Documento de trabalho · v0.3

Perfis sintéticos na Meduzia: o que são e como são medidos.

Autores
Equipe Meduzia
Versão
0.3 · 1º de outubro de 2026
Leitura
Resumo de 3 minutos ou completo de 15
Fig. 1 · América Latina, do acervo de marca da Meduzia

Resumo

A Meduzia usa perfis sintéticos: fichas de pessoas criadas com IA que respondem perguntas em primeira pessoa, cada uma com sua história. Este documento explica o que são, do que são feitos, como respondem e como se valida o que dizem.

A ideia tem forte respaldo acadêmico: Stanford, Nature, Marketing Science e o Journal of Marketing vêm testando-a desde 2023. A Meduzia a leva aos consumidores de toda a América Latina, país por país.

Cada réplica é validada às cegas contra estudos reais e medida pela régua que a ciência usa: quanto uma pesquisa muda quando é repetida com as mesmas pessoas.

1. O que é um perfil sintético

Um perfil sintético é a ficha de uma pessoa criada com IA. Com essa ficha, o modelo responde em primeira pessoa, como alguém assim responderia: com seus desejos, suas travas e seu jeito de decidir.

A ficha diz quem é, como decide, o que quer e o que a trava. Ela é criada para um segmento e um país da América Latina, pesquisando dados dos consumidores da sua marca nesse mercado, e não a partir de uma pessoa real. O valor aparece quando muitos respondem: como as respostas se distribuem e qual opção ganha em cada segmento.

2. Do que cada perfil é feito

Cada perfil tem oito campos e é criado pesquisando dados dos consumidores da sua marca em cada país da América Latina: a classe social, a cidade e o jeito de falar são os desse país.

Nome, idade, cidade
Dados básicos
Ex.: Lucía, 22, Medellín
Classe
Nível socioeconômico, na escala do seu país
Ex.: Estrato 3 (Colômbia)
Ocupação
O que faz
Ex.: Estudante de design
Mente de decisão
Tipologia própria da Meduzia: impulsiva, seletiva, social ou crítica
Ex.: Impulsiva
Hábito
Como compra
Ex.: Online, guiada por descontos e vídeos
Deseja
O que busca
Ex.: Sentir-se única com roupas que não vê em todo lugar
Trava
O que a faz hesitar
Ex.: Não saber o tamanho real e não ter clareza sobre a política de trocas
Traços de personalidade
Cinco traços (Big Five), de 0 a 1
Ex.: Abertura 0,8; conscienciosidade 0,4; extroversão 0,7; amabilidade 0,6; neuroticismo 0,6

3. Como uma pergunta vira resposta

Você escolhe um segmento e escreve uma pergunta. Os perfis do segmento respondem em paralelo, cada um com sua ficha e as mesmas regras.

As regras que cada perfil recebe:

  • Você é um perfil sintético gerado por um modelo, e diz isso se perguntarem.
  • Responda em primeira pessoa, no idioma do seu país e com as expressões dele, em uma ou duas frases.
  • Se algo não importa para você ou você não sabe, diga. Fale só do que você sabe.
  • Suas travas e seu jeito de decidir pesam tanto quanto seus desejos.
  • Se a proposta bater de frente com o que te trava, hesite ou descarte: uma pessoa real quase nunca está 100% a favor.

Cada perfil devolve sua resposta e uma postura: quer, hesita ou descarta. Assim se vê não só o que escolhe, mas por quê.

4. Das respostas aos resultados

As respostas são contadas por postura e por segmento: quantos querem, quantos hesitam e quantos descartam, com as razões de cada um. Os números são calculados pelo código, não pelo modelo.

O resultado é uma leitura de para onde vai o seu mercado: qual opção gera mais desejo, em quem, o que a trava e com que palavras o seu consumidor diz isso.

5. Como cuidamos da qualidade das respostas

  • Perfis com história. Quanto mais história um perfil tem, melhor ele responde: por isso cada um traz hábitos, desejos, travas e traços.
  • Respostas com as próprias palavras. A intenção medida em texto livre se parece mais com a das pessoas do que uma nota.
  • Regras que pedem sinceridade. Cada perfil pode hesitar ou dizer não, como uma pessoa.
  • Temas em que rende melhor. Produtos, mensagens, embalagens e experiências de compra: as decisões das marcas.

6. O que diz a pesquisa

O método se apoia nos trabalhos mais citados sobre simulação de pessoas. Os números são de cada estudo, com seu sistema e no seu país.

Park et al. · 2024 · Stanford

Agentes montados com entrevistas de 1.052 pessoas reais replicam suas respostas com 83% a 86% da consistência que essas pessoas têm consigo mesmas.

Por isso cada perfil da Meduzia tem história: como compra, o que deseja e o que o trava.

Argyle et al. · 2023 · Political Analysis

Um modelo bem condicionado reproduz como diferentes grupos de pessoas respondem.

Por isso cada perfil traz o contexto da sua vida.

Ashokkumar et al. · 2026 · Nature

Um modelo antecipa para onde vão os resultados de 70 experimentos sociais, inclusive de estudos não publicados.

Por isso mostramos para onde vai cada resposta e por quê.

Maier et al. · 2025 · PyMC Labs e Colgate-Palmolive

Em 57 pesquisas de cuidados pessoais, a intenção de compra em texto livre chega a 90% da confiabilidade de repetir a pesquisa.

Por isso os perfis respondem com as próprias palavras, com uma postura.

Li et al. · 2024 · Marketing Science

Os mapas de percepção de marcas que o modelo monta coincidem em mais de 75% com os de pesquisas.

Por isso serve para entender como uma marca é vista frente a outras.

Arora et al. · 2025 · Journal of Marketing

Pessoas mais IA rendem melhor do que cada uma separadamente.

Por isso a Meduzia ajuda a escolher o que levar a campo e a chegar com as melhores hipóteses.

7. Como é validado

Pegamos estudos reais feitos nos países da América Latina, com as respostas das pessoas guardadas por um terceiro. Fazemos as mesmas perguntas aos perfis sem ver essas respostas e comparamos com a régua da ciência: quanto as mesmas pessoas mudam quando a pesquisa é repetida com elas.

  1. Escolher de 3 a 6 estudos reais por segmento, com perguntas fechadas e respostas guardadas.
  2. Deixar escrito e datado o que se mede, antes de rodar.
  3. Rodar às cegas: quem roda a Meduzia não vê as respostas humanas.
  4. Medir a distância pergunta por pergunta, e se acerta qual opção ganha.
  5. Comparar com a mesma pesquisa repetida e com uma previsão simples do segmento.
  6. Publicar tudo: o número, quantas perguntas e estudos, as datas, o modelo e a versão.

8. Para onde cresce

O que estamos adicionando ao motor:

  • Estudos com milhares de perfis, cada um avaliado com quatro formas de decidir.
  • Perfis que se atualizam sozinhos a cada nova avaliação, tendência ou movimento da concorrência.
  • Avaliação de imagens: embalagens e criativos.
  • Um livro de previsões com data, versão e resultado real.
  • Cada resultado com seu nível de confiança, medido com as réplicas anteriores.

9. Normas que seguimos

Seguimos o Código ICC/ESOMAR 2025: cada resultado sintético é declarado como tal, junto ao dado. E as recomendações da AAPOR 2026 para usar IA em pesquisa.

Estas respostas foram geradas por um modelo de IA com perfis sintéticos do segmento. Servem para explorar e para decidir o que testar.

Se uma marca publicar um resultado da Meduzia, ela o apresenta como o que é, um resultado de perfis sintéticos, e consulta conosco a forma antes de publicá-lo.

Referências

  1. Park, J. S. et al. (2023). Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior. UIST. arxiv.org/abs/2304.03442
  2. Park, J. S. et al. (2024, rev. 2026). Generative Agent Simulations of 1,000 People. arXiv. arxiv.org/abs/2411.10109
  3. Argyle, L. P. et al. (2023). Out of One, Many. Political Analysis. doi.org/10.1017/pan.2023.2
  4. Ashokkumar, A., Hewitt, L., Ghezae, I. e Willer, R. (2026). Nature. doi.org/10.1038/s41586-026-10742-x
  5. Maier, B. et al. (2025). LLMs Reproduce Human Purchase Intent via Semantic Similarity Elicitation. arXiv. arxiv.org/abs/2510.08338
  6. Li, P., Castelo, N., Katona, Z. e Sarvary, M. (2024). Determining the Validity of Large Language Models for Automated Perceptual Analysis. Marketing Science. doi.org/10.1287/mksc.2023.0454
  7. Arora, N., Chakraborty, I. e Nishimura, Y. (2025). AI-Human Hybrids for Marketing Research. Journal of Marketing. doi.org/10.1177/00222429241276529
  8. Sarstedt, M. et al. (2024). Using large language models to generate silicon samples in consumer and marketing research. Psychology & Marketing. doi.org/10.1002/mar.21982
  9. ICC/ESOMAR (2025). ICC/ESOMAR International Code on Market, Opinion and Social Research and Data Analytics. standards.esomar.org/assets/documents/icc-esomar-code-2025.pdf
  10. AAPOR (2026). Responsible AI Integration in Survey Research. aapor.org/wp-content/uploads/2026/05/Responsible-AI-Integration-In-Survey-Research.pdf
  11. ESOMAR (2024). 20 Questions to Help Buyers of AI-Based Services. esomar.org/publications/esomar-20-questions-to-help-buyers-of-ai-based-services

Como citar

Equipe Meduzia (2026). Perfis sintéticos na Meduzia: o que são e como são medidos. Documento de trabalho, versão 0.3. Meduzia.

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