チャットでのユーザーの行動をAIが分析する方法

AIは、チャットの人々が何をしているのか、なぜ彼らがそれをしているのか、そしてチームがそれについて何をすべきかを正確に理解するのに役立ちます。これは「覗く」ことではなく、ルール、オンボーディング、サポート、安全性を改善するためのシグナルの構造化についてです。

1）チャットからAIが抽出する信号

テキスト：

意図：質問、フィードバック、苦情、感謝、オフトップ、UGC、毒性/炎。
テーマ/サブテーマ：製品、支払い、バグ、トーナメント、RG（制限、タイムアウト）、セキュリティ。
トーン/感情：ポジティブ/ニュートラル/ネガティブ+不安、怒り、喜び、信頼。
引数/事実：スクリーン/IDチケットの利用可能性、特定のケース。

ビヘイビア：

参加のリズム：時間、頻度、「沈黙」>X日。
インタラクションのフォーマット：ディスカッションの開始者、初心者への回答、ブランチ間の「ブリッジ」。
実際の役割：メンター（多くの回答）、クリエイター（UGC）、事実上のモデレーター。

構造：

コミュニケーショングラフ：誰が誰に話すか、誰がクラスターを接続するか。
スレッド分岐：競合/アイデアが発生する場所、未回答の質問が付着する場所。
異常：スパムのスパイク、調整された攻撃、反復パターン。

2）パイプライン： 「raw messages」からアクションへ

1.コレクション：Discord/Telegram/フォーラムからのイベント（メッセージ、著者、チャンネル、時間、添付ファイル）。

2.クリーニング：ボット/重複の削除、言語と絵文字の正規化。

3.エンリッチメント：言語、タイムゾーン、著者タイプ（初心者/ヘルパー/モデレーター）。

4.モデル：

意図/テーマ/調性/毒性の分類。
BERTopic/plotクラスタリング。
影響の列（中心性、コミュニティ検出）。
予測（チャーン、エスカレーションのリスク、イベントへの参加の可能性）。
5.ストレージ：「イベントレイク」+日/チャンネル/テーマ別の店舗。
6.アクティベーション：ダッシュボード、アラート（SLA/毒性/エスカレーション）、かんばん「質問/アイデア/苦情」、応答テンプレート。

3）モデル層： 何を選び、なぜ

意図/調和/毒性：あなたの例でさらに訓練された密集した変圧器；しきい値は調節可能です。

テーマ：自動ショートカットでBERTopic（埋め込み+クラスタリング）；辞書の毎月の更新。

コミュニケーショングラフ：NetworkX；PageRank/Betweennessメトリクス、検索「ブリッジ」。

イベントのシーケンス：「question→answer→satisfied/gone」パターンのためのユーザーセッションによる単純なMarkov回路またはLSTM/Transformer。

予測：チャーン/エスカレーションのためのグラデーションブースト/ロジスティック回帰（説明可能）。

異常：STL/Prophet on time series+alert rules。

4）毎日および毎週のダッシュボード

毎日（RAM）：

初心者への対応のSLA （中央/p95）、「hangmen」> X時間。
Toxicity/1000メッセージ、アクティブな紛争、フィッシング/ボットパターン。
その日のトップトピック、バグ/支払い/RGのスパイク。

ウィークリー（戦略）：

テーマの新しいクラスタ、彼らのダイナミクス対先週。
「橋」とリーダー：誰が建設的な生成し、グループを接続します。
アイデアのファネル：計画→作業→prodで。
リスクセグメント：参加の減少、ネガティビティの増加、「沈黙」。

5）実用的なアプリケーションシナリオ

A。オンボーディングの加速

AIは、初心者、pingsのメンターの質問をマークし、知識ベースからの既製の回答を提供しています。

効果：最初の応答に時間を短縮し、初心者→アクティブな変換を増加しました。

B。紛争のエスカレーション

感情の分類+毒性はフラグに「risk： high」を与え、モデレータにソフトテンプレートを提供し、コードの節を示します。

効果：公共の「戦闘」が少なく、建設的な参加者の流出が少ない。

C。プロダクトインサイト

BERTopicは、UX/支払いの繰り返しの痛みを引き出します。オーナーと期限付きのかんばんへの自動エクスポート。

効果：クイックフィックス、目に見えるフィードバック「何が変更されました」。

D。アウトフロー予測器

メッセージの頻度を減らす+負のキー+答えなし→「再オンボーディング」トリガー（関連するチャンネル/イベントの選択）。

効果：「エッジに」、関心の早期復帰を維持します。

E。詐欺防止/安全性

同じパターンのシグナル（時間/デバイス/語彙）+フィッシングとのリンク→オートアラート、初心者の権利の制限。

効果：より少ないスパムおよび調整された攻撃。

6）本当に役立つ指標

ヘルプ：最初の反応のSLA（中央値/p95）、 1応答の割合を解決しました。

品質：建設的なメッセージ（ガイド/回答/レポート）の割合、UGC/週、著者数。

信用/安全性：毒性/1000、物議を醸すケース、アピールの割合。

製品への影響：アイデア→計画→作業→生産（コンバージョン）、バグを修正する時間。

保持：保持D7/D30/M3、「粘着性」（DAU/MAU）、儀式に戻る割合。

予測：チャーン/エスカレーションによるモデル（ROC-AUC/F1）の精度；救われた場合の共有。

7）倫理、プライバシー、責任あるゲーム

データの最小化：モデレーション/支援に必要なもののみを保存します。

透明性：「AIの適用方法」+アピールチャンネル（SLA ≤ 72 h）を閉じました。

ヒューマン・イン・ザ・ループ：人々は制裁について最終的な決定を下す。

デフォルトのRG：ボットは危険な動作をプッシュしません。制限、タイムアウト、自己排除へのクイックリンク。

削除する権利：ユーザーの要求に応じて手順をクリアします。

8）90日間のロードマップ

日1-30-財団

AI/プライバシー/RGポリシーを説明します。#appealsチャンネルをオンにします。

チャットイベントのコレクションを有効にします。ベースラインモデル：intent/tonality/toxicity。

ミニダッシュボード：SLA、「hangmen」、毒性、トップトピック、スパムアラート。

日31-60-洞察と共創

BERTopic/clustersを有効にします。コミュニケーショングラフ（ブリッジ/リーダー）

所有者と締め切りでかんばん「質問/アイデア/苦情」を作成します。

モデレータ対応テンプレート、UGC週間/ダイジェスト自動ドラフトの計画。

日61-90-予測と持続性

アウトフロー/エスカレーションリスクモデル；再登録およびエスカレーション解除のシナリオ。

毒性/ボットの異常アラート。トピック辞書の毎月の改訂。

四半期レポート：SLAの前/後、毒性、保持、ideyam→v Prod。

9）チェックリスト

AIモデレーションの準備状況

違反の例と制裁表のコード。
code句を参照したModレスポンステンプレート。
モデレーションログとアピールポリシー。
テスト期間「自動操作なしのヒント」。
メトリクス：毒性/1000、物議を醸すケース、SLA解析。

Q&A/オンボーディングボット

ナレッジベース（FAQ、ガイド、RG）は構造化され、関連性があります。
ボット応答=短い出力+ガイド参照。
信頼性が低い場合はメンターボタンを呼び出します。
質問ログ→毎週のデータベース補充。
ボット応答後のCSAT。

10）既製プロンプト（コピー）

a）スレッドの合計：

💡 "7-10ポイントを収集：主な論文、ソリューション、未解決の問題、バグ/支払い/RGの言及。トーンはニュートラル"

b）アイデアエキス：

💡 "ユニークなアイデアをハイライトし、重複、頻度の率、毎週の投稿からの複雑さを組み合わせます。表：アイデア/頻度/複雑さ/次のステップ"

c）丁寧なmod応答：

💡 "コードの段落X 。Yに従って短い削除メッセージを作成します。ルールの改定とリンクを提供します。最大3つの文章"

d）「静かな」参加者のための再オンボーディング：

💡 "興味や最近の活動に基づいて個人的な3つのステップを生成します：2関連チャンネル、1イベント、トピックに関する1ガイド。トーンはフレンドリーです"

11）頻繁な間違いとそれらを回避する方法

人のいない車の制裁措置：特に物議を醸すケースでは、人間をループに保ちます。

モデルの「ブラックボックス」：説明可能な機能とエラーレポートを使用します。

アクションなしの投票：常に履歴書を投稿し、結果を変更します。

「メッセージ」メトリクスの過熱：測定品質（konstruktiv/UGC/idei→v prod）。

ローカリゼーションは無視されます：言語とプライムタイム領域は、精度とエンゲージメントをモデル化するために重要です。

チャットのAIは虫眼鏡とコンパスです。重要な信号をハイライトし、適度に移動、オンボーディング、製品、安全性を教えてくれます。明確なルール、プライバシーとRGの尊重、およびメトリクスの前後の理解が可能なAIは、コミュニティを「活発な」コミュニケーションの性質を失うことなく、より穏やかで健康的で安定したものにするのに役立ちます。