Sentetik Veri ile Ürün Testinin Gücü

Sentetik veri, sağlık hizmetlerinden finansal hizmetlere ve otomotive kadar birçok sektörde devrim yaratıyor; simülasyonlar ve veri artırma olanağı sağlıyor. Ipsos’ta, sentetik verinin özellikle ürün testleri alanında pazar araştırmaları için yepyeni fırsatlar sunduğuna inanıyoruz. Ancak birçok işletme, sentetik verinin kalitesi veya nasıl değerlendirileceği konusunda hala tereddüt yaşıyor.

Bu Ipsos Views makalesinde, uzmanlarımız yüksek kaliteli sentetik veri oluşturma ve değerlendirme konusunda öneriler sunarken, sentetik verinin özellikle ürün testlerinde nasıl uygulanabileceğini inceliyor.

Sentetik veri üretimi ve değerlendirme

Gerçek dünyadaki verileri etkili bir şekilde taklit eden sentetik veriler üretmek için, öncelikle bir yapay zekâ (AI) modelinin ilgili gerçek verilerle eğitilmesi gerekir. Humanizing AI serimizin ilk makalesinde de ele aldığımız gibi, yapay zekâ aslında yalnızca algoritmadır; kendi başına bir zekâya sahip değildir. Ancak eğitim verilerinden öğrenerek, onlara atfettiğimiz zekâyı kazanır. (Burada ilk makale linkini verebiliriz, globalin sayfasından)

Değerlendirme süreci de oldukça basittir. Sentetik sayısal veriler, en azından, yaygın istatistiksel ölçütler açısından gerçek dünyadaki verileri yansıtmalıdır. Sentetik veriler ne kadar insan verilerine yakınsa, kullanırken kabul ettiğimiz risk o kadar düşük olur, ancak her zaman bir risk vardır çünkü sentetik veriler, hiçbir zaman gerçek dünyadaki verileri her yönüyle mükemmel bir şekilde taklit edemez.

Sentetik veri oluşturma yaklaşımları iki kategoriye ayrılır: LLM'ler (Büyük Dil Modelleri) ve LLM olmayanlar. Bunlar sırasıyla, metinsel ve sayısal doğalarıyla birbirlerinden ayrılır. Bu makalede her iki yaklaşımı da inceliyoruz.
Ürün deneyimi doğası gereği insana aittir

İnsanların ürünlere veya genel olarak hayata verdikleri tepkiler yalnızca beyinlerinde birer olgu ya da anlamsal bilgi olarak saklanmaz; bedenleri ve duyusal deneyimleri de bu süreçte önemli bir rol oynar.

Bu makale, sentetik verilerle birlikte ürün testlerinde güvenilir sonuçlar elde edebilmek için gerekli olan minimum insan katılımcı sayısını belirlemeyi amaçlayan iki araştırma sürecimizin bulgularını sunmaktadır.


“Eğer bir yapay zeka, işinizle ilgili gerçek dünya verileriyle eğitilmemişse, gerçek dünya verileriyle aynı özellikleri taşıyan sentetik veriler üretemez. İşte bu kadar basit!”

Çıkarımlar:

1.    Sentetik veri asla insan olamaz.
Yapay zekâ tek başına, beş duyuyu, duyguları, beklentileri ve bağlamı birleştiren ürün deneyimlerimizi taklit edemez. Bu nedenle hedefimiz, insan girdisini sentetik veriyle desteklemek, onu tamamen değiştirmek değildir.

2.    Doğruluk, eğitim verisine bağlıdır.
Sentetik verinin değeri ikili değildir (iyi ya da kötü); sentetik verinin doğruluğu, çoğu zaman, tekrar etmeye çalıştığımız verilerdeki farklılıklar ve AI’ın öğrenmesi için eğittiğimiz gerçek dünya verilerinin temsiliyetliği gibi pek çok faktöre bağlıdır. Sentetik verinin kullanımı, ilgili riskler ve faydalar göz önünde bulundurularak stratejik bir şekilde değerlendirilmelidir.

3.    Doğru olduğunda, ürün testlerini güçlendirebilir.
Sentetik veri, pazar araştırması çevikliğini artırarak ürün testi gibi kaynak gerektiren alanlar için ideal hale gelebilir - maliyetleri düşürerek, zaman tasarrufu sağlarken, ayrıntılı alt grup analizleri için ek faydalar sunar.