La ricerca su cui Vaglio è costruito.
Una mappa sintetica della letteratura che fonda la nostra metodologia, il nostro approccio di validazione,e il nostro design calibrato per paese.
Vaglio è una piattaforma diagnostica, non predittiva. La distinzione è fondata sulla letteratura pubblicata sui rispondenti sintetici: i lavori recenti mostrano che le audience basate su LLM possono recuperare strutture utili ma comprimono la varianza, drittano nel tempo e degradano fuori dai contesti occidentali e a dominanza anglofona. L'architettura è progettata attorno a queste modalità di fallimento note, con una metodologia di validazione pensata per essere falsificabile invece che auto-confermante.
RISPONDENTI SINTETICI
Rispondenti sintetici e benchmarking
Questi paper stabiliscono cosa le audience sintetiche basate su LLM possono e non possono recuperare. Definiscono sia il caso positivo sia il tasso base di cautela contro cui Vaglio viene misurato.
Argyle, L. P., Busby, E. C., Fulda, N., Gubler, J. R., Rytting, C., & Wingate, D. (2023). Out of One, Many: Using Language Models to Simulate Human Samples. Political Analysis, 31(3), 337–351.
Lavoro fondativo sulla simulazione LLM condizionata per sottogruppo. Usato come baseline contro cui Vaglio deve mostrare guadagni misurabili.
Park, J. S., et al. (2024). Generative Agent Simulations of 1,000 People. arXiv preprint.
Evidenza che un contesto più ricco specifico per persona supera il condizionamento solo demografico e riduce il bias tra gruppi razziali e ideologici. Riferimento metodologico per l'approccio di configurazione dell'audience di Vaglio.
Bisbee, J., et al. (2024). Synthetic Replacements for Human Survey Data? The Perils of Large Language Models. Political Analysis.
Il paper di critica più importante. Mostra che gli LLM riproducono bene le medie ma falliscono su varianza, robustezza al prompt e riproducibilità temporale. Giustifica l'inquadramento diagnostico di Vaglio e i test di stabilità.
Cao, Y., et al. (2025). Specializing LLMs to Simulate Survey Response Distributions for Global Populations. NAACL 2025.
Simulazione a livello di paese con test espliciti su paesi non visti. Direttamente rilevante per la metodologia di trasferimento cross-country di Vaglio.
Brand, J., Israeli, A., & Ngwe, D. (2025). Using LLMs for Market Research. Harvard Business School Working Paper 23-062.
L'analogo pubblicato più vicino al caso d'uso commerciale di Vaglio. Stabilisce sia il caso positivo sia le condizioni di applicabilità per il test prodotto su rispondenti sintetici.
VALIDAZIONE
Metodologia di validazione
Questi riferimenti definiscono le metriche che Vaglio usa internamente per valutare il proprio output contro dati reali.
Snoke, J., Raab, G. M., Nowok, B., Dibben, C., & Slavkovic, A. (2018). General and Specific Utility Measures for Synthetic Data. Journal of the Royal Statistical Society: Series A.
Spina dorsale del layer di utility scoring di Vaglio. Distingue la similarità distributiva generale dalla sovrapposizione specifica per analisi.
López-Paz, D., & Oquab, M. (2016). Revisiting Classifier Two-Sample Tests. arXiv preprint.
Test multivariato di similarità usato nei run di validazione di Vaglio.
Shen, Y., Wu, F., & Tao, J. (2026). Before You Simulate. Applied Sciences.
Metodologia di benchmark di stabilità pre-studio. Vaglio esegue un gate di stabilità prima di ogni valutazione sostanziale.
CROSS-COUNTRY
Trasferibilità tra paesi
Il trasferimento attraverso i mercati europei non si può dare per scontato. Questi riferimenti forniscono il framework formale per testare l'equivalenza di misura e l'evidenza empirica su come la simulazione basata su LLM si comporta tra paesi.
Davidov, E., Meuleman, B., Cieciuch, J., Schmidt, P., & Billiet, J. (2014). Measurement Equivalence in Cross-National Research. Annual Review of Sociology.
Fondamento teorico per i requisiti di comparabilità del layer-paese di Vaglio.
Steenkamp, J.-B. E. M., & Baumgartner, H. (1998). Assessing Measurement Invariance in Cross-National Consumer Research. Journal of Consumer Research.
Regola decisionale per quali confronti cross-country Vaglio può legittimamente fare.
Qu, Y., & Wang, J. (2024). Performance and Biases of LLMs in Public Opinion Simulation. Humanities and Social Sciences Communications.
Evidenza empirica che la qualità della simulazione LLM varia sistematicamente tra paesi, con prestazioni più deboli fuori dai contesti occidentali.
FINANZA COMPORTAMENTALE
Finanza comportamentale e fiducia
Questi riferimenti fondano il layer di modellazione dell'audience sulla letteratura pubblicata in tema di fiducia finanziaria, tolleranza al rischio e comportamenti finanziari delle famiglie in Europa.
Guiso, L., Sapienza, P., & Zingales, L. (2008). Trusting the Stock Market. Journal of Finance, 63(6), 2557–2600.
Tratta la fiducia come driver misurabile della partecipazione retail agli investimenti. Giustifica la fiducia come variabile di prima classe nei modelli di audience.
van der Cruijsen, C., de Haan, J., & Roerink, R. (2020). Trust in Financial Institutions: A Survey. DNB Working Paper 693.
Sintesi dei driver di fiducia nelle istituzioni finanziarie, inclusi gli effetti di vigilanza e di crisi.
Brunetti, M., Giarda, E., & Torricelli, C. (2025). Financial Fragility Across Europe. Social Indicators Research.
Analisi cross-country dei driver di fragilità finanziaria a livello di famiglia e di paese, a supporto dell'architettura a layer di Vaglio.
RAPPRESENTAZIONE DELLA CONOSCENZA
Rappresentazione della conoscenza e propagazione del segnale
Vaglio rappresenta credenze e contraddizioni dell'audience come un grafo strutturato. Questi riferimenti forniscono la base formale.
Hunter, A. (2020). Epistemic Graphs for Representing and Reasoning with Positive and Negative Influences of Arguments. Artificial Intelligence.
Il modello pubblicato più vicino al layer di mappatura delle contraddizioni di Vaglio. Modella relazioni di supporto e di attacco tra claim con semantica esplicita.
Vosoughi, S., Roy, D., & Aral, S. (2018). The Spread of True and False News Online. Science, 359(6380), 1146–1151.
Lavoro empirico sulle asimmetrie di diffusione tra informazione vera e falsa, usato per fondare le assunzioni di propagazione del segnale di Vaglio.
Hogan, A., Blomqvist, E., Cochez, M., d'Amato, C., Melo, G. de, Gutierrez, C., Kirrane, S., Labra Gayo, J. E., Navigli, R., Neumaier, S., Ngonga Ngomo, A.-C., Polleres, A., Rashid, S. M., Rula, A., Schmelzeisen, L., Sequeda, J., Staab, S., & Zimmermann, A. (2021). Knowledge Graphs. ACM Computing Surveys.
Survey di riferimento per la progettazione del layer knowledge graph di Vaglio.
NORMATIVA
Fondamento normativo UE
La knowledge base normativa di Vaglio è codificata direttamente dalle seguenti fonti UE, oltre alle loro trasposizioni nazionali.
| Fonte | Tipo | Rilevanza per Vaglio |
|---|---|---|
| Direttiva 2014/65/UE (MiFID II) | Direttiva UE | Condotta, adeguatezza e appropriatezza, mercato target per prodotti di investimento. |
| Direttiva delegata 2017/593 della Commissione | Direttiva delegata | Obblighi dettagliati di product governance ai sensi della MiFID II. |
| Linee guida ESMA sulla product governance MiFID II (2023) | Linee guida di vigilanza | Fonte operativa per identificazione del mercato target, clustering e revisione. |
| Direttiva 2016/97 (IDD) | Direttiva UE | Distribuzione assicurativa e oversight del prodotto. |
| Regolamento delegato 2017/2358 della Commissione | Regolamento delegato | Specifiche su oversight e governance dei prodotti assicurativi. |
| Regolamento 1286/2014 (PRIIPs) | Regolamento UE | Key Information Document, indicatore di rischio, scenari di performance per prodotti retail confezionati. |
| Direttiva 2014/17/UE (MCD) | Direttiva UE | Credito ipotecario, ESIS, valutazione del merito creditizio. |
| Linee guida EBA su Product Oversight and Governance per il Retail Banking (EBA/GL/2015/18) | Linee guida di vigilanza | Estende la logica POG a mutui, prestiti personali, depositi, conti di pagamento. |
| EIOPA Consumer Trends Report 2024 | Report di vigilanza | Segnali su vulnerabilità, value-for-money e attriti per il consumatore. |
Questi riferimenti non sono decorativi. Definiscono i test di validazione che Vaglio deve superare, le modalità di fallimento monitorate ad ogni rilascio e lo schema normativo codificato nella piattaforma. La pagina della piattaforma descrive l'architettura nel dettaglio; questa pagina documenta la base empirica e legale che la giustifica.