Сравнение синтетических и человеческих респондентов: новые горизонты в исследовательской практике

С каждым годом все больше исследовательских команд обращаются к синтетическим пользователям — AI-созданным аналогам реальных участников для проведения исследований без необходимости в наборе живых людей. В этой статье мы рассмотрим результаты недавнего эксперимента, в котором синтетические респонденты отвечали на открытый вопрос, аналогичный вопросу, заданному 604 реальным участникам, работающим в области технологий и дизайна.

Как были сгенерированы синтетические респонденты

В феврале 2026 года мы использовали платформу Synthetic Users, основанную на генеративном ИИ, для создания 120 синтетических респондентов, представляющих профессионалов в области технологий и дизайна по всему миру. Для этого мы предоставили платформе исследовательский план, который включал в себя вопросы исследования, критерии включения и исключения, а также сами вопросы опроса. Каждый синтетический респондент получил профиль с характеристиками, такими как возраст, местоположение, профессия, культурный фон и личностные черты. Синтетические респонденты отвечали на тот же открытый вопрос, что и в оригинальном исследовании: «Какую профессиональную область или дисциплину вы считаете наиболее подходящей для работы, связанной с анализом потребностей людей и преобразованием этих данных в рекомендации по планированию, созданию и улучшению продукта или услуги?»

Сравнение результатов синтетических и человеческих респондентов

Обе группы респондентов пришли к одному и тому же основному выводу: термин "UX" остается доминирующим в данной области. 84% синтетических респондентов использовали термины, связанные с UX, по сравнению с примерно 70% человеческих респондентов. Это различие является статистически значимым, и синтетические респонденты даже чаще использовали UX-терминологию, чем их человеческие коллеги. Однако важно отметить, что выборка человеческих респондентов была частично набрана через собственные каналы, что могло привести к переоценке распространенности термина "UX" среди профессионалов в области технологий и дизайна. В то время как 67% человеческой выборки состояли из UX-профессионалов, только 20% синтетических респондентов принадлежали к этой категории.

Ограниченный диапазон терминов у синтетических респондентов

Синтетические респонденты использовали гораздо более узкий диапазон терминов по сравнению с человеческими участниками. Человеческие респонденты использовали более 50 различных обозначений, таких как "исследование потребительского поведения", "стратегия цифрового опыта" и "управление путешествием", в то время как синтетические респонденты ограничились всего лишь дюжиной терминов. Это явление напоминает "коллапс моды" — термин из области машинного обучения, описывающий ситуацию, когда модель генерирует узкий набор выходных данных вместо полного диапазона, на котором она была обучена.

Влияние профессиональной роли на терминологию

Профессиональная роль также оказывала влияние на используемую терминологию как в синтетических, так и в человеческих данных. Например, 45% синтетических респондентов из области анализа потребителей использовали термин "клиент" в своих ответах, в то время как ни один из синтетических UX-профессионалов не использовал этот термин. Несмотря на это, синтетические респонденты из других областей все равно чаще использовали терминологию, связанную с UX, чем их человеческие коллеги.

Ограничения исследования с синтетическими респондентами

Хотя синтетические респонденты воспроизвели основной вывод оригинального исследования, они не смогли отразить полное разнообразие ответов реальных людей. Синтетические данные могут быть полезны для выявления общих паттернов, но они не могут заменить исследования с участием реальных пользователей. Исследователи должны рассматривать результаты, полученные с помощью синтетических респондентов, как отправную точку, а не как доказательство того, что пользователи думают или действуют определенным образом. Для более глубокого понимания менее распространенных ответов и различий между подгруппами необходимо привлекать реальных участников.