Синтетические панели используют ответы, сгенерированные искусственным интеллектом, для имитации человеческих ответов на опросы. Эта технология предназначена для поддержки моделирования, тестирования, прогнозирования или расширения возможностей опросов.
Синтетические панели обычно изготавливаются тремя способами:
- Использование интерфейсов, окружающих большую языковую модель ( LLM ), например, ChatGPT или Claude, для разработки ответов, основанных на общедоступной информации.
- Использование машинного обучения для генерации дополнительных синтетических ответов на опрос на основе меньшей выборки реальных ответов людей.
- Обучение ИИ на данных о реакции людей для получения целенаправленных и подробных аналитических выводов. Часто для этого также используются открытые источники данных с целью сосредоточиться на конкретных группах или сегментах рынка.
Не путать с: синтетическими персонами
Синтетические панели генерируют результаты, имитирующие большую выборку виртуальных респондентов, в то время как синтетический образ представляет собой описание потребительского сегмента на основе обобщенного набора данных.
Почему это важно?
Синтетические панели открывают потенциал для масштабирования и расширения доступа к мнениям потребителей, особенно для нишевых групп аудитории, которые трудно охватить в рамках традиционных исследований. Другие области применения включают тестирование концепций, моделирование опросов, моделирование сегментации, расширение анкет и сценарный анализ.
Однако, чтобы панели опросов были полезны, они должны основываться на качественных данных. Некачественные данные могут привести к неточностям в результатах опроса. Аналогично, использование общедоступных данных для получения ответов также может непреднамеренно привести к предвзятым или искаженным точкам зрения.
Главная проблема, связанная с синтетическими данными, заключается в том, смогут ли они когда-либо полностью воспроизвести ответы реального человека. В настоящее время существует консенсус, что технология еще не достигла уровня, необходимого для ее использования в качестве прямой замены людей в исследованиях.
Что это значит для исследований?
В сфере научных исследований потенциальные преимущества включают в себя ускорение процесса исследования, снижение затрат, связанных с набором и управлением участниками, а также помощь в тестировании идей на ранних этапах.
Хасдип Сети , руководитель группы по искусственному интеллекту в Strat7, сказал: «В количественных исследованиях это означает создание новых респондентов («вертикальное масштабирование») в опросе или моделирование ответов тех же респондентов на новые вопросы («горизонтальное масштабирование»). Это могут быть результаты работы цифровых двойников или более традиционные статистические подходы».
«Наши исследования в Strat7 показывают, что, хотя эта область быстро развивается, синтетические данные следует рассматривать как дополнение, а не замену первичным исследованиям с участием реальных людей, особенно в сложных и ответственных исследованиях, где существует значительный коммерческий риск в случае принятия неверного решения. Регулярные проверки и большая прозрачность в отношении используемых методологий со стороны поставщиков будут способствовать дальнейшему внедрению этой технологии».
Источник:
https://www.research-live.com/article/features/terms-of-engagement-synthetic-panels/id/5149473
