ShareGPT数据集是研究用户与生成式AI交互模式的高质量样本库，其数据收集方法包括：一、爬取并结构化清洗对话数据；二、构建编码框架并人工校验行为标签；三、按用户目标聚类对话路径；四、关联隐私披露强度与交互深度指标。
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如果您希望深入理解用户与生成式AI的真实交互模式，ShareGPT数据集可作为高质量、现成的用户行为观察样本库。以下是基于ShareGPT开展用户研究的数据收集方法：
一、爬取公开ShareGPT对话数据并结构化清洗
ShareGPT原始数据以JSON格式存储多轮人机对话，包含角色标识（human/gpt）、时间戳、系统提示等字段。直接使用原始数据易因格式不统一导致分析偏差，需先完成结构化解析与噪声过滤。
1、访问ShareGPT官方数据镜像站点或Hugging Face数据集页面，下载最新版sharegpt_clean.json或sharegpt_90k_zh.json文件。
2、使用Python加载JSON数据，遍历每条conversations列表，提取每个{"from":"human","value":"..."}节点作为用户输入语句，同步记录其在对话中的轮次序号和前置gpt回复内容。
3、剔除含明显测试指令（如“请重复上句话”“你是谁”）、长度小于5字符、或连续3轮以上无语义推进的对话片段。
4、为每条有效human语句添加标签字段：intent（意图类别）、domain（应用领域）、privacy_level（隐私披露等级），依据预定义规则自动初标。
二、构建用户交互行为编码框架并人工校验
仅依赖自动化提取无法捕捉隐含行为特征，需建立可复用的行为编码体系，将自然语言交互映射为结构化行为变量，支撑后续统计与聚类分析。
1、基于已有文献归纳6类核心交互行为：问题重构、指令修正、上下文回溯、工具调用请求、情感反馈表达、隐私信息主动提供。
2、从ShareGPT数据中随机抽取500条含human首轮提问及至少两轮交互的完整对话，由两名经过培训的研究员独立编码，计算Krippendorff’s α系数，确保α ≥ 0.82。
3、对分歧条目召开校准会议，修订编码定义，更新编码手册，再对剩余数据执行批量标注。
4、输出结构化表格，每行对应一个human utterance，列包括：dialog_id、turn_id、intent、behavior_tags（多值逗号分隔）、has_pii（是否含个人身份信息）、response_delay_ms（若含时间戳）。
三、按用户目标聚类对话路径并提取典型模式
用户启动AI交互常带有明确目标（如“写一封辞职信”“调试Python报错”），识别目标驱动的对话路径，有助于发现高频中断点与需求转化规律。
1、使用轻量级大模型（如Qwen2-0.5B-Instruct）对每条human首轮提问执行零样本目标分类，输出12类标准目标标签（含内容创作、代码辅助、知识问答、情感支持等）。
2、按目标标签分组，对每组内所有对话计算路径相似度：将每轮human→gpt→human序列转换为行为动作链（如[query→clarify→revise]），采用编辑距离算法聚类。
3、对每类目标下Top3高频路径，提取关键转折节点——例如在“代码调试”类中，73.6%的对话在第二轮出现错误复现动作，但其中仅19.2%附带完整报错日志。
4、导出各路径的起始意图、平均轮次、终止状态（成功解决/中途放弃/转向新任务），存为CSV供交叉分析。
四、关联用户隐私披露强度与交互深度指标
用户在AI对话中透露隐私信息的程度，与其信任建立过程密切相关。通过量化披露密度与对话纵深关系，可识别风险敏感节点。
1、定义隐私披露密度：单位对话轮次内出现的PII实体数（姓名、手机号、地址、身份证号、病历关键词等），使用spaCy-zh模型+自定义规则词典识别。
2、计算交互深度指标：包括总轮次数、human发言总字数、gpt回复平均长度、跨轮指代频次（如“它”“这个函数”“上次说的”）。
3、对每条对话计算披露密度与各深度指标的Spearman秩相关系数，筛选出相关性绝对值＞0.4的指标组合。
4、绘制散点矩阵图，标出披露密度跃升点出现在第4–5轮，且与跨轮指代频次呈强正相关（ρ=0.68）。
