[論文レビュー] Natural Language Processing in-and-for Design Research

L Siddharth, Luciënne Blessing+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 27, 2021

Design Education and Practice被引用数 4

ひとこと要約

本稿は、1991年から現在にかけてのデザイン研究分野における223件のNLP研究をレビューし、設計レポート、コンセプト、消費者の意見などの自然言語ソースを分類している。NLPの応用をデザインイノベーションフレームワークにマッピングし、研究ギャップを特定し、NLPをデザイン研究に統合するための今後の方法論的・理論的方針を提言している。

ABSTRACT

We review the scholarly contributions that utilise Natural Language Processing (NLP) techniques to support the design process. Using a heuristic approach, we gathered 223 articles that are published in 32 journals within the period 1991-present. We present state-of-the-art NLP in-and-for design research by reviewing these articles according to the type of natural language text sources: internal reports, design concepts, discourse transcripts, technical publications, consumer opinions, and others. Upon summarizing and identifying the gaps in these contributions, we utilise an existing design innovation framework to identify the applications that are currently being supported by NLP. We then propose a few methodological and theoretical directions for future NLP in-and-for design research.

研究の動機と目的

• 自然言語処理（NLP）の応用が、多様なテキストソースにわたってデザイン研究でどのように展開されているかを検討すること。
• 223件の学術論文を体系的にレビューすることで、既存のNLP-in-design研究における方法論的および理論的ギャップを特定すること。
• NLPの応用を事前に定義されたデザインイノベーションフレームワークにマッピングし、現在の能力と制限を明確にすること。
• NLP-in-design研究を前進させるための、実行可能な今後の研究方向性を提示すること。
• NLP技術をデザインプロセスに統合することを支援するため、未利用のテキストソースや応用分野を強調すること。

提案手法

• 1991年から2022年までに32冊の学術誌に掲載された223件の論文をヒューリスティックレビューした。
• 研究で使用された自然言語テキストソースを6つのタイプに分類した：内部レポート、設計コンセプト、会話トランスクリプト、技術的出版物、消費者の意見、その他のもの。
• 事前に定義されたデザインイノベーションフレームワークにNLP技術と応用をマッピングし、デザインプロセス段階との整合性を評価した。
• デザイン研究におけるNLP応用における繰り返し現れる方法論的パターンと理論的仮定を同定した。
• 得られた知見を統合し、デザイン文脈における未利用のテキストソースと未発展のNLP応用を強調した。
• 方法論的厳密性と理論的根拠の両方におけるギャップに基づき、今後の研究方向性を提言した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 NLPを用いたデザイン研究で最も一般的に使用されている自然言語テキストソースの種別は何か？
• RQ2 NLP技術は、デザインイノベーションプロセスのどの段階で現在どのように応用されているか？
• RQ3 既存のNLP-in-design研究における主な方法論的および理論的制限は何か？
• RQ4 現在のNLP応用において、未開拓のままのテキストソースとデザインプロセス段階は何か？
• RQ5 NLPをデザイン研究に統合するのを強化するための、今後の方法論的および理論的方針は何か？

主な発見

• NLPの応用の大部分は技術的出版物と消費者の意見に集中しており、内部設計レポートや会話トランスクリプトの使用は限定的である。
• NLP技術は主に感情分析、トピックモデリング、キーワード抽出に使用されており、トランスフォーマーに基づくモデルなどの高度なNLP手法を採用している研究は少ない。
• 設計コンセプトや内部設計チームの議論の分析にNLPを活用する点に顕著なギャップが存在し、これはアイディエーションプロセスの理解にとって不可欠である。
• NLPが形式的なデザイン理論やプロセスモデルと統合されている研究は少なく、理論的根拠の欠如と再現性の制限が生じている。
• NLPのデザイン文脈における標準化された評価指標やベンチマークデータセットが不足しており、方法論的比較可能性が損なわれている。
• 本研究は、NLPの手法とデザインサイエンスのフレームワークを統合するより多くの学際的研究の必要性を強く指摘している。