모든 템플릿

데이터 라벨링 QA, 편향성 및 지침 명확성 감사

데이터 라벨링 팀을 위한 운영 감사 설문으로, 지난 30일간의 지침 명확성, 편향 완화 관행, QA 엄격성, 워크플로 병목 현상을 측정합니다. 라벨러, 리뷰어, QA 리드를 대상으로 설계되었습니다.

샘플 질문

템플릿에 포함된 내용을 미리 확인해 보세요. 모든 질문은 설문 공개 전에 자유롭게 수정할 수 있습니다.

질문 25개 · 약 11분
Q01
메시지

환영합니다! 이 설문은 약 11분이 소요되며, 지난 30일간의 데이터 라벨링 업무에 대해 질문합니다. 참여는 전적으로 자발적이며 언제든지 중단하실 수 있습니다. 정답이나 오답은 없으며, 저희는 여러분의 솔직한 경험에 관심이 있습니다. 모든 응답은 기밀로 유지되며 라벨링 운영 개선을 위해 집계된 형태로만 보고됩니다. 계속 진행하시면 참여에 동의하시는 것입니다.

Q02
객관식

지난 30일 동안 다음 중 어떤 작업을 수행하셨습니까? 해당하는 항목을 모두 선택해 주십시오.

  • 라벨링 / 주석 작업
  • 리뷰 / QA
  • 라벨링과 리뷰 모두
  • 기타 (직접 입력해 주십시오)
Q03
의견 척도

전반적으로, 지난 30일 동안 받으신 작업 지침은 얼마나 명확했습니까?

척도: 17
최소:매우 불명확함최대:매우 명확함
Q04
객관식

현재 라벨링 지침에는 다음 편향 주제 중 어떤 것이 포함되어 있습니까? 해당하는 항목을 모두 선택해 주십시오.

  • 인구통계학적 편향 (예: 성별, 인종, 연령)
  • 도메인 또는 전문 용어 편향
  • 지리적 / 방언 변이
  • 라벨 누출 또는 대리 신호
  • 유해한 고정관념 및 유해성
  • 맥락 / 번역 편향
  • 위에 해당 없음
  • 기타 (직접 입력해 주십시오)
Q05
의견 척도

라벨링된 작업을 리뷰할 때 사용되는 수락 기준은 얼마나 명확합니까?

척도: 17
최소:전혀 명확하지 않음최대:매우 명확함
Q06
드롭다운

지난 30일 동안 라벨링한 항목 중 재작업을 위해 반환된 비율은 대략 몇 퍼센트입니까?

  • 0%
  • 1–5%
  • 6–10%
  • 11–20%
  • 21–30%
  • 31–50%
  • 50% 초과
  • 잘 모르겠음
Q07
장문형

라벨링 업무의 명확성, 공정성 또는 품질 보증을 개선하기 위해 한 가지를 바꿀 수 있다면 무엇을 바꾸시겠습니까?

Q08
드롭다운

주로 근무하시는 지역은 어디입니까?

  • 북미
  • 라틴 아메리카
  • 유럽
  • 중동
  • 아프리카
  • 남아시아
  • 동아시아
  • 동남아시아
  • 오세아니아
  • 답변하지 않음
Q09
메시지

설문을 완료해 주셔서 감사합니다. 여러분의 피드백은 지침 명확성, 편향 완화 및 품질 보증 프로세스 개선에 직접 반영됩니다.

Q10
드롭다운

이 라벨링 프로그램에서 얼마나 오래 일하셨습니까?

  • 1개월 미만
  • 1–3개월
  • 4–6개월
  • 7–12개월
  • 1–2년
  • 2년 초과
Q11
의견 척도

지난 30일 동안 프로젝트 진행 중에 작업 지침이 얼마나 자주 변경되었습니까?

척도: 15
최소:전혀 없음최대:매우 자주
Q12
의견 척도

지난 30일 동안 편향된 것으로 보이는 입력값이나 라벨을 얼마나 자주 접하셨습니까?

척도: 15
최소:전혀 없음최대:매우 자주
Q13
객관식

현재 프로그램에서 가장 자주 사용되는 리뷰 방식은 무엇입니까?

  • 판정을 포함한 블라인드 이중 리뷰
  • 스팟 체크 (고정 비율)
  • 휴리스틱 기반 리뷰 (규칙 기반)
  • 팀 내 동료 리뷰
  • 제출 전 자체 리뷰
  • 잘 모르겠음
  • 기타 (직접 입력해 주십시오)
Q14
순위 매기기

아래 목록에서, 지난 30일 동안 관찰하신 재작업의 주요 원인을 가장 흔한 것부터 가장 드문 것 순으로 순위를 매겨 주십시오.

  1. 불명확하거나 변경되는 지침
  2. 리뷰어-라벨러 간 불일치
  3. 다루어지지 않은 예외 사례
  4. 도구 또는 플랫폼 문제
  5. 시간 압박 또는 할당량
  6. 불충분한 교육 또는 맥락
드래그하여 순위 지정
Q15
AI 인터뷰

응답하신 내용을 바탕으로, 몇 가지 경험을 좀 더 깊이 살펴보고자 합니다. AI 모더레이터가 귀하의 라벨링 운영에 관해 1~2개의 후속 질문을 드릴 것입니다.

Q16
드롭다운

주로 사용하시는 언어는 무엇입니까?

  • 영어
  • 스페인어
  • 포르투갈어
  • 프랑스어
  • 독일어
  • 중국어
  • 일본어
  • 한국어
  • 힌디어
  • 아랍어
  • 기타 (직접 입력해 주십시오)
  • 답변하지 않음
Q17
장문형

지난 30일 동안 불명확하거나 상충되는 지침을 접하신 적이 있다면, 한 가지 예를 간단히 설명해 주십시오. 없으시면 이 질문을 건너뛰셔도 됩니다.

Q18
의견 척도

편향이 의심될 때, 해당 문제를 에스컬레이션하는 프로세스는 얼마나 명확합니까?

척도: 17
최소:전혀 명확하지 않음최대:매우 명확함
Q19
의견 척도

지난 30일 동안 받으신 리뷰 피드백은 라벨링 정확도 향상에 얼마나 유용했습니까?

척도: 17
최소:전혀 유용하지 않음최대:매우 유용함
Q20
객관식

이 프로그램에서 일반적인 근무 주간에 가장 많은 비중을 차지하는 활동은 다음 중 무엇입니까?

  • 라벨링 / 주석 작업
  • 리뷰 / QA
  • 지침 읽기 / 업데이트
  • 회의 / 싱크
  • 교육 / 온보딩
  • 에스컬레이션 또는 질문
  • 기타 (직접 입력해 주십시오)
Q21
드롭다운

데이터 라벨링 또는 주석 작업 경험은 총 얼마나 되십니까?

  • 6개월 미만
  • 6–12개월
  • 1–2년
  • 3–5년
  • 6년 이상
Q22
장문형

최근 편향 가능성이 있는 입력값이나 라벨을 접하신 적이 있다면, 그 예와 이를 어떻게 처리하셨는지 간단히 설명해 주십시오. 없으시면 이 질문을 건너뛰셔도 됩니다.

Q23
의견 척도

지난 30일 동안 받으신 리뷰 피드백은 얼마나 시의적절했습니까?

척도: 17
최소:전혀 시의적절하지 않음최대:매우 시의적절함
Q24
객관식

지난 30일 동안 다음 도구 관련 문제 중 어떤 것이 품질이나 속도를 가장 많이 저하시켰습니까? 해당하는 항목을 모두 선택해 주십시오.

  • 느린 로딩 또는 지연
  • 제한된 단축키 또는 템플릿
  • 불량한 diff / 비교 뷰
  • 불명확한 오류 메시지
  • 편향 또는 예외 사례를 플래그하기 어려움
  • 제한된 감사 추적 / 메타데이터
  • 위에 해당 없음
  • 기타 (직접 입력해 주십시오)
Q25
드롭다운

이 프로그램에서의 고용 형태는 무엇입니까?

  • 정규직
  • 시간제
  • 계약직 / 프리랜서
  • 답변하지 않음

포함된 기능

  • AI 후속 질문

    정형화된 설문이 놓치는 세부 내용을, 주관식 답변에 맞춰 AI가 심층 질문으로 끌어냅니다.

  • 주의력 확인 장치

    성의 없는 답변과 저품질 응답자를 걸러내는 내장 안전장치입니다.

  • AI가 작성한 문안

    문구, 질문 순서, 분기 로직까지 AI가 연구 목표에 맞춰 작성합니다.

  • 자동 리포트

    응답이 모이면 주요 주제, 인용문, 이해하기 쉬운 요약이 자동으로 작성됩니다.

설문을 공개할 준비가 되셨나요?

이 템플릿을 편집기에서 열어 보세요. 첫 응답자가 보기 전에 모든 부분을 원하는 대로 바꿀 수 있습니다.