굿모니터링 주식회사

연구소

온라인 데이터의 일치성을 통한 정확성 향상 및 신뢰도 확보

휴먼 모니터는 적은 비용으로 높은 효과를 기대할 수 있다는 점에서 많은 기관 및 기업에서 휴먼 모니터를 채용하여 업무를 수행하고 있습니다.
휴먼 모니터는 학습, 경력, 사회적 경험, 사상, 환경 등에 따라 개인적인 차이가 날 수 있어 동일한 문제를 놓고 분류와 판단, 해석이 다를 수 있습니다. 이러한 점은 데이터의 정확성(Accuracy), 일치성(Consistency) 측면에 영향을 미치며 신뢰도(Reliability)의 문제를 야기할 수 있습니다.
굿모니터링 주식회사는 휴먼 모니터 간의 편차(Deviation)를 최소화하고, 데이터의 신뢰도를 확보하기 위해 삼각측정(Triangulation) 기반한 테스트(Test)를 통해 정확성, 일치성을 측정하고 있습니다.
측정 결과를 분석하여 채용을 비롯한 교육, 매뉴얼 개발 등에 적용하여 휴먼 모니터 역량(Competency)과 데이터 신뢰도를 더욱 향상시킬 수 있도록 노력하고 있습니다.

※ 출처 : 위키백과(Wikipedia)

삼각측정법은 질적 연구(Qualitative research)에서 데이터의 타당성과 신뢰성을 높이기 위해 사용되는 분석 기법 중 하나로 다양한 접근 방식을 사용하여 데이터를 교차 확인하고, 결과를 검증합니다.
삼각측정법을 활용하면 휴먼 모니터들이 동일한 대상에 대해 동일한 평가를 내리는지 확인할 수 있습니다.

모니터 간 신뢰도 측정 테스트
- 테스트 종류 : 사전(채용 시), 중간, 최종(휴먼 모니터의 역량 확인)
- 테스트 구성 : 기본 문제, 심화 문제, 응용 문제 * 자세한 내용은 문의
크립펜도르프 알파 신뢰도 지수(Krippendoff`s Alpha Reliability Estimate)
- 크립펜도르프라는 심리학자가 1950년대에 개발한 신뢰도 측정 방법입니다. 이 방법은 검사 항목들 간의 상관관계를 분석하여 신뢰도를 측정하는 방법으로, 검사 결과의 일관성을 평가하는데 사용됩니다.
- 평가하고자 하는 부분에 대한 일치성을 평가하는 데 유용한 방법
- 평가 항목이 서로 얼마나 밀접하게 관련 있는지 반영하여 보다 정확하게 평가 가능
※ 출처 : 구글(Google)
파이썬(Python)
- 1980년대 말, 네덜란드의 CWI(Centrum Wiskunde & Informatica)의 귀도 반 로섬이 개발한 프로그래밍 언어입니다.
- 데이터 분석, 인공지능, 웹 개발 등 다양한 분야에서 사용되며 많은 라이브러리와 프레임워크를 지원하여 개발자들이 빠르고 효율적인 프로그래밍을 할 수 있도록 도와줍니다.
※ 출처 : 구글(Google)