첫 방문자 뇌 반응(시선 3초 · 이해 1초 · 이탈) 점검 — 등급은 2개 회사 AI(gemini·openai)가 매기고, 다른 회사 AI는 등급에 반영하지 않는 교차확인만 합니다. 어림 등급(화면 하나만 보고 매긴 값 — 화면끼리 비교 계산은 하지 않습니다. 이 도구가 매긴 등급끼리만 견줄 수 있어요) · 게시 전 자문용. 전체 등급 B
| 청중 \ 관문 | 시선(3초) | 이해(1초) | 이탈(인지부하) |
|---|---|---|---|
| 전문가(심사·판사) | BB~C · 합의 3/4 눈은 'IMPACT - 데이터 규모' 섹션의 'REITs', 'DART', 'MOLIT', 'Snowflake Cortex AI'와 같은 구체적인 데이터 소스 및 큰 숫자들로 향할 것입니다. 이는 서비스의 깊이와 신뢰성을 보여주는 핵심 정보이기 때문입니다. 실측 시선 쏠림 평균 0.091은 시선이 뚜렷하게 쏠리지는 않지만, 핵심 정보에 대한 인지는 가능함을 시사합니다. | BA~B · 합의 3/4 'IMPACT - 데이터 규모'라는 제목과 'REITs', 'DART', 'MOLIT', 'Snowflake Cortex AI', 'Cortex LLM', 'ML_FORECAST MAPE' 등의 전문 용어를 통해 데이터 수집, 처리, AI 모델 현황을 보여주는 대시보드임을 1초 안에 파악할 수 있다. 각 카드의 큰 숫자들은 주요 지표를 직관적으로 전달한다. | BA~B · 합의 2/4 'Cortex LLM', 'EMD 지오코딩', 'ML_FORECAST MAPE', 'llama3-mistral' 등 전문 용어는 해당 분야 전문가에게 익숙하며, 상세한 설명 문장도 시스템의 깊이와 기술적 역량을 보여주는 정보로 인식될 수 있다. 정보 밀도가 높지만, 전문가에게는 필요한 정보로 받아들여져 인지 부하로 인한 이탈 지점은 적다. |
| 일반(배경지식 0) | CC~D · 합의 3/4 가장 크고 눈에 띄는 텍스트인 하단 섹션의 '상장 22 + 비상장 365 리츠 자산을 지도 한 장에'로 시선이 먼저 갈 가능성이 높습니다. 하지만 상단 'IMPACT - 데이터 규모' 섹션의 큰 숫자들과 알 수 없는 전문 용어들이 시선을 분산시켜 '어디 봐야 할지 모름'을 유발할 수 있습니다. 실측 시선 쏠림 평균 0.091은 시선이 뚜렷하게 쏠리지 않음을 나타냅니다. | CC~F · 합의 2/4 '리츠맵'과 '상장 + 비상장 리츠를 매일 다시 추적하는 도구'라는 설명이 있지만, 일반 사용자가 바로 이해하기에는 전문 용어가 많음. ⚠ 판정 보류(분산 >=2등급) — human review 필요, 중앙값 단독 인용 금지 | 보류표가 갈림: F · F · B · CB~F · 합의 0/4 상단 'IMPACT - 데이터 규모' 섹션의 과도한 정보 밀도와 'REITs', 'DART', 'MOLIT', 'Snowflake Marketplace', 'Cortex AI', 'LLM', 'NAV-공사-감성-생활수요-이동수요', 'ML_FORECAST', 'llama3-mistral', 'NL->SQL'과 같은 수많은 전문 용어들은 일반 사용자의 뇌에 심각한 인지 부하를 주어 즉각적인 피로감과 이탈을 유발할 것입니다. 특히 '자체 수집 3 + 외부 데이터 + Cortex AI 2 모델 — 자체 수집(리츠 전수-DART 공시-MOLIT)과 외부 데이터(공공데이터-네이버 지도 API-Cortex LLM)를 권역 단위로 결합해 다섯 신호(NAV-공사-감성-생활수요-이동수요)를 만들고, Cortex AI 2모델(ML_FORECAST 가격 예측 + COMPLETE 공시 감성 + NL->SQL)을 활용했다.'는 텍스트는 읽고 해석하기 매우 어렵습니다. ⚠ 판정 보류 — 표가 양 끝으로 갈려(F·F·B·C) 중앙값이 아무도 주지 않은 등급으로 떨어졌습니다. 등급 대신 원표를 보세요. |
| 청중 \ 관문 | 시선 | 이해 | 이탈 |
|---|---|---|---|
| 전문가(심사·판사) | B | A | A |
| 일반(배경지식 0) | D | F | F |