Advances in AI- powered sentiment analysis in UX design: a state of art review

As artificial intelligence (AI) advances, its role in user experience (UX) design is expand- ing—particularly through sentiment analysis. This study investigates how AI-powered tools, especially large language models (LLMs) like GPT-4, enhance emotional insight in UX practices. Drawing on semi-structured interviews with six professionals from China and Europe, alongside a comparative tool evaluation, the research explores cultural dif- ferences in sentiment tool use, interpretive needs, and evolving workflows. Findings reveal that Chinese designers often receive filtered emotional feedback via hi- erarchical structures, while European practitioners engage more directly with raw user sentiment. Across both contexts, LLMs were preferred over traditional tools for their narrative clarity, aspect-level differentiation, and interpretive alignment with design rea- soning. Rather than replacing human intuition, LLMs were seen as cognitive collabora- tors—supporting emotional interpretation and design decision-making. This study highlights how AI can shift sentiment analysis from a technical task to a cre- ative, culturally shaped design practice, advocating for hybrid human-AI collaboration in building emotionally attuned digital experiences.

Con l’evoluzione dell’intelligenza artificiale (IA), il suo ruolo nel design dell’esperienza utente (UX) si sta ampliando—soprattutto attraverso l’analisi del sentiment. Questo studio indaga come gli strumenti basati sull’IA, in particolare i Large Language Models (LLM) come GPT-4, migliorino la comprensione emotiva nelle pratiche di UX. Basandosi su interviste semi-strutturate con sei professionisti provenienti dalla Cina e dall’Europa, insieme a un confronto tra strumenti di analisi, la ricerca esplora le differenze cultur- ali nell’uso degli strumenti di sentiment, i bisogni interpretativi e i flussi di lavoro in evoluzione. I risultati rivelano che i designer cinesi ricevono spesso un feedback emotivo filtrato at- traverso strutture gerarchiche, mentre i professionisti europei interagiscono più diretta- mente con il sentimento grezzo degli utenti. In entrambi i contesti, gli LLM sono preferiti rispetto agli strumenti tradizionali per la loro chiarezza narrativa, la differenziazione a liv- ello di aspetto e l’allineamento interpretativo con il ragionamento progettuale. Piuttosto che sostituire l’intuizione umana, gli LLM sono percepiti come collaboratori cognitivi—in grado di supportare l’interpretazione emotiva e le decisioni progettuali. Questo studio evidenzia come l’IA possa trasformare l’analisi del sentiment da un compito tecnico a una pratica progettuale creativa e culturalmente modellata, promuovendo una collaborazione ibrida tra esseri umani e IA nella creazione di esperienze digitali emotiva- mente sintonizzate.