Günlük çalışması; kullanıcıların belirli bir periyot içerisinde günlük aktiviteleri, tutumları, davranışları, duyguları ve deneyimlerinin toplandığı bir araştırma yöntemidir. Bu yöntem kapsamında katılımcıların tuttukları günlüğü bazı belge ve fotoğraflarla zenginleştirmeleri beklenir. Çalışma sonunda elde edilen veriler analiz edilerek bir kullanıcının bir gününün nasıl geçtiğine dair iç görü elde etmek çalışmanın temel amacıdır.
“Nasıl daha zengin bir analiz yapabiliriz?” sorusu üzerine Userspots olarak uzaktan çalışma deneyimimize dair şirket içerisinde pilot bir günlük çalışması yaptık. Çalışma arkadaşlarımızın paylaştığı fotoğrafları değerlendirirken Google Vision API kullanarak ve emoji kullanımlarını değerlendirirken Emoji Sentiment Ranking’ten faydalanarak uyguladığımız yeni tekniklerle günlük çalışmasını zenginleştirmeye çalıştık.
Bize İletilen günlük çalışma çıktılarını Airtable üzerinde listeledikten sonra “Blocks” kısmında Vision Block’tan faydalanarak Google Vision API kurulumunu gerçekleştirdik ve her bir fotoğraf için fotoğraftaki nesneler etiket olarak tanımlandı, logo varsa logolar listelendi ve bir metin varsa metinler transkript edildi.
Bu çalışma tekrarlı bir şekilde yapıldığında, katılımcıların olumlu/olumsuz duygudurum belirttiği anlarda bir değişken olarak da nesneler ve logolar araştırmaya dahil edilebilir. Böylece yorumlamalar esnasında, örneğin katılımcıyı mutlu hissettiren anlarda, evcil hayvanının çalışmalarda ona eşlik etmesi gibi bulgulara ulaşmamız ve bu bulguları sayısal olarak göstermemiz kolaylaşabilir. Aynı zamanda katılımcıların gündelik hayatına bakarken etrafında neler olduğunu hikayeleştirirken Google Vision API bize hızlı bir analiz fırsatı sağlayabilir.
Çalışmada denediğimiz bir diğer teknikte ise katılımcıların günlük deneyimlerinin sonunda o deneyimiyle ilgili bir emoji kullanmasını istedik. Yukarıda görüldüğü gibi emojilerin kullanım sıklığına göre vurgulanan bir emoji bulutu oluşturduk. Ek olarak Emoji Sentiment Ranking’ten faydalanarak her deneyime bir puan çıkardık. Böylece yeterli tekrar ve örneklem sayısına uygun yapılacak günlük çalışmasıyla katılımcıların duygudurum ortalamalarının farklı kohortlarda nasıl değişiklik gösterdiği gözlemlenebilir.Çalışma kapsamında edindiğimiz öğrenim ise emojileri sınırlandırmamız gerektiği oldu. Faydalandığımız kaynağın yeni emojilere ve farklı ten seçeneklerine dair veri barındırmaması ve düşük sayıda geribildirimle oluşturulan ortalama skorlar analizimizi zorlaştıran noktalar oldu. Bu problem için katılımcıya kullanabilecekleri bir emoji havuzu sunmak bir çözüm olabilir.
_optimized.jpg)
