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# 正念 APP｜用戶畫像打分標準（User Profile Scoring Spec · V1）
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> **用途**：
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> 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）」；
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> 該畫像將用於後續的 **個性化內容推薦 / 推送排序**。
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>
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> **設計原則**：
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>
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> * 不做心理診斷，只描述「此刻允許被如何對待」
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> * 區分 **身份（離散）** 與 **狀態（連續）**
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> * 允許「通用」與「高個性化」內容並存
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## 一、整體結構概覽
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問卷完成後，系統需生成一個用戶畫像 **U**，包含四個維度：
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1. **mom_stage**（母職階段｜離散型）
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2. **emotion**（當下情緒｜連續型）
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3. **context**（影響來源｜離散型）
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4. **need**（當下最需要的支持｜離散型）
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該畫像將與內容畫像 **Cᵢ** 進行匹配，計算推薦分數。
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### V1.1 工程補充欄位（用於不確定性控制/可觀測）
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> 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」。
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建議在 U 中補充以下元資訊（不影響原有四維度打分）：
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* `profile_version`：如 `"v1.1"`
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* `profile_source`：`questionnaire`（後續可擴展 `behavior` / `mixed`）
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* `profile_generated_at`：ISO8601 時間戳
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* `profile_confidence`（= `conf_U`）：`0–1`
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`profile_confidence` 建議規則（V1.1 默認，可調參）：
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* 問卷剛完成：`conf_U = 1.0`
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* 隨時間衰減（避免用過期狀態強個性化推送）：
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* 0–7 天：`conf_U = 1.0`
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* 7–30 天：線性衰減到 `0.7`
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* 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）
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> 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
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### 問卷題目
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**Which stage of motherhood are you in?**
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選項與對應標籤：
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* Pregnant / Preparing → `mom_stage: expecting`
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* Parenting → `mom_stage: parenting`
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* Prefer not to say → `mom_stage: unknown`
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### 打分方式（One-Hot）
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| 欄位 | 值 |
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| ----------------- | ----- |
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| U.stage.expecting | 1 或 0 |
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| U.stage.parenting | 1 或 0 |
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| U.stage.unknown | 1 或 0 |
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> **說明**：
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>
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> * `mom_stage` 是「身份 / 階段」，不是強度，不做連續軸線
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> * `unknown` 的語義是：**不希望被母職身份定義**（不是「沒有孩子」）
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### 推送原則（高層）
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* `unknown`：避免任何「你應該怎麼當媽媽」的內容
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* `expecting`：避免「已經有孩子」的育兒細節
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* `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）
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### 問卷題目
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**How are you feeling right now?**
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### 映射為數值軸（能量／情緒穩定度）
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| 選項 | tag | emotion_score |
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| ----------- | -------------------- | ------------- |
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| Low | emotion: low | 0.0 |
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| Overwhelmed | emotion: overwhelmed | 0.2 |
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| Tired | emotion: tired | 0.4 |
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| Okay | emotion: neutral | 0.6 |
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| Calm | emotion: calm | 0.8 |
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| Joyful | emotion: joyful | 1.0 |
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生成：`U.emotion_score ∈ [0,1]`
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### 語義說明
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* 這不是「快樂程度」，而是 **可承受刺激與吸收內容的能力**
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* 分數越低，內容越需要「減壓、陪伴、允許停下」
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* 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
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### 問卷題目
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**What’s been influencing how you feel?**
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| 選項 | tag |
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| ------------- | --------------------- |
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| Family | context: family |
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| Work or study | context: work |
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| Relationship | context: relationship |
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| Friends | context: friends |
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| Health | context: health |
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### 打分方式（One-Hot）
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| 欄位 | 值 |
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| ----------------------------------------------------- | ----- |
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| U.ctx.family / work / relationship / friends / health | 1 或 0 |
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### 語義說明
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* context **不是情緒**，而是情緒的「觸發場景」
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* 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）
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### 問卷題目
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**What kind of support do you need most right now?**
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| 選項 | tag |
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| ------------------ | ------------------------ |
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| Emotional support | need: emotional_support |
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| Parenting pressure | need: parenting_pressure |
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| Self-worth | need: self_worth |
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| Anxiety relief | need: anxiety_relief |
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| Rest & balance | need: rest_balance |
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### 打分方式（One-Hot）
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| 欄位 | 值 |
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| ------------------------------------------------------------------------------------------ | ----- |
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| U.need.emotional_support / parenting_pressure / self_worth / anxiety_relief / rest_balance | 1 或 0 |
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### 語義說明
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* `need` 是 **推薦權重最高的維度**
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* 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）
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以下規則在推薦時 **優先於任何分數計算**：
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### 核心禁推規則（V1）
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1. **mom_stage = unknown**
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* ❌ 禁推：`need: parenting_pressure`（強指向）
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2. **mom_stage = parenting**
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* ❌ 禁推：明確懷孕 / 孕期 / 胎動等內容
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3. **emotion_score ≤ 0.2（low / overwhelmed）**
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* ❌ 禁推：高能量慶祝型（joyful 調性）內容
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> 原則：
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>
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> * 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）
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```json
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{
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"profile_version": "v1.1",
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||
"profile_source": "questionnaire",
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||
"profile_generated_at": "2026-01-30T00:00:00Z",
|
||
"profile_confidence": 1.0,
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||
"stage": {
|
||
"expecting": 0,
|
||
"parenting": 1,
|
||
"unknown": 0
|
||
},
|
||
"emotion_score": 0.4,
|
||
"context": {
|
||
"work": 1
|
||
},
|
||
"need": {
|
||
"rest_balance": 1
|
||
}
|
||
}
|
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```
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## 八、設計總結（給產品／工程／AI Reviewer）
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* **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」
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* **emotion_score**：描述「你現在能承受多強的刺激與建議」
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* 推薦的本質不是猜你是誰，而是 **避免用錯語氣對你說話**
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> 本文件為 V1，後續可疊加：
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> * 多選 context / need
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> * 行為信號（點擊、收藏）對 emotion 的動態修正
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