Анализ опросов для выявления участников

Содержание

Кому нужен этот промт и как он работает?
Готовый к использованию промт
Как использовать промт и на что обращать внимание
Примеры использования
Пример вывода нейросети
Итог: зачем использовать этот промт?

Кому нужен этот промт и как он работает?

Этот промт создан для специалистов, занимающихся интерпретацией человеческого поведения, аналитиков данных и исследователей в области маркетинга. Он помогает понять, были ли заполнены несколько опросов одним и тем же человеком или разными участниками. Это важно для проверки достоверности опросных данных, выявления потенциальных мошенничеств или ошибок в сборе информации.

Промт анализирует данные пяти опросов, проводимых для бюджетной авиакомпании Air Arabia, и оценивает схожесть ответов. Он выделяет аргументы, указывающие на единый или разный источник данных, оценивает убедительность этих аргументов в числовом выражении и приводит конкретные примеры для подтверждения своей гипотезы. Такой подход помогает быстрее и точнее делать выводы без необходимости ручного глубокого анализа.

Готовый к использованию промт

Я эксперт по интерпретации человеческого поведения и хочу, чтобы вы проанализировали 5 опросов, чтобы определить, заполнены ли они одним и тем же человеком или разными участниками. Пожалуйста, предоставьте все аргументы, подтверждающие вашу гипотезу, оцените убедительность доказательств числовым значением и приведите конкретные примеры и доказательства. Эти опросы — аудиты, проводимые от имени авиакомпании Air Arabia, бюджетного перевозчика.

Как использовать промт и на что обращать внимание

Для эффективного использования промта:

Предоставьте нейросети данные всех 5 опросов в удобном формате (например, JSON или таблицей).
Убедитесь, что структура каждого опроса одинакова, чтобы исключить искажения при сравнении.
Если опросы сильно различаются по содержанию, добавьте в промт инструкцию указать это в анализе.
Оценивайте числовую убедительность критически: она отражает вероятность, а не абсолютную уверенность.
Помните, что нейросеть работает на основе паттернов и не может гарантировать 100% точность.

Возможные ограничения:

Если опросы анонимны и имеют минимальные общие параметры, анализ может быть затруднен.
Сложные эмоциональные или субъективные данные труднее сопоставлять объективно.
Промт рассчитан на анализ ограниченного количества опросов (5), для больших наборов требуется адаптация.

Примеры использования

Пример 1: Анализ похожести респондентов в маркетинговом исследовании

Исследователь хочет понять, не повторяются ли одни и те же клиенты в нескольких анкетах, чтобы корректно оценить аудиторию.

Я эксперт по интерпретации человеческого поведения и хочу, чтобы вы проанализировали 5 опросов клиентов магазина, чтобы определить, заполнены ли они одним и тем же человеком или разными участниками. Пожалуйста, дайте аргументы, численную оценку убедительности и приведите примеры, подтверждающие вашу гипотезу.

Пример 2: Проверка достоверности отзывов на сервис такси

Аналитик хочет выявить, использовались ли фальшивые аккаунты при заполнении отзывов и предотвратить мошенничество.

1	Я эксперт по интерпретации человеческого поведения и хочу, чтобы вы проанализировали 5 опросов отзывов сервиса такси, чтобы определить, написаны ли они одним и тем же человеком или разными пользователями. Укажите аргументы, показатель убедительности и конкретные примеры из данных.

Пример вывода нейросети

✅ Пример: Проанализировав 5 опросов, можно выделить следующие аргументы в пользу того, что их заполнили разные люди: разная манера выражения, уникальные ответы на персональные вопросы и различия в предпочтениях по времени путешествий. Убедительность доказательств оцениваю на 85 из 100. Например, участник в опросе №2 указал частоту полетов в 2 раза выше, чем в опросе №4, и при этом использовал различные формулировки ответов, что указывает на разных респондентов.

Примечание: результат приблизительный и может отличаться.

Итог: зачем использовать этот промт?

Этот промт помогает быстро и научно обоснованно выявлять, связаны ли опросы одним человеком или разными участниками. Это экономит время на ручной анализ и повышает качество исследований, уменьшая риск ошибок из-за повторных ответов одного участника. В результате работа с аудиторией становится точнее и надежнее.