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正念 APP｜用戶畫像打分標準（User Profile Scoring Spec · V1）

用途： 本文件定義「問卷完成後，如何將答案轉換為可計算的用戶畫像（User Profile）」； 該畫像將用於後續的 個性化內容推薦 / 推送排序。

設計原則：

• 不做心理診斷，只描述「此刻允許被如何對待」
• 區分 身份（離散） 與 狀態（連續）
• 允許「通用」與「高個性化」內容並存

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一、整體結構概覽

問卷完成後，系統需生成一個用戶畫像 U，包含四個維度：

1. mom_stage（母職階段｜離散型）
2. emotion（當下情緒｜連續型）
3. context（影響來源｜離散型）
4. need（當下最需要的支持｜離散型）

該畫像將與內容畫像 Cᵢ 進行匹配，計算推薦分數。

V1.1 工程補充欄位（用於不確定性控制/可觀測）

目的：在 Push 等高風險場景，當用戶畫像可能過期或不可靠時，自動「降個性化 / 降風險」。

建議在 U 中補充以下元資訊（不影響原有四維度打分）：

• profile_version：如 "v1.1"
• profile_source：questionnaire（後續可擴展 behavior / mixed）
• profile_generated_at：ISO8601 時間戳
• profile_confidence（= conf_U）：0–1
• profile_answered：各題是否作答（用于区分“跳过” vs “明确选择”）
  • stage/emotion/context/need：true/false

profile_confidence 建議規則（V1.1 默認，可調參）：

• 問卷剛完成：conf_U = 1.0
• 隨時間衰減（避免用過期狀態強個性化推送）：
  • 0–7 天：conf_U = 1.0
  • 7–30 天：線性衰減到 0.7
  • 30 天以上：conf_U = 0.5（除非用戶重新做問卷或有行為信號更新）

V1.2：支持“可跳过题目”的画像输出与置信度（工程必读）

前提：问卷允许用户跳过任意题目（包括 mom_stage / emotion / context / need）。 目标：保证任何情况下都能生成“可计算的 U”，并在不确定时自动降个性化/降风险。

V1.2 输出原则：

• mom_stage 跳过：按安全策略处理为 unknown（即 U.stage.unknown=1），同时 profile_answered.stage=false
• emotion 跳过：U.emotion_score 置为缺省（建议直接不输出该字段或输出 null），同时 profile_answered.emotion=false
• context 跳过：U.context 输出为空对象 {}，同时 profile_answered.context=false
• need 跳过：U.need 输出为空对象 {}，同时 profile_answered.need=false

说明：

• 之所以“mom_stage 跳过也当作 unknown”，是为了在 Push 等高风险场景优先保证不冒犯（unknown 语义：不希望被母职身份定义）。
• emotion/context/need 跳过不强行填默认值，避免制造“伪精确画像”；改由推荐算法在打分时走“通用值 + 不确定性惩罚”（见「个性化推荐算法规则」V1.2 补充）。

V1.2 conf_U 计算（在 V1.1 时间衰减基础上叠加“作答完整度”）：

定义：

• conf_time：按 V1.1 时间衰减得到（0–1）
• answered_count = Σ I[profile_answered.* = true]，总题数 total_questions = 4
• completion = answered_count / total_questions
• completion_factor = 0.5 + 0.5 * completion（答得越少越不确定，但仍保留基础信息）

则：

• conf_U = clamp(conf_time * completion_factor, 0.2, 1.0)

Push 推送時若 conf_U 偏低，推薦系統需啟用 P_uncertainty 並限制 personalization_power 上限（見「個性化推薦算法規則」V1.1）。

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二、mom_stage（母職階段）— 離散型

問卷題目

Which stage of motherhood are you in?

選項與對應標籤：

• Pregnant / Preparing → mom_stage: expecting
• Parenting → mom_stage: parenting
• Prefer not to say → mom_stage: unknown

打分方式（One-Hot）

欄位	值
U.stage.expecting	1 或 0
U.stage.parenting	1 或 0
U.stage.unknown	1 或 0

說明：

• mom_stage 是「身份 / 階段」，不是強度，不做連續軸線
• unknown 的語義是：不希望被母職身份定義（不是「沒有孩子」）
• 若该题被跳过：按安全策略输出 unknown，同时 profile_answered.stage=false

推送原則（高層）

• unknown：避免任何「你應該怎麼當媽媽」的內容
• expecting：避免「已經有孩子」的育兒細節
• parenting：可接受具體育兒壓力、現實困境相關內容

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三、emotion（當下情緒）— 連續型（0–1）

問卷題目

How are you feeling right now?

映射為數值軸（能量／情緒穩定度）

選項	tag	emotion_score
Low	emotion: low	0.0
Overwhelmed	emotion: overwhelmed	0.2
Tired	emotion: tired	0.4
Okay	emotion: neutral	0.6
Calm	emotion: calm	0.8
Joyful	emotion: joyful	1.0

生成：U.emotion_score ∈ [0,1]；若该题跳过则输出 null（或不输出该字段），并通过 profile_answered.emotion=false 表示“未作答”

語義說明

• 這不是「快樂程度」，而是 可承受刺激與吸收內容的能力
• 分數越低，內容越需要「減壓、陪伴、允許停下」
• 分數越高，才適合「慶祝、提醒珍惜」

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四、context（影響來源）— 離散型

問卷題目

What’s been influencing how you feel?

選項	tag
Family	context: family
Work or study	context: work
Relationship	context: relationship
Friends	context: friends
Health	context: health

打分方式（One-Hot）

欄位	值
U.ctx.family / work / relationship / friends / health	1 或 0

若该题被跳过：U.context 输出为空对象 {}，同时 profile_answered.context=false

語義說明

• context 不是情緒，而是情緒的「觸發場景」
• 用於提升內容共感（語境命中），而非硬性過濾

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五、need（最需要的支持）— 離散型（最關鍵）

問卷題目

What kind of support do you need most right now?

選項	tag
Emotional support	need: emotional_support
Parenting pressure	need: parenting_pressure
Self-worth	need: self_worth
Anxiety relief	need: anxiety_relief
Rest & balance	need: rest_balance

打分方式（One-Hot）

欄位	值
U.need.emotional_support / parenting_pressure / self_worth / anxiety_relief / rest_balance	1 或 0

若该题被跳过：U.need 输出为空对象 {}，同时 profile_answered.need=false

語義說明

• need 是 推薦權重最高的維度
• 表示「她現在最缺的是哪一種心理資源」

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六、跨維度約束（Hard Rules）

以下規則在推薦時 優先於任何分數計算：

核心禁推規則（V1.2）

1. mom_stage = unknown

   • ❌ 禁推：高个性化育儿压力内容（避免“把她当妈妈/正在育儿”对话）
     • 判定条件（与推荐算法一致，V1.2）：Cᵢ.need_suitability[parenting_pressure]=1 且 Cᵢ.personalization_power=1

2. mom_stage = parenting

   • ❌ 禁推：明確懷孕 / 孕期 / 胎動等內容

3. emotion_score ≤ 0.2（low / overwhelmed）

   • ❌ 禁推：高能量慶祝型（joyful 調性）內容

原則：

• 這些不是「不準」，而是「會造成反感或退出」

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七、用戶畫像最終輸出結構（示例）

{
  "profile_version": "v1.1",
  "profile_source": "questionnaire",
  "profile_generated_at": "2026-01-30T00:00:00Z",
  "profile_confidence": 1.0,
  "profile_answered": {
    "stage": true,
    "emotion": true,
    "context": true,
    "need": true
  },
  "stage": {
    "expecting": 0,
    "parenting": 1,
    "unknown": 0
  },
  "emotion_score": 0.4,
  "context": {
    "work": 1
  },
  "need": {
    "rest_balance": 1
  }
}

跳过题目时的输出示例（V1.2）

示例：用户跳过 emotion / context / need；mom_stage 也跳过。

{
  "profile_version": "v1.2",
  "profile_source": "questionnaire",
  "profile_generated_at": "2026-01-30T00:00:00Z",
  "profile_confidence": 0.5,
  "profile_answered": {
    "stage": false,
    "emotion": false,
    "context": false,
    "need": false
  },
  "stage": {
    "unknown": 1
  },
  "emotion_score": null,
  "context": {},
  "need": {}
}

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八、設計總結（給產品／工程／AI Reviewer）

• mom_stage / context / need：描述「你現在允許我用什麼身份、從哪個角度對你說話」
• emotion_score：描述「你現在能承受多強的刺激與建議」
• 推薦的本質不是猜你是誰，而是 避免用錯語氣對你說話

本文件為 V1，後續可疊加：

• 多選 context / need
• 行為信號（點擊、收藏）對 emotion 的動態修正