。通过对CNKI和Web of Science共1.7万余篇文献进行文本挖掘,并生成了人工智能知识图谱用来进行宏观的量性分析,随后采用基于情景构建的质性研究方法,包含12位典型用户,通过体验高保真模型获取用户需求。并进一步提出"感知过程→情景中的使用→生活方式的转变"逐层进化的模型,以及在不同价值创造层次下设计师需要考虑的用户需求。研究通过建立适用于挖掘预见性的用户需求的方法,揭示了设计师可以从用户体验发展的初始阶段得到启发的机制,从而帮助企业建立与用户之间的长期联系。