Входы измерителя готовы
Три семейства сильных моделей сформировали ответы; независимое жюри выделило evidence-кандидатов из реального и синтетического материала.
Проверяем, воспроизводит ли синтетическая персона содержание последующего ответа того же реального участника точнее, чем сильная языковая модель с теми же исходными сведениями. Красивый или убедительный текст сам по себе результатом не считается.
Метод P68 — кодовое название исследуемого способа построения синтетической персоны. Он представляет сведения о человеке и внешней среде в типизированной многомерной модели; полная версия учитывает связи, время, состояния, память и ограничения.
Утверждённый способ оценки не предусматривает ручных кодировщиков: модели обрабатывают все ответы, а разногласия остаются наблюдаемой неопределённостью.
GPT-5.6 Sol, Claude Fable 5 и DeepSeek V4 Flash независимо применяют один зафиксированный кодбук. Судьи не видят участника, источник ответа, вариант персоны, actor-модель, порядок предъявления и решения друг друга.
Решение принимается минимум двумя одинаковыми голосами. Исходные голоса и технические повторы сохраняются для аудита.
Единица получает статус «недостаточно данных». Человек её не разрешает; доля таких случаев публикуется отдельно.
Граница вывода. Полученный score измеряет согласование с реальным интервью по зафиксированному автоматическому протоколу. Он не является оценкой сходства с ручной экспертной разметкой и не доказывает прогноз покупки или удержания.
Ранняя часть уже проведённого интервью используется только как вход для персоны. Более поздний ответ того же человека остаётся закрытым до автоматической оценки.
Это последующий ответ участника, который не был доступен ни модели-генератору, ни контуру построения персоны. Он служит наблюдаемой контрольной записью того, что человек действительно сказал по продуктовой гипотезе.
Основная величина — F1 по содержательным единицам: она одновременно штрафует пропущенное содержание и добавленные утверждения.
Средняя парная разность F1(P68) − F1(B2) должна быть не меньше +0,05, а нижняя граница 95%-го participant-cluster bootstrap-интервала — выше нуля. Противоречия могут ухудшиться не более чем на 0,02; эффект должен быть неотрицательным минимум в двух семействах actor-моделей.
После нового независимого перспективного holdout можно будет заключить, что метод P68 точнее воспроизводит evidence-содержание продуктового интервью. Прогноз фактической покупки, активации и удержания остаётся отдельным исследованием.
Это условия сравнения, а не этапы обязательного pipeline. Стрелка означает добавление одного слоя при неизменном наборе исходных сведений; основная пара — подробный текст B2 против полного метода P68 T3.
Основной корпус собран во Франции, поэтому внешняя среда описывает именно французскую подготовку психиатрических медсестёр и цифровое здравоохранение на момент интервью.
Чтобы персона не рассуждала с учётом более поздних правил и технологий, знания ограничены датой 31 декабря 2021 года. Отобраны 15 нейтральных фактов из 6 официальных французских источников; ни один из них не получен из ответов участников.
Подробное текстовое описание (B2) и граф человека (T1) получают все 15 фактов обычным текстом. Граф человека и среды (T2) и полный метод P68 (T3) получают те же 15 фактов в виде графа. Так проверяется форма представления, а не преимущество от дополнительных сведений.
Текстовые варианты работают без внешнего контекста, а варианты метода P68 самостоятельно извлекают его из графа среды. Здесь одновременно меняются архитектура и объём доступной информации, поэтому этот результат не смешивается с основным сравнением.
Нужен был легально доступный корпус, где один и тот же человек сначала описывает свой контекст, а затем отвечает на явный продуктовый вопрос. Мы проверили пять кандидатов и выбрали наиболее подходящий.
Почему выбран Guyennet v2. В наборе 17 отдельных интервью по единому вопроснику, профили участников и прямой вопрос о цифровом клиническом инструменте; лицензия CC BY 4.0 допускает исследовательское использование. Ответы Q11–Q12 можно закрыть как эталон, сохранив Q1–Q10 для построения персоны. Исходные расшифровки обрабатываются внутри исследовательского контура и не публикуются на этой странице.
| Набор данных | Лицензия | Расшифровки | Вопросник и профили | Соответствие продуктовой задаче | Пригодность для проверки контекста | Роль |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Guyennet v2 · цифровой клинический инструмент | CC BY 4.0 | 5/5 | 5/5 | 5/5 | 4/5 | ОСНОВНОЙ ЭТАЛОН |
| Yale TEA · энергопотребление арендаторов | CC BY 4.0 | 5/5 | 2/5 | 3/5 | 5/5 | ВНЕШНЯЯ ПРОВЕРКА |
| Iriarte 2026 · мониторинг оборудования | CC BY 4.0 | 5/5 | 5/5 | 4/5 | 3/5 | Проверка B2B-сценария |
| Setiyani 2026 · образовательные потребности | CC BY 4.0 | 4/5 | 5/5 | 3/5 | 3/5 | Расширение смешанного метода |
| Stanford · 1 052 участника | Ограниченный доступ | 1/5 | 4/5 | 2/5 | 5/5 | Методологический ориентир |
Сейчас выполняется первая ретроспективная DEV-итерация. Настройка метода разрешена только на отладочных данных; подтверждающий вывод будет получен на новом перспективном корпусе T0/T1/T2.
Ниже показана техническая готовность первого прогона. Это не график качества: F1 для B2 и P68 появится только после заморозки evidence vectors и завершения слепого сопоставления.
Три семейства сильных моделей сформировали ответы; независимое жюри выделило evidence-кандидатов из реального и синтетического материала.
Claude 1319/1319; GPT 1059/1319; DeepSeek 338/1319. Ещё 157 transport failures без ответа провайдера исключены до голосования.
После AB/BA matching здесь появятся F1 обоих методов, парная разность, 95%-й интервал и эффекты по actor-семействам.
Код симуляции готов, но окончательный N намеренно не указан до measurement pilot. Сценарные числа до появления человеческой дисперсии не считаются заморозкой выборки.
Сначала все парные разности усредняются внутри человека. Несколько вопросов и модельных повторов не создают псевдонезависимых участников.
После пилота центрированные participant-level residuals используются в той же bootstrap-процедуре, что и основной анализ.
Мощность обнаружения эффекта относительно нуля и вероятность одновременно превысить практический порог публикуются раздельно.
Почему это важно. Если истинный эффект ровно равен +0,05, вероятность получить оценку не ниже той же границы не становится 90% только за счёт роста N и стремится примерно к 50%. Поэтому 90%-я мощность относится к обнаружению эффекта относительно нуля; практическая значимость проверяется вторым условием. Окончательный N будет не меньше 80 и замораживается до открытия подтверждающих ответов.
Каждое решение, изменение метода и техническая итерация сохраняются как отдельная запись. Исправления не стирают историю, а дополняют её новым событием.
| Запуск | Этап | Метод | Модель | Статус | Оценка |
|---|
Ранжирование строится по F1 evidence. Precision, recall, противоречия, стоимость и задержка показываются отдельно; единого непрозрачного «общего score» нет.
Текущий DEV-прогон предназначен для разработки измерителя и метода. Официальные строки появятся после одного замороженного запуска на новом независимом T0/T1/T2 корпусе.
| # | Метод | Actor-модель | Участники | F1 evidence ↑ | 95% ДИ | Противоречия ↓ |
|---|---|---|---|---|---|---|
Подтверждённых результатов ещё нетНули и прочерки здесь означают отсутствие измерения, а не отсутствие эффекта. | ||||||
Текущая версия фиксирует исследовательский вопрос, обзор литературы, ретроспективный DEV-корпус, перспективный T0/T1/T2 дизайн, evidence-F1, порог +0,05, автоматическое слепое жюри и правила заморозки. Раздел результатов остаётся открытым только для фактически рассчитанных данных.
Открыть научную статью →