서비스 뇌반응 평가 — 비즈메타 관리자 모바일(로그인 후)

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

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 사용자가 '전체 테이블', '전체 컬럼', '히스토리컬', '실시간', '작업 완료 현황 (컬럼 기준)', '작업 할당 현황' 등의 전문 용어와 숫자들이 무엇을 의미하는지 파악하지 못해 혼란을 느끼고 이탈할 위험

↳ 처방 — 각 지표 카드에 '전체 테이블', '전체 컬럼' 등 전문 용어 대신 일반인도 이해할 수 있는 직관적인 설명(예: '관리 중인 데이터 테이블 수', '데이터 항목 수')을 추가하거나, 툴팁 등으로 상세 설명을 제공하여 정보의 맥락을 명확히 한다.

평가한 화면 · AI 주목 요소 — 의미적 현저성(사람 시선 아님)

평가한 화면 (모바일 390px, 첫 화면)

AI가 눈에 띈다고 본 요소 — 현저성 순위 (서로 다른 회사 AI 3곳 claude·gemini·openai이 각각 판정, 5번 모아 합의 · 1위 5/5판정 일치). 사람 시선·눈추적 아님(화살표 없음 = 이동경로 아님)

①BizMeta 로고 3/3사 · ②전체 테이블 수 3/3사 · ③컬럼수 3/3사 · ④전체 테이블 1/3사

⚠ 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 — "화면 상단의 '대시보드' 제목과 그 아래의 큰 숫자 '160'"비전 판정 원문 인용(각색 없음)

🕐 1초에 읽힌 것 — "'BizMeta' 로고, '대시보드'라는 제목, 그리고 여러 개의 큰 숫자들('160', '3,138', '480/982', '28')이 나열되어 있다는 것"비전 판정 원문 인용(각색 없음)

청중 × 뇌 관문 (A 좋음 → F 약함)

청중 \ 관문	시선(3초)	이해(1초)	이탈(인지부하)
전문가(심사·판사)	BB~D · 합의 4/6 화면 상단에 '대시보드'라는 명확한 제목과 '전체 테이블', '전체 컬럼', '작업 완료 현황', '전체 회원' 등 주요 지표들이 카드 형태로 잘 구분되어 있어, 전문가라면 빠르게 핵심 정보를 스캔할 수 있다. 하지만 실측 시선 쏠림 평균 0.049로 ⚠ 판정 보류(분산 >=2등급) — human review 필요, 중앙값 단독 인용 금지	AA~B · 합의 4/6 '대시보드'라는 제목과 '전체 테이블', '전체 컬럼', '작업 완료 현황', '전체 회원' 등의 카드 제목을 통해 관리자 화면에서 시스템의 전반적인 현황을 보여주는 화면임을 1초 안에 파악할 수 있다. '히스토리컬', '실시간' 등의 용어도 전문가에	BA~B · 합의 3/6 '전체 테이블', '전체 컬럼', '작업 완료 현황', '전체 회원' 등 핵심 지표들이 명확히 구분되어 있고, '히스토리컬', '실시간' 같은 전문 용어는 해당 분야 전문가에게는 인지 부하를 주지 않는다. '작업 할당 현황' 테이블의 '이름', '데이
일반(배경지식 0)	CC~F · 합의 4/6 '대시보드'라는 제목은 보이지만, '전체 테이블', '전체 컬럼', '히스토리컬', '실시간' 등의 용어가 일반인에게는 생소할 수 있어 시선이 흩어질 가능성이 높다. 실측 시선 쏠림 평균 0.049로 시선 앵커가 약하다. ⚠ 판정 보류(분산 >=2등급) — human review 필요, 중앙값 단독 인용 금지	DC~D · 합의 4/6 '대시보드'라는 제목은 이해되지만, '전체 테이블', '전체 컬럼', '히스토리컬', '실시간', '작업 완료 현황 (컬럼 기준)', '작업 할당 현황' 등의 용어가 일반인에게는 즉각적으로 '이게 뭐고 뭘 하는 화면'인지 이해하기 어렵다. 각 카드의	CB~F · 합의 3/6 화면 상단은 "전체 테이블", "전체 컬럼", "작업 완료 현황", "전체 회원"과 같이 큰 숫자와 몇몇 보조 지표("히스토리컬", "실시간")를 보여주어 비교적 이해하기 쉽다. 하지만 "히스토리컬", "실시간" 등의 용어가 일반 사용자에게는 직관적이 ⚠ 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 B B B C B D (합의 4/6) · 판정 보류
전문가·이탈(인지부하) — 표 B A A B A B (합의 3/6)
일반·시선(3초) — 표 C C D C C F (합의 4/6) · 판정 보류
일반·이탈(인지부하) — 표 F D C C B C (합의 3/6) · 판정 보류

🔬 다른 방식으로 교차 확인 — DeepGaze IIE (인간 사람 시선 데이터 학습): 색·대비가 가장 센 곳 (x25%, y48%) · 우리 AI가 본 첫 요소("BizMeta 로고")와 상이(≈40%p) — 표시: 뜻(AI 판단) vs 색·대비(다른 방식) 갈림, 사람 확인 요망. 사람 시선 데이터로 학습한 공개 모델(어디가 눈에 띄나만 봄, 순서 아님). 위 AI들이 비슷하게 함께 틀릴 때 이 다른 방식이 유일한 반대 신호.

제3사 교차 청중 확인 (등급 결정엔 미반영)

cortex:llama3.3-70b (Meta llama) · 화면 설명 기반(직접 안 봄) — 부분 서로 영향 덜 주는 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)	B	A	A
일반(배경지식 0)	D	D	D

색 정합성 (C1 면적 60-30-10 · C2 웜/쿨 · C3 톤 · C4 명도앵커 — 청중 무관)

BA~B · 합의 3/4

C1(면적비)는 지배 배경(흰색/옅은 회색), 보조(파란색 헤더), 강조(아이콘, 진행률)의 위계가 잘 잡혀 있다. C4(명도 앵커)는 진한 텍스트와 상단 파란색 바가 화면이 떠 보이지 않도록 잘 잡아준다. C2(온도)는 전반적으로 쿨톤으로 일관성을 유지한다. 다만 C3(톤 스킴)에서 파란색, 초록색, 주황색 등 기능적 강조색들이 다소 무작위적인 hue로

색 실측 신호(AI 아닌 픽셀 계산 보조): 배경 최빈색 88% · 웜 14%/쿨 86% · hue 계열 3 · 어두운픽셀 0.47% · WARN: C4 명도 앵커 없음(어두운 픽셀 0.5% — 화면이 떠 보임)

색 등급은 화면을 본 비전 2사(Google·OpenAI) 판정. 아래 신호는 픽셀 계산 보조(자동 대비판정 없음). 인테리어 색조합 공식에서 이식한 도메인 무관 색 정합성 루브릭.

saliency(시선쏠림 지표, 픽셀 실측 · 0.10↑ 쏠림 뚜렷): 0.049
채점 AI(화면 보는 AI·등급): gemini-2.5-flash×3 + gpt-4o×3 · 총 6번 반복 판정(설정 바꿔가며)
cross-check: cortex:llama3.3-70b (Meta llama) · 비전과 ±1등급 일치 6/6
scorer: bbebaf0 · 2026-07-11T17:26:11+09:00
등급=상대 어림 판단(측정 아님)·순서 편향 완화·판정 갈릴 땐 보류. 시선 쏠림(픽셀 계산)만 실측값. 성과로 채점되지 않는 게시 전 자문.