Ipsos e Stanford University: innovare le ricerche di mercato con i synthetic data
Ipsos annuncia una partnership con il Politics and Social Change Lab (PASCL) della Stanford University per sperimentare l'uso dell'intelligenza artificiale e dei synthetic data nelle ricerche di mercato e di opinione pubblica.
La collaborazione si concentrerà sulla creazione e sulla rigorosa validazione di panel di gemelli digitali – rappresentazioni virtuali di intervistati reali – per migliorare notevolmente la velocità, l'efficienza e la sicurezza della raccolta dati.
Ipsos e il PASCL di Stanford stanno collaborando per sviluppare e testare l'efficacia dei rispondenti sintetici. Facendo leva sulla ricerca di Stanford sui gemelli digitali, ne estenderanno l'applicazione al marketing, identificando e mitigando potenziali rischi e limitazioni.
Il progetto, inizialmente lanciato negli Stati Uniti per poi espandersi a livello globale, si basa sull'esclusivo KnowledgePanel di Ipsos, rinomato per la sua metodologia rigorosa e per la sua capacità di includere un pubblico eterogeneo e difficile da raggiungere.
"Questa collaborazione con la Stanford University consolida la posizione di leadership di Ipsos nell'applicazione dell'intelligenza artificiale e dei synthetic dataalle ricerche di mercato", ha affermato Ben Page, CEO di Ipsos . "Stiamo costruendo strategicamente un futuro in cui le informazioni saranno più rapide, più convenienti e, soprattutto, sicure e affidabili. La nostra combinazione unica di piattaforme tecnologiche sicure e indipendenti, team di data science di livello mondiale e risorse di dati senza pari ci pone in una posizione privilegiata per creare panel di gemelli digitali sicuri, potenti e culturalmente accurati".
"Questa partnership con Ipsos è incredibilmente entusiasmante", ha affermato il Professor Robb Willer, Direttore del PASCL e Professore di Sociologia, Psicologia e Business presso la Stanford University . "Non stiamo solo sviluppando soluzioni innovative che sfruttano l'intelligenza artificiale; stiamo costruendo un futuro in cui synthetic data affidabili consentano a ricercatori e aziende di prendere decisioni più consapevoli, basate su una comprensione più profonda del comportamento umano. Insieme, ci impegniamo ad affrontare responsabilmente i rischi e i limiti di questa tecnologia".
