案例验证库

所有回测验证和客户模拟案例。每个回测案例将预测结果与真实调查/选举数据对比,以 MAE(平均绝对误差)衡量精度。

21
总案例
10
已完成回测
8.0pp
平均 MAE
15.8K
总调研人次

社会模拟

基于 7 天 4 轮 ABM 模型的社会舆论演变模拟。冷反应 → 初步讨论 → 同伴影响 → 回音室效应。

2023 总统选举BT-001选举回测

三候选人总统选举。尚达曼 vs 黄国松 vs 陈清木。

n=1,000ELD Official Results, Sep 2023
2.7pp
MAE
2024 GST 涨至 9%BT-002经济回测

GST从8%涨到9%后的消费影响。协议v2.0,累积通胀压力叙事。无ground truth泄露。

n=1,000Blackbox Research Survey, Jan 2024
4.3pp
MAE
2025 大选BT-003选举回测

多党大选,应用协议v2.0(V-ELEC)。历史锚定 + 反媒体偏差校准。

n=1,000ELD Official Results, May 2025
6.2pp
MAE
377A 废除态度BT-004社会回测

公众对377A废除的态度。以Ipsos 2022纵向数据为基准。

n=1,000Ipsos 2022 Survey
14.4pp
MAE
死刑态度BT-005社会回测

公众对死刑的支持度。以MHA 2023调查(n=2000)为基准。

n=1,000MHA 2023 Survey
7pp
MAE
种族宗教和谐指标BT-006社会回测

跨种族信任和和谐感知。以IPS 2024调查(n=4000)为基准。

n=1,000IPS 2024 Survey
9.3pp
MAE
2050 净零碳排支持度BT-007政策回测

公众对新加坡2050年净零碳排目标的支持度。MSE/NUS/SUTD 2023调查(n=2000+)。

n=1,000MSE/NUS/SUTD 2023 Climate Survey
2.9pp
MAE
塑料袋收费行为BT-009政策回测

对$0.05塑料袋收费的行为反应。以NEA/FairPrice 2024数据为基准。

n=1,000NEA/FairPrice 2024 Data
9.3pp
MAE
生活成本关切BT-010经济回测

新加坡人最关切的问题。以IPS Post-GE2025调查(n=2056)为基准。多选格式,MAE不可直接比较。

n=1,000IPS Post-GE2025 Survey
无基准
保险购买渠道偏好BT-INS-001经济回测

回测对标 Capco 新加坡保险调查 2023。模型低估代理人主导地位、高估数字渠道。方向性模式正确。

n=869Capco Singapore Insurance Survey 2023
15.7pp
MAE
国民服役态度调研SV-001社会客户调研

国民服役态度3维调研:重要性、公平性、服役时长。按性别、年龄、种族、收入多维分析。

n=1,000
无基准
综合健保计划涨价接受度SV-002经济客户调研

综合健保计划(IP)涨价应对4维调研:当前IP状态、15%涨价反应、最高可接受保费、最重要选择因素。

n=840
无基准
IP 转保意愿与渠道偏好SV-003经济客户调研

3题调研:MAS可携带性改革后的转保意愿、触发转保的关键因素、购买渠道偏好。

n=1,000
无基准
IP 产品创新接受度SV-004经济客户调研

3题调研:指定医生接受度、基础IP需求、保障取舍意愿。

n=920
无基准
青年(25-35岁)IP 认知与购买障碍SV-005经济客户调研

3题调研,聚焦25-35岁:IP认知水平、购买障碍、购买触发事件。

n=122
无基准
储蓄险 vs 替代理财产品偏好SV-006经济客户调研

4题调研:T-bill下降后储蓄配置、储蓄险吸引力、长期产品偏好、人生阶段触发。

n=1,000
无基准
投资型保险信任度与捆绑偏好SV-007经济客户调研

3题调研:ILP信任度、捆绑vs拆分偏好、购买驱动因素。

n=1,000
无基准
博彩参与率BT-011社会回测

博彩参与率及类型偏好。以NCPG 2023调查(n=3,007)为基准。

n=1,000
待运行
机构信任度BT-012社会回测

对国会、法院、警察、媒体的信任度。Edelman/IPS基准数据。

n=1,000
待运行
婚姻意愿BT-013社会回测

年轻人的婚姻意愿。以NPTD 2021婚育调查为基准。

n=1,000
待运行
志愿服务与捐赠BT-014社会回测

志愿服务率和捐赠行为。以NVPC 2023调查为基准。

n=1,000
待运行
MAE 精度等级
≤5pp — 高精度
5-10pp — 中等精度
>10pp — 需校准

MAE = Mean Absolute Error(平均绝对误差),衡量模型预测值与真实调查/选举结果各选项之间的平均偏差(百分点)。MAE 越低越好。

Singapore Digital Twin — 案例验证库 — Updated 2026-03-10
所有回测结果完整公开,包括表现不佳的案例。我们相信透明度是建立信任的基础。