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Hacker News 유저 2,000명을 클론해 바이럴 게시물 예측하기
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- 실제 Hacker News 댓글 데이터를 기반으로 만든 *1,903개의 AI 페르소나를 이용해 게시물 제목의 바이럴 여부를 예측* 했고, *60%의 정확도* 를 달성함
- 이는 *무작위 추정보다 20% 높은 성과* 로, 기존 시장조사 대체 가능성도 열어줬지만, *사회적 확산(dynamics)이 예측을 어렵게 만드는 주요 원인* 임이 드러…
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Hacker News 유저 2,000명을 클론해 바이럴 게시물 예측하기 | GeekNews

실제 Hacker News 댓글 데이터를 기반으로 만든 1,903개의 AI 페르소나를 이용해 게시물 제목의 바이럴 여부를 예측했고, 60%의 정확도를 달성함이는 무작위 추정보다 20% 높은 성과로, 기존 시장조사 대체 가능성도 열어줬지만, 사회적 확산(dynamics)이 예측을 어렵게 만드는 주요 원인임이 드러남예측 실패 사례 분석을 통해 초기 몇 개의 업

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