Experimentos, benchmarks y artículos técnicos del Minds Research Lab sobre encuestados sintéticos, IA condicionada por personas, métodos de evaluación y los límites de la evidencia simulada.
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100 Minds fundamentados valoraron los 54 anuncios del USA TODAY Ad Meter 2026. Su clasificación se acercó mucho a la del panel humano (Spearman 0.85), pero valoraron los anuncios un 4% de la escala más favorablemente de lo debido.
Una comparación pre y poselectoral de ANES evalúa a 300 personas emparejadas en 28 respuestas posteriores, con resultados diferenciados por formato de respuesta y fundamentación de participantes.
Una comparación de CES evalúa a 300 encuestados emparejados en 27 preguntas binarias, ordinales y de selección múltiple, separando el ajuste agregado de la predicción individual.
Un piloto del GSS con objetivos separados compara cuatro condiciones de respuesta en 360 personas y 17 preguntas, distinguiendo la obtención de probabilidades del valor del perfil.
Dos corpus públicos de entrevistas evalúan si los perfiles compactos y la evidencia previa recuperada mejoran la fidelidad respecto a 66 respuestas posteriores de 22 participantes reales.
Una comparación de PISA en cinco países evalúa a 600 estudiantes y diez preguntas reservadas, con errores de distribución ponderados y límites explícitos de país e idioma.
Una comparativa de 869 ítems con 299 personas mide si las Minds fundamentadas reflejan mejor los valores y motivos de los participantes, con un evaluador ciego y límites claros según la tarea.
Una comparación con entrevistas reservadas evalúa cuándo los perfiles de participantes y la memoria mejoran las respuestas sintéticas frente a prompts genéricos de GPT, Claude y Gemini.
Un mapa público de los métodos de investigación cualitativos y cuantitativos disponibles en Minds, sus requisitos de entrada, etapas de pipeline versionadas, calculadoras, artefactos y límites.
Lo que cinco conjuntos de datos de encuestas públicas revelan sobre la precisión de las audiencias sintéticas, desde un test de 301 Minds de la Gen Z hasta una réplica internacional de PISA, y dónde ayuda el anclaje.
Una validación a ciegas comparó 903 respuestas de 301 Minds persistentes de la Generación Z con las distribuciones publicadas de la encuesta de la Food Standards Agency del Reino Unido. La aproximación agregada alcanzó el 93.99%.
Las fuentes públicas estadísticas, académicas y sectoriales en las que Minds fundamenta sus audiencias sintéticas, y cómo el grounding las utiliza.
Minds PRISM es el motor de razonamiento, inferencia y modelado de fuentes de cada Mind: cómo fundamenta las personas de IA y dónde están sus límites.
Una lista de verificación práctica para validar audiencias sintéticas que cubre la definición de la audiencia, el anclaje de datos, la neutralidad de los prompts, la revisión de resultados, los informes y la evidencia de seguimiento.
Cómo crea Minds grupos de personas de IA reutilizables, recopila respuestas sintéticas en paralelo y se integra en flujos de trabajo de investigación basados en evidencias.
El estudio sobre el efecto Spark reveló que los agentes de IA condicionados por personas generaron un trabajo creativo sustancialmente más diverso que una línea de base uniforme de un solo agente.
