Industry-Specific

정치인 발언 반응 및 신뢰도 설문

공직자의 특정 발언이 실제 사람들에게 어떻게 받아들여지는지 — 그 발언을 들어본 적이 있는지, 어떻게 해석하는지, 그것이 신뢰에 어떤 영향을 미치는지 — 를 포착합니다. AI 후속 인터뷰가 각 반응의 이면에 있는 논리를 파고들어, 지지·회의·반발을 이끌어내는 구체적인 단어나 맥락을 드러냅니다.

이 템플릿 사용하기 템플릿 더 둘러보기

샘플 질문

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

질문 13개 · 약 7분

Q01

메시지

공직자의 최근 발언에 대한 반응을 몇 분간 나눠 주셔서 감사합니다. 귀하의 응답은 완전히 기밀로 유지되며 익명 처리됩니다. 정답은 없으며, 저희는 귀하의 솔직하고 즉각적인 반응을 알고자 합니다. 약 5~6분이 소요됩니다.

Q02

객관식필수

오늘 이전에 이 발언에 대해 들어보신 적이 있습니까?

예, 직접 보거나 들었습니다(영상, 음성 또는 직접)
예, 간접적으로 들었습니다(뉴스, 소셜 미디어, 지인)
아니요, 지금 처음 듣습니다

Q03

텍스트 하이라이트

아래 발언을 읽으신 후, 눈에 띄는 단어나 문구를 강조 표시해 주십시오 — 설득력 있게 느껴지든, 우려스럽든, 모호하든, 혹은 그 밖에 짚어둘 만한 것이든 무엇이든 좋습니다.

"(정치인의 정확한 인용문으로 교체하되, 공정성을 위해 충분한 주변 맥락을 포함하십시오.)" (템플릿 참고: 발언을 그대로 붙여넣고 출처/날짜를 표기한 후 시작하십시오.)

Q04

의견 척도필수

이 발언에 담긴 정서에 얼마나 동의하십니까?

척도: 1 – 7

최소:전혀 동의하지 않음최대:매우 동의함

Q05

객관식필수

이 발언이 귀하에게 어떻게 다가왔는지 가장 잘 설명하는 것은 다음 중 무엇입니까?

정직하고 솔직함
다소 과장됨
오해의 소지가 있음
맥락에서 벗어남
정치적으로 계산됨
잘 모르겠음

Q06

평점 척도필수

이 발언이 이 정치인에 대한 귀하의 신뢰에 어떤 영향을 미쳤습니까?

범위: 1 – 5

최소:신뢰가 훨씬 낮아짐최대:신뢰가 훨씬 높아짐

Q07

매트릭스

발언 자체를 생각할 때, 다음 각 항목에 얼마나 동의하십니까?

5개 행 × 5개 열

명확하고 이해하기 쉬웠다
정직했다
나에게 중요한 사안과 관련이 있었다
분열을 조장했다
이 정치인이 이전에 했던 말들과 일관성이 있었다

열: 전혀 동의하지 않음 · 동의하지 않음 · 보통 · 동의함 · 매우 동의함

Q08

최선·최악 선택형(MaxDiff)

이와 같은 발언에 대해 의견을 형성할 때, 어떤 요인이 귀하에게 가장 중요합니까?

어조와 전달 방식
사실적 정확성
발언의 시점
이를 둘러싼 언론 보도
이 정치인의 과거 발언과의 비교
다른 정치인이나 공직자의 반응
나에게 얼마나 개인적으로 관련이 있는지

세트별 최선·최악 선택최선:내 의견에 가장 중요함최악:내 의견에 가장 덜 중요함

Q09

AI 인터뷰

이 응답자가 발언에 보인 반응 이면의 구체적인 논리를 탐색하십시오: 강조 표시된 구절 중 어떤 단어나 문구가 동의 또는 반대를 이끌었으며 그 이유는 무엇인지. 만약 오해의 소지가 있거나 맥락에서 벗어났다고 평가했다면, 어떤 맥락이 빠져 있다고 생각하는지 물어보십시오. 이 설문 이전에 그 발언을 들어본 적이 없었다면, 이제 읽어본 지금의 첫인상과 무엇이 생각을 바꿀 수 있을지 캐물으십시오.

Q10

객관식

이 정치인이 앞으로 무엇을 해야 한다고 생각하십니까(있다면)?

의도한 바를 명확히 밝힌다
사과한다
발언을 고수한다
더 많은 맥락이나 근거를 제시한다
아무것도 할 필요가 없다
잘 모르겠음

Q11

객관식

귀하의 정치 성향을 가장 잘 설명하는 것은 무엇입니까?

진보 성향
중도
보수 성향
무당층 / 없음
답변하지 않겠습니다

Q12

드롭다운

귀하의 연령대는 어떻게 되십니까?

18-24
25-34
35-44
45-54
55-64
65+
답변하지 않겠습니다

Q13

메시지

이상입니다 — 솔직한 반응을 나눠 주셔서 감사합니다. 귀하의 응답은 다른 응답들과 결합되어 이 발언이 대중에게 어떻게 받아들여지고 있는지, 그리고 가장 큰 반응이 어디에서 나오는지를 파악하는 데 활용됩니다.

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.

다른 서비스와 비교

다른 설문 도구의 가장 유사한 템플릿을 검토했습니다. 그 도구들이 잘하는 점과, 이 템플릿이 한발 더 나아가는 지점을 정리했습니다.

이 템플릿을 선택하는 이유

Opens by establishing prior awareness of the statement, then uses text highlighting to pinpoint the exact words or phrases driving a respondent's reaction, rather than just capturing a general opinion
Combines an opinion scale, a matrix of statement-specific agreement items, and a MaxDiff exercise on what factors matter most, giving both breadth and depth on how the statement is being judged
Includes an AI follow-up interview that explores the specific reasoning behind each respondent's reaction, surfacing why certain wording triggered approval, skepticism, or backlash
Captures downstream effects (trust rating, what the politician should do next) alongside political affiliation and age, so credibility shifts can be segmented by respondent background

SurveyMonkey

Which Politician Said... Survey Template

This is a lighter, quiz-style template built around guessing which politician said a given quote, not a structured instrument for measuring reaction, sentiment, or credibility impact. It's a fielding-ready form on a major platform, but its purpose (engagement/trivia) differs from a credibility research survey. Useful mainly as a reference point for how SurveyMonkey packages politician-statement content, not as a direct substitute.

잘하는 점

Ready-to-use template on a widely recognized survey platform
Simple, quick format likely to drive high completion rates
Easy to customize question wording and answer choices via a familiar editor

아쉬운 점

No adaptive AI follow-up questioning to probe the reasoning behind a reaction — it's a static question set
No mechanism to identify which specific words or phrases in a statement drive a respondent's response
No built-in per-response quality scoring or transparent methodology reporting

자주 묻는 질문