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SOLUTIONS / 数字孪生与人群模拟

数字孪生与人群模拟

用具有不同背景与偏好的合成角色探索假设,通过真实反馈持续校准模拟结果。

探索应用方式
适用团队用户研究团队产品策略团队社会科学研究者

01概念预研

看见分布,也看见分歧。

让不同背景的合成角色比较同一方案。把群体倾向与个体理由放在一起,为真人研究提出更具体的问题。

输入
产品概念、目标画像、研究问题
产出
群体偏好分布与个体理由
了解模型协作
不同偏好,同一个问题示例数据 · 非预测结果

“我更关心长期使用的成本。”

群体分布用于发现问题,个体理由帮助解释差异。

02情境推演

只改变一个条件,再看判断如何变化。

保持角色样本与问题一致,对照两种条件下的回答。追踪哪些人改变了主意,以及他们给出的理由。

输入
基准方案、干预条件、固定角色样本
产出
条件对照与判断变化
了解模型协作
同一群体,两种条件示例数据 · 非预测结果

先记录原始条件下的判断。

保持其他条件一致,回看同一角色给出的不同理由。

03群体互动

理解意见,如何在人群中传播。

沿着交流路径回看观点的变化。区分最初的判断、接收到的信息与互动后的选择。

输入
角色网络、初始观点、互动规则
产出
交互轨迹与意见变化记录
了解模型协作
从个体判断,到群体交流示例数据 · 非预测结果

“我更关心长期使用的成本。”

选择不同群体,回看信息交换前后的意见与理由。

IN PRACTICE

比较两种产品方案的接受理由

同一批角色分别阅读两个版本的产品介绍,回答愿意尝试的原因与顾虑,再参与小组讨论。研究者比较前后选择,定位哪些信息改变了判断。

准备材料

  • 来源明确的人物资料、访谈摘要或研究画像
  • 两组方案、实验条件与统一问题
  • 抽样方式、交互规则和观察维度

交付与反馈

  • 每个角色的选择、理由与后续变化
  • 按研究维度汇总的分布与差异
  • 可复查的对话轨迹和实验配置

CONNECTED INTELLIGENCE

每个模型,承担清晰的工作。

将业务上下文、模型生成与应用反馈连接起来。

理解人与社会情境

OmniSoul

依据传入的人物背景、对话历史与当前任务形成判断。模拟系统管理角色状态和互动记录。

输入
人物档案、对话与情境
输出
连贯的语言回应与行动意图
  1. 定义角色与实验

    记录画像来源、抽样方式和变量设置,形成可复用的研究配置。

  2. 运行对照情境

    向相同角色提供不同方案,保留个人回答与群体交互过程。

  3. 对照真实反馈

    结合实际访谈或调查校准结果,报告分布、分歧与不确定性。

FROM PILOT TO PRACTICE

让效果,可以被具体检验。

在代表性的真实任务中进行小规模验证,保留输入、模型版本与评估记录,再依据结果迭代方案。

当前为研究预览方案,具体接入条件随版本确认。

画像依据

核对角色判断能否追溯到资料和实验输入。

干预响应

比较只改变关键变量时,选择及理由是否出现可解释的变化。

外部校准

用独立的真实反馈评估模拟结果,记录误差与适用范围。

开始一次场景验证

提供目标用户、代表性任务与验收标准,与我们讨论适合的模型组合。

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