Синтетические респонденты
Прочитал новость о том, что недавно прошла конференция о применении синтетических респондентов в исследованиях и опросах. С точки зрения бизнеса звучит супер: не нужно искать и убеждать живых людей пройти твой опрос — можно просто "закупить" голоса и посмотреть, что получится по итогам опроса.
Кажется важно лишний раз порефлексировать о том, что же именно синтетического в этих респондентах, что может пойти не так?
Проводя опрос (по моим наблюдениям, самый нелюбимый метод исследований по соотношению сил на проведение и хейта к результатам), заказчик хочет узнать, что же чувствуют и думают его живые собеседники — сотрудники / граждане / учащиеся — и на основе этого спрогнозировать, как они будут себя вести: вырастет ли доля увольнений, уснут ли ученики на паре и т.д. В идеале заказчик опроса может просто побеседовать с каждым, но если этих "каждых" слишком много, то приходится упаковывать свои вопросы в формат "Да, Скорее да, Скорее нет" и т.д.
Принятие решений этими участниками опроса в будущем будет опираться на их целостную картину мира — их переживания и чувства, мысли и действия — актуальные на момент нужного решения. Синтетический респондент может имитировать ответы на опросы и изображать "образ мыслей" того или иного участника, но вряд ли может поиграть в реального человека.
ИИ не слышит слухов и не шепчется с нами в офисе, не мокнет под дождём в курилке — а этот опыт куда сильнее влияет на ответы, чем просто "языково-последовательный субъект".
Где же применять синтетических респондентов?
Для того, чтобы точно понять, что тут "синтез искусственного мышления" не повредит смыслу результатов, нужно найти места, где language-guided ответ намного лучше emotional-guided поведения, где роль интуиции и эмоциональных эвристик не так важна.
Интересно, насколько эта задача для опросов, а не для экспертизы или беспристрастной оценки.
Прочитал новость о том, что недавно прошла конференция о применении синтетических респондентов в исследованиях и опросах. С точки зрения бизнеса звучит супер: не нужно искать и убеждать живых людей пройти твой опрос — можно просто "закупить" голоса и посмотреть, что получится по итогам опроса.
Кажется важно лишний раз порефлексировать о том, что же именно синтетического в этих респондентах, что может пойти не так?
Проводя опрос (по моим наблюдениям, самый нелюбимый метод исследований по соотношению сил на проведение и хейта к результатам), заказчик хочет узнать, что же чувствуют и думают его живые собеседники — сотрудники / граждане / учащиеся — и на основе этого спрогнозировать, как они будут себя вести: вырастет ли доля увольнений, уснут ли ученики на паре и т.д. В идеале заказчик опроса может просто побеседовать с каждым, но если этих "каждых" слишком много, то приходится упаковывать свои вопросы в формат "Да, Скорее да, Скорее нет" и т.д.
Принятие решений этими участниками опроса в будущем будет опираться на их целостную картину мира — их переживания и чувства, мысли и действия — актуальные на момент нужного решения. Синтетический респондент может имитировать ответы на опросы и изображать "образ мыслей" того или иного участника, но вряд ли может поиграть в реального человека.
Живой-кожанный участник Василион решит, что больше не рекомендует свою компанию знакомым просто потому, что "мой друг из соседнего отдела сказал, что пора валить, и уволился", хотя при моделировании ответов синтетическими респондентами эта когорта показывала "рост eNPS на 5 п.п.".
ИИ не слышит слухов и не шепчется с нами в офисе, не мокнет под дождём в курилке — а этот опыт куда сильнее влияет на ответы, чем просто "языково-последовательный субъект".
Где же применять синтетических респондентов?
Для того, чтобы точно понять, что тут "синтез искусственного мышления" не повредит смыслу результатов, нужно найти места, где language-guided ответ намного лучше emotional-guided поведения, где роль интуиции и эмоциональных эвристик не так важна.
Интересно, насколько эта задача для опросов, а не для экспертизы или беспристрастной оценки.