설문조사를 직접 돌리는 사람들을 위한 글을 씁니다. 창업·연구·대학 과제에서 응답자를 모으는 법, 설문을 더 잘 만드는 법 — 맞썰에서 오간 실제 설문 데이터에서 배운 것들을 정리합니다.
아바타로 활동하는 그룹이 음악방송에 오르는 시대에, 'AI 아이돌을 받아들인다'는 말은 정확히 무엇을 뜻할까요. 이 말이 가리키는 세 가지 서로 다른 대상, 감상에서 옹호까지 이어지는 수용의 단계, 그리고 사람들이 갈리는 지점을 짚어봤습니다. 당신은 어느 쪽인지 지금 진행 중인 학위논문 설문에서 답해주세요.
수요 검증 설문에서 구매 의향 문항은 거의 항상 좋게 나옵니다. 응답자가 거짓말을 해서가 아니라 그 질문에 답하는 데 아무 비용이 들지 않기 때문입니다. 의향 대신 무엇을 물어야 하는지, 의향을 꼭 물어야 한다면 어떻게 물어야 하는지 정리했습니다.
조별과제 설문에 30명이 응답했습니다. 표본이 작은 것 자체는 감점 요인이 아닙니다. 작은 표본으로 큰 주장을 하는 것이 문제입니다. 30명으로 할 수 있는 말과 할 수 없는 말, 그리고 결과를 문장으로 옮기는 법을 정리했습니다.
회사에서 AI를 쓰는 게 당연해진 시대, 정작 "직장인이 실제로 AI를 어떻게 쓰는가"는 아직 연구가 따라가는 중입니다. 지금 맞썰에서 이 질문을 다루는 학위논문 설문이 응답자를 모으고 있어요 — 이 주제가 왜 지금 중요한지 정리했습니다.
설문 링크를 올리고 나면 응답은 언제 올까요? 설문 품앗이 맞썰에서 오간 맞설문 요청 1,700여 건을 분석해 보니, 응답의 절반이 설문 등록 후 하루 안에 몰렸습니다. 이 절벽이 설문 배포 전략에 뜻하는 것.