{"slug":"custom-gpt-ai-interviewer-field-report-2026","title":"自定义 GPT 能做研究访谈吗？一份 2026 年实地报告","description":"自定义 GPT 能做研究访谈吗？一份 2026 年、66 名受访者参与的实地报告发现：受访者接受度高，但追问笼统，AI 生成的访谈摘要也无法核实。","keywords":"自定义GPT访谈,AI访谈者,AI主持访谈,自助式AI访谈,半结构化访谈AI,AI访谈摘要,定性研究AI","date":"2026-10-02","author":"Qualitati 研究团队","category":"AI 用户研究","readTime":"7 分钟阅读","content":"<div class=\"short-answer\"><p><strong>简短回答：</strong>自定义 GPT 可以完成简短的、由受访者自助参与的研究访谈，而且受访者普遍能够接受。在一份 2026 年针对 66 名软件从业者的经验报告中，90.9% 的人对体验给出正面评价，89.4% 的人愿意再次参与。但只有 19.7% 的人认为追问帮助他们说得更多，而且该研究并不能证明这些数据可与人工访谈相当。</p></div>\n\n<p>很多研究者都想过：能不能不搭建访谈平台，直接配置一个 ChatGPT 的“GPT”来访谈受访者？一篇新的预印本在两项真实研究中检验了这种自己动手的方案。根据 Gheyi、Albuquerque、Ribeiro 和 Perkusich（2026）的研究，这一流程对于 10–15 分钟的访谈切实可行，也受到受访者欢迎，但它在追问深度、隐私和数据保真度上留下了缺口，任何研究团队在照搬之前都应提前规划。</p>\n\n<h2>这项研究测试了什么？</h2>\n\n<p>该研究考察了一个定制的 ChatGPT 智能体（“MyGPT”）能否在没有研究者在场的情况下进行半结构化访谈。论文题为 <a href=\"https://arxiv.org/abs/2607.14452\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">AI-Conducted Interviews in Empirical Software Engineering: An Experience Report</a>（arXiv，2026 年 7 月 16 日），作者来自巴西坎皮纳格兰德联邦大学和阿拉戈斯联邦大学。</p>\n\n<p>研究团队为两项研究各搭建了一个 GPT。第一个询问软件从业者的重构实践；第二个询问从业者和学生如何在 Scrum 活动中使用生成式 AI，例如待办事项梳理和用户故事编写。具体流程如下：</p>\n\n<ol>\n  <li><strong>提示词设计。</strong>每个 GPT 都有一个共享核心（角色、语气、一次只问一个问题、请求具体例子、避免评判性语言、避免收集机密信息），外加一份针对主题的问题清单。指令字段上限约为 8,000 个字符，这迫使提示词必须精简。</li>\n  <li><strong>预测试。</strong>研究者测试了通过共享链接访问（包括免费账户）、语音模式、对访谈方案的遵循情况，以及在三种语言之间切换。</li>\n  <li><strong>实地执行。</strong>受访者用自己的 ChatGPT 账户打开链接，选择语言，通过语音与访谈者对话，全程没有研究者在场。</li>\n  <li><strong>产出。</strong>访谈结束时，受访者让 GPT 生成一份结构化综述（个人概况、实践、风险、“可能的编码”），并把它连同一份简短的体验问卷一起粘贴到 Google 表单中。</li>\n</ol>\n\n<p>研究团队在三天内分析了 66 份提交，每项研究各 33 份。所有受访者都居住在巴西，66 份材料中有 65 份主要以葡萄牙语写成。</p>\n\n<h2>受访者如何评价被 AI 访谈的体验？</h2>\n\n<p>受访者在便利性和清晰度上给出很高评价，而对自然度以及取代人工访谈则更为谨慎。根据 Gheyi 等人（2026）的数据：</p>\n\n<table>\n  <thead>\n    <tr><th>问卷题项</th><th>正面回答（n = 66）</th></tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr><td>节奏合适</td><td>97.0%（64/66）</td></tr>\n    <tr><td>问题清晰</td><td>95.5%（63/66）</td></tr>\n    <tr><td>整体体验正面</td><td>90.9%（60/66）</td></tr>\n    <tr><td>回答时感到自在</td><td>90.9%（60/66）</td></tr>\n    <tr><td>愿意再次参与</td><td>89.4%（59/66）</td></tr>\n    <tr><td>能够充分表达经历和观点</td><td>87.9%（58/66）</td></tr>\n    <tr><td>访谈感觉自然</td><td>81.8%（54/66）</td></tr>\n    <tr><td>没有研究者在场是正面的</td><td>43.9%（29/66）</td></tr>\n  </tbody>\n</table>\n\n<p>这个规律很能说明问题。得分最高的是后勤层面：65.2% 的人看重能按自己的节奏作答，47.0% 的人表示压力比面对人类研究者时更小。但只有不到一半的人对没有真人在场给出正面评价，45.5% 持中立态度。在一道比较题上，42.4% 选择了中点，37.9% 倾向人类访谈者，19.7% 倾向 AI。作者提醒，这道题的措辞存在歧义，因此它只反映大致倾向，而非明确偏好。</p>\n\n<h2>AI 访谈者在哪些方面表现不足？</h2>\n\n<p>短板在于自适应追问。虽然 65.2% 的人认为 AI 让访谈保持聚焦，但只有 19.7% 的人表示它的追问帮助他们给出了更详细的回答。被选择最多的不足包括：</p>\n\n<ul>\n  <li>问题过于笼统：28.8%</li>\n  <li>对回答不够敏感：28.8%</li>\n  <li>深度不足：27.3%</li>\n  <li>隐私顾虑：22.7%</li>\n  <li>缺少人际互动：22.7%</li>\n  <li>问题重复：19.7%</li>\n</ul>\n\n<p>作者自己的结论是：共享提示词带来的是一致性，而一致性不应被等同于好的追问。语音也带来了干扰：有一次咳嗽被当成了回答，一些受访者需要重复提出切换语言的请求。</p>\n\n<h2>AI 生成的访谈摘要可信吗？</h2>\n\n<p>单靠摘要并不可信。这是论文中最重要的方法论要点。研究者从未收集完整的访谈记录，他们拿到的只是每位受访者自行粘贴的综述。审查发现，92.4%（61/66）的提交具备预期结构，但有三份提交的是对话片段，一份是未经整理的回答，一份没有可用内容，还有两份包含重构相关内容，而受访者报告的却是参加了 Scrum 访谈。</p>\n\n<p>部分原因在于措辞：表单要求提交“访谈记录”，而 GPT 生成的是摘要。更根本的是，摘要可能压缩、重排或遗漏受访者所说的内容，而该研究无法核查丢失了什么。作者明确把这些材料视为 AI 中介的摘要，而非等同于访谈记录的数据，并指出 GPT 给出的“可能的编码”并不是经过验证的研究者编码。</p>\n\n<h2>这对研究者意味着什么</h2>\n\n<p>这项研究支持一个范围有限但有用的结论：对于简短、聚焦、低风险的主题，自助式 AI 访谈能被受访者接受，并能快速收集完整的回答。如果你打算尝试，论文的经验可以转化为一份实用清单：</p>\n\n<ul>\n  <li><strong>保留完整访谈记录。</strong>由受访者粘贴的摘要不是可以审计的数据。应采用由研究者而非受访者持有完整记录的方案。</li>\n  <li><strong>像写提示词一样认真撰写受访者说明。</strong>准确说明你期望收到的材料，并在收到时逐份检查，以便请对方重新提交。</li>\n  <li><strong>掌控平台。</strong>当受访者使用自己的账户时，你无法固定模型、界面或数据保留策略。要明确告诉受访者平台可能存储哪些内容。</li>\n  <li><strong>记录每次访谈的语言和模型</strong>，以便报告其中的差异。</li>\n  <li><strong>不要只依赖 AI 访谈</strong>来处理敏感或情绪性的话题，或涉及屏幕、代码、文档的讨论。</li>\n  <li><strong>询问受访者的感受。</strong>一份简短的访谈后问卷能展示这种方法给人的体验，而不仅仅是它是否产出了数据。</li>\n</ul>\n\n<p>专门构建的工具可以同时弥补其中几个缺口。Qualitati 的 <a href=\"https://qualitati.com/ai-interviewer\">AI Interviewer</a> 为研究者保存完整的文字或语音访谈记录，按项目负责人的配置运行而非依赖每位受访者的账户，并允许你在访谈提纲中设置追问深度级别和条件追问。其访谈记录可以直接导入 <a href=\"https://qualitati.com/themelens\">ThemeLens</a> 进行主题分析，每个主题都能追溯到原话引文，而不是追溯到一份 AI 摘要。</p>\n\n<h2>这项研究的局限</h2>\n\n<ul>\n  <li>它是一篇预印本，属于探索性经验报告而非实验，也没有与人类访谈者进行对照。</li>\n  <li>只分析了完成者；没有追踪邀请和中途退出情况，因此无法报告完成率。</li>\n  <li>样本为来自同一国家的 66 人，涉及两个技术主题，访谈时长约 10–15 分钟。</li>\n  <li>材料审查由一名研究者完成，且结果与研究期间 OpenAI 的 GPT 平台绑定。</li>\n</ul>\n\n<h2>常见问题</h2>\n\n<h3>我可以用自定义 GPT 作为研究中的 AI 访谈者吗？</h3>\n<p>对于简短、低风险的访谈是可行的：在这项 2026 年的研究中，66 名受访者中有 89.4% 愿意再次参与。但要预先考虑到笼统的追问、你无法控制的受访者端隐私设置，以及缺少由研究者持有的访谈记录。</p>\n\n<h3>受访者更喜欢 AI 访谈者还是人类访谈者？</h3>\n<p>并不明确。大多数人感到自在，47.0% 的人感觉压力更小，但在比较题上，倾向人类访谈者的人（37.9%）多于倾向 AI 的人（19.7%），另有 42.4% 持中立。</p>\n\n<h3>AI 生成的访谈摘要足以用于定性分析吗？</h3>\n<p>不够。摘要可能遗漏或重组受访者所说的内容；在这项研究中，66 份提交里有 5 份根本没有包含预期的摘要。应分析完整访谈记录，把摘要当作导航辅助。</p>\n\n<h3>哪类研究适合自助式 AI 访谈？</h3>\n<p>适合主题敏感度低、以排期为主要瓶颈的简短聚焦研究。作者不建议将其作为敏感、情绪性或大量涉及材料讨论的研究的唯一方法。</p>\n\n<p><em>最后更新：2026 年 10 月 2 日</em></p>\n\n<p><em>本文是 Qualitati 研究团队对第三方研究的独立编辑摘要，与该研究作者无关联，也未获其背书。完整方法与结果请参阅原论文。</em></p>\n","related":[{"slug":"ai-vs-human-interviewers-randomized-chat-experiment-2026","title":"AI 访谈员 vs 人类访谈员：2026 年随机实验发现了什么","description":"一项 2026 年随机实验比较了 AI 与人类访谈员的文字聊天访谈：切题程度相同，具体性差距未被检测到，文本多出 65%，但跳题更多。","category":"AI 用户研究","date":"2026-10-19","readTime":"8 分钟阅读","author":"Qualitati 研究团队"},{"slug":"artificial-societies-benchmark-synthetic-population-validity-2026","title":"合成人群数据有效吗？2026 年 11 项检验基准研究","description":"合成人群数据是否有效？2026 年一项基准研究用 11 项效度检验评估 9 个大语言模型：它们能复现平均值，却压缩量表区间并扭曲特质之间的关系。","category":"AI 用户研究","date":"2026-10-15","readTime":"7 分钟阅读","author":"Qualitati 研究团队"},{"slug":"synthetic-consumers-visual-marketing-pretest-2026","title":"合成消费者能预测试 logo 和广告吗？2026 研究结果","description":"合成消费者能否预测试视觉营销？2026 年研究发现，GPT 智能体能正确识别 logo 特征，但六项人类效应最多只复现 2 项，还有 1 项结论相反。","category":"AI 用户研究","date":"2026-10-14","readTime":"7 分钟阅读","author":"Qualitati 研究团队"}]}