論文の概要: Large Language Model-driven Multi-Agent Simulation for News Diffusion Under Different Network Structures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13909v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 23:58:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:24:14.346458
• Title: Large Language Model-driven Multi-Agent Simulation for News Diffusion Under Different Network Structures
• Title（参考訳）: 異なるネットワーク構造下でのニュース拡散のための大規模言語モデル駆動型マルチエージェントシミュレーション
• Authors: Xinyi Li, Yu Xu, Yongfeng Zhang, Edward C. Malthouse,
• Abstract要約: この研究は、情報エコシステム内の複雑な相互作用を再現するために、大規模言語モデル(LLM)によるマルチエージェントシミュレーションを用いている。 エージェントのパーソナリティやネットワーク構造など,ニュースの伝播を促進する重要な要因について検討する。 我々は3つの対策策を評価し、ネットワーク内の影響力のあるエージェントをブロックするブルートフォースを発見するか、あるいはニュースの正確性を示すことで、誤情報を効果的に軽減することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.45109260662318
• License:
• Abstract: The proliferation of fake news in the digital age has raised critical concerns, particularly regarding its impact on societal trust and democratic processes. Diverging from conventional agent-based simulation approaches, this work introduces an innovative approach by employing a large language model (LLM)-driven multi-agent simulation to replicate complex interactions within information ecosystems. We investigate key factors that facilitate news propagation, such as agent personalities and network structures, while also evaluating strategies to combat misinformation. Through simulations across varying network structures, we demonstrate the potential of LLM-based agents in modeling the dynamics of misinformation spread, validating the influence of agent traits on the diffusion process. Our findings emphasize the advantages of LLM-based simulations over traditional techniques, as they uncover underlying causes of information spread -- such as agents promoting discussions -- beyond the predefined rules typically employed in existing agent-based models. Additionally, we evaluate three countermeasure strategies, discovering that brute-force blocking influential agents in the network or announcing news accuracy can effectively mitigate misinformation. However, their effectiveness is influenced by the network structure, highlighting the importance of considering network structure in the development of future misinformation countermeasures.
• Abstract（参考訳）: デジタル時代におけるフェイクニュースの拡散は、特に社会的信頼と民主的プロセスへの影響について重要な懸念を提起している。 本研究は,従来のエージェント・ベース・シミュレーション・アプローチと異なり,情報エコシステム内の複雑な相互作用を再現するために,大規模言語モデル(LLM)駆動のマルチエージェント・シミュレーションを用いることによって,革新的なアプローチを導入する。 エージェント・パーソナリティやネットワーク構造など,ニュースの伝播を促進する重要な要因について検討するとともに,誤情報対策戦略の評価を行った。 各種ネットワーク構造のシミュレーションを通じて,誤情報拡散のダイナミクスをモデル化し,エージェント特性が拡散過程に与える影響を検証した。 本研究は,従来のエージェントベースモデルで一般的に用いられる事前定義されたルールを超える,情報拡散の根本原因を明らかにするため,従来の手法よりもLCMに基づくシミュレーションの利点を強調した。 さらに,ネットワーク内の影響力のあるエージェントを非力でブロックしたり,ニュースの精度を公表したりすることで,誤報を効果的に軽減する3つの対策策を評価する。 しかし、その効果はネットワーク構造の影響を受けており、今後の誤報対策の開発においてネットワーク構造を考えることの重要性を強調している。

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