Labvancedにおけるテキスト転写

概要

テキスト転写は、話された言語を文章に変換することを含みます。テキストを転写することで、言葉の内容は検索可能、読みやすく、分析可能になります。転写の主な目的は、言語的な回答の内容をレビュー、分析、および文書化のためにアクセス可能にすることです。

Labvancedにおけるテキスト転写の例

1. 言語的回答の転写

このユースケースは、データ収集のためのコア手法として転写を利用しています。実験で参加者に音声で回答を提供させる必要がある場合、音声録音オブジェクトが彼らの言語的回答をキャッチします。転写のための関連イベントを統合することで、話された言葉は自動的に文章に変換されます。この結果得られたテキストは、他の定量データとともに保存することができ、詳細なセッション後の分析の準備が整います。

役立つデモ: https://www.labvanced.com/page/library/75503
このデモでは、参加者は一連の質問に対して音声で回答するよう求められ、送信する前にレスポンスをプレビューするオプションがあります。送信された後、回答は画面に転写され、テキスト転写機能のプレビューが表示されます。

転写は、参加者が自分の声で実験を制御できるようにすることで、よりインタラクティブでアクセス可能な実験環境を作成するためにも使用できます。この設定では、特定の話された言葉やフレーズをコマンドとして指定できます。参加者が話すと、音声はリアルタイムでテキストに転写されます。その後、Labvancedはこのテキストを特定のアクションをトリガーするコマンドとして認識します。たとえば、参加者が刺激を分類しなければならないタスクにおいて、参加者はキーを押す代わりに「真」または「偽」、「左」および「右」と言うことができます。

3. リアルタイム分析と動的タスク割り当て

このユースケースは、前のアプリケーションのアイデアをさらに進め、転写をリアルタイムで適応的な実験デザインの基礎として使用しています。参加者の言語的応答が転写され、即座にAIモデル（例えば、ChatGPT）にフィードされて即時の分析が行われます。この分析は、応答の感情的なセンチメントを判断したり、特定の単語タイプの頻度を計算したり、参加者の発言を事前定義された心理的カテゴリーの一つに分類したりするなどの複雑なタスクを実行できます。このAI分析の出力に基づいて、実験は次のタスクを動的に割り当て、個々の推測された状態に合わせた体験を提供することができます。たとえば、AIが応答で高い不安レベルを検出すると、システムは次に落ち着くタスクを提示し、非常にカスタマイズされた応答性のある研究プロトコルを作成することができます。

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