論文の概要: Fusing Dynamics Equation: A Social Opinions Prediction Algorithm with LLM-based Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08717v3
• Date: Wed, 13 Nov 2024 02:35:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-14 19:25:06.644854
• Title: Fusing Dynamics Equation: A Social Opinions Prediction Algorithm with LLM-based Agents
• Title（参考訳）: Fusing Dynamics Equation: LLMエージェントを用いたソーシャルオピニオン予測アルゴリズム
• Authors: Junchi Yao, Hongjie Zhang, Jie Ou, Dingyi Zuo, Zheng Yang, Zhicheng Dong,
• Abstract要約: 本稿では,ソーシャルメディア利用者の意見を動的に表現するための革新的なシミュレーション手法を提案する。 FDE-LLMアルゴリズムは意見力学と流行モデルを含む。 ユーザーを意見のリーダーとフォロワーに分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.1923703280119105
• License:
• Abstract: In the context where social media is increasingly becoming a significant platform for social movements and the formation of public opinion, accurately simulating and predicting the dynamics of user opinions is of great importance for understanding social phenomena, policy making, and guiding public opinion. However, existing simulation methods face challenges in capturing the complexity and dynamics of user behavior. Addressing this issue, this paper proposes an innovative simulation method for the dynamics of social media user opinions, the FDE-LLM algorithm, which incorporates opinion dynamics and epidemic model. This effectively constrains the actions and opinion evolution process of large language models (LLM), making them more aligned with the real cyber world. In particular, the FDE-LLM categorizes users into opinion leaders and followers. Opinion leaders are based on LLM role-playing and are constrained by the CA model, while opinion followers are integrated into a dynamic system that combines the CA model with the SIR model. This innovative design significantly improves the accuracy and efficiency of the simulation. Experiments were conducted on four real Weibo datasets and validated using the open-source model ChatGLM. The results show that, compared to traditional agent-based modeling (ABM) opinion dynamics algorithms and LLM-based opinion diffusion algorithms, our FDE-LLM algorithm demonstrates higher accuracy and interpretability.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアが社会運動や世論形成の重要な基盤になりつつある中で、ユーザの意見のダイナミクスを正確にシミュレートし、予測することは、社会現象を理解し、政策を立て、世論を導く上で非常に重要である。 しかし、既存のシミュレーション手法では、ユーザの振る舞いの複雑さやダイナミクスを捉えるのが困難である。 本稿では,ソーシャルメディア利用者の意見を動的に表現するための革新的なシミュレーション手法であるFDE-LLMアルゴリズムを提案する。 これは、大規模言語モデル(LLM)の行動と意見の進化過程を効果的に制限し、実際のサイバー世界との整合性を高める。 特にFDE-LLMは、ユーザーを意見のリーダーとフォロワーに分類している。 意見のリーダーはLLMロールプレイングに基づいており、CAモデルによって制約されている一方、意見の支持者はCAモデルとSIRモデルを組み合わせた動的システムに統合されている。 この革新的な設計はシミュレーションの精度と効率を大幅に改善する。 4つの実際のWeiboデータセットで実験を行い、オープンソースのモデルChatGLMを用いて検証した。 その結果,従来のエージェント・ベース・モデリング(ABM)の意見拡散アルゴリズムやLLMの意見拡散アルゴリズムと比較して,FDE-LLMの精度と解釈性が高いことがわかった。

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