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title: "Minds Research Lab"
description: "Investigación de referencia sobre audiencias sintéticas, aproximación de encuestas, participantes sintéticos persistentes y diversidad multiagente de Minds Research Lab."
canonical_url: "https://getminds.ai/research/es/overview"
last_updated: "2026-08-13T13:04:08.595Z"
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# Minds Research Lab

Evaluamos encuestados sintéticos frente a la realidad. Nuestro programa de referencia compara Minds con distribuciones de encuestas oficiales, respuestas posteriores de participantes de entrevistas reales, líneas de base simples del mismo modelo y modelos fundacionales líderes.

## Últimas investigaciones

### [Minds Research Benchmark 2026: evaluado frente a personas reales](/research/real-world-validation-benchmarks-2026)

El programa de validación completo a través de GSS, ANES, CES, PISA, PIAAC, Food and You, PRISM, historias orales de la NASA y dos corpus cualitativos abiertos. Minds redujo el error de distribución de las encuestas hasta en **19.72 puntos porcentuales** y superó a los modelos fundacionales genéricos en respuestas cualitativas reservadas para evaluación.

### [Evaluaciones de encuestas reales: con qué precisión reproduce Minds los resultados poblacionales](/research/survey-approximation-benchmarks-2026)

Pruebas de encuestas independientes en preguntas binarias, ordinales, nominales, de selección múltiple y de escala de 0 a 10. La mejora principal se reprodujo en encuestas nacionales de EE. UU., datos de estudiantes de cinco países, datos de competencias de adultos y un panel de producto real de 301-Mind.

### [Minds frente a GPT-5.4 y Claude Sonnet 5 en respuestas de entrevistas reales](/research/minds-vs-foundation-models-qualitative-2026)

En 66 respuestas posteriores de 22 personas reales, Minds superó al GPT-5.4 genérico por **25.49 puntos** y a Claude Sonnet 5 por **30.05 puntos**. Un segundo evaluador ciego reprodujo la clasificación.

### [El efecto chispa: diversidad creativa en IA multiagente](/research/spark-effect-creative-diversity-multi-agent-ai)

Los agentes acondicionados mediante personas lograron un **aumento de diversidad de +4.1 puntos** frente a las indicaciones uniformes, reduciendo un 82% de la brecha con los expertos humanos. [Lea el artículo en arXiv](https://arxiv.org/abs/2510.15568).

## Áreas de investigación

### Fidelidad de la población sintética

Medimos si los paneles sintéticos reproducen las distribuciones de respuestas reales en distintas preguntas, poblaciones, países y formatos de respuesta.

### Participantes cualitativos persistentes

Evaluamos si un participante modelado puede mantener el punto de vista, las razones, la especificidad y la voz de una persona real en preguntas posteriores de una entrevista.

### Diversidad multiagente

Estudiamos cómo los agentes diferenciados producen perspectivas más amplias y menos repetitivas que las indicaciones uniformes en modelos fundacionales.

### Evaluación y pruebas de referencia

Utilizamos evidencia humana reservada para evaluación, líneas de base simples, ordenamiento anónimo de candidatos, evaluadores repetidos y métricas interpretables para garantizar que la investigación de producto sea falsable.

## Fuentes públicas de referencias

Nuestro programa de validación utiliza fuentes publicadas de forma independiente, entre ellas la [General Social Survey](https://gss.norc.org/), la [ANES](https://electionstudies.org/data-center/2024-time-series-study/), la [Cooperative Election Study](https://doi.org/10.7910/DVN/X11EP6), el [PISA](https://www.oecd.org/en/data/datasets/pisa-2022-database.html), el [PIAAC](https://www.oecd.org/en/data/datasets/piaac-2nd-cycle-database.html), [Food and You 2](https://www.food.gov.uk/research/food-and-you-2/food-and-you-2-wave-10), [PRISM](https://arxiv.org/abs/2404.16019) e [Historias orales de la NASA](https://www.nasa.gov/history/history-publications-and-resources/oral-histories/nasa-list/).

Para conocer el método público del producto, lea [Cómo construye Minds los paneles de investigación sintéticos](/research/methodology).