신뢰할 수 있는 연구 방법이 필요한 연구자들을 위해 만들어졌습니다.
Jake Bialer는 저널리즘, 데이터 분석, 데이터 엔지니어링을 두루 거치며 일해 왔습니다. 그 과정에서 하나의 문제가 반복적으로 나타났습니다. 팀들이 정직한 답과 재현 가능한 근거를 얻기 위한 더 나은 도구가 필요했다는 것입니다.
QuestionPunk는 바로 그 문제를 풀기 위해 만들어졌습니다. 설문 설계, 적응형 인터뷰, 분석을 하나의 워크플로로 통합하고, 연구자가 직접 점검하고 보고할 수 있도록 투명한 AI 설정을 제공합니다.
"방법론을 숨기지 않으면서도 팀이 더 빨리 움직이도록 돕는 도구를 만들고 싶었습니다. 결과가 중요하다면 투명성도 중요합니다."
연구 워크플로가 설계, 응답자 모집, 분석을 위한 여러 도구로 분산되어 있었습니다.
정적인 설문은 응답자가 답을 시작해야 드러나는 핵심 후속 질문을 놓쳤습니다.
의사결정에 앞서 응답을 수작업으로 정리하고 종합하는 데 너무 많은 시간이 들었습니다.
양질의 응답자 모집을 수월하게, 설문 참여를 의미 있게 만들어 리서치를 더 좋게 만드는 것
로드맵은 연구자와 그들이 실제로 실행해야 하는 실험에 의해 결정됩니다.
프롬프트, 모델 선택, 로직이 모두 공개되어 있어 연구를 문서화하고 재현할 수 있습니다.
엔지니어링 지원 없이도 연구자가 직접 프롬프트, 모델, 연구 설정을 조정할 수 있습니다.
학계와 린 팀도 과도한 비용 없이 AI 리서치 방법을 평가할 수 있어야 합니다.