Mensch und Künstliche Intelligenz im User Experience Research: Eine Fallstudie zur Evaluierung KI-gestützter Analyseprozesse in einem Schweizer KMU
Lade...
Autor:innen
Autor:in (Körperschaft)
Publikationsdatum
12.01.2026
Typ der Arbeit
Master
Studiengang
Master of Science in Angewandter Psychologie FHNW
Sammlung
Typ
11 - Studentische Arbeit
Herausgeber:innen
Herausgeber:in (Körperschaft)
Betreuer:in
Übergeordnetes Werk
Themenheft
DOI der Originalpublikation
Link
Zugehörige Forschungsdaten
Reihe / Serie
Reihennummer
Jahrgang / Band
Ausgabe / Nummer
Seiten / Dauer
Patentnummer
Verlag / Herausgebende Institution
Hochschule für Angewandte Psychologie FHNW
Verlagsort / Veranstaltungsort
Olten
Auflage
Version
Programmiersprache
Abtretungsempfänger:in
Praxispartner:in/Auftraggeber:in
sinnhaft GmbH, Honegger Luca
Zusammenfassung
Diese explorative Master-Thesis untersucht den Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) im Bereich des User Experience Research (UXR) mit Fokus auf den Analyseprozess von Usability-Tests. Im Zentrum der Fallstudie stehen Herausforderungen kleiner UX-Agenturen, exemplarisch dargestellt an der Praxispartnerin sinnhaft GmbH. Vor dem Hintergrund begrenzter Ressourcen sowie der raschen Entwicklung von KI wächst das Interesse an der Integration KI-gestützter Methoden in UXR Prozesse, um Arbeitsabläufe effizienter zu gestalten und Ressourcen gezielter einzusetzen. Bislang ist jedoch weitgehend ungeklärt, wie zuverlässig und aussagekräftig KI-gestützte Methoden insbesondere bei der Analyse von Usability-Tests sind. Ziel der Arbeit ist, Potenziale und Herausforderungen der KI-Integration im UXR zu untersuchen, daraus resultierende Anforderungen an Anwender*innen und Forschende zu identifizieren sowie Hinweise auf die Zuverlässigkeit und Aussagekraft KI-generierter Analyseergebnisse im Vergleich zu menschlichen Referenzanalysen zu gewinnen. Methodisch folgt die Arbeit einem explorativen, qualitativen Forschungsdesign. Neben einer Literaturrecherche wurden n = 4 halbstrukturierte Experteninterviews durchgeführt. Ergänzend wurde ein KI-gestützter Analyseprozess zur Auswertung von Usability-Tests entwickelt und durch einen Mensch-KI-Vergleich mit einer menschlichen Referenzanalyse evaluiert. Die Ergebnisse zeigen, dass KI Effizienzgewinne ermöglicht und verschiedene Phasen des UXR-Prozesses sinnvoll unterstützen kann. Dieser Mehrwert ist jedoch kontextabhängig und an die Qualität sowie Aufbereitung der Daten gebunden. Der Mensch-KI-Vergleich verdeutlicht, dass KI relevante Usability-Probleme zwar identifizieren, menschliche Analysen jedoch nicht vollständig ersetzen kann. Gleichzeitig werden Limitationen festgestellt, welche erhöhte Anforderungen an menschliche Supervision, Methodenkompetenz und einen reflektierten und kritischen Umgang mit KI-Ergebnissen mit sich bringen. Die Arbeit leistet einen Beitrag zur Bearbeitung einer Forschungslücke und liefert wissenschaftliche sowie praxisrelevante Implikationen für die Integration von KI in UXR-Prozesse.
Schlagwörter
Künstliche Intelligenz, User Experience Research, Usability-Test, Mensch-KIKollaboration, Qualitative Datenanalyse
Fachgebiet (DDC)
Veranstaltung
Startdatum der Ausstellung
Enddatum der Ausstellung
Startdatum der Konferenz
Enddatum der Konferenz
Datum der letzten Prüfung
ISBN
ISSN
Sprache
Deutsch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Ja
Zukunftsfelder FHNW
Publikationsstatus
Begutachtung
Open Access-Status
Lizenz
Zitation
Lohri, C. (2026). Mensch und Künstliche Intelligenz im User Experience Research: Eine Fallstudie zur Evaluierung KI-gestützter Analyseprozesse in einem Schweizer KMU [Hochschule für Angewandte Psychologie FHNW]. https://doi.org/10.26041/fhnw-16634