역대 수상작
- 전시
- 역대 수상작
| 수상내역 | 2020년도 Winner | |
|---|---|---|
| 접수번호 | K2020C04_00026 | |
| 출품부문 | 디지털미디어/콘텐츠 디자인 > 인터랙션 디자인 | |
| 출품자명 | 박천규, 이건희 | |
| 출품자구분 | 학생 | |
| 출품명 | 인터뷰 감정 시각화 서비스 '이너뷰' | |
| 상품 주요특징 | 한글 | UX 디자인 프로세스나 질적 연구 과정에서 인터뷰는 필수적인 요소입니다. 인터뷰 데이터를 분석하는 것은 어렵지만 다양한 Insight를 얻을 수 있는 과정이기 때문에 반드시 필요한 과정입니다. 지금까지 인터뷰 데이터 분석을 도와주는 다양한 QDA 툴들이 존재했지만, 인터뷰 데이터 분석의 어려움을 본질적으로 해결해주는 툴은 없었습니다. 정성적인 데이터를 분석하다 보니 어쩔 수 없이 발생하는 연구자 개인의 주관이 포함되는것과, 방대한 양의 데이터를 분석할 때 어디서 어떤 insight를 얻을 수 있을지에 대한 고민이 많다는 점이 대표적인 어려움입니다. 이러한 어려움 때문에 연구자나 디자이너의 경험과 경력에 따라서 같은 프로젝트여도 너무나도 차이나는 결과가 나오게 되는 것입니다. Innerview는 인공지능 NLP알고리즘을 활용하여 이러한 한계점들을 극복하고자 하는 서비스입니다. 연구자 개인이 주관적으로 해석하던 데이터를 인공지능을 활용해 어느정도 객관적으로 해석할 수 있도록 돕는 것이 Innerview의 요점입니다. 물론 이러한 주관적인 견해는 단점이지만 큰 장점으로도 작용하기 때문에, 이러한 부분을 침해하지 않도록 설계하였습니다. 또한 Innerview는 인터뷰 데이터에 들어 난 피험자의 감정 상태를 8가지로 분류하고 시각화 해 주어서 연구자나 디자이너로 하여금 방대한 데이터 속에서 들어 나는 특이점이나 트렌드를 한눈에 알아볼 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 연구자는 새로운 Insight를 손쉽게 만들 수 있습니다. |
| 영문 | Innerview is a service that aims to overcome these limitations by utilizing AI NLP algorithm. The main point of Innerview is to help individual researchers interpret data objectively using artificial intelligence. This subjective view, of course, is a disadvantage, but it also works as a big advantage of qualitative research, so it's designed not to infringe on that. In addition, Innerview categorizes and visualizes the subjects' emotional state in the interview data into eight categories, helping researchers and designers see at a glance the outliers and trends that emerge from the vast This makes it easy for researchers to create new Insight. | |