論文の概要: Simulating Public Administration Crisis: A Novel Generative Agent-Based Simulation System to Lower Technology Barriers in Social Science Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06957v1
• Date: Sun, 12 Nov 2023 20:48:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-14 16:18:53.805516
• Title: Simulating Public Administration Crisis: A Novel Generative Agent-Based Simulation System to Lower Technology Barriers in Social Science Research
• Title（参考訳）: 行政危機をシミュレートする新しい生成エージェントに基づくシミュレーションシステム : 社会科学研究における技術障壁の低減
• Authors: Bushi Xiao and Ziyuan Yin and Zixuan Shan
• Abstract要約: 本稿では,GPT-3.5大言語モデルに基づく社会シミュレーションのパラダイムを提案する。 これには、人間の認知、記憶、意思決定のフレームワークをエミュレートする生成エージェントの構築が含まれる。 エージェントはパーソナライズされたカスタマイズを示し、公開イベントは自然言語処理によってシームレスに組み込まれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This article proposes a social simulation paradigm based on the GPT-3.5 large language model. It involves constructing Generative Agents that emulate human cognition, memory, and decision-making frameworks, along with establishing a virtual social system capable of stable operation and an insertion mechanism for standardized public events. The project focuses on simulating a township water pollution incident, enabling the comprehensive examination of a virtual government's response to a specific public administration event. Controlled variable experiments demonstrate that the stored memory in generative agents significantly influences both individual decision-making and social networks. The Generative Agent-Based Simulation System introduces a novel approach to social science and public administration research. Agents exhibit personalized customization, and public events are seamlessly incorporated through natural language processing. Its high flexibility and extensive social interaction render it highly applicable in social science investigations. The system effectively reduces the complexity associated with building intricate social simulations while enhancing its interpretability.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,GPT-3.5大言語モデルに基づく社会シミュレーションパラダイムを提案する。 これには、人間の認知、記憶、意思決定のフレームワークをエミュレートする生成エージェントの構築と、安定した操作が可能な仮想ソーシャルシステムの構築、標準化された公開イベントの挿入メカニズムの確立が含まれる。 このプロジェクトは、タウンシップの水質汚染事件をシミュレートし、特定の行政イベントに対する仮想政府の反応を総合的に検討することに焦点を当てている。 制御された変数実験は、生成エージェントの記憶が個々の意思決定とソーシャルネットワークの両方に大きく影響を与えることを示した。 生成エージェントに基づくシミュレーションシステムは,社会科学と行政研究に新たなアプローチを導入する。 エージェントはパーソナライズされたカスタマイズを示し、公開イベントは自然言語処理によってシームレスに組み込まれる。 その高い柔軟性と広範な社会的相互作用は、社会科学の研究に非常に応用できる。 このシステムは、複雑な社会シミュレーションの構築に伴う複雑さを効果的に低減し、解釈可能性を高める。

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