AI 그룹핑이란?
AI 그룹핑은 데이터스페이스의 [변수]에서 제공되는 리코드 기능으로, 응답자가 입력한 텍스트 응답에서 오타, 띄어쓰기, 대소문자 등의 차이를 자동으로 교정하고, 의미가 유사한 응답을 AI가 하나의 그룹으로 묶어줍니다.
AI 그룹핑을 통해 응답을 정제하고 변수화함으로써, 주관식 문항의 응답을 보다 정량적이고 구조화된 형태로 분석할 수 있으며, 분석의 효율성을 높일 수 있습니다.
AI 그룹핑 설정 방법
1) '분석' 페이지에서 [변수> 변수 생성> 리코드]를 클릭합니다.
2) 대상 변수에서 AI 그룹핑에 사용할 '짧은 텍스트' 또는 '순위 텍스트' 유형의 변수를 선택합니다.
짧은 텍스트: ‘편집’에서의 주관식 단답형 문항
순위 텍스트: ‘편집’에서의 주관식 복수 응답형 문항
3) [AI 그룹핑] 버튼을 클릭한 후, 원하는 분류 조건을 지정합니다.
Strict: 철자가 하나라도 다르면 서로 다른 응답으로 분류
Moderate: 경미한 오타나 철자 차이는 동일 응답으로 인식
Loose: 철자 차이가 크거나 오타가 많아도 의미가 비슷하면 통합
4) [AI 그룹핑] 버튼을 클릭하면 선택한 변수의 응답 값에서 오타나 동의어를 교정한 후, 그룹이 자동 생성되며, 각 그룹에는 값 라벨이 자동으로 작성됩니다.
5) 값 라벨은 분석 목적에 맞게 직접 수정할 수 있습니다.
응답 수가 적거나 분석에 활용하기 어려운 값은 ‘기타 지정’을 선택
'없음', '딱히 없다.'고 응답한 값은 ‘없음 지정’을 선택
그룹핑을 해제하고 싶은 값이 있다면, 해당 값을 선택한 후 [해제] 버튼을 클릭
6) [변수 생성] 버튼을 클릭하면, 그룹핑 결과가 반영된 새 변수가 생성됩니다. 새 변수의 유형은 AI 그룹핑을 적용한 변수의 유형에 따라 다음과 같이 결정됩니다.
짧은 텍스트: 선택형 변수
순위 텍스트: 선택형 또는 다중선택형 변수
활용 예시 - 다양한 브랜드명을 하나로 묶은 변수 생성
다음은 브랜드명을 묻는 문항에 응답자가 입력한 예시입니다.
ssg, 쓱, SSG.COM 등
이처럼 한 브랜드임에도 불구하고 입력 방식이 다양하면, 데이터 분석 시 응답 수가 분산되거나 분석이 어렵게 됩니다.
AI 그룹핑 기능을 적용하면 위 응답들을 자동으로 감지해 하나의 대표 그룹으로 묶을 수 있고, 브랜드 인지도 순위 또는 브랜드별 선호도 분석, 자유 응답에서 자주 언급되는 브랜드 정리 등에 활용할 수 있습니다.
📌 함께 알아두면 좋은 정보
정확도 설정은 응답 유형에 따라 적절히 조정해야 합니다. 예를 들어, 제품명처럼 세부 표기가 중요한 경우 Strict를, 브랜드명처럼 표기 차이가 빈번한 경우는 Moderate나 Loose를 권장합니다.
값 라벨은 AI가 자동 지정하지만, 필요에 따라 수동으로 수정해 분석 목적에 맞는 형태로 재정의할 수 있습니다.
#AI그룹핑#변수생성#리코드