把单一视角，变成可追溯的群体判断
Matarix 让同一个问题被不同身份、利益、经历与文化背景的角色分别回答，帮助任何团队在真实行动前看见共识、分歧和盲点。
群体视角
让受影响者、决策者、执行者、专业人士与普通公众分别回答，避免单一角色替所有人下结论。
差异定位
按年龄、地域、职业、教育、收入、文化与具体资格拆分，直接看见哪些人支持、反对以及为什么。
证据链路
保存每个固定角色的身份、具体情境、评分、选择和原始回答，让汇总结论可以逐条下钻核对。
不同问题，都可以交给一群角色独立回答
点击切换政策、组织、内容与商业场景，查看多智能体如何形成分群结论。
社区停车规则 A/B 推演
比较两种社区夜间停车规则的理解度、支持度与公平性感知。
B 方案明确访客、夜班居民和无车家庭的边界后，相关群体更容易理解，也减少了对不公平收费的担忧。
从假设到决策，只需四步
定义问题
提出任意问题，补充背景、参考资料与一个或多个评测对象。
匹配角色
从万人角色库筛选相关群体；库内不足时，为项目生成专属角色。
独立回答
每个角色只按自己的身份、处境与认知回答，不服从预设支持或反对结论。
决策报告
获得共识、分歧、人群洞察、具体改进方案、风险边界与独立复核。
科学、透明、可复核
我们不包装“预测准确率”，而是把每个结论的出处、假设和限制都摊开给你看。
数据来源
基于公开人口统计、行业调研与合成人口分布，明确标注置信区间。
多模型验证
关键结论由多个独立模型交叉验证，降低单一模型偏差。
多轮复测
使用不同样本重复运行，检查结果稳定性。
真人校准
定期用真实调研或运行数据校准虚拟角色的判断参数。
证据可追溯
每个结论都可下钻到具体合成个体、对话或点击轨迹。
不只营销，任何群体问题都能推演
公共政策
民意分歧、公平性感知、政策理解与执行阻力
组织管理
制度评审、流程变更、员工接受与多角色协作
教育与研究
课程反馈、研究假设、家校观点与知识传播
内容与创意
文案、节目、游戏、广告与叙事效果评测
产品与服务
需求、体验、定价、信任、购买与持续使用
决策报告长什么样
不是泛泛的数据堆砌，而是直接给出方案建议、风险人群和可执行的下一步。
社区停车规则 A/B 群体推演
B 方案胜出采用 B 方案：按常住居民、访客和夜班人群分别设置规则，公开豁免条件、申诉入口与试运行复盘周期。
夜班工作者和临街商户对执行时间仍有明显顾虑，正式实施前需单独验证夜间通行和临时装卸规则。