소개
딥 리서치로 웹브라우징 외에도 데이터 분석과 그래프 생성이 가능하다고 하여, 이 기능을 사용해 보고 싶음. 그래서, skill과 직무의 연관 관계를 시각화하는 것을 시도함
진행 방법
사용툴 - chatGPT 03-mini의 딥리서치, Looker studio
📊 1. 리서치 계획 프롬프트 요청
프로젝트에 대한 다양한 잠재적 옵션이나 접근 방식이 주어집니다. 이를 다음과 같은
잘 구조화된 연구 계획으로 전환합니다:
1. 핵심 목표 파악
- 생성형ai 툴을 다루는 skill과 각 skill이 필요한 직무 간의 관계를 sankey diagram으로 시각화
2. 연구 방법 설명
- skill : 생성형ai툴을 다루는 skill을 툴 유형, 툴을 실무에 사용하는 능력 등 다차원적으로 도출.
- job : 생성형ai툴을 다루는 skill이 필요한 새롭게 등장한 직무, 창업, 1인 비즈니스 파악
- skill과 job간의 관련성 파악
3. 평가 기준 제공
- 이건 모르겠어. 제안해 줘
4. 예상 결과 지정
- sankey diagram
5. 신뢰할 수 있는 출처 제한
-다음의 출처 우선
WEF, OECD, McKinsey, Deloitte, BCG, PwC 보고서
Stanford AI Index, Future of Jobs, MIT Tech Review
ArXiv / SSRN (AI & Labor 논문)
Medium / Substack (전문가 글)
회사 블로그: OpenAI, Salesforce, IBM, SAP, Oracle 등
채용 사이트
-예상 키워드 : ai 활용 능력, ai툴 활용능력, ai툴 리터러시
6. 연구 범위의 한정
- 한국, 미국
- 최근 1년
명확하고 실용적인 단계에 초점을 맞춘 체계적인 계획을 세우세요.📊 2. 리서치 계획 프롬프트 작성
chatGPT가 할 수 있는 것으로 하되, 한글이나 영어로 시각화해 달라고 추가 요청함
요청 대비, 분석 및 시각화 방법, 산출물, 평가 기준에 내용이 추가 됨. 평가 기준은 적절치 않아서 실제 프롬프팅에는 사용하지 않음
### 1. 핵심 목표
**주요 목표:**
생성형 AI 툴 관련 skill과 이 skill이 실제 직무에 미치는 영향을 분석한 후, 그 연관성을 Sankey Diagram 형태로 시각화합니다.
**세부 목표:**
- 생성형 AI 툴을 다루기 위한 다차원적 skill (툴 유형, 활용목적 종합)을 도출
예시: 텍스트 작성, 이미지 생성, 앱/웹 개발, 영상 생성, 오디오 생성, 데이터 분석, 워크플로우 자동화, 심층연구
- 해당 skill이 요구되는 신생 직무, 창업, 1인 비즈니스 분야를 텍스트 기반 분석으로 파악
- 기존 문헌, 보고서, 채용공고 등에서 관련 정보를 추출하고 해석
- 한국과 미국의 최근 1년 데이터를 중심으로 연구 진행
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### 2. 연구 방법
#### (1) 데이터 및 정보 수집
- **내부 지식 및 학습자료:** WEF, OECD, McKinsey, Deloitte, BCG, PwC 등의 보고서, Stanford AI Index, Future of Jobs, MIT Tech Review 등
- **학술 자료 및 온라인 포럼:** ArXiv, SSRN의 AI & Labor 관련 논문 그리고 Medium, Substack 전문 게시글
- **실시간 정보:** 최신 채용 공고 및 업계 블로그 (OpenAI, Salesforce 등) 내 공개 정보
- **연구 범위 설정:**
- 지역: 한국, 미국
- 기간: 최근 1년
#### (2) 변수 및 주제 도출
- **Skill 변수 분석:**
- 생성형 AI 툴의 종류(텍스트, 이미지, 음성 등)와 관련 실무 활용 skill 목록 작성
- ‘AI 활용 능력’, ‘AI툴 활용능력’, ‘AI툴 리터러시’ 관련 키워드를 중심으로 텍스트 마이닝 및 문헌 요약 수행
- **Job 변수 분석:**
- 최신 채용 공고, 보고서 및 전문가 분석 결과를 요약하여 AI 툴 활용이 필요한 신생 직무와 창업, 1인 비즈니스 분야 도출
- 각 직무에서 요구하는 skill 목록을 파악하여 분류
#### (3) 분석 및 시각화 방법
- **심층 텍스트 분석:**
- 자연어 이해 및 텍스트 분석 기능을 통해 수집된 문헌 및 보고서에서 핵심 정보 추출
- 토픽 모델링, 연관 규칙 분석 등을 통한 skill과 직무 간 연관성 파악 (
- **상관성 및 관계 도출:**
- 분석된 결과를 바탕으로 skill과 직무 간의 상관관계를 기술적, 통계적으로 정리
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### 3. 산출물
- skill과 직무 간 연관성을 시각화한 Sankey Diagram . 그래프의 텍스트는 한글로. 이것이 안 되면 영어로
- 분석 과정과 결과를 상세히 설명한 연구 보고서 (내부 알고리즘, 데이터 처리 방법, 평가 기준 및 결론 포함)
- Sankey Diagram에 사용된 데이터를 csv로 출력 평가 기준
3. 평가 기준 (ChatGPT 기반 평가) (1) 데이터 및 정보의 신뢰도 평가 정보 출처의 평가: WEF, OECD, McKinsey 등 신뢰할 수 있는 보고서와 전문 학술 자료를 ChatGPT가 요약, 비교 분석하였는지 확인 최신 채용 정보와 업계 동향 반영 여부 검토 (2) 분석 방법의 타당성 검증 심층 분석의 정확성: ChatGPT 기능을 통해 도출된 핵심 키워드, 문헌 요약 및 텍스트 분석 결과를 전문가 의견과 비교 내부 알고리즘 기반 연관 규칙 및 토픽 모델링 결과의 신뢰성 점검 (3) 시각화 및 결과 해석의 용이성 Sankey Diagram의 완성도: 도출된 노드(각 skill, 직무)와 흐름(연관성 강도 및 빈도)가 명확하게 전달되는지 평가 관련 데이터를 이해하기 쉽게 정리 및 해석한 정도 (4) 실무 활용도 적용 가능성 평가: 분석 결과가 기업의 인재 확보 전략, 교육 프로그램 개발, 정책 제언 등에 얼마나 활용 가능한지 추가 전문가 리뷰 및 피드백을 통한 보완 계획 포함
📊 3. 결과 - 딥리서치
보고서와 함께 다음 이미지 생성
📊 4. 결과 - Looker Studio
위 시각화 이미지가 별로여서, 데이터를 요청하여(csv로 출력) 구글 시트에 입력 후, looker studio 사용
결과와 배운 점
딥리서치가 정성적인 자료를 가지고 정량화해서 연관 관계 분석을 할 수 있다
어설프긴 하지만 시각화도 할 수 있다
부족한 점
시각화한 데이터를 요청했는데, 두 결과가 불일치 --> 다시 돌림. 그래프와 데이터 같이 요청 --> 데이터는 나오는 데 그래프는 안 나옴 --> 캔버스에 요청해도 그래프 안 나옴
연관 직무 분류는 여전히 정교화가 잘 안된다.
도움이 필요한 점
어떤 때 그래프가 나오고 어떤 때 안 나오는 건지? 그래프가 나오게 하려면 어떻게 해야 하는 건지 방법을 알고 싶음
(수정) 해결 : 파이썬 라이브러리 때문이었던 듯. 결과 3의 버전은 matplotlib을 사용한 것 같고(프롬프팅에는 라이브러리를 명시하지 않았지만, gpt가 연구 계획 제시했을 때는 matplotlib이 포함되어 있었음. matplotlib은 별도 설치 없이도 gpt에서 돌아감). 이후에 다시 돌렸을 때는 그래프는 나오지 않고, plotly를 사용한 코딩만 출력했었음. 다음은 Rose 님이 plotly 설치된 환경에서 같은 데이터로 돌려 주신 것.
도움 받은 글 (옵션)
https://www.gpters.org/research/post/how-use-deep-research-bUOmbhetrvdBLjj