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채팅에서 AI가 사용자 동작을 분석하
인공 지능은 채팅에 참여하는 사람들이 무엇을하고 있는지, 왜 그렇게하고 있는지, 팀이해야 할 일을 정확하게 이해하도록 도와줍니다. 이것은 "엿보기" 가 아니라 규칙, 온 보딩, 지원 및 안전을 개선하기위한 신호 구조화에 관한 것입니다.
1) 채팅에서 AI가 추출하는 신호
텍스트:- 의도: 질문, 피드백, 불만, 감사, 오프 탑, UGC, 독성/불꽃.
- 테마/하위 테마: 제품, 결제, 버그, 토너먼트, RG (제한, 타임 아웃), 보안.
- 톤/감정: 긍정적/중립적/부정적 + 불안, 분노, 기쁨, 신뢰.
- 인수/사실: 화면/ID 티켓, 특정 사례의 가용성.
- 참여 리듬: 시간, 빈도, "침묵"> X 일.
- 상호 작용 형식: 토론의 시작자, 초보자에 대한 답변, 지점 간 "다리".
- 실제로 역할: 멘토 (많은 답변), 제작자 (UGC), 사실상 중재자.
- 커뮤니케이션 그래프: 누가 누구에게 말하고 누가 클러스터를
- 스레드 분기: 갈등/아이디어가 발생하는 곳, 답이없는 질문이있는 곳.
- Anomalies: 스팸의 급증, 조정 된 공격, 반복적 인 패턴.
2) 파이프 라인: "원시 메시지" 에서 행동까지
1. 수집: Discord/Telegram/forum의 이벤트 (메시지, 저자, 채널, 시간, 첨부 파일).
2. 청소: 봇/복제본 제거, 언어 및 이모티콘 정규화.
3. 농축: 언어, 시간대, 저자 유형 (초보자/도우미/중재자).
4. 모델:- 의도/테마/음조/독성 분류.
- BERTopic/플롯 클러스터링.
- 영향의 열 (중앙 성, 커뮤니티 탐지).
- 예측 자 (이탈, 에스컬레이션 위험, 이벤트 참여 확률).
- 5. 보관: "이벤트 레이크" + 주간/채널/테마 별 상점.
- 6. 활성화: 대시 보드, 경고 (SLA/독성/에스컬레이션), 칸반 "질문/아이디어/불만", 응답 템플릿.
3) 모델 계층: 선택할 내용과 이유
의도/음조/독성: 컴팩트 한 변압기, 예제에 대한 추가 교육; 임계 값은 조절 가능합니다.
테마: 자동 바로 가기가있는 BERTopic (포함 + 클러스터링); 사전의 월간 업데이트.
통신 그래프: NetworkX; PageRank/Betweenness 지표, "브리지" 를 찾습니다.
일련의 이벤트: "질문 → 답변 → 만족/사라진" 패턴에 대한 사용자 세션별 간단한 Markov 회로 또는 LSTM/변압기.
예측: 이탈/에스컬레이션에 대한 그라디언트 부스팅/로지스틱 회귀 (설명 가능).
Anomalies: 시계열 + 경고 규칙에 대한 STL/선지자.
4) 일일 및 주간 대시 보드
매일 (RAM):- 초보자에 대한 응답의 SLA (median/p95), "hangmen"> X 시간.
- 독성/1000 메시지, 활발한 분쟁, 피싱/봇 패턴.
- 오늘의 주요 주제, 버그/결제/RG의 급증.
- 새로운 테마 클러스터, 지난 주 대 역학.
- "교량" 및 리더: 그룹을 연결하고 건설적인 그룹을 생성하는 사람.
- 아이디어의 깔때기: 계획에서 → 작업에서 → prod에서.
- 위험 부문: 참여 감소, 부정 증가, "침묵".
5) 실제 응용 프로그램 시나리오
A. 온보드 가속
AI는 초보자의 질문을 표시하고 핑 멘토는 지식 기반의 기성품 답변을 제공합니다.
효과: 첫 번째 응답으로의 시간 단축, 초보자 → 활성 변환 증가.
B. 갈등의 확대
감정 + 독성 분류기는 플래그에 "위험: 높음" 을 제공하고 중재자에게 소프트 템플릿을 제공하며 코드 절을 나타냅니다.
효과: 대중의 "전투" 가 적고 건설적인 참가자의 유출이 적습니다.
C. 제품 통찰력
BERTopic은 UX/결제에 반복적 인 고통을 안겨줍니다. 소유자 및 마감일과 함께 칸반으로 자동 수출.
효과: 빠른 수정, 눈에 띄는 피드백 "변경된 것".
D. 유출 예측 변수
메시지의 빈도를 줄이면 음수 키 + 답변이 없습니다 → "재 보딩" 트리거 (관련 채널/이벤트 선택).
효과: "가장자리에" 유지, 관심의 조기 복귀.
E. 사기 방지/안전
동일한 패턴 (시간/장치/어휘) 의 신호 + 피싱 → 자동 경고, 초보자의 권리 제한과 연결됩니다.
효과: 스팜 및 조정 된 공격이 적습니다.
6) 정말 도움이되는 지표
도움말: 첫 번째 반응 (중간/p95) 의 SLA, 1 개의 반응에 대해 해결 된 비율.
품질: 건설적인 메시지의 비율 (가이드/답변/보고서), UGC/주, 저자 수.
신뢰/안전: 독성/1000, 논란의 여지가있는 사례, 부여 된 항소의 비율.
제품에 대한 영향: 아이디어 → 계획 → 작업 → 생산 (변환), 버그를 수정할 시간.
보존: 보존 D7/D30/M3, "끈적 끈적함" (DAU/MAU), 의식으로 돌아 오는 비율.
예측: 이탈/에스컬레이션에 의한 모델의 정확도 (ROC-AUC/F1); 저장된 케이스의 공유.
7) 윤리, 개인 정보 보호, 책임있는 게임
데이터 최소화: 중재/지원에 필요한 것만 저장하십시오.
투명성: 폐쇄 된 "AI 적용 방법" + 이의 제기 채널 (SLA
Human-in-the-loop: 사람들은 제재에 대한 최종 결정을 내립니다.
기본 RG: 봇은 위험한 행동을 추진하지 않습니다. 한계, 타임 아웃, 자기 배제에 대한 빠른 링크.
삭제할 권리: 사용자의 요청에 따라 절차를 지우십시오.
8) 90 일 로드맵
1-30 일-재단
AI/개인 정보 보호/RG 정책을 설명하십시오. # 어필 채널을 켜십시오.
채팅 이벤트 모음 사용; 기준 모델: 의도/음조/독성.
미니 대시 보드: SLA, "행맨", 독성, 주요 주제, 스팜 경고.
31-60 일-통찰력과 공동 창작
BERTopic/클러스터 사용; 통신 그래프 (브리지/리더).
소유자와 마감일로 칸반 "질문/아이디어/불만" 을 작성하십시오.
중재자 응답 템플릿, UGC Plan of the Week/Digest 자동 초안.
61-90 일-예측 및 지속성
유출/에스컬레이션 위험 모델; 재 탑승 및 에스컬레이션 시나리오.
독성/봇에 대한 변칙적 경고; 주제 사전의 월별 개정.
분기 별 보고서: SLA, 독성, 유지, ideyam → v Prod에 대한 전/후.
9) 점검표
AI 조정 준비
- 위반 및 제재 표의 예가있는 코드.
- 코드 절을 참조하여 모드 응답 템플릿.
- 중재 로그 및 항소 정책.
- 테스트 기간 "자동 동작이없는 팁".
- 측정: 독성/1000, 논란의 여지가있는 사례, SLA 파싱.
Q & A/온 보드 봇
- 지식 기반 (FAQ, 가이드, RG) 은 구조적이고 관련성이 있습니다.
- Bot 응답 = 짧은 출력 + 가이드 참조.
- 자신감이 낮을 때 멘토 버튼으로 전화하십시오.
- 질문 로그 → 주간 데이터베이스 보충.
- 봇 응답 후 수술.
10) 준비된 프롬프트 (복사)
a) 스레드 합계:11) 빈번한 실수와 피하는 방법
사람이없는 자동차 제재: 특히 논란의 여지가있는 경우 루프를 유지하십시오.
모델의 "블랙 박스": 설명 가능한 기능 및 오류 보고서를 사용하십시오.
조치없는 설문 조사: 항상 게시 재개 및 결과 변경.
"메시지" 메트릭의 과열: 품질 측정 (konstruktiv/UGC/idei → prod).
현지화는 무시합니다. 언어와 프라임 타임 영역은 정확성과 참여를 모델링하는 데 중요합니다.
채팅의 AI는 돋보기와 나침반입니다. 중요한 신호를 강조하고 적당히, 온 보딩, 제품 및 안전에서 어디로 이동해야하는지 알려줍니다. AI는 명확한 규칙, 개인 정보 보호 및 RG에 대한 존중, 전후 통계를 이해할 수있을뿐만 아니라 "생생한" 의사 소통의 본질을 잃지 않으면 서 커뮤니티를 더 차분하고 건강하며 안정적으로 만들 수 있도록 도와줍니다.