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AI 用户研究分析：从原始反馈到可追溯洞察

把访谈、问卷和观察记录整理成主题与洞察，每项结论都能回到原始证据，方便研究人员复核。

OpenMax 产品与内容团队更新于 2026 年 8 月 6 日阅读约 3 分钟

工作流概览

把访谈记录和反馈整理为可追溯的主题、分歧与证据，供研究人员进一步验证。

AI 用户研究分析

AI 可归纳摘录并提出候选模式；证据如何解释、哪些发现可以发布，仍由研究人员决定。

这套流程能解决什么问题？

用户研究分析流程应把每个主题与原始材料关联，区分观察与解释，并保留相互矛盾的证据。

仅使用已经征得参与者同意且内部访问权限明确的访谈与研究材料，并由研究人员负责解读。智能体可以整理证据，但参与者身份、敏感推断、结论外推和产品决定仍由研究与产品负责人把关。

确定研究问题、参与者群体、同意范围、纳入材料、编码框架和负责研究人员。

整理访谈记录、问卷和观察资料，删除不必要的身份信息，同时保留来源索引。

将约定编码对应到具体原文；遇到含糊内容应明确标记，不强行归入主题。

整理反复出现的模式、异常样本、意见分歧和覆盖缺口，并让每项发现都能追溯到证据。

由研究人员检查解读、参与者背景、无依据外推和产品含义，再分享结论。

管理环节	智能体负责什么	团队需要把控什么
服务范围	允许使用的数据、系统和操作	批准研究问题、参与者同意范围、纳入材料、分群方式、访问与保存要求和编码框架。
人工复核	需要确认的事项、负责人和时限	研究人员复核解读、敏感推断、引用、结论外推和任何产品建议。
异常处理	升级对象、处理路径和备用方案	同意范围不清、身份风险、证据稀少、主题冲突或超出研究范围时转交研究人员。
过程留痕	信息来源、执行动作和人工修改	将每个主题关联到原文或获准引用，并记录编码变化、人工更正和最终发现。
故障恢复	重试上限、回退方案和事件负责人	保留原始材料和编码版本，确保可以撤回或重建主题而不改动原始证据。

选择一个研究问题，确认参与者同意和访问权限，统一编码框架，并共同审阅有代表性的访谈记录。

复盘证据可追溯性、编码一致性、研究人员更正、无依据外推、样本覆盖缺口和获批发现的可用性。

OpenMax 可协调获准的研究资料、分析整理和人工复核，并保留已采纳发现背后的证据链。

适合从哪里开始试用？

从一个研究问题、已征得参与者同意的记录、统一编码框架和负责解读的研究人员开始。

哪些事项必须由人工决定？

参与者保护、敏感推断、引用、结论外推、研究解读和产品行动必须由人工决定。

应该如何评估试用效果？

关注证据追溯、编码一致性、人工更正、无依据结论、覆盖缺口和复核投入。