2026-09-05
ANES 2024: Vergleich synthetischer und späterer menschlicher Antworten
Ein ANES-Vor-/Nachwahlvergleich testet 300 gematchte Personen anhand von 28 späteren Antworten, mit getrennten Ergebnissen für Antwortformat und Teilnehmer-Grounding.
Forschung
Experimente, Benchmarks und Fachbeiträge aus dem Minds Research Lab zu synthetischen Befragten, persona-konditionierter KI, Evaluationsmethoden und den Grenzen simulierter Evidenz.
2026-09-05
CES 2024: Survey-Fit über mehrere Frageformate hinweg
Ein CES-Vergleich evaluiert 300 gematchte Befragte anhand von 27 binären, ordinalen und Multiselect-Fragen und trennt aggregierten Fit von individueller Vorhersage.
2026-09-05
GSS 2024: Unsicherheit bewahren verbessert den Survey-Fit
Ein zielseparierter GSS-Pilot vergleicht vier Antwortbedingungen über 360 Personen und 17 Fragen hinweg und trennt Wahrscheinlichkeitsabfragen vom Profilwert.
2026-09-05
Held-Out-Interviews: Wann ein Teilnehmer-Gedächtnis hilft
Zwei öffentliche Interview-Korpora testen, ob kompakte Profile und abgerufene frühere Belege die Übereinstimmung mit 66 späteren Antworten von 22 realen Teilnehmern verbessern.
2026-09-05
PISA 2022: Synthetische Survey-Passung über fünf Länder
Ein Fünf-Länder-PISA-Vergleich evaluiert 600 Schüler und zehn zurückgehaltene Fragen, mit gewichteten Verteilungsfehlern sowie expliziten Länder- und Sprachgrenzen.
2026-09-05
PRISM Alignment: Prüfung des Participant-Fit bei zurückgehaltenen Antworten
Ein Vergleich anhand von 299 Personen und 869 Items untersucht mit verblindetem LLM-Judge und klaren Aufgabengrenzen, ob fundierte Minds Werte und Begründungen von Teilnehmenden besser abbilden.
2026-09-05
Wann synthetische Zielgruppen generische Foundation-Modelle übertreffen
Ein Vergleich anhand zurückgehaltener Interviewdaten prüft, wann Teilnehmerprofile und Memory synthetische Antworten gegenüber generischen GPT-, Claude- und Gemini-Prompts verbessern.
2026-08-21
Minds Research-Methoden-Pipeline-Katalog
Eine öffentliche Übersicht der verfügbaren qualitativen und quantitativen Research-Methoden in Minds, ihrer erforderlichen Inputs, versionierten Pipeline-Stufen, Kalkulatoren, Artefakte und Grenzen.
2026-08-14
Wir haben synthetische Zielgruppen an der Realität getestet
Was fünf öffentliche Umfragedatensätze über die Genauigkeit synthetischer Zielgruppen aussagen, einschließlich eines Produktionstests mit 301 Minds der Gen Z, und wo Profil-Grounding hilft.
2026-08-14
Kann KI eine echte Gen-Z-Ernährungsumfrage rekonstruieren? Minds erreichte eine Annäherung von 93.99%
Eine ergebnisblinde Validierung verglich 903 Antworten von 301 persistenten Gen-Z-Minds mit den veröffentlichten Verteilungen einer Umfrage der britischen Food Standards Agency. Die aggregierte Annäherung erreichte 93.99%.
2026-07-26
Datenquellen
Die öffentlichen statistischen, akademischen und branchenbezogenen Quellen, auf die Minds synthetische Zielgruppen stützt, und wie das Grounding sie nutzt.
2026-07-10
Minds PRISM: Unser Ansatz für synthetische Marktforschung
Wie Minds fundierte KI-Personas zu wiederverwendbaren Zielgruppen für schnellere Konzept-, Messaging- und Marktanalysen verbindet.
2026-07-03
Bevor Sie einer synthetischen Zielgruppe vertrauen
Eine praktische Validierungs-Checkliste für synthetische Zielgruppen, die Zielgruppendefinition, Grounding, Prompt-Neutralität, Output-Prüfung, Reporting und Folgenachweise abdeckt.
2026-06-21
Blick hinter die Kulissen: Wie synthetische Research-Panels entstehen
Wie Minds wiederverwendbare KI-Persona-Gruppen erstellt, parallele synthetische Antworten generiert und sich in evidenzbasierte Research-Workflows integriert.
2025-10-17
Warum generische KI-Ideen konvergieren und Personas nicht
Die Studie 'The Spark Effect' zeigt, dass KI-Agenten mit ausgearbeiteten Personas deutlich vielfältigere kreative Ergebnisse liefern als eine einheitliche Single-Agent-Baseline.
