SparkMe：用于定性洞察发现的自适应半结构化访谈

针对大规模收集用户定性洞察的难题，本文提出 SparkMe，一种多智能体 LLM 访谈系统。该系统将自适应半结构化访谈建模为优化问题，权衡预设主题覆盖、新兴主题发现及访谈成本。SparkMe 通过模拟对话推演进行审慎规划，选择高预期效用的问题。实验表明，相比现有方法，其在提升主题覆盖率和挖掘丰富 emergent 洞察的同时，显著减少了对话轮次，并在涉及 70 名参与者的用户研究中获得了领域专家的高度评价。