映象舆情

北京2026年5月6日--全球领先的市场研究公司益普索近日发布合成数据增强技术解决方案，通过与斯坦福大学合作自主研发的表格扩散模型与SURE四维评估框架，帮助品牌在样本量不足、细分群体数据稀缺的场景下，依然获得可靠的数据洞察，驱动更明智的商业决策。

合成数据增强，简单来说，就是通过学习原始数据的内在规律，生成新的"虚拟样本"，从而扩大数据量、增强分析能力。这项技术正在成为益普索市场研究实践的重要组成部分——尤其是在样本量不足、细分群体数据稀缺的场景下。

一个形象的比喻：一个学生收到了一份来源不明的复习资料，他不知道这份资料内容是否准确(质量未经检验)，不知道具体考试题目(具体应用场景)，却声称"这份资料能让我成绩提高10%"——这听起来是不是很离谱?

更值得关注的是：如果将合成数据简单等同于真实独立样本进行统计检验(业界称之为"天真检验")，错误率可能高达75%-80%。这意味着品牌有极大的概率基于虚假的"显著结论"做出错误决策，损失可能远超节省的调研成本。

益普索三大核心能力构建技术壁垒

一、独家表格扩散模型：站在学术前沿

传统合成数据多采用生成对抗模型(GAN)，但在处理复杂的表格型市场研究数据时存在明显局限。

益普索携手业界与学界伙伴——包括与斯坦福大学持续合作——已研发出更适用市场研究数据的新技术，即益普索表格扩散模型(IpsosTabularDiffusion)。同时，我们构建了用于评估数据质量的四维完整性框架SURE，并打造了益普索合成数据工作平台，使这些方法得以应用于日常运营，实现数据增强能力的标准化与产品化。

益普索的测试结果表明，使用该模型生成的合成样本更真实、可靠，代表性强，既保留了真实数据的整体趋势，还可有效还原样本的稀有分布特征。

二、SURE四维评估框架：让每一步都有实证支撑

合成数据仅"看起来像"真实数据是不够的，更需要在实际应用中体现价值。益普索自主研发的SURE四维评估框架，从以下四个核心维度进行系统性评估：

S—StatisticalSimilarity(统计相似性)

合成数据在统计意义上是否忠实于原始真实数据?我们采用Jensen-Shannon散度、主成分分析(PCA)、核密度估计(KDE)等系列技术，从全局和关键决策维度进行多层次比对验证。高保真度意味着：如果原始真实数据存在某种规律，合成数据也会捕捉到这一规律。

U—Utility(效用性)

合成数据是否真正有用?基于统计学原理，用数学公式计算真实数据集本来有多少信息，再测算我们生成的合成数据含有多少真正新增的有用信息。并通过等效样本量(ESS)评估确保统计推断的正确性。这一步至关重要：它能识别出"看起来不错"但实际上信息含量极低的合成数据，避免品牌基于虚假显著性做出错误决策。

R—Rarity&Novelty(稀有性与新颖性)

合成数据的核心价值在于"生成真实中存在但样本未覆盖的新组合"，而非简单复制已有样本。通过样本间距离分析、最近邻冗余检查、覆盖率指标等方法，来量化合成数据的信息拓展范围。通过分布熵与潜在空间弥散度来量化多样性，确保模型生成的是对现实的拓展，而非简单复刻。

E—ExpertValidation(专家验证)

即使所有统计指标都通过，合成数据仍需经过领域专家的"人工检验"。专家负责判断：数据和由此得出的洞察，在现实中是否可信、合乎情理且具备可行性。这一步是机器无法替代的人类智慧，确保合成数据能通过真实世界的检验。

三、专业合成数据工作台：标准化与产品化的完美结合

为保障数据合成的质量与稳定性，益普索自主研发了合成数据工作台(TheIpsosSyntheticDataWorkbench)，将前沿技术与标准化流程深度整合。

核心功能包括：

针对规则化问卷结构设计的专属生成方法

能够融合多源关联数据集的先进技术

适用于小样本的轻量化快速学习模型

确保输出自洽性的通用插补方案

同时，工作台内置完整的数据清洗与优化工具包，包括变量格式标准化、逻辑矛盾修正、异常值处理、子群平衡加权、特征优化等，确保训练模型的数据集具有最佳结构和最强代表性。

"我们不做空泛的效果承诺。合成数据不是万能的，但用对了确实很强大。我们的职责是帮助客户明确：何时合成数据真正产生价值，在何时并无助益。这是对客户负责，也是对行业负责。"

合成数据增强：审慎，透明、以实证为基

益普索在长期实践中总结出以下关键结论：

关于训练数据量：

训练数据集需至少包含300-500个样本，才能得到可靠的增强数据。若低于这一阈值，建模误差可能超过抽样误差本身，合成数据反而可能引入更多不确定性。在这种情况下，传统的加权或插补方法反而更可靠。

关于有效样本量：

1000个真实样本加500个合成样本，其有效样本量并非1500个，而是介于1000与1500之间。这是因为合成数据违反了传统统计检验中"独立、等概率抽样"的前提，每个合成样本都源自基于原始数据训练的模型，而非完全独立的观测。

益普索在实际合成数据操作中，采用以下四个结合了SURE框架的步骤：

01数据评估——该数据适用于合成吗?在建模前，评估数据的适用性、质量与代表性;

02数据准备——清洗、对齐、优化。统一数据格式，解决不一致性，确保数据达到可直接建模的状态;

03数据建模与生成。应用扩散模型合成与符合SURE标准的数据增强算法;

04数据验证与完整性检查。依据SURE框架的保真度、效用性与风险标准对合成数据输出进行检测，以确认其稳健性。

益普索倡导人类智能(HI)与人工智能(AI)的独特融合，以此驱动创新，为客户提供具有深远影响力、以人为本的洞察。这一理念深深融入其所有的人工智能解决方案中，其中也包括合成数据增强技术。通过HI与AI的有机结合，益普索为客户提供更安全、更快速并且扎根人类情境的深度洞察，创造相关性与价值。