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Fonctionnement
Derrière les preuves sources se trouve une carte partagée des significations. Les déclarations d’entretien et les réponses d’enquête sont lues ensemble, de sorte que ce que différentes personnes ont voulu dire avec des mots différents puisse être comparé sur le même terrain.
Nous appelons cette carte partagée le Latent Cognitive Model.
Le Latent Cognitive Model (LCM) est un modèle intermédiaire structuré qui reconstruit le système de pensée sous-jacent d’un individu à partir des preuves recueillies, traitées comme des preuves observables mais incomplètes. Plutôt que de décrire seulement ce qu’une personne croit, le LCM déduit comment elle évalue les preuves, organise ses valeurs et gère l’incertitude, ce qui permet de générer des agents virtuels capables de répondre de manière stable et cohérente même à des questions totalement inédites.
Questions sur la méthode
Des réponses courtes aux questions les plus fréquentes des visiteurs sur la méthode. Chaque réponse explique comment HDTwin fonctionne et où ses limites s’appliquent.
La recherche synthétique utilise un panel virtuel de Human Digital Twins pour explorer comment une audience cible pourrait réagir à des questions, des messages et des décisions. Elle étend la recherche réelle en rendant les preuves existantes réutilisables pour des explorations de suivi, et ne remplace jamais le travail de terrain auprès de personnes réelles.
Un panel synthétique est le groupe de Human Digital Twins créé pour une étude : chaque participant porte des caractéristiques, des attitudes et des informations issues de la description de la cible et des preuves de recherche fournies. Le panel reste disponible et peut être interrogé à nouveau à mesure que de nouvelles hypothèses émergent.
ChatGPT produit une réponse unique et plausible à partir d’un seul modèle. HDTwin fait passer un panel défini de Human Digital Twins par des enquêtes itératives et une discussion de groupe simulée, de sorte que les positions, les arguments, les groupes d’opinion, le désaccord et le consensus restent examinables au lieu de se réduire à une seule réponse.
Un panel part d’une description écrite de l’audience cible. Lorsque des entretiens et des enquêtes existent, leurs preuves calibrent les Human Digital Twins ; le panel virtuel obtenu reste disponible pour d’autres questions, sans nouveau recrutement.
Chaque modèle de langage apporte ses propres tendances. HDTwin adapte les modèles au caractère de chaque participant via Digital Imprinting, ce qui réduit l’influence indésirable du modèle sans l’éliminer. Les tendances restantes sont signalées comme des limites.
Une persona synthétique est un Human Digital Twin au sein du panel : un participant configuré qui représente les caractéristiques, les attitudes et les informations pertinentes d’un membre de la population cible. Les personas délibèrent ensemble, de sorte que le résultat reflète une population plutôt qu’une voix unique.
Une démo personnalisée montre, à partir d’une question issue de votre travail, comment votre description de la cible devient un panel explorable.
