# 현재 '최초 응답 시간' 지표 관련 문제

**URL:** https://meta.discourse.org/t/issue-with-the-current-time-to-first-response-metric/358074
**Category:** Data & reporting
**Tags:** sql-query, dashboard-reports
**Created:** [3월 20, 2025, 1:23오전 UTC](https://meta.discourse.org/t/issue-with-the-current-time-to-first-response-metric/358074 "2025-03-20T01:23:09Z")
**Posts on this page:** 1
**Page:** 1

<div class="post-metadata">

### Author: ![tyler.lamparter](https://sea3.discourse-cdn.com/meta/user_avatar/meta.discourse.org/tyler.lamparter/32/485862_2.png) [@tyler.lamparter](https://meta.discourse.org/u/tyler.lamparter)
#### Post date: [3월 20, 2025, 1:23오전 UTC](https://meta.discourse.org/t/issue-with-the-current-time-to-first-response-metric/358074/1 "2025-03-20T01:23:10Z")

</div>

Discourse 메트릭을 BI 도구인 ThoughtSpot으로 복제하던 중, **“첫 응답 시간(Time to First Response)”** 메트릭을 주 단위 또는 월 단위로 조회할 때 보고 방식에 결함이 있음을 발견했습니다.

현재 Discourse 리포트는 **하루 평균 응답 시간** 을 계산하지만, **주 단위 또는 월 단위** 로 집계할 때 \*\*가중 평균(weighted average)\*\*을 계산하는 대신 단순히 **일별 평균의 평균** 을 취하고 있습니다. 이는 특정 날의 토픽 수가 다른 날보다 훨씬 많을 경우 특히 오해의 소지가 있는 결과를 초래할 수 있습니다.

#### 예시:

일별 응답 시간과 토픽 수를 정리하면 다음과 같습니다:

| 날짜 | 평균 응답 시간 (시간) | 토픽 수 |
| --- | --- | --- |
| 3월 16일 | 1.9 | 1 |
| 3월 15일 | 23.6 | 1 |
| 3월 14일 | 0.4 | 3 |
| 3월 13일 | 6.0 | 7 |
| 3월 12일 | 0.3 | 1 |
| 3월 11일 | 2.1 | 8 |
| 3월 10일 | 6.6 | 1 |

이때 **평균의 평균** 을 계산하면 다음과 같습니다:

 ![이미지는 시간의 수학적 계산을 보여줍니다. (AI 캡션)](https://global.discourse-cdn.com/meta/original/4X/7/c/4/7c4460130cc05d00075122ff36ebbd93ec7d3a28.png)

그러나 이는 각 날짜를 생성된 토픽 수와 무관하게 동등하게 취급하기 때문에 실제 첫 응답 시간을 정확히 반영하지 **못** 합니다. 대신 토픽 수를 반영한 **가중 평균** 을 계산하는 것이 올바른 접근 방식입니다:

 ![이미지는 모든 토픽에 걸친 평균 응답 시간을 계산하는 수학적 공식을 보여줍니다. (AI 캡션)](https://global.discourse-cdn.com/meta/original/4X/d/f/8/df841cb79314a8cebf2ee2216313131cab619aad.png)

이 방식을 사용하면:

 ![연산자별 분모의 합으로 나눈 곱셈 및 덧셈 연산의 수열을 보여주는 수식으로, 그 결과는 2.85시간입니다. (AI 캡션)](https://global.discourse-cdn.com/meta/original/4X/0/7/5/07588e988cc4cd36173e1154a188402e7da06cfb.png)

### 왜 이것이 중요한가

차이는 상당합니다— **5.82시간 대 2.85시간**. 현재 방식은 이상치 날(예: 23.6시간이지만 토픽이 단 1개뿐인 3월 15일)의 비중을 과도하게 높이고, 활동이 많은 날(예: 8개의 토픽과 2.1시간의 응답 시간을 가진 3월 11일)의 비중을 낮게 평가합니다.

응답 시간을 보다 정확하게 표현하기 위해, 시간 경과에 따라 집계할 때 **Discourse는 가중 평균으로 전환해야 합니다**.

다른 분들의 의견이 궁금합니다—이 문제를 다른 분들도 목격하신 적이 있으신가요?