# data[].attributes.body
플랫폼 운영자의 입장에서 플랫폼을 개선함으로써 사용자의 만족도를 올리는데 도움이 될 것 같은 방안을 제시하겠습니다.

좋아요 싫어요 선택후, 다음 팝업에서 여러 태그항목들을 나열해 사용자가 선택하도록 하는 것입니다.

예를 들어, 음식점이라하면 #직원친절 #가격비쌈 #맛있음 #분위기좋음 #조용함 이런 태그들을 나열해 선택하도록 하면 어느 부분을 개선해야할 지 알 수 있습니다. 뿐만 아니라 사용자입장에선 서술형으로 쓰지 않아도 되기에 간편하게 평가할 수 있습니다.

# data[].attributes.body
별점으로 하되 가이드라인을 제시한다

ex) 음식점의 경우

별5 재방문 의사 있음

별4 좋지만 재방문 의사X

별3 그저 그렇고 재방문 의사X

+고객이 이전에 평가한 2곳 정도의 별점을 평가 페이지에 함께 제시하여 대략적인 비교가 가능하도록 해 내재된 차별의 가능성 줄일 것

# data[].attributes.body
별점과 엄지는 각각 다른 측면에서 장단점이 극명하기에, 이를 완화할 수 있는 해시태그형 워딩으로 바꾸어 시각화하는 것이 좋을 것 같습니다.

네이버 리뷰 작성 시 사용자는 ‘친절해요’, ‘편안한 분위기에요’, ‘가성비가 좋아요’, ‘맛있어요’ 등과 같은 간단한 해시태그형 워딩을 선택하여 리뷰를 할 수 있습니다. 이러한 방식을 참고하여 서비스 평가 시 소비자가 직접 느낀 항목을 선택하도록 구성하고, 선택된 항목들을 누적된 데이터를 기반으로 비율에 따라 원의 크기로 시각화합니다.

가장 많이 선택된 항목은 가장 큰 원으로, 다른 항목들은 상대적인 비율에 따라 다양한 크기의 원으로 표현합니다. 이때 구체적인 수치는 표시하지 않고, 시각적 크기와 비율로 결과물을 전달함으로써 소비자가 어떤 특성이 두드러지는지를 직관적으로 파악할 수 있습니다.

이외에 항목에 없지만 하고 싶은 말을 자유롭게 적을 수 있는 칸 또한 따로 마련하면 더 자유롭게 의견을 표현할 수 있습니다.

# data[].attributes.headline
별(목적: 정확한 인식 반영을 통해 사람들의 신뢰를 얻을 수 있는 플랫폼)

# data[].attributes.subject
별(목적: 정확한 인식 반영을 통해 사람들의 신뢰를 얻을 수 있는 플랫폼)

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사람들의 인식을 정확히 반영하기 위해서는 이분법적인 엄지보다는 별이 더 적합하다. 사람의 감정은 좋다/나쁘다 뿐만 아니라 애매하다, 보통이다, 엄청 좋지는 않지만 만족할만 하다 등 다양한 범주로 나뉠 수 있기 때문이다.

# data[].attributes.headline
평가 기준을 플랫폼에서 제시하고 사용자는 세부 항목에서 좋은지 나쁜지만 판단. 

# data[].attributes.subject
평가 기준을 플랫폼에서 제시하고 사용자는 세부 항목에서 좋은지 나쁜지만 판단. 

# data[].attributes.body
엄지보다 별에서 다양한 편견의 영향이 미쳤던 것은 개개인마다 별 하나에 주는 가치와 평가기준이 달랐기 때문이다. 사용자에게는 좋다/아니다만 판단하게하고 판단 기준을 플랫폼에서 제시한다. 마치 엄지 평가처럼 말이다. 예를 들어 음식의 양이 좋은지 아닌지, 직원의 친절도가 좋은지 아닌지. 고객들은 평가를 내릴 때 신속하게 판단할 수 있고 개개인의 가치관의 영향은 덜 받는다. 평가를 받는 플랫폼의 직원들은 정확히 어떤 부분에서 장점이 있고 단점이 있는지 자세하게 파악이 가능하다. 이는 기존의 단순 엄지 평가 방식에선 불가능했던 일이다

# data[].attributes.body
저는 인식이 왜곡되지 않게 하기 위한 방안으로

‘별점 + 선택 이유에 대한 태그 선택(응답이 빠르다, 친절하다, 깔끔하다 등)’을 생각해봤습니다.

이를 통해 서비스 제공 참여자 입장에선 기존에 높은 점수로만 몰리는 편향성을 완화할 수 있으며, 소비자 측면에서도 서비스를 판단할 때 외적요인(성별, 인종 등)보단 서비스 자체에 집중하게끔 해 인식이 왜곡되지 않을 수 있다고 생각합니다.

(202201142 김희원)

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엄지 올림과 내림 사이 단계 추가하기

# data[].attributes.subject
엄지 올림과 내림 사이 단계 추가하기

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별점을 매길 때 미묘한 편견이 소수점 아래의 작은 점수 차이에 영향을 미칠 수 있고 이 작은 차이가 서비스 제공자 수입에 상당한 영향을 미칠 수 있으므로 별점을 엄지올림/엄지중간/엄지아래 3가지로 매기도록 바꾼다. 그렇게 하면 단순 좋음/싫음만 리뷰가 가능할 때보다 디테일한 판단이 가능하면서도 편견의 개입을 줄일 수 있다고 생각한다. 또한 리뷰작성 화면에 ”다른 요인을 제외하고 서비스 만족도만 평가해주세요“와 같은 문구를 삽입하여 무의식적인 편견 개입에 대해 다시 한번 생각해보도록 한다.

이렇게 하면 소비자도 다른 사람들의 리뷰를 보고 이전보다는 충분한 정보를 얻을수 있고 서비스 제공자도 편견으로 인한 수입의 불평등이 줄어 모두에게 유익하다고 생각한다.

# data[].attributes.body
사용자들의 인식을 정확하게 반영하기 위해선 엄지를 사용하는 것이 좋다. 별점의 경우 고객마다 점수를 부여하는 방식에 차이가 있는데, 엄지는 좋았다 혹은 좋지 못하다 두 방식으로만 나누기 때문에 고객마다의 기준이 비교적 통일될 수 있다.

또한 얼마나 많은 양의 엄지를 받았는지로도 별점의 미세한 점수로 나뉘는 경험의 차이를 설명할 수 있다.

# data[].attributes.body
다양한 선택지를 넣으면 사람들의 평가 참여도는 별점보다 많아지고 소비자들은 훨씬 선택하기 편해질 것이다.

예를들면 네이버에 맛집을 검색해서 찾아본다면, '혼밥하기 좋아요', '매장이 넓어요' 등과 같은 선택지가 있다.

이런 것 처럼 만약 택시 서비스 플랫폼이면 '기사님이 친절해요', '빨라요' 등과 같은 선택지를 넣어 놓는다. 그렇다면 별점 시스템보다는 소비자들이 선택하기 편해질 것이고, 기업 내에서 노동자를 평가할때도 장단점을 명확하게 알 수 있을 것이다.

# data[].attributes.headline
절대적인 별점 보다는 표준화된 수치를 사용

# data[].attributes.subject
절대적인 별점 보다는 표준화된 수치를 사용

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별점은 해당 기사에 대한 사용자의 평가를 축약해서 보여주지만, 해당 수치만을 가지고는 기사가 피어에 비해서 얼마나 좋은 평가를 받았는가에 대한 정보를 얻기 힘들다.

따라서 별점 값을 그대로 사용하는 것보다 모든 기사들의 별점 값을 토대로 표준화 시켜서 해당 기사의 별점이 상위 몇%에 해당하는지를 같이 보여주면 사용자가 기사를 선택하기에 더 효과적일 것 같음.

# data[].attributes.body
소비자 입장에서 가장 정확한 정보를 얻을 수 있는 방식이라고 생각합니다. (예, 카카오맵의 음식점 평가) 단, 네이버 리뷰처럼 리뷰 작성시 음료수 등 보상을 제공한다면 리뷰가 왜곡될 수 있습니다.

# data[].attributes.headline
고정관념을 줄이기 위한 좋아요 시스템

# data[].attributes.subject
고정관념을 줄이기 위한 좋아요 시스템

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별점이든 엄지든, 커스터머의 입장에서 부정적인 요소를 보면(낮은 별점, 싫어요 개수) 평가 시 인종 등의 개인적인 요소가 반영되는 것은 당연하고, 그 서비스에 대한 고정관념을 갖기 마련이다.

따라서 인스타그램과 같은 SNS 플랫폼처럼 아예 ‘싫어요’ 기능은 배제하고 하트와 같이 ‘좋아요’버튼을 하나만 남겨 그것을 누를지 말지로만 의사표현을 하게 한다. 하지만 플랫폼의 평가 기능을 상실하게 할 수는 없으므로 사람들이 많이 좋아하는 순으로 노출 빈도를 조절한다.

이러한 방식의 채택은 이용자로 하여금 개인적 부정적 감정을 ‘싫어요’의 표출로 나타내는 것을 막을 수 있을 뿐 아니라, 서비스 이용 전에 그 서비스가 ‘싫다는’ 인상을 심어주지 않는다는 점에서 효과를 기대할 수 있다.

# data[].attributes.body
소비자 만족과 품질 개선을 위해서는 별점을 활용하는 것이 좋을 것 같습니다. 명확한 피드백과 구체적인 의견이 필요하기 때문입니다. 하지만 비의도적 편견, 왜곡 등을 방지하기 위해서 한번에 종합적인 별점을 받는 것이 아닌, 항목을 세분화해서 별점을 받아야할 것 같습니다.

# data[].attributes.headline
Q. 조직 내의 편견과 고정관념을 약화시켜, 구성원의 역량을 최대화할 수 있을까? 또, 편견과 고정관념은 어떻게 약화시킬 수 있을까?

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Q. 조직 내의 편견과 고정관념을 약화시켜, 구성원의 역량을 최대화할 수 있을까? 또, 편견과 고정관념은 어떻게 약화시킬 수 있을까?

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A. 최대화할 수 있을 것이다. 고부가가치 산업을 영위하는 기업 입장에서는 과거와 같이 평범한 효율성을 발휘하는 것이 아닌, 기술력 & 지식 & 창의성에서 성장 포인트를 찾을 수 있다. 조직의 입장에서는 최대한 많은 의견을 취합하고, 그 의견을 상품화할 수 있는 기술을 개발하는 것이 핵심이다.

구성원 상호간의, 혹은 자사의 상품을 평가받음에 있어서 지나치게 세세하게 평가한다면 혁신적인 시도가 이루어지기 어려울 것이다. 기존의 기준에 맞춘 평가가 이루어지기 때문이다. 평가를 좀 더 개략적으로 한다면(즉, 엄지 평가방법), 창의적인 상품과 기획이 힘을 받아 더 나은 방향으로 나아갈 수 있을 것이다.

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매출 증대를 위해서라도 

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매출 증대를 위해서라도 

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매출 증대를 목표로 하는 플랫폼은 고객의 만족도 향상을 위해 서비스 질을 높이려 할 것이다.

만약 좋은 공급자가 별점 시스템을 통해 차별을 느끼고 불이익을 받는다면 플랫폼을 떠나고 결국 전체 서비스 품질이 하락한다.

또한 편견 섞인 낮은 평점때문에 평점에 대한 신뢰가 낮아지면 소비자들도 플랫폼을 떠날 것이다.

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'별점', '좋아요/싫어요'와 같은 수치 지표를 완전히 배제하는 방안

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'별점', '좋아요/싫어요'와 같은 수치 지표를 완전히 배제하는 방안

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202401969 석동주

현대인들은 주로 평점(별점이나 수치 관련 지표)을 주 선택 이유로 삼음

별점으로 표시된 평점 (예를 들면 4.9점의 높은 평점)의 경우에도, 만약 상세 평점으로 들어가보면 평가가 천차만별인 경우가 있음.

즉 평점으로만 판단하는 방식은 고객의 고정관념이 개입될 가능성이 있을 뿐더러 판매자에게도 손해가 발생할 수 있다고 생각함. + 고객에게도 명확한 정보 수집을 어렵게 함.

당근마켓에서 간단한 문장들로 리뷰를 남기는 방식을 차용

ex. 답장이 빨라요, 시간 약속을 잘 지켜요

+ 리뷰 AI 요약, 리뷰 많은 순

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스와이프 방식으로 평가할 수 있게 한다면 더욱 구체적이고 자신의 즉각적인 감상을 담을 수 있다고 생각합니다.

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편견 완화를 위한 좋아요/싫어요 평가

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편견 완화를 위한 좋아요/싫어요 평가

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평가 기준의 불확실성 감소 / 비교 기준 단순화
별점 시스템은 “어느 정도 좋다 / 조금 아쉽다 / 매우 좋다 / 그냥 보통이다” 같은 여러 등급을 요구하는데, 이 과정에서 평가자가 무의식적으로 타인에 대한 고정관념이나 편향을 기준 삼아 판단을 조정할 가능성이 크다.
반대로 좋아요/싫어요 평가는 “괜찮다 / 아니다” 또는 좋음/나쁨 기준이므로 평가 기준이 단순해지고 판단 여지가 줄어들 수 있다.

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리뷰 참여자를 높일 수 있다는 점에서 좋다/나쁘다 이분법적으로 판단하는 방식이 좋을 것 같다.

별점 평가에는 여러가지 요소의 판단이

개입되어 시간과 생각이 필요하지만, 이러한 방식은 서비스 이용 후 즉각적으로 이용한 경험을 별다른 별점 선택의 고민 없이 평가할 수 있다.

그러나 합리적인 판단보다는 감정적인 판단이 클 수 있는 단점이 있는 것 같다. 다수의 사용자의 평가를 이끌어내는 용도로는 좋은 방식인 것 같다.

평가를 판단할 때 엄지를 내린 모양의 부정적인 아이콘 보다는 귀여운 슬픈 이모지를 넣으면 부정적인 평가에 대한 거부감이 줄 것 같다.

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'별점' vs '엄지척'

플랫폼 사장 입장에서, 장기 성장과 안정성을 위해 '별점' 시스템보다 '엄지척' 시스템으로 전환하는 것이 매우 유리하다고 판단합니다.

이유

천번째로 잠재적 리스크 관리입니다

'별점' 시스템은 평가자의 편견이 개입될 가능성이 높음으로 불공정한 평가를 초래할 수 있을것 같습니다. 이는 법적 분쟁과 기업 이미지 타격으로 이어질 수 있으며, '엄지척' 시스템은 이러한 리스크를 줄이는 효과가 있습니다.

두번째로는, 플랫폼 건강성 및 지속가능성입니다. 불공정한 평가가 우수한 공급자 이탈을 초래할 수도 있습니다. 반면 '엄지척' 시스템은 공정성을 제공하면서 이탈률을 낮추고, 데이터로 누구나 볼수있게 서비스 개선을 기여합니다.

세번째로는기업 가치 및 브랜드 이미지 제고입니다 '엄지척' 시스템 도입은 사회적 책임 이행을 통해 긍정적인 기업 이미지를 구축하고, 투자 유치 및 소비자 선호를 증대할것 것입니다.

결론적으로, '별점'의 세분화된 평가보다 '엄지척'의 리스크 감소, 플랫폼 안정화, 기업 평판 제고가 장기적 성공에 더 중요합니다. 그래서 플랫폼 사장 입장에서는 평가 시스템을 '엄지척' 기반으로 개편하는 것을 추진해야 한닥느 생각했습니다.

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복수의 항목에 별을 메기는 시스템

# data[].attributes.subject
복수의 항목에 별을 메기는 시스템

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목적: 정확한 정보를 제공하면서도 사람들의 편견을 최소화시키자

‘별’은 다양한 평가 항목들을 종합하여 점수를 메기는 것으로, 이 과정에서 실제 만족도에 대한 왜곡이 일어나며, 이는 소비자에게 정확한 정보 제공을 하지 못하며 동시에 소비자의 편견을 쉽게 반영한다고 생각한다.

그래서 기존에 여러 항목을 뭉뚱그려 평가하는 별을 풀어서 볼 수 있게 하여

다양한 평가 항목들을 제시하고 이 안에서 별로 평가할 수 있는 시스템을 만든다.

예를 들어,

친절함: ⭐️

맛: ⭐️⭐️⭐️

위생: ⭐️⭐️⭐️⭐️

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플랫폼의 활성화 측면에서 평가가 간단한 것이 좋다고 생각한다.

따라서 엄지 방법을 사용하되, 평가 항목을 간단하게 제시하고 평가 항목에 대해 엄지를 제시하게 하는 것이 좋을 것 같다.

음식점의 경우

맛,양 등에 대한 해시태그형 문구를 제시한 후, 이에 대한 엄지를 제시하여 해당 가게에 대한 정보 등을 활성화 시키고 리뷰를 남기는 소비자로 하여금 빠르고 간편하게, 그러나 가게의 특징은 정확하게 남길 수 있는 방법을 제안하고 싶다