ThinkNow Synthetic: Soluciones Avanzadas de Datos Sintéticos

ThinkNow Synthetic es una solución avanzada de generación de datos sintéticos diseñada para el análisis de mercado. Combina redes neuronales generativas con técnicas de análisis estadístico, permitiendo capturar patrones complejos en los datos disponibles y asegurando representatividad y coherencia. Gracias a este enfoque, ThinkNow Synthetic genera escenarios realistas con un equilibrio óptimo entre precisión y diversidad.

CARACTERISTICAS

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Recopilación de Datos de Múltiples Orígenes

Datos de Panel: Accede a nuestra extensa base de datos de paneles culturalmente ricos de DigaYGane.com, que cuenta con millones de puntos de datos recopilados durante más de una década de comunidades hispanas, negras, AANHPI y LGBTQIA+.
Datos Sintéticos: Genera respuestas sintéticas combinando redes neuronales generativas con técnicas de análisis estadístico, asegurando conocimientos culturalmente relevantes y representativos.

Precisión y Realismo Mejorados

Selección de Modelos Flexibles: Nuestro enfoque aplica una variedad de modelos, desde técnicas estadísticas hasta métodos de redes neuronales generativas, para crear datos sintéticos que reflejen con precisión tanto tablas individuales como tablas complejas e interconectadas.
Medidas de Calidad Integrales: Los datos sintéticos se evalúan frente a datos reales en múltiples dimensiones, asegurando que mantengan la diversidad cultural y representen con precisión a los grupos demográficos objetivo.
Generación en Tiempo Real: Esta metodología permite la creación rápida de datos bajo demanda, permitiendo a los clientes acceder a datos cuando lo necesiten, incluso para preguntas altamente específicas o nuevas.

Mitigación de Sesgos

ThinkNow Synthetic se entrena con datos multiculturales, priorizando la inclusión y minimizando los sesgos. Al incorporar una variedad de comunidades y ajustar los modelos en consecuencia, aseguramos que los datos generados reflejen auténticamente poblaciones diversas.

Beneficios:

  • Rentabilidad: Reduce los gastos asociados con encuestas a gran escala complementando los datos de panel con datos sintéticos.
  • Integridad de Datos: Rellena respuestas faltantes y expande la diversidad y volumen de datos para un análisis holístico.
  • Relevancia Cultural: Benefíciate de datos sintéticos específicamente ajustados a audiencias multiculturales, mejorando los conocimientos culturales.
  • Rapidez: Genera respuestas sintéticas de manera rápida y precisa, en lugar de esperar la recopilación de datos tradicional.
  • Solución para Datos Desequilibrados en el Análisis de Mercado: Expande la muestra original sin perder patrones de respuesta humana, asegurando datos más equilibrados y representativos.

Descripción Técnica

Simulación de Datos Aumentada por IA

  • Encuestas Aumentadas: Nuestra solución mejora la recopilación de datos al predecir opiniones, rellenar vacíos de datos y simular patrones culturales del mundo real.
  • Emulación Realista de Datos: Imita distribuciones del mundo real mientras protege la privacidad, proporcionando una base sólida para la investigación de audiencias diversas.

Modelos Personalizables

  • ThinkNow Synthetic permite soluciones personalizadas, permitiendo a los clientes enviar datos de encuestas pasadas para personalizar aún más la generación sintética para conocimientos culturales únicos.
  • Cuando el cliente tiene suficientes datos históricos, es posible entrenar modelos específicos capaces de hacer predicciones; en este caso, podemos ajustar nuestro modelo para anticipar o predecir lo que sucederá en escenarios futuros.
  • Algunos de estos modelos adaptables están diseñados para realizar tareas de clasificación de información. Un ejemplo claro es el sistema de Detección de Fraude, que estima si una transacción o entrega de datos es probablemente fraudulenta.

Aplicaciones

  • Investigación de Mercado: Obtén una comprensión profunda de las tendencias del mercado con datos de consumidores precisos y diversos.
  • Investigación en Ciencias Sociales: Estudia comportamientos y tendencias sociales en grupos culturalmente variados con datos completos y precisos.
  • Formulación de Políticas: Accede a datos de opinión pública que representen con precisión a comunidades diversas, apoyando decisiones políticas inclusivas.

Preguntas Frecuentes

Una muestra sintética generada por IA es un conjunto de datos creado artificialmente utilizando algoritmos o modelos de inteligencia artificial en lugar de ser recopilado directamente del mundo real.

Una muestra tradicional recopilada en paneles en línea se basa en datos reales obtenidos de personas que participan voluntariamente en encuestas o investigaciones de mercado. Estas muestras reflejan la experiencia y opinión genuinas de los participantes, aunque pueden presentar sesgos de autoselección, limitaciones en la disponibilidad de participantes y tasas de respuesta variables.

En contraste, una muestra sintética se genera utilizando algoritmos y modelos estadísticos que simulan datos a partir de fuentes disponibles para aproximar las características o distribuciones de la población. Dado que no depende de respuestas directas de personas, puede ser más flexible y rápida de obtener, pero su calidad depende en gran medida de la precisión de los modelos y los datos fuente utilizados para crearlos.

Al comparar muestras sintéticas con muestras tradicionales obtenidas a través de paneles en línea, se pueden destacar varias ventajas importantes:

Velocidad y escalabilidad: Generar muestras sintéticas puede ser mucho más rápido que reclutar, filtrar y encuestar a participantes en paneles en línea. El volumen de datos sintéticos puede escalarse fácilmente sin preocuparse por la disponibilidad de los participantes o la tasa de respuesta.

Costos reducidos: Al no requerir incentivos, gestión o mantenimiento de grandes paneles de personas, los costos asociados con la creación de las muestras se reducen significativamente. Esto también reduce el gasto en plataformas de recopilación y procesos de seguimiento, lo cual es especialmente útil para proyectos de investigación con recursos limitados.

Control total sobre la composición de la muestra: Los conjuntos de datos pueden diseñarse con características demográficas o de comportamiento particulares (por ejemplo, grupos minoritarios que son raros en paneles convencionales). Esto permite una mayor precisión en estudios que requieren muestras con ciertas combinaciones de variables que son difíciles de recopilar en la práctica real.

Cada técnica tiene un propósito diferente: los datos sintéticos crean información, la ponderación ajusta la relevancia de los datos existentes y el modelado predictivo anticipa el futuro basado en patrones.

Datos sintéticos: Son datos creados artificialmente por IA en lugar de ser recopilados de la realidad. Siguen patrones similares a los datos reales y se utilizan cuando no hay suficiente información disponible o cuando se desea evitar exponer datos sensibles. Ayudan a entrenar sistemas, mejorar la precisión y reducir costos.

Datos de calidad: La muestra sintética debe basarse en información relevante para el objetivo del estudio.

Variables clave: Incluir datos demográficos (edad, género, ingresos, educación), datos geográficos (región, localidad) y otros factores como intereses, estilo de vida y hábitos de consumo.

Información específica: Incorporar datos específicos para cada estudio o área de investigación.