データ駆動型ペルソナ
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/05/29 17:07 UTC 版)
「ペルソナ (ユーザーエクスペリエンス)」の記事における「データ駆動型ペルソナ」の解説
データ駆動型ペルソナ（data-driven persona、定量的ペルソナ(quantitative persona)とも呼ばれる）が、McGinnとKotamrajuによって提案されている。これは、定性的ペルソナ(qualitative persona)生成の欠点（#批判節を参照）に対処できると主張されている。 彼らは、データ駆動型ペルソナ開発のために、クラスタリング、因子分析、主成分分析、潜在意味解析、非負行列因子分解（英語版）などの方法を提案してきた。これらの方法は一般的に数値的な入力データを取り、その次元を縮小し、データ内のパターンを記述する高レベルの抽象化（クラスタ、成分、因子など）を出力する。これらのパターンは一般的に「骨格的な」(skeletal)ペルソナとして解釈され、ペルソナ化された情報（名前、顔写真など）で強化される。定量的なペルソナに定性的な洞察を加えて、混合法ペルソナ（mixed method personas、ハイブリッド・ペルソナとも呼ばれる）を生成することもできる。
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