compareSurvey Benchmark
기존 서베이 결과를 업로드하면, AI가 동일 조건으로 검증하여
지표별 비교 리포트를 생성합니다.
파일을 드래그하거나 클릭하여 업로드
CSV, Excel, JSON 형식 지원
| 지표 | 휴먼 패널 | AI (V6 RAG) | AI (V5 GT) | Δ |
|---|---|---|---|---|
| JS Similarity | 0.643 | 0.915 | 0.962 | -0.047 |
| Spearman 상관 | 0.802 | 0.636 | 0.827 | -0.191 |
| Pearson 상관 | 0.785 | 0.640 | 0.896 | -0.256 |
| 1-MAE | 0.871 | 0.986 | 0.994 | -0.008 |
| 1-RMSE | 0.835 | 0.983 | 0.992 | -0.009 |
JS Similarity
0.915
+42% vs 휴먼
1-RMSE
0.983
98.3% 적중
지불의향 평균
49.4K
실제 대비 5x 편향
RAG 데이터베이스에 혼입된 스마트홈 헤비유저 데이터가 시니어 페르소나의 지불의향(WTP)을 과대평가하는 문맥 편향(Context Contamination)이 감지되었습니다. 정제되지 않은 이종 데이터가 AI 의사결정을 교란할 수 있음을 보여주는 사례입니다.
기존에 진행했던 서베이 결과 파일을 올려주시면, AI가 동일 조건의 페르소나를 골라 같은 질문을 돌리고 어디가 같고 어디가 다른지 비교해 드립니다.