서비스 뇌반응 평가 — 챗규(krxdata RAG)

첫 방문자 뇌 반응(시선 3초 · 이해 1초 · 이탈)을 서로 다른 회사 AI 3사로 점검 — 상대 등급(같은 도구로 본 다른 화면 대비, 절대 측정값 아님) · 게시 전 자문용. 전체 등급 B

B
전체 등급 B (A 좋음 → F 약함) · 6판정 중앙값 · 교차검증(다른 회사 모델) gemini·gemini-2.5-flash 3표 + openai·gpt-4o 3표
읽는 법: 표 1개 = 모델의 반복 판정 1회 · 합의 n/m = m표 중 중앙값과 같은 표 n개 · 6판정 = 청중 2 × 관문 3
가장 큰 이탈위험 — 일반 사용자에게 '데이터리더 아이디'라는 용어가 생소하여, 자신이 이 서비스의 대상 사용자인지, 혹은 특별한 종류의 계정이 필요한지에 대한 혼란과 인지 부하를 유발하여 이탈할 위험이 가장 크다.
↳ 처방 — '데이터리더 아이디' 필드를 '아이디'와 같이 일반적인 용어로 변경하거나, '데이터리더'가 특정 계정 유형을 의미한다면 해당 용어에 대한 간략한 설명(예: 툴팁)을 추가하여 일반 사용자의 이해를 돕고 인지 부하를 줄여야 한다.

평가한 화면 · 주목 진입 우선순위 가설(VLM 합의)

평가한 화면 (데스크톱 1440px, 첫 화면)
평가 대상 화면
주목 진입 우선순위 가설 — 3사 VLM(claude·gemini·openai) 독립 판정 5회 합의. 첫 지목(①) 5/5판정 합치. 실제 사람 시선(first fixation)·아이트래킹 아님 · 점선=가설
주목 진입 우선순위 가설(다사 VLM 합의)
①챗규 로고 3/3사 · ②로그인 버튼 3/3사 · ③구글 로그인 3/3사
⚠ 삼중검증(codex·gemini): 수렴은 정확도가 아니라 합치도 — 세 VLM이 학습·UX 관행을 공유해 함께 틀릴 수 있고, 사실상 "무엇이 중요해 보이나"에 가깝다. 사람과의 일치는 아이트래킹(UEyes) 대조 전까지 미검증.
👁 눈이 먼저 간 곳 — "화면 중앙의 보라색 뇌 모양 로고와 '챗규' 텍스트."비전 판정 원문 인용(각색 없음)
🕐 1초에 읽힌 것 — "'챗규'라는 서비스의 '로그인' 화면이며, 아이디와 비밀번호를 입력하거나 Google로 로그인할 수 있다는 것을 파악한다. '데이터에 답하다'라는 문구를 통해 데이터 관련 서비스임을 어렴풋이 짐작한다."비전 판정 원문 인용(각색 없음)

청중 × 뇌 관문 (A 좋음 → F 약함)

청중 \ 관문시선(3초)이해(1초)이탈(인지부하)
전문가(심사·판사)BA~C · 합의 3/6
화면은 중앙에 '챗규' 로고와 제목, 그리고 '데이터에 답하다 — 로그인하세요'라는 부제목으로 시선이 명확하게 집중된다. '데이터리더 아이디...'와 '비밀번호...' 입력 필드, 그리고 보라색 '데이터리더 로그인' 버튼이 핵심 행동을 지시한다. 이
⚠ 판정 보류(분산 >=2등급) — human review 필요, 중앙값 단독 인용 금지
AA~A · 합의 6/6
1초 안에 '챗규'라는 서비스의 '로그인' 화면임을 명확히 인지할 수 있다. '데이터에 답하다'라는 문구를 통해 서비스의 목적을 대략적으로 파악할 수 있으며, '데이터리더 아이디...'와 '비밀번호...' 입력 필드, '데이터리더 로그인' 버튼을 통해
AA~A · 합의 6/6
화면의 정보 밀도가 낮고, 전문용어는 '데이터리더' 정도인데, 이는 서비스의 특정 계정 유형으로 이해될 수 있어 전문가에게는 인지 부하가 크지 않다. '로그인 시 이용약관 및 개인정보처리방침에 동의하는 것으로 간주됩니다.' 문구는 표준적인 고지이며,
일반(배경지식 0)BA~C · 합의 2/6
화면의 세일리언시 평균은 0.032로 낮지만, 중앙의 "챗규" 로고와 "데이터에 답하다 — 로그인하세요" 문구, 그리고 가장 눈에 띄는 "데이터리더 로그인" 버튼이 시선을 집중시킨다. 로그인이라는 명확한 행동 유도점이 있어 시선이 크게 흩어지지는 않는
⚠ 판정 보류(분산 >=2등급) — human review 필요, 중앙값 단독 인용 금지
BA~C · 합의 1/6
"챗규"라는 서비스 이름과 "데이터에 답하다 — 로그인하세요"라는 설명 덕분에 1초 안에 이 화면이 '데이터 관련 서비스의 로그인 페이지'임을 명확히 이해할 수 있다. "데이터리더 아이디"라는 용어는 생소할 수 있지만, '아이디'라는 일반적인 개념 덕
⚠ 판정 보류(분산 >=2등급) — human review 필요, 중앙값 단독 인용 금지
BA~C · 합의 1/6
정보 밀도가 낮고 "데이터리더 아이디", "비밀번호" 입력 필드와 "Google로 계속하기" 등 익숙한 로그인 방식이 제시되어 인지부하가 높지 않다. 다만 "데이터리더"라는 고유명사가 일반 사용자에게는 생소하게 느껴질 수 있으나, 로그인이라는 명확한
⚠ 판정 보류(분산 >=2등급) — human review 필요, 중앙값 단독 인용 금지
🧷 판정이 갈린 지점 — 모델들이 여기서 엇갈렸다. 중앙값만 믿지 말라는 신호라 숨기지 않고 전시한다.
🔬 독립 모델 반대표(탈상관 축) — DeepGaze IIE (인간 SALICON 학습): 최대 주목 (x50%, y26%) · 우리 VLM 합의 ①("챗규 로고")와 근접(탈상관 두 방법이 같은 곳 지목 = 상대적 신뢰↑). 인간 SALICON 데이터 학습 공개 세일리언시(주목 히트맵·순서 아님). VLM들이 공유편향으로 함께 틀릴 때 이 저수준 축이 유일한 반대 신호. 정확도 % 주장 아님.

제3사 교차 청중 확인 (등급 결정엔 미반영)

cortex:llama3.3-70b (Meta llama) · 화면 설명 기반(직접 안 봄) — 부분 탈상관 교차확인 · 비전 판정과 ±1등급 일치 6/6 — 이 회사 모델은 화면을 직접 보지 못하고 위 설명으로만 판단하므로, 위 A~F 등급은 화면을 실제로 본 2개 비전 패밀리(Google·OpenAI)가 결정하고 이 칸은 교차 참고용입니다.
청중 \ 관문시선이해이탈
전문가(심사·판사)AAA
일반(배경지식 0)BBC
saliency(시선쏠림 지표, 픽셀 실측 · 0.10↑ 쏠림 뚜렷): 0.032
judges(비전·등급): gemini-2.5-flash×3 + gpt-4o×3 · 총 6표 온도분산
cross-check: cortex:llama3.3-70b (Meta llama) · 비전과 ±1등급 일치 6/6
scorer: f461f79 · 2026-07-10T16:04:10+09:00
등급=상대 휴리스틱(측정 아님)·순서편향 완화·분산 보류 적용. 세일리언시만 픽셀 실측. 성과로 채점되지 않는 게시 전 자문.