UX 리서치 밋업: 어피니티 버블로 데이터 분석 혁신!

어피니티 버블은 텍스트 임베딩 기술을 활용하여 텍스트 간 유사성을 파악한다. 구체적으로 텍스트를 벡터값으로 변환하여 비교하고, 유사한 텍스트를 묶어 주제를 추출한다. 따라서 보로노이 트리맵을 통해 정보의 구조와 관계를 시각적으로 보여준다.

기존 정성조사는 깊이 있는 분석이 가능했지만, 분석량에 한계가 있었다. LLM을 활용하여 정성 데이터 분석량을 획기적으로 늘릴 수 있다. 반면, 데이터의 품질 관리와 분석 결과의 신뢰도 확보는 여전히 중요한 과제로 남아있다.

어피니티 버블을 활용한 설문조사 시, 라포 형성을 통해 응답자의 참여를 유도해야 한다. 구체적으로 대화형 질문 설계를 통해 더 깊이 있는 답변을 얻을 수 있다. 따라서 질적 설문조사를 위해서는 좋은 질문을 설계하는 것이 중요하다.