Em um cenário onde determinados segmentos de consumidores são difíceis de acessar ou caros para recrutar, surge uma pergunta crítica: como garantir insights robustos sem comprometer qualidade ou prazos? É nesse contexto que o Synthetic Sample Boosting (impulso de amostra sintética ou SSB) se consolida como uma inovação estratégica.
Ele é um exemplo de amostras sintéticas e consiste em pegar um conjunto de dados de pesquisa em uma categoria específica e aumentar o conjunto de dados com mais respondentes em um ou mais subgrupos (que, por exemplo, podem estar sub-representados ou serem caros para recrutar).
Imagine uma base de pesquisa como uma tabela: linhas representam respondentes e colunas, perguntas. O SSB adiciona “novas linhas” artificiais, simulando respondentes de segmentos específicos, sem substituir os dados humanos originais.
Essa abordagem, defendida pela Kantar e alinhada aos padrões da ESOMAR, consiste em criar linhas artificiais em pesquisas, distintas das respostas humanas, para ampliar a precisão e a velocidade das análises, especialmente em segmentos de difícil acesso.
Isso é importante porque permite decisões mais rápidas sem depender de longos processos de campo, amplia representatividade em segmentos críticos e reduz custos e impacto ambientais de pesquisas extensivas.
O SSB deve ser visto como uma ferramenta de aumento, não substituição. O método permite ampliar a granularidade e escala dos dados humanos, mas exige pilotos controlados, testes rigorosos e diretrizes éticas. O objetivo é garantir que ele seja adotado de forma responsável, escalável e transparente, sempre como complemento e nunca como substituto dos dados humanos
O SSB só é eficaz quando ancorado em dados humanos robustos e validados. Sem essa base, há risco de amplificação de vieses. Para mitigar isso, a Kantar aplica o Triple Lock Quality Loop, garantindo dados livres de fraudes, relevância contextual, testes rigorosos antes da aplicação.
Estudos mostram que, quando bem modelados, dados sintéticos podem refletir com precisão amostras humanas maiores. Por exemplo, uma amostra real de 40 respondentes pode, após o boost, atingir precisão equivalente a uma amostra de 68 — embora os ganhos diminuam conforme o tamanho da amostra cresce.
Recomendações sobre o uso Synthetic Sample Boosting
A adoção do SSB exige transformação estratégica, e não pode ser considerado apenas como um atalho. Protocolos para gerenciar a mistura sintético-humano, definir limiares de confiança e garantir decisões sólidas são essenciais. O desempenho dos algoritmos varia conforme o contexto e o tipo de dado, reforçando a necessidade de validação contínua e infraestrutura adequada.
Para considerar o uso do SSB, a Kantar faz algumas recomendações:
- Aplicar apenas em segmentos específicos, evitando “blanket boosting”.
- Priorizar perguntas estruturadas e comportamentais;
- Adaptar ponderações e testes estatísticos para dados sintéticos;
- Garantir infraestrutura tecnológica robusta para escalabilidade e segurança;
Mais dados não significam necessariamente melhores dados. O boost deve ser validado continuamente para assegurar que agrega valor real.
Considerações éticas no uso de Synthetic Sample Boosting
Viés, transparência e ética são parte importante na implementação de dados sintéticos, como no caso do SSB. Os dados sintéticos podem amplificar vieses existentes, portanto, é preciso impor uma validação rigorosa, rotulagem clara e total conformidade com o GDPR, CCPA, ESOMAR e a Lei de IA da UE.
Mas a ética vai além da privacidade. Quando usados de forma responsável, os dados sintéticos podem reduzir a dependência de trabalho de campo repetido em larga escala, o que pode ajudar a diminuir o impacto operacional e ambiental da pesquisa. No entanto, os modelos de IA consomem energia.
Importante lembrar que a ética vai além da privacidade: trata-se de garantir que a tecnologia complemente, e não substitua, a inteligência humana.
O Synthetic Sample Boosting representa uma evolução na pesquisa de mercado, mas seu valor depende de implementação estratégica, validação contínua e governança ética. Quando aplicado com responsabilidade, pode transformar a forma como geramos insights — ampliando alcance, velocidade e precisão sem comprometer a integridade dos dados.