Metaforms

Metaforms AI 是什麼

Metaforms AI 是 WorkHack India Private Limited 為市場研究機構、樣本供應商以及調查程式開發團隊所打造的 AI 服務平台。它讓相關人員能夠參與問卷的程式設計、Tracker的修改、資料處理及品質檢查等工作，同時也保留了人工審核、版本記錄以及團隊規則等功能。

Metaforms並非通用的搜尋工具，也不是僅用於為受訪者生成問卷的工具。其目前的重點在於將研究項目從問卷輸入、調查碼生成、驗證到最終交付的各個步驟加以標準化，因此很適合那些已擁有專業流程及託管平台的研發團隊使用。

主要功能

• AI調查編程：上傳問卷與支援檔案，選擇模板和複雜度後，由AI分批生成或修改調查XML。程式師可以逐段檢查差異，不必一次接受整份問卷代碼。
• XML編輯器：左側用於編輯調查結構，右側則顯示原始問卷，可透過 Generate with AI 或 Edit with AI 來處理具體的問題。每次儲存時都會記錄歷史版本，如此便可查看或恢復過去的版本。
• AI Prompt Assistant：根據已上傳的問卷及已生成的 XML，推薦下一步的提示，用戶可進行編輯或直接接受。亦可選擇自動接受功能，如此就能持續產生新節點，但對於較為複雜的邏輯，仍應關閉自動接受功能，並逐一檢查。
• Think Hard Mode：在遇到嵌套循環、MaxDiff、Conjoint、跨題驗證、JS/CSS 或隱藏邏輯時，會讓代理先規劃再生成。這可能提升結構的完整性，但無法取代測試數據和平台預覽。
• 專業化功能：可依據專案需求，啟用一般題型、驗證、循環、配額、樣本來源、圖片、資料搜尋以及腳本等功能。問卷越長，能同時選用的專業化功能數量可能就越少，此時需要分階段來建立和編輯。
• AI規則：根據團隊或客戶的說明、程式碼範例、說明文以及 XML 模式來決定輸出結果。這些規則可以設定為所有專案都必須遵守，或是依需求選擇性適用；同時還能保留權限設定、使用狀況的記錄以及版本歷史紀錄。
• 模板與 Shell：將基礎 XML、Quota Sheet、動態佔位符以及 AI Rule folders 組合起來，形成可重複使用的模板。如此一來，新專案就能從相同的標準出發，從而減少不同程式師所產出的成果之間的差異。
• Tracker版本處理：對於支援的追蹤研究，會比較舊版本與新版本，標出受影響的問題與邏輯，並保護題號、標籤、儲存值、資料佈局、配額以及歷史記錄。客戶修訂後不必重新處理所有項目。
• 資料驗證：根據問卷變數生成 Python 或 SPSS 檢查，運行後列出失敗記錄。使用者可以查看代碼、手動添加檢查、用 AI 修復語法，並複核邏輯錯誤。
• SPSS Macros：在資料處理模板中重複使用常見的驗證函數，結合 AI Rules 來產生一致的腳本。宏目前屬於 SPSS 的驗證功能，無法推斷 Python 是否也支援此功能。
• 平台整合：可利用 API 金鑰來建立或取得 Forsta Decipher、IntelliSurvey 與 Confirmit 專案，亦可為內部調查平台配置自訂的整合功能。連線範圍及憑證權限應由管理員來掌控。
• 用戶角色與群組：Owner、Admin 和 Editor 具有不同的用戶管理、專案、模板和資料保留權限，可按個人或群組授權調查專案。

輸入、處理與輸出

調查編程工作流

1. 在管理員設定中配置調查託管平台 API 金鑰，並用最小權限測試連接。
2. 建立 Ad-hoc Study 或 Tracker 波次，選擇新專案或匯入現有的平台專案。
3. 選擇適合客戶與平台的模板，填寫項目名稱、目錄和儲存路徑。
4. 上傳原始問卷、配額、素材和其他支援文件，檢查版本與命名。
5. 根據問卷的複雜度選擇 Basic 或 Advanced，並啟用所需的 Specializations 與 AI Rule folders。
6. 在 XML 編輯器中按批生成問題，逐條比較問卷、XML 和差異。
7. 簡單重複區塊可以使用 Prompt Assistant，複雜分支、循環和腳本則改用 Think Hard 並人工審查。
8. 在預覽環境中運行正常、邊界與衝突數據，檢查跳轉、配額、儲存值、樣本來源和終止條件。
9. 批准後同步到託管平台，保留版本、修改、測試和交付記錄。

資料處理工作流

1. 建立 Data Processing 專案，選擇 Python 或 SPSS 作為驗證工具，並選用對應的模板。
2. 上傳問卷與變數材料，用 AI Rules 和宏定義團隊的驗證標準。
3. 按題生成檢查，閱讀人類可讀說明並查看實際代碼。
4. 上傳 SAV 數據或準備執行環境，運行單題和全項目驗證。
5. 查看失敗記錄，區分真實數據問題、問卷例外、映射錯誤和腳本錯誤。
6. 用 Edit with AI 或手工修改檢查，再次運行並記錄修正原因。
7. 導出最終腳本、失敗報告和審查記錄，由資料處理負責人簽字交付。

適合用戶與場景

• 市場研究機構：提升多客戶調查的編程與資料處理能力，同時維持各客戶的標準。
• 樣本與面板供應商：將研究問卷、配額與樣本來源接入既有調查託管流程。
• 調查程式設計師：減少重複的 XML 寫作工作，將時間投入在複雜邏輯、平台限制及測試上。
• 資料處理團隊：以 Python 或 SPSS 產生驗證結果，並集中查看失敗記錄。
• Tracker 團隊：處理波次修訂並保護題號、標籤、儲存值、歷史和資料佈局。
• 不適合只想創建簡單問卷的個人，也不能替代研究設計、抽樣、統計解釋或人力資源負責人。

平台與模組

價格與計費

Metaforms 明確採用按項目與模組計價，而非按席位或 Token 計費，同一項目可以添加所需成員並根據工作需要使用代理。公開頁面沒有給出具體的年費、項目單價、模組清單、超出項目數量的費用或試點價格。

退款、提前終止、未使用項目、項目結轉及續費漲價規則暫未公開。企業採購時應將模組、平台、項目定義、交付支援、培訓、資料遷移、驗收及退出條款寫入訂單。

API、SDK 與開源狀態

• Metaforms 使用客戶提供的調查平台 API 金鑰來連接 Decipher、IntelliSurvey 與 Confirmit，同時也能為內部平台製作整合。
• 這種連接能力不等同於公開開發者 API，尚未確認統一端點、SDK、Webhook、速率限制或獨立 API 定價。
• 沒有確認到完整產品的官方 GitHub 儲存庫或開源許可證，調查編程平台與 AI 代理應視為專有企業軟體。
• 使用者所產生或匯出的 XML、Python 與 SPSS 代碼是否能在其他專案中重複使用，應結合客戶合約、範本所有權及第三方平台規則來確認。

隱私、安全與研究合規

• Metaforms 用於處理帳戶名稱和電子郵件地址，也可能用來收集用於研究的可識別資訊、問卷、回答、樣本數據以及健康資訊。
• 隱私政策列出了 HIPAA、GDPR 與印度 IT Act 相關的承諾，並說明了使用者所擁有的訪問、更正、刪除、限制、反對以及可攜帶資料的權利。在處理受保護的健康資訊時，仍需簽署相關協議，並確認相應的控制措施。
• 產品頁面聲明已通過 ISO/IEC 27001、SOC 2 Type II 認證，並定期進行獨立滲透測試，同時也符合 HIPAA 與 GDPR 的要求。採購方應要求取得最新的認證憑證、測試報告的範圍說明、橋接函以及分包商清單。
• 日誌可能包含 IP、瀏覽器、運營商、時間、頁面和點擊次數，網站也會使用 cookies；隱私政策還提到了第三方廣告技術，企業應確認應用環境是否同樣使用了這些技術。
• 用戶角色應依職責分工來設定，唯有 Owner 才有權限存取資料保留控制功能。在分享專案、範本和規則之前，應先檢查用戶的隔離狀態及編輯權限。
• 服務條款頁面仍保留 2023 年 WorkHack 網站所定的內容，與現行的 Metaforms 產品、計費及模組範圍存在明顯的時間差異。最終的授權、責任、退款及資料處理方式，應以簽署的合約及最新附錄為準。
• 研究受訪者數據應遵循知情同意、目的限制、最小化、保留、刪除及跨境傳輸要求，AI 生成的代碼無法自行解決合規問題。

優勢與使用限制

• 優勢：代理圍繞專業調查交付流程設計，能複用 XML、平台規則、客戶模板和驗證代碼。
• 優勢：分批生成、差異審查、版本歷史和異常檢查有利於保留人工控制。
• 優勢：按項目而非席位或 Token 計價，適合多人協作和高頻代理使用。
• 限制：Specialization 的容量會隨著問卷長度而改變，複雜的問卷可能需要分階段生成。
• 限制：Auto-Accept 會加快重複區塊的產生，但也可能將錯誤擴散到後續問題中。
• 限制：Python 與 SPSS 腳本可能存在語法或邏輯錯誤，必須使用真實的測試數據來運行，並由人員親自簽字確認。
• 限制：標準價格、統一 API、退款、標準 SLA、具體資料保留期及全部平台覆蓋範圍均未公開。

總結

Metaforms AI 適用於那些需要進行大規模調查編程、追蹤器修正以及數據驗證的專業研究團隊。在評估時，應使用真實的問卷和歷史數據來檢驗 XML 的準確度、異常值的發現能力、平台同步性，以及人工審核的成本；同時還需確認專案的規格、安全保障措施以及合約上的權利義務。