人工智能对精准判断用户的影响
人工智能可以分析我们情绪的起落和购物行为之间的联系。比如，当我们心情好的时候，会毫不犹豫的为奢侈品买单；当我们情绪低落的时候，会购买垃圾食品。于是，人工智能记录下我们的消费习惯，在下一次出现同样情况时，就能推荐符合我们心意的产品了。但是人工智能只能为人类服务。
如何用人工智能研究用户体验
一个路子是用自然语言处理分析用户体验调查结果（用户反馈）。
通过分析用户反馈，可以：
- 通过进行情绪或基于主题的时间序列分析来发现隐藏的趋势和模式
- 通过执行异常检测查找可能在QA中漏掉的错误和设计>题目/li>
- 根据用户反馈获得运行A / B测试的新>时机/li>
- 了解用户的功能请求/需求
- 将客户区分为有针对性的消息 - 例如，可以识别所有不满意的客户或要求提供某些功能的人员，并且如果有非匿名数
- 有具体的目标 - 如实时查找用户>感情/li>
- 了解你的数据 - 是大还是小？数据是来自多个数据源还是有中断的时间序列数据？
- 明智地选择环境/库/ API
- 根据你的目标选择分析
- 决定分析结果是谁，以及他们将如何处理 - 这是A / B测试吗？是否要进入产品线？生成报告还是创建实时仪表板？
了解清理数据可能需要的预处理技术类型非常重要。用户反馈数据非常肮脏，包含HTML标签，语法错误，表情文本（希望转换成情感分类器可以获取的标记），并发誓在分析用户情感时还想保留的词。
需要创建自定义停用词列表并忽略包含小于某些令牌阈值的简短注释。“我喜欢这个”并不是有见地的数据，但是如果你正在进行情绪分析，它会歪曲你的总体情绪分数，而不会让你知道他们指的是什么，或者他们觉得自己的方式如何。但是，如果在大型设计发布后查看用户情绪，则可能希望保持这种情绪，如果对用户指的是什么有好的想法。
当然，应该使用stemmer或lemmatizer，并希望通过Scikit-Learn的CountVectorizer或R的 RemoveSparseWords来增加稀疏性，以帮助开发有意义的群集，并减少创建适合数据的模型的机会。
专为女性设计的Giggle使用AI来筛选用户性别，但为何备受争议
据外媒The Verge报道，一个名为Giggle的新社交应用正在将自己定位为仅限女孩的社交平台。要注册，用户必须上传自拍照。该应用程序随后使用“生物特征性别验证软件”来确定该人是否是女性。如果是跨性别者，该技术将无法正常工作。
该公司在其网站上指出：“ Giggle适用于所有女孩。由于giggle使用的性别验证软件，跨性别女孩在进行验证时会遇到麻烦。”
由澳大利亚编剧Sall Grover创立的Giggle可以观察人脸的骨骼结构，从而确定其性别。这在许多方面都存在问题，尤其是骨骼结构显然不能很好地表明性别认同。尽管如此，该网站宣称：“这是生物科学，而不是像颅相学这样的伪科学。”
一些Twitter用户提出了该应用对跨性别者排斥的担忧。一位用户写道：“我们将像绵羊一样等待我们的审判。它只需要一张自拍照-如果giggle让我们进入，我们将受到女性社会的欢迎。如果没有的话，我们将被丢弃。”
Grover回应了批评，发推文说她在构建应用程序时咨询了跨性别女性，并确定最好公开承认该软件的限制。她解释说：“我们与跨性别女孩一起工作，他们认为最好是先发现缺陷，这样才不会造成伤害性的性别歧视。” 后来，她说她“非常感谢您的反馈”，并同意该网站上的某些措辞“令人不适”。
但是，该应用程序的隐私权政策也令人担忧。正如一个Twitter用户指出的那样，Giggle可以收集大量的个人信息，包括人们的图像、位置、偏好和浏览数据。然后，Giggle可以与第三方网站和服务（包括面部识别提供商，聊天室提供商和营销商）共享该信息。它还收集敏感信息，包括人们的“性行为或性生活”，犯罪记录以及私人健康信息。
尚不清楚Giggle为什么需要访问这种数据，因为它的目标主要是将女性与潜在的室友或旅行伙伴联系起来。虽然Giggle的网站称该应用程序“旨在为女孩提供选择、控制和连接的功能”，但其技术似乎恰恰相反。
Giggle没有立即回应置评请求。
