[ET단상] AI 시대 마켓 리서치, 다시 떠오르는 '데이터 신뢰도'

AI 요약

AI 도입이 확산되면서 기업들이 AI 인사이트를 활용하는 가운데, 학습 데이터의 편향과 부정확성은 결과를 왜곡하고 AI가 생성한 데이터의 재학습으로 오류와 편향이 증폭될 수 있다고 지적했습니다. 리서치 데이터 신뢰도의 출발점은 '누가, 어떤 방식으로 응답한 데이터인가'를 명확히 아는 것이며, 이를 위해 출처의 명확성(응답자의 실재성·성실성·대표성)과 응답 패널에 대한 체계적인 운영 관리 역량이 필요하다고 했습니다. 이상 응답 탐지 알고리즘, 본인 인증·프로필 관리·주기적 업데이트, 타기팅과 상시 필터링 등 기술적·운영적 검증을 통해 데이터 품질을 확보해야 하며, 더 좋은 비즈니스 결정은 더 믿을 수 있는 데이터에서 나온다고 결론지었습니다.