AI 변경 로그의 명확성 및 도입 영향 조사
사용자가 AI 제품 변경 로그의 명확성, 유용성, 행동적 영향을 어떻게 인식하는지 측정합니다. 릴리스 커뮤니케이션을 최적화하고 기능 도입을 촉진하려는 제품 및 개발자 경험 팀을 위해 설계되었습니다.
샘플 질문
템플릿에 포함된 내용을 미리 확인해 보세요. 모든 질문은 설문 공개 전에 자유롭게 수정할 수 있습니다.
지난 30일 동안 이 제품의 AI 기능 또는 모델 업데이트 변경 로그를 읽으신 적이 있습니까?
- 예
- 아니요
다음 두 개의 질문은 최근에 변경 로그를 읽지 않으신 분들을 위한 것입니다. 이미 읽으셨다면 다음으로 건너뛰셔도 됩니다.
다음 질문들은 귀하가 가장 최근에 읽은 AI 업데이트 변경 로그에 관한 것입니다.
전반적으로, 귀하가 마지막으로 읽은 AI 업데이트 변경 로그는 얼마나 명확했습니까?
최근 AI 업데이트로 인해 제품을 사용하는 방식이 바뀌었습니까?
- 예, 즉시 변경했습니다
- 예, 변경을 계획 중입니다
- 아직은 아니지만 고려 중입니다
- 영향 없음
- 잘 모르겠습니다
AI 변경 로그 업데이트를 얼마나 자주 받고 싶으십니까?
- 출시되는 모든 업데이트마다
- 주간 요약
- 격주 요약
- 월간 요약
- 주요 릴리스만
- 내 사용에 영향을 미칠 때만
이 설문조사에서의 응답을 바탕으로 귀하의 몇 가지 생각을 더 자세히 살펴보고자 합니다. AI 진행자가 최대 2개의 짧은 후속 질문을 드릴 것입니다.
귀하의 주요 역할은 무엇입니까?
- 엔지니어/개발자
- 데이터 과학자/ML 엔지니어
- 제품 관리자
- 디자이너/UX 리서처
- 분석가
- 임원/창업자
- 지원/솔루션/고객 성공
- 기타
시간과 소중한 의견을 나눠 주셔서 감사합니다! 귀하의 피드백은 향후 AI 업데이트 변경 로그를 개선하는 데 직접 반영됩니다.
최근에 변경 로그를 읽지 않으신 주요 이유는 무엇입니까? 해당하는 것을 모두 선택하십시오.
- 업데이트를 알아채지 못했습니다
- 너무 자주 나와서 따라가기 어렵습니다
- 너무 기술적이거나 전문 용어가 많습니다
- 제 업무와 관련이 없습니다
- 다른 출처(예: 문서, 커뮤니티)에 의존합니다
- 시간이 없습니다
- 기타
가장 최근의 AI 업데이트 변경 로그를 어디에서 접하셨습니까?
- 앱 내 배너 또는 토스트
- 릴리스 노트 페이지
- 이메일
- 개발자 포털
- 문서 사이트
- 블로그
- GitHub/GitLab 릴리스
- 커뮤니티(Slack/Discord/포럼)
- 소셜 게시물
- 기타
변경 로그가 무엇이 어떻게 바뀌었고 그 이유를 얼마나 명확하게 설명했습니까?
업데이트로 인해 변경했거나 변경할 계획인 것을 간략히 설명해 주십시오.
변경 로그 업데이트를 받는 데 어떤 채널을 선호하십니까? 해당하는 것을 모두 선택하십시오.
- 앱 내 알림
- 이메일
- 릴리스 노트 페이지
- 문서 사이트
- 개발자 포털
- 블로그
- GitHub/GitLab 릴리스
- Slack/Discord/커뮤니티
- RSS/Atom
- 기타
AI 또는 머신러닝 도구를 사용해 오신 지 얼마나 되셨습니까?
- 0~6개월
- 6~12개월
- 1~2년
- 3~5년
- 6년 이상
AI 업데이트 변경 로그를 알아채고 참여하는 데 가장 큰 도움이 될 한 가지 변화는 무엇입니까?
마지막 변경 로그를 읽는 데 대략 얼마나 시간을 쓰셨습니까?
- 1분 미만
- 1~2분
- 3~5분
- 6~10분
- 10분 초과
변경 로그가 귀하가 취해야 할 조치(있는 경우)를 얼마나 명확하게 설명했습니까?
향후 업데이트에 대응하는 데 도움이 될 만한 어떤 추가 정보가 변경 로그에 있으면 좋겠습니까?
AI 변경 로그에서 귀하에게 얼마나 가치 있는지에 따라 다음 예시 유형의 순위를 매겨 주십시오(가장 가치 있는 것을 맨 위로 드래그하십시오).
- 짧은 입력-출력 예시
- 전후 비교
- 일반 언어로 된 코드 스니펫
- 엣지 케이스 동작
- 성능/벤치마크 수치
- 마이그레이션 안내 예시
이 제품을 얼마나 자주 사용하십니까?
- 하루에 여러 번
- 매일
- 주 2~3회
- 매주
- 월 1회 이하
변경 로그의 기술적 세부 수준은 얼마나 적절했습니까?
귀하의 조직에는 직원이 몇 명입니까?
- 1
- 2~10
- 11~50
- 51~200
- 201~1,000
- 1,001 이상
귀하에게 얼마나 유용한지에 따라 다음 변경 로그 섹션의 순위를 매겨 주십시오(가장 유용한 것을 맨 위로 드래그하십시오).
- 개요 요약
- 새로운 기능 항목
- 전후 예시
- 마이그레이션 또는 업그레이드 안내
- 지원 중단 공지
- 성능 또는 벤치마크 결과
주로 어디에 거주하고 계십니까?
- 북미
- 유럽
- 아시아-태평양
- 라틴 아메리카
- 중동/아프리카
- 기타/응답하지 않음
짧은 후속 대화를 위해 연락드리는 것에 응해 주실 수 있으십니까?
- 예
- 아니요
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.
관련 템플릿
같은 카테고리의 다른 설문을 만나 보세요.
Red Team Program Effectiveness Assessment
Collects structured stakeholder feedback on red-team risk coverage, report quality, and remediation follow-through to identify actionable program improvements across security, engineering, and leadership functions.
템플릿 보기AI Bug Bounty: Scope, Fairness & Incentive Evaluation
An internal stakeholder survey evaluating scope clarity, decision fairness, and incentive effectiveness in your AI bug bounty program over the past 6 months to guide program improvements.
템플릿 보기AI Model Card Usability & Developer Trust Survey
Measures how ML/AI practitioners engage with model cards, evaluate documented limitations, and how documentation quality shapes trust and adoption decisions across deployment contexts.
템플릿 보기AI Feature Adoption & Value Perception Survey
Measures user interest, perceived value, adoption barriers, and willingness to pay for AI-powered product features. Designed for SaaS product teams prioritizing their AI roadmap based on user feedback.
템플릿 보기AI Agent Autonomy, Escalation & Control Preferences Survey
Measures user expectations for AI agent autonomy, preferred escalation and handoff mechanisms, permissible actions, spending thresholds, and risk concerns. Designed for UX researchers and product teams building agentic AI workflows.
템플릿 보기AI Tool Adoption in Research Teams
A survey studying how research teams evaluate, adopt, and integrate AI tools for data collection, analysis, and reporting. This instrument measures current tool usage, evaluation criteria, adoption barriers, training experiences, data quality perceptions, and team collaboration patterns.
템플릿 보기