데이터는 어디서 오나요
리서치는 공개적으로 접근 가능한 소셜 네트워크 콘텐츠, 계정 관계, 시장 토론, 검증 가능한 시장 데이터를 바탕으로 합니다.
- 소셜 네트워크 전반의 공개 계정 관계, 과거 토론, $TICKER 언급을 연구합니다.
- 토론 강도, 반응, 맥락, 공개 시장 정보를 결합해 추적 가능한 리서치 단서를 만듭니다.
- 모든 요약은 원문으로 거슬러 올라갈 수 있어야 하며, AI가 생성한 텍스트를 1차 사실로 취급하지 않습니다.
소셜 네트워크를 연구하는 방법
자체 개발한 커뮤니티 발견·확산 연구 시스템으로 네트워크 안의 안정적인 그룹, 정보 흐름, 의미 있는 변화를 찾아냅니다.
- 관계와 공개 토론에서 서로 연결된 리서치 커뮤니티를 발견합니다.
- 주제가 커뮤니티 사이에서 어떻게 생겨나고, 퍼지고, 갈라지는지 분석합니다.
- 여러 리서치 신호를 사용해 가벼운 글, 홍보성 글, 노이즈의 영향을 줄입니다. 구체적인 모델, 특징, 가중치는 공개하지 않습니다.
- ‘신뢰 작성자’의 기준은 사이트 전체에서 하나입니다. 계정마다 근거를 갖춘 개별 심사를 거쳐 믿을 만한 금융 정보원으로 판정된 계정만 작성자 수, 화제도, 인용 출처에 반영합니다. 심사 결과는 버전이 있고 만료되며 사람의 판단이 우선합니다. 순위 점수는 노출 순서에만 영향을 줄 뿐 자격을 결정하지 않습니다.
성과 기록 계산 방법
성과 기록은 검증 가능한 $TICKER 의견만 사용하며, 시장 전체 대비 초과 수익률로 측정합니다.
- 표본: 작성자의 공개 $TICKER 의견. 표본이 클수록 참고 가치가 높습니다.
- 기준: 시장 전체 대비 초과 수익률. 시장을 상회했다는 것은 이 기준을 넘었다는 뜻입니다.
- 보유 기간: 정해진 거래일 수가 지난 뒤 측정하며, 각 작성자 카드에 표시합니다.
- 표본이 작으면 결과가 불안정합니다. 페이지에 표본 크기와 분포 정보를 함께 표시합니다.
알아 둘 한계
리서치 참고용 선별 도구이며 투자 권유가 아닙니다. AI 요약은 원문 게시물과 대조해 확인해야 합니다.
- 팔로우 관계 데이터는 약 1주일 늦게 반영될 수 있습니다.
- 성과 기록 표본이 적을 수 있으며, 과거 성과가 미래 결과를 보장하지 않습니다.
- 계정 유형은 AI가 분류하므로 틀릴 수 있습니다.
- 커뮤니티 경계는 알고리즘으로 나누므로, 경계에 있는 계정은 그룹을 오갈 수 있습니다.
- 브리핑과 검색 답변은 AI가 생성하며, 사실의 기준은 원문 게시물입니다.
리서치 우선, 누구나 쓸 수 있게
SpikePanel은 역량의 약 80%를 소셜 네트워크와 정보 흐름 연구에, 나머지 20%를 그 연구를 쓸모 있는 제품으로 만드는 데 씁니다. 비싼 정보 장벽을 세우려는 것이 아닙니다. 확인해 볼 만한 소셜 리서치 단서를 낮은 비용으로 제공하는 것이 목표입니다. 유료 이용료는 주로 AI 추론과 지속적인 연구 비용에 쓰이며, 가격은 제공하는 가치에 맞게, 가능한 한 부담 없는 수준으로 유지합니다.