Neden 'Sentetik Veri' Dememeli ve Siz de Dememelisiniz?

Yapay zeka (AI), içgörü üretme şeklimizi dönüştürüyor olsa da, tüm AI odaklı yaklaşımlar aynı değildir. 'Sentetik veri' tek başına çoğu zaman yeterli değildir ve hatta AI destekli tüm çıktıları kapsayan bir şemsiye terim olarak kullanılması yararsız ve potansiyel olarak yanıltıcı olabilir.

Pazar araştırmalarının AI ile yeniden şekillendiği bu dönemde, tüm AI tabanlı yaklaşımları 'sentetik veri' terimi altında toplamak, AI destekli içgörülerin gerçek potansiyeline haksızlık etmekte ve gereksiz şüpheciliği körüklemektedir. AI ile üretilen veriler, sektörün uzun süreli zorluklarına çözüm sunabilir: daha hızlı gerçek zamanlı içgörüler, erişim paneli veri kalitesindeki sınırlamaların üstesinden gelme, gizli materyaller için güvenli testler ve pahalı katılımcı odaklı araştırmalara olan bağımlılığı azaltarak maliyetleri düşürme.

'Sentetik Veri' Nedir ve Neden Bir Sorun Teşkil Eder?

Öncelikle, 'sentetik' teriminin kendisi semantik bir meseledir. Temelinde, "sentetik veri", aslında gerçek dünya verilerini taklit etmek üzere AI tarafından oluşturulan her türlü veridir. Ancak 'sentetik' teriminin olumsuz çağrışımları vardır ve bu veriler arasında önemli ayrımlar bulunur:

• Tamamen Sentetik Veri: Esas olarak algoritmalar tarafından oluşturulur ve gerçek insanlarla doğrudan çok az bağlantısı vardır.
• Kısmen Sentetik Veri: Gerçek verileri temel alır, ancak doğruluğu artırmak veya veri seti sınırlamalarını aşmak için bazı boşluklar AI tarafından doldurulur.
• Artırılmış Veri: AI modelleri ve simülasyonları için temel olarak gerçek dünya girdilerini kullanır, bu girdileri genişletmek veya bunlardan çıkarımlar yapmak amacıyla kullanılır.

Bu yöntemlerin güvenilirliği büyük ölçüde değişebilir. Tamamen veya kısmen sentetik yaklaşımlar – ve hatta kötü tasarlanmış artırılmış yaklaşımlar – araştırmacılar arasında güven sorunları yaratabilecek belirli zorluklarla karşı karşıyadır:

• İnsan Bağlantısının Eksikliği: Sentetik veri içgörüleri, gerçek insanların nasıl düşündüğü, hissettiği ve davrandığıyla bağlantısını koparma riski taşır.
• Aşırı Basitleştirme: AI, insan davranışının karmaşık gerçekliğini temsil eden nüansları ve niş eğilimleri göz ardı ederek çok fazla genelleme yapabilir.
• Önyargı Takviyesi: AI'nin eğitildiği veriler sınırlı, kusurlu veya temsili değilse, çıktı da aynı şekilde olacaktır. 'Çöp giren, çöp çıkar' ilkesi burada geçerlidir.
• Kara Kutu Sendromu: Birçok sentetik veri çözümü şeffaflıktan yoksundur. Araştırmacılar içgörülerin nasıl üretildiğini bilmiyorsa, onlara nasıl güvenebilirler?
• Kapalı Döngü: AI tarafından üretilen veriler zamanla kendi içine beslenir. Taze, insan girdileri olmadan durağanlaşır, bozulur ve doğruluğunu kaybeder.

Tüm bunlar, araştırmacıların içgörüleri gerçek tüketicilere ve müşterilere geri izlemesini zorlaştırır. Bu durum, hızlı ve yönlendirici rehberliğe ihtiyaç duyulduğunda kabul edilebilir olsa da, sonuçları ciddi kararlar almak için yeterli değildir.

Farklı ve Daha İyi Bir Yaklaşım Farklı AI tarafından üretilen veri türleri arasında ayrım yapmak faydalıdır. Özellikle, gerçek, yüksek kaliteli insan verileriyle inşa edilmiş AI simülasyonları gibi dikkatlice oluşturulmuş artırılmış yaklaşımlara odaklanmak, üretilen içgörünün güvenilir, eyleme geçirilebilir ve gerçek dünyayı yansıtır nitelikte olmasına yardımcı olur. Güvenilirlik oluşturmak için, AI çıktılarının insan doğruluğuna dayandırılması ve insanlar aracılığıyla doğrulanabilmesi esastır.

Bu, sadece AI'yi internete atıp en iyisini ummaktan öteye gider. Daha ziyade, AI'nin tescilli, yüksek kaliteli veri setleri üzerinde eğitilmesini sağlamak, içgörülerin istatistiksel tahminlerden ziyade gerçek davranışlara dayandığını garanti eder.

Daha iyi bir yaklaşım için şu unsurlar öne sürülür:

• AI + İnsan Doğruluğu = Gerçek İçgörüler: AI'yi tescilli, yüksek kaliteli veri setleri üzerinde eğitmek, içgörülerin gerçek davranışlara dayanmasını sağlar. Bu, yalnızca AI'yi internete atıp en iyisini ummaktan öteye geçerek, içgörülerin gerçek davranışlara dayandığından emin olmak anlamına gelir.
• Bağlam Önemlidir: Tüketici davranışları kültürel, ekonomik ve psikolojik faktörlerle derinden bağlantılıdır. Bu nedenle, dikkatlice seçilmiş bağlamsal veri setlerini, sosyal eğilimleri ve kültürel unsurları entegre etmek, sadece AI'nin tek başına ulaşamayacağı içgörüler yaratır.
• Tam Şeffaflık: Araştırmacıların içgörülerinin nasıl elde edildiğini bilmelerine yardımcı olun; kara kutu çözümlerinin arkasına saklanmayın ve yöntemler ile varsayımlar konusunda açık olun.
• İnsan Dokunuşu: AI içgörüleri otomatik pilotta çalışmaz; her adımda insan uzmanlığını ekleyin. Gerçek dünya testleri, doğrulama ve insan empati kullanarak kalite için bir ölçüt belirleyin ve anlam çıkarın.
• Ticari Değer: Tescilli yüksek kaliteli veri kaynaklarını kullanarak tescilli rekabet avantajı sağlayın. Herkesin erişebildiği aynı içgörüye sahip olmaktan öteye geçin.

AI'nin gücünü derin insan psikolojisi, kültürel analiz ve gerçek dünya bağlamıyla birleştirmek, gerçekten beklenmedik ve gerçek içgörülerin ortaya çıktığı yerdir.

Ek Düşüncelerim (Bu bilgiler kaynaklarda yer almamaktadır ve bağımsız olarak doğrulanması gerekebilir): Burada, sunulan bilgilere ek olarak kendi düşüncelerimi de paylaşmak isterim:

• Terminolojinin Hassasiyeti ve Güven İnşası: 'Sentetik veri' teriminin belirsizliği, pazar araştırması gibi güvenin kritik olduğu bir alanda ciddi bir risk oluşturmaktadır. Tıpkı tıpta bir ilacın 'yapay' olduğunu söylemekle, 'biyoteknolojik olarak geliştirilmiş' olduğunu söylemek arasındaki fark gibi, AI çıktılarının doğru isimlendirilmesi, araştırmacıların ve karar vericilerin bu teknolojilere olan güvenini doğrudan etkiler. Net ve ayrıntılı terminoloji, AI'nin sunduğu farklı değer önerilerini daha iyi anlamamızı ve onlara uygun beklentiler geliştirmemizi sağlar.
• Araştırmacının Değişen Rolü: AI, insan zekasının yerini almak yerine, onu güçlendiren bir araç olarak görülmelidir. İnsan uzmanlığının her adımda gerekli olduğu vurgulansa da, araştırmacının rolünün artık veri toplamanın ötesine geçerek, AI modellerini besleyecek verileri küratörlüğünü yapmak, AI'nin ürettiği içgörüleri yorumlamak, eleştirel bir gözle değerlendirmek ve stratejik kararlara dönüştürmek olduğunu eklemek önemlidir. Bu, veri bilimcisi, sosyolog ve stratejist rollerinin birleşimini gerektirebilir.
• Etik Boyutların Derinleştirilmesi: Önyargı takviyesine değinilse de, sentetik veya artırılmış veri kullanımı, etik açıdan daha geniş soruları da beraberinde getirir. Örneğin, gerçek kişilerin verileri temel alınırken gizlilik ve kişisel verilerin korunması nasıl sağlanacak? Veya AI'nin ürettiği yanıltıcı veya eksik içgörülerin ticari kararlar üzerinde olumsuz bir etkisi olursa sorumluluk kimde olacak? Bu sorular, AI'nin pazar araştırmalarına entegrasyonunda sürekli olarak ele alınması gereken önemli konulardır.

Bu ek noktalar, AI'nin pazar araştırmalarındaki potansiyelini tam olarak kullanırken dikkat etmemiz gereken katmanlı düşünme ihtiyacını pekiştirmektedir.

Yapay İçgörülerle Yetinmeyin Sonuç olarak, 'sentetik veri' hakkında konuşmayı bırakmamız ve AI'nin içgörüleri daha geniş bir şekilde dönüştürme gücüne sahip olduğunu anlamamız gerekir – ancak bunu doğru şekilde kullanırsak. En iyi AI destekli yaklaşımlar, gerçek dünya verileri, kültürel zeka ve insan doğruluğunun birleşimi üzerine inşa edilir; bu da onları doğrulanabilir, eyleme geçirilebilir ve gerçek dünyayı yansıtır hale getirir. Yapay olanla yetinmek yerine, 'ipek gibi' gerçek ve değerli içgörülere odaklanılmalıdır.