지정하신 소스 문서(raw/AI를 UX에 쓰는 법 3: 리서치와 디스커버리 - 출판형 다듬기.md)를 분석하여 ‘트랜스크립트 정규화 및 테마 코딩’ 개념 노트 작성을 완료했습니다.
생성된 위키 노트: 트랜스크립트 정규화 및 테마 코딩.md
주요 작성 및 반영 사항 Summary
- Frontmatter 및 메타데이터:
type: workflow,status: draft,core: false,created: 2026-08-28,updated: 2026-08-28지정 스키마 준수.- 소스 경로
raw/AI를 UX에 쓰는 법 3: 리서치와 디스커버리 - 출판형 다듬기.md명시.
- 구조화된 템플릿 구현:
- 한 줄 정의: 정성적 인터뷰 데이터를 충실하게 정제하고 원문 인용 및 신뢰도 기반 다단계 태깅/클러스터링을 수행하는 워크플로우로 정의.
- 핵심 요지: 단일 프롬프트 분석의 한계 지적, 3단계 파이프라인(정규화 → 첫 패스 코딩 → 코퍼스 클러스터링) 정리, 인간 비판적 감사의 필요성 명시.
- 상세 및 수치 출처 표기: 2026년 기준 AI 전사 정확도 95
98%, 전문가와 테마 추출 일치도 8085% 수치를 해당 출처 경로와 함께 인용. - 구체적 예시: Claude 3.5 Sonnet / GPT-4o 등 구체적 모델과 4단계 프롬프트 시퀀스(정규화 → 태깅 → 클러스터링 → 자기 감사) 코드 블록 포함.
- 충돌 섹션: 실시간 자동 요약 도구의 뉘앙스 마모 위험성 vs 사후 정규화 파이프라인, AI 테마 추출 일치도(80
85%) 뒤에 숨은 1520% 판단적 오류와 거짓 확신 방지책 서술. - 관련 노트:
[[AI 사용자 리서치 데이터 종합]],[[AI 기반 UX 디스커버리 워크플로우]],[[AI 초안 인간 편집 파이프라인]],[[AI 시대 디자이너의 고차원적 가치 및 전략적 판단]]연동.