서비스 뇌반응 평가 — 챗규(krxdata 첫화면)

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 A

전체 등급 A (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 — 첫 방문자가 로그인 화면에 바로 진입했을 때, '데이터에 답하다'라는 다소 추상적인 가치 제안만으로는 서비스의 구체적인 효용이나 매력을 즉각적으로 파악하기 어려워 이탈할 위험이 있습니다.

↳ 처방 — 로그인 폼 상단이나 '로그인 없이 둘러보기' 링크 주변에 '챗규'가 제공하는 핵심적인 가치와 이점을 구체적이고 간결하게 설명하는 문구를 추가하여, 첫 방문자가 서비스를 탐색할 동기를 부여해야 합니다.

평가한 화면 · AI 주목 요소 — 의미적 현저성(사람 시선 아님)

평가한 화면 (데스크톱 1440px, 첫 화면)

AI가 눈에 띈다고 본 요소 — 의미적 현저성 순위 (3사 VLM claude·gemini·openai 독립 판정 5회 합의, 1위 5/5판정 합치). 사람 시선·아이트래킹 아님(화살표 없음 = 이동경로 아님)

①아이디 입력 3/3사 · ②로그인 버튼 3/3사 · ③아이콘 2/3사

⚠ 사람 대조(UEyes n=15·309명분, 소표본 근사): 이 순위의 1위는 실제 사람 첫 시선을 "중앙 찍기"(25%)보다 낮게 맞힘(16%) — 그래서 "시선 예측"이 아니라 모델이 본 의미적 현저성으로 표기한다(헤드라인·로고 등 뜻 강한 요소). 삼중검증(codex·gemini)이 예측한 방향과 이 소표본이 일치.

👁 눈이 먼저 간 곳 — "중앙의 '챗규' 로고와 '데이터에 답하다 — 로그인하세요' 문구, 그리고 '데이터리더 아이디...' 입력 필드와 '데이터리더 로그인' 버튼."비전 판정 원문 인용(각색 없음)

🕐 1초에 읽힌 것 — "'챗규'라는 서비스의 '로그인' 화면이며, '데이터'와 관련된 서비스일 수 있다는 점."비전 판정 원문 인용(각색 없음)

청중 × 뇌 관문 (A 좋음 → F 약함)

청중 \ 관문	시선(3초)	이해(1초)	이탈(인지부하)
전문가(심사·판사)	BA~C · 합의 4/6 시선은 중앙의 '챗규' 로고와 '데이터리더 로그인' 버튼으로 향하며 핵심 행동(로그인)에 쏠립니다. 실측 세일리언시 평균 0.032는 시선 쏠림이 뚜렷하지 않음을 의미하지만, 화면의 단순성으로 인해 시선이 흩어지지 않고 로그인 영역에 머무릅니다. ⚠ 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 있습니다. '데이터에 답하다'라는 문구는 서비스의 목적이 데이터 관련 질의응답임을 암시하며, '데이터리더 아이디'와 '데이터리더 로그인'은 특정 플랫폼의 사용자임을 나타냅니다. 전문	AA~A · 합의 6/6 화면은 매우 간결하며, '데이터리더 아이디', '비밀번호' 입력과 '데이터리더 로그인', 'Google로 계속하기', '로그인 없이 둘러보기'의 세 가지 명확한 선택지를 제공합니다. 정보 밀도가 낮고 전문용어가 과도하지 않아 인지 부하가 거의 없습니다
일반(배경지식 0)	BA~C · 합의 3/6 화면 중앙에 '챗규' 로고와 이름, 그리고 '데이터에 답하다 — 로그인하세요'라는 문구가 가장 먼저 눈에 들어온다. 그 아래로 '데이터리더 아이디', '비밀번호' 입력란과 보라색 '데이터리더 로그인' 버튼이 명확하게 시선을 끈다. 실측 세일리언시 평균 ⚠ 판정 보류(분산 >=2등급) — human review 필요, 중앙값 단독 인용 금지	BA~C · 합의 2/6 1초 안에 '챗규'라는 서비스의 '로그인' 화면임을 파악할 수 있습니다. '데이터에 답하다'라는 문구는 서비스가 데이터와 관련이 있음을 짐작하게 합니다. 그러나 '데이터리더 아이디'와 '데이터리더 로그인'이라는 용어는 일반적인 '아이디'나 '이메일'보 ⚠ 판정 보류(분산 >=2등급) — human review 필요, 중앙값 단독 인용 금지	AA~C · 합의 5/6 화면은 매우 단순하고 명확한 선택지를 제공합니다. '데이터리더 아이디'와 '비밀번호' 입력, '데이터리더 로그인', 'Google로 계속하기', '로그인 없이 둘러보기' 외에 복잡한 정보나 전문용어가 없어 인지 부하가 거의 없습니다. 일반 사용자도 쉽 ⚠ 판정 보류(분산 >=2등급) — human review 필요, 중앙값 단독 인용 금지

🧷 판정이 갈린 지점 — 모델들이 여기서 엇갈렸다. 중앙값만 믿지 말라는 신호라 숨기지 않고 전시한다.

전문가·시선(3초) — 표 C B B B A B (합의 4/6) · 판정 보류
일반·시선(3초) — 표 C C B B A B (합의 3/6) · 판정 보류
일반·이해(1초) — 표 B C A A A B (합의 2/6) · 판정 보류
일반·이탈(인지부하) — 표 A C A A A A (합의 5/6) · 판정 보류

🔬 독립 모델 반대표(탈상관 축) — DeepGaze IIE (인간 SALICON 학습): 최대 주목 (x50%, y26%) · 우리 VLM 합의 ①("아이디 입력")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 \ 관문	시선	이해	이탈
전문가(심사·판사)	A	A	A
일반(배경지식 0)	A	B	A

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: c883353 · 2026-07-10T18:41:38+09:00
등급=상대 휴리스틱(측정 아님)·순서편향 완화·분산 보류 적용. 세일리언시만 픽셀 실측. 성과로 채점되지 않는 게시 전 자문.