Data-Driven Personas for Survey Simulation: Insights into Simulation Alignment Across Data-Access Regimes

arXiv cs.AI · 6 oct, 06:00

Un artículo de investigación que estudia cómo generar personas sintéticas a partir de datos públicos anónimos para simular respuestas de encuestas en grupos demográficos específicos. Los autores analizan cómo el dominio, escala y granularidad de los datos de origen afectan la alineación de las simulaciones, encontrando que personas de fuentes fuera del dominio rinden mal debido a desajustes poblacionales.