Необходимо собрать и провести фокус группу для разметки отзывов

Объем работы
Данные на входе:
Количество отзывов: 5000.
Критерии оценки: список критериев, определяющих качество и содержание отзыва (например, полезность, эмоциональная окраска, объективность).
Дополнительная информация:
Характеристики недвижимости, упомянутой в отзыве (тип жилья, локация, цена, доступные услуги).
Характеристики пользователя, оставившего отзыв (анонимизированная информация: возрастная группа, частота использования сервиса).
Процесс работы:
Каждый участник оценивает отзывы по следующим аспектам:
Частные оценки: по каждому из критериев.
Итоговая оценка: общий вердикт об отзыве (например, "положительный", "отрицательный", "нейтральный").

Требования к фокус-группе
Участники должны быть активными пользователями сервисов аренды недвижимости / риэлторами 
Разнообразие возрастных групп, географического положения и опыта использования сервисов.
Количество участников по оценке каждого отзыва должно быть 5 человек. Т.е. суммарно количество оценок должно быть 25 000, т.е. 5 оценок по каждому отзыву. 
Разрешается для ускорения процесса использовать больше людей. 

Этапы реализации
Подготовка:
Составление анкет для отбора участников фокус-группы.
Разработка инструкции по оценке отзывов.
Настройка платформы для работы фокус-группы (например, Google Sheets или специализированное ПО для аннотации данных).
Сбор фокус-группы:
Поиск и отбор участников.
Проведение обучающей сессии по работе с отзывами и критериями.
Оценка отзывов:
Разделение базы отзывов между участниками.
Контроль за качеством оценок (включение контрольных отзывов).
Сбор и проверка данных:
Сбор оценок участников.
Выявление и исправление ошибок или несоответствий.
Обработка данных:
Формирование финальной разметки базы отзывов.
Подготовка аналитического отчета о процессе разметки.

Сроки реализации
Подготовка: 1 неделя.
Сбор фокус-группы и обучение: 1 неделя.
Разметка отзывов: 4-5 недель.
Сбор и проверка данных: 1 неделя.

Ожидаемый результат
Размеченная база данных отзывов, пригодная для анализа, обучения моделей машинного обучения или других целей.