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11月4日已讀 4 分鐘

规模化定性研究中的自动访谈： 教程

定性研究流程自动化有可能改变我们收集和分析数据的方式，尤其是在处理大规模研究时。 在本教程中，我将探讨新兴工具如何支持访谈流程自动化，从而使研究人员能够高效地收集用户反馈并获得深刻见解。 本次讨论将介绍两种不同的工具，它们仍处于早期开发阶段，需要仔细实施。 其中一个是基于文本的应用程序，另一个则通过实时 API 集成了语音交互功能。 请注意，这些应用程序尚未完全成熟，目前只能在有限范围内使用。



URAi 是一款人工智能工具，旨在协助研究人员规划、执行和分析定性研究。 它有助于通过深入的文本访谈收集用户反馈，还能通过收集对网站布局、原型或产品图片的反馈来支持设计测试。 URAi 可提供实时分析，总结用户反馈，生成带有支持证据的报告。 它包括一个知识库，用于存储过去的见解，可通过文本聊天访问。 不过，URAi 仍处于早期阶段，仅限于基于文本的交互。


第二个工具集成了语音交互，通过与参与者进行实时语言交流，为增强访谈过程提供了机会。 该系统在 GitHub 上被称为自动访谈人工智能项目，它利用 Twilio Voice 和 OpenAI 的实时 API 来实现人工智能辅助的电话对话。 它允许研究人员发起与参与者的电话通话，在通话过程中，人工智能可以使用预定义问题和动态问题进行访谈。 该工具通过建立双向连接实现了自然的对话流程，使人工智能能够实时聆听和回应参与者的输入。

访谈人工智能系统的技术设置涉及几个关键步骤，包括配置 Twilio 帐户、购买具有语音功能的电话号码，以及设置类似 ngrok 的隧道解决方案，以便为开发和测试暴露本地服务器。 人工智能对话流经一个基于 Python 的服务器，该服务器将参与者的音频路由到 OpenAI 的实时 API，从而实现实时交互。 开发人员必须正确配置应用程序，更新环境设置，并通过 ngrok 路由电话呼叫，以确保 Twilio 可以连接到服务器。 虽然这种方法允许与参与者直接通信，但必须承认，这种设置仍然是高度试验性的，需要专业技术知识才能实施。


设置语音助理项目的步骤：

  1. 设置 Twilio 帐户： 创建 Twilio 帐户并购买具有语音功能的电话号码（这不是 Twilio 的广告 :-D）。 这是与参与者进行语音交互的必要条件。

  2. 安装 ngrok： 下载并安装 ngrok 或任何其他隧道解决方案，以便将本地服务器暴露于互联网。 这将允许 Twilio 访问您的本地开发服务器。

  3. 设置 Python 环境：安装 Python 3.9+ 并为项目创建虚拟环境，以避免与其他软件包冲突。

  4. 安装所需软件包： 使用命令 pip install -r requirements.txt 为项目安装必要的依赖包。

  5. 配置 Twilio 号码：在 Twilio 控制台中，转到电话号码 >管理 >活动号码，并将您购买的号码指向 ngrok URL，然后是 /incoming-call. .

  6. 更新环境设置： 使用 OpenAI API 密钥和其他必要凭证创建或更新 .env 文件。 此步骤可确保人工智能得到正确验证。

  7. 运行 ngrok： 打开终端并运行 ngrok http 5050 ，为本地服务器创建公共 URL。 配置 Twilio 以连接服务器时需要使用该 URL。

  8. 配置系统： 调整 main.py 中的提示，自定义面试问题。

SYSTEM_MESSAGE = (
    "You are a helpful and bubbly AI researcher "
    "You want to understand how people's opinion about using generative AI in research "
    "You will ask questions based on their answers "
    "You want to ask very in depth questions to capture people's opinion"
)

  1. 运行 Python 服务器：通过运行 python main.py 启动开发服务器。 该服务器将处理传入的调用，并与人工智能进行实时交互。

  2. 测试系统： 拨打 Twilio 电话号码测试设置。 人工智能应该能够接听电话，并根据您预定义的提示进行访谈。 将原始录音转换为 wmv 文件：运行 convert.py 文件。

  3. 将原始录音转换为 wmv 文件：在终端中运行 convert.py 文件，将原始录音转换为 wmv 文件。


Twilio 提供了一个通话录音功能，但我不建议使用它，因为录音会存储在云中，这可能会给敏感访谈带来风险，而且可能不符合 GDPR 要求。 相反，我在原始 Python 脚本（main.py）中添加了一段代码，以便在 PC 上本地录制通话。 录制的文件是原始录音。 您可以使用 convert.py 转换文件。


这两个工具说明了定性研究中访谈过程自动化的重大进步。 我尝试过这两种方法，它们都不完美，但各有独特优势。 特别是 GitHub 语音助手项目，令人印象深刻--很难说它是一个人工智能系统。 尽管这两种工具都还在开发阶段，而且都有实际的局限性，但它们都极大地减轻了研究人员的工作量，同时提高了收集数据的深度和规模。 通过将这些技术结合起来，研究人员可以在更短的时间内实现自动化并提高他们的能力，从而获得更丰富、更可行的见解。



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