論文の概要: Mimicking the Mavens: Agent-based Opinion Synthesis and Emotion Prediction for Social Media Influencers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20668v1
• Date: Tue, 30 Jul 2024 09:04:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-31 17:49:53.073465
• Title: Mimicking the Mavens: Agent-based Opinion Synthesis and Emotion Prediction for Social Media Influencers
• Title（参考訳）: Mavenの模倣: エージェントベースのオピニオン合成とソーシャルメディアインフルエンサーに対する感情予測
• Authors: Qinglan Wei, Ruiqi Xue, Yutian Wang, Hongjiang Xiao, Yuhao Wang, Xiaoyan Duan,
• Abstract要約: 本研究では,世論指導者の視点と大衆の感情的反応を予測するための新しい計算枠組みを紹介する。 本手法は、重要なインフルエンサーの視点を正確に予測し、様々な領域における現実の感情傾向と感情予測を一致させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.526771907206613
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predicting influencers' views and public sentiment on social media is crucial for anticipating societal trends and guiding strategic responses. This study introduces a novel computational framework to predict opinion leaders' perspectives and the emotive reactions of the populace, addressing the inherent challenges posed by the unstructured, context-sensitive, and heterogeneous nature of online communication. Our research introduces an innovative module that starts with the automatic 5W1H (Where, Who, When, What, Why, and How) questions formulation engine, tailored to emerging news stories and trending topics. We then build a total of 60 anonymous opinion leader agents in six domains and realize the views generation based on an enhanced large language model (LLM) coupled with retrieval-augmented generation (RAG). Subsequently, we synthesize the potential views of opinion leaders and predicted the emotional responses to different events. The efficacy of our automated 5W1H module is corroborated by an average GPT-4 score of 8.83/10, indicative of high fidelity. The influencer agents exhibit a consistent performance, achieving an average GPT-4 rating of 6.85/10 across evaluative metrics. Utilizing the 'Russia-Ukraine War' as a case study, our methodology accurately foresees key influencers' perspectives and aligns emotional predictions with real-world sentiment trends in various domains.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアにおけるインフルエンサーの見解や世論の予測は、社会的傾向を予測し、戦略的な反応を導くために不可欠である。 本研究では, オンラインコミュニケーションの非構造的, 文脈的, 異質な性質によって引き起こされる固有の課題に対処し, 世論指導者の視点と大衆の動機的反応を予測する新しい計算枠組みを提案する。 我々の研究は、5W1H自動質問エンジン(Where, Who, When, What, Why, and How)から始まる革新的なモジュールを導入し、ニュース記事やトレンドトピックに合わせた。 次に、6つのドメインに合計60人の匿名世論指導者エージェントを構築し、検索強化世代(RAG)と組み合わせた拡張大型言語モデル(LLM)に基づくビュー生成を実現する。 その後、意見指導者の潜在的見解を総合し、異なる事象に対する感情的反応を予測した。 自動5W1Hモジュールの有効性は, 平均GPT-4スコア8.83/10で相関し, 高忠実度を示す。 インフルエンサーエージェントは一貫したパフォーマンスを示し、評価指標の平均GPT-4レーティングは6.85/10である。 この手法は、ロシア・ウクライナ戦争を事例として、重要な影響力者の視点を正確に予測し、様々な領域における現実の感情傾向と感情予測を整合させる。

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