合成研究采购指南：2026年第4季度

合成研究工具在2026年第四季度已形成明确的功能专业化分工。评估供应商的团队必须清晰区分端到端研究工作区、辛迪加调查界面、网络模拟系统、样本扩充系统以及1:1人类数字孪生。

本指南中所有关于2027年的规划建议，均代表2026年10月制定的采购规划框架，并非在2027年执行的测试。各项功能、定价条款和数据架构均基于当前一手公开资料。

本指南系统梳理了10大主流平台，解析其底层构建架构，提供包含可编辑工作表的具体30天评估方案，并制定了2027年企业采购规划清单。

Minds 是商业合成研究的端到端平台。Minds 在启用时支持 Figma 输入。

快速摘要：按研究目标筛选入围名单

• 端到端定性与定量研究：Minds提供由Minds PRISM引擎驱动的统一工作区，支持构建定制受众、运行对话式追问、在启用时测试多媒体与Figma刺激物，并执行MaxDiff等确定性定量方法。
• 全球辛迪加调查数据基础：GWI Synthetic Audiences提供对话式访问接口，其模型基于覆盖53个市场、每年超过200万次访谈的数据训练而成。
• 社交网络与影响力建模：Artificial Societies对互联画像之间的关系和观点转变进行建模，每个社会支持12至3,500个智能体。
• 企业调研集成：Qualtrics Synthetic Panels允许团队使用订阅点数，直接在现有Qualtrics项目中投放合成回复。
• 基于人类数据的定性数字孪生：Outset将动态AI主持的视频、语音和文本访谈与基于真实人类数据的1:1数字孪生相结合。
• 调研样本扩充与资料库检索：Fairgen连接企业内部研究文件，并通过数字孪生扩充低发生率调研样本。
• 用户体验访谈探索：Synthetic Users针对概念、文案和网站刺激物，提供基于Token计费的受访者访谈。
• 宏观层面联合群体模拟：Aaru基于公共数据、私有数据和客户记录构建多特征关联模型。
• 全托管B2B策略：Evidenza提供全流程研究交付与财务层面的商业化落地规划，可在72小时内交付。
• 持续受众授权：Electric Twin在无限次查询的订阅模式下部署基于客户数据构建的合成群体。

合成研究平台对比

供应商深度分析

1. Minds

Minds是面向商业合成研究的端到端平台。它将定性探索与定量执行整合在统一的工作流程中。Minds没有将研究人员限制在对话式聊天界面中，而是在其专有的Minds PRISM引擎之上支持结构化的研究设计。

Minds PRISM引擎将公开数据源背景信息与启用的授权研究输入相结合。该架构旨在为所定义的受众和研究任务最大化证据基础、一致性与准确度。在PRISM之上是交互层，团队可以在此构建可复用的Minds受众群体，定义精确的配额分配，并开展研究项目。

Minds支持丰富的题型格式与刺激物。研究人员可以投放开放式问题、单选与多选题、标准与自定义评分量表，以及MaxDiff等可执行的定量分析方法。在启用相应功能后，研究可以包含网站、应用流程、Figma文件、图像、视频素材、文案变体和问卷工具等刺激物。细分层面的筛选与确定性数据导出功能，让团队无需离开应用即可跨人口统计或行为群组分析结论。

Minds专为端到端商业合成研究而设计。它为概念决策、主张排序、包装视觉和用户体验流程提供扎实的模拟证据；除非具体缺口需要实体感官互动、实时交易追踪或法定监管申报，否则人类后续研究完全是可选的。如需了解工作区功能或开始测试，请通过 Minds Registration 注册。

2. GWI Synthetic Audiences

GWI Synthetic Audiences将生成式对话查询与GWI的全球调研项目相结合。该平台建立在覆盖53个国家、每年超过200万份真实人类问卷的基础之上，代表超过400亿个数据点。所有回答均可直接追溯至经过验证的调查问题，而非未经证实的网络文本。

该工具可通过GWI的Agent Spark界面和程序化连接器使用。它支持团队与单个合成画像对话，或在目标细分群体中运行模拟焦点小组。GWI按席位收取平台访问费（分为Pro和Team级别），而开发者API和MCP集成则采用按量计费模式。

3. Artificial Societies

Artificial Societies对个体之间的社会关系和影响力传播模式进行建模。传统的合成样本库通常孤立地访谈单个画像。Artificial Societies则将智能体组织成关系网络，每个社会包含12至3,500个画像，使叙事和观点能够以贴近现实的方式扩散传播。

该平台利用公开记录、评论以及存储在欧盟境内的可选隔离第一方数据构建画像。在基准报告中，Artificial Societies针对复杂的政策、品牌声誉和企业传播议题评估分布准确度与内在一致性。企业级合作根据组织的决策风险通过直接咨询确定方案。

4. Qualtrics Synthetic Panels

Qualtrics在其调研平台中提供Synthetic Panels功能，帮助研究人员在投放昂贵的实地调研之前预先测试问卷设计。该模型基于代表美国普通人群英语语境的第一方训练数据构建。

样本库支持每个项目50至10,000份回复，并要求最低发生率为80%。合成受访者能够处理标准的单选、多选、Likert矩阵量表和文本输入题，同时遵循显示和跳题逻辑。该工具不支持直接解析嵌入的图像或视频等多媒体文件。使用量通过Edge Qualtrics Audiences以订阅点数形式计费。

5. Synthetic Users

Synthetic Users专注于产品与用户体验探索访谈。平台基于OCEAN心理特征模型生成独有的合成参与者。研究人员可以定义目标受众、运行结构化访谈、进行多轮迭代追问，并评估主题饱和度评分。

研究项目支持概念文本、图像、视频和实时网站链接。用户可以通过文档检索上传自定义的专有背景信息。其定价采用年费模式，起售价为12,500美元，提供覆盖无限团队席位访谈的共享研究Token池。

6. Outset

Outset将AI主持的人类研究与1:1人类数字孪生相结合。研究人员构建访谈大纲，Outset的多模态AI即可在85个以上的国家/地区与招募的人类参与者开展实时的视频、语音和文本会话。

完成人类访谈后，Outset会构建对应的1:1数字孪生。研究人员可以重新向这些数字孪生发起追问，并进行方向性的情景测试。每个孪生回复都包含置信度评分，并附有指向原始人类原话的直接链接。其定价根据企业的实际研究体量和团队席位数定制。

7. Fairgen

Fairgen提供了一套AI消费者操作系统，用于集中管理企业研究文件（.sav、.csv、报告、转录文本）并支持即时查询。其核心能力包括用于通过统计学严谨的数字孪生扩充小样本调研的Fairgen Boost，以及用于运行模拟焦点小组和调查的Fairgen Twins。

该平台具备企业级安全管控能力，包括SOC 2 Type II合规认证以及在美国和欧盟地区的隔离托管环境。Fairgen主要采用年度企业合同模式，并配合定制化的数据接入流程。

8. Aaru

Aaru构建多特征群体模拟系统以模拟消费者和市场决策。Aaru并非孤立处理人口统计学特征，而是对公共人口普查数据、授权消费者交易数据和第一方客户记录之间的联合分布进行建模。

每项研究的模拟群体规模最高可扩展至10,000+智能体。研究人员可以测试价格敏感度、品牌主张和产品转换意愿。Aaru基于观察到的真实世界行为和群体总体指标训练模型。业务合作通过定制企业合同开展。

9. Evidenza

Evidenza为B2B商业化落地和战略团队提供全托管的合成研究服务。该平台创建专业采购人员的详细合成副本，融合了职位头衔、行业垂直领域和企业运营规模等信息。

Evidenza采用管家式服务模式，在72小时内交付完整的研究报告和财务营销模型。客户无需共享个人身份信息。Evidenza正在开发自助软件界面，目前设有早期体验候补名单。

10. Electric Twin

Electric Twin利用客户的第一方数据集、问卷调查和定性转录文本构建定制合成群体。平台高度重视保留验证机制，利用平均绝对误差指标将合成回复分布与真实世界测试集进行对标。

Electric Twin提供支持无限次查询的订阅授权模式。一旦受众模型构建完成，研究团队即可进行无限次迭代、信息测试和定性追问，无需为单次研究支付额外的回复费用。该平台已获得ISO 27001:2022认证。

实用决策工作流：如何选择

选择合成研究平台时，需要将核心研究方法与供应商底层的数据证据模型相匹配：

1. 如果需要一个全面的自助研究工作区，在定制画像群中运行概念测试、问卷调查、定性访谈以及MaxDiff等离散研究方法：选择 Minds。
2. 如果核心需求是基于持续更新的全球辛迪加样本库查询普遍消费者态度：选择 GWI Synthetic Audiences。
3. 如果研究课题聚焦于利益相关者网络、政策接受度或公众叙事传播：选择 Artificial Societies。
4. 如果组织高度依赖Qualtrics调研基础设施，并需要快速预测试问卷设计：选择 Qualtrics Synthetic Panels。
5. 针对专注的合成访谈工作流，可对比Synthetic Users与Minds，并对照自身用户体验研究任务核验题型设计、数据基础、佐证数据和输出结果。
6. 如果希望开展AI主持的实时人类访谈，并保留长期对应的1:1数字孪生：选择 Outset。
7. 如果需要扩充现有调研数据集中的低发生率组别，或检索历史研究资料库：选择 Fairgen。
8. 如果需要基于多层公共数据和交易数据进行深度宏观计量经济学模拟：选择 Aaru。
9. 如果需要一份全托管、72小时内交付且无需自行操作调研软件的B2B战略研究报告：选择 Evidenza。
10. 如果需要针对企业客户孪生模型进行持续、无限次的查询：选择 Electric Twin。

公开评估工作表与基准测试协议

为了开展客观公正的评估，采购团队应使用标准化评估工作表：

访问合成研究平台评估工作表

使用方法：点击文件 -> 制作副本，并将专有研究数据保存在组织的安全环境中。

评估标准框架（50分制）：

1. 基础数据源透明度 (0-10分)：透明的佐证数据来源对比无依据的LLM自由补全。
2. 方法论广度 (0-10分)：对开放式定性、封闭式定量及MaxDiff等方法的支持度。
3. 稳定性与可复现性 (0-10分)：相同测试轮次之间的回复方差表现。
4. 可核查性 (0-10分)：对画像属性、数据源和回复分布的溯源能力。
5. 安全合规与隐私保护 (0-10分)：SOC 2、ISO 27001认证，租户数据隔离，零基础模型训练承诺。

示例验证计算

在对照匹配的人类基准验证合成平台时，应衡量保留问题上的分布误差。例如，若人类调查在某项产品主张上显示60%的赞同率，而合成测试显示55%，则绝对误差为5个百分点。

$$\text{MAE} = \frac{1}{n} \sum_^{n} |S_i - H_i|$$

其中 $S_i$ 为合成回复百分比，$H_i$ 为匹配的人类回复百分比。请注意，该数值计算仅为教学示范示例，并非标准化的跨供应商基准测试。

如果特定目标受众缺乏合适的人类基准数据，应将该研究归类为未测定验证，而非虚构未经核实的准确率指标。

30天采购时间表

2027年采购规划框架

在2026年第四季度规划2027年合成研究运营预算的组织，必须评估五项核心运营标准：

1. 基准数据集可行性：确认供应商是依赖静态公开训练集、授权辛迪加样本库（如GWI），还是客户提供的研究文件（.sav、.csv、转录文本）。确保数据源与目标地理区域和B2B/B2C受众画像相吻合。
2. 总体拥有成本：在软件席位授权费、单次查询费用、API/MCP消耗费率和Token池之间建立年度成本模型。评估Token结转规则（如Synthetic Users的20%续订结转）或无限查询架构（如Electric Twin）是否匹配预期的项目节奏。
3. 证据所有权与数据权益：确保所有合成画像、生成的转录文本、定制受众定义和分析导出数据均为企业的专有知识产权。确认第一方数据绝不用于训练基础模型。
4. 模型更新与漂移触发机制：建立更新受众模型的技术触发条件。当底层市场环境、产品功能或客户细分发生变化时，供应商必须支持受众的无缝重建或数据的重新索引。
5. 高管签署准则：为合成研究产出制定明确的治理规范。确立组织内部指导方针，明确合成证据何时足以直接做出业务决策，并界定需要补充人类测试的具体证据缺口（如实体产品触碰、实时行为观察或法定合规要求）。

局限性与方法论边界

合成研究提供了出色的方向性推进速度，但也存在明确的方法论边界：

• 无法开展实体或感官测试：合成模型无法品尝食品、评估实体人机工效或测试香氛配方。
• 不能替代法定合规声明：法律、医疗健康和监管申报必须采用合规的人类样本研究方法。
• 分布假设局限：模拟分布提供的是方向性指导，并不构成对普通人群的严格概率抽样。
• 具体证据要求：当某项决策所需证据超出合成建模边界（例如实体人机工效、上市后零售销售追踪或正式监管合规）时，应补充招募的人类验证或观察数据。

如需深入了解完整方法论，请参阅关于AI目标群体模拟工具的指南，并查阅Minds PRISM 架构。

相关指南

• 合成市场研究工具：2027年采购规划