論文の概要: Intelligent Computing Social Modeling and Methodological Innovations in Political Science in the Era of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16301v1
• Date: Mon, 07 Oct 2024 06:30:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-27 05:40:57.962294
• Title: Intelligent Computing Social Modeling and Methodological Innovations in Political Science in the Era of Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデル時代の政治学における知能コンピューティング社会モデリングと方法論的革新
• Authors: Zhenyu Wang, Yi Xu, Dequan Wang, Lingfeng Zhou, Yiqi Zhou,
• Abstract要約: 本稿では,これらの問題に対処するために,知能コンピューティング社会モデリング(ICSM)手法を提案する。 アメリカ合衆国大統領選挙をシミュレートすることで、この研究はICSMの運用経路と方法論上の利点を実証的に示す。 この結果は、LCMが直接置換ではなく、統合と改善を通じて、政治科学の方法論的革新を促進することを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.293574791587247
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• Abstract: The recent wave of artificial intelligence, epitomized by large language models (LLMs), has presented opportunities and challenges for methodological innovation in political science, sparking discussions on a potential paradigm shift in the social sciences. However, how can we understand the impact of LLMs on knowledge production and paradigm transformation in the social sciences from a comprehensive perspective that integrates technology and methodology? What are LLMs' specific applications and representative innovative methods in political science research? These questions, particularly from a practical methodological standpoint, remain underexplored. This paper proposes the "Intelligent Computing Social Modeling" (ICSM) method to address these issues by clarifying the critical mechanisms of LLMs. ICSM leverages the strengths of LLMs in idea synthesis and action simulation, advancing intellectual exploration in political science through "simulated social construction" and "simulation validation." By simulating the U.S. presidential election, this study empirically demonstrates the operational pathways and methodological advantages of ICSM. By integrating traditional social science paradigms, ICSM not only enhances the quantitative paradigm's capability to apply big data to assess the impact of factors but also provides qualitative paradigms with evidence for social mechanism discovery at the individual level, offering a powerful tool that balances interpretability and predictability in social science research. The findings suggest that LLMs will drive methodological innovation in political science through integration and improvement rather than direct substitution.
• Abstract（参考訳）: 近年の人工知能の波は、大規模言語モデル(LLM)に代表されるものであり、政治科学における方法論的革新の機会と課題を示し、社会科学のパラダイムシフトの可能性についての議論を引き起こしている。 しかし、技術と方法論を統合した包括的視点から、社会科学におけるLLMが知識生産とパラダイムトランスフォーメーションに与える影響を理解するにはどうすればよいのか? LLMの政治科学研究における具体的な応用と代表的な革新的手法とは何か? これらの疑問、特に実践的な方法論的な観点からは、未解決のままである。 本稿では,LLMの臨界メカニズムを明らかにすることで,これらの問題に対処する「インテリジェント・コンピューティング・ソーシャル・モデリング(ICSM)」手法を提案する。 ICSMは、アイデア合成とアクションシミュレーションにおいてLLMの強みを活用し、"シミュレートされた社会構築"と"シミュレートされたバリデーション"を通じて、政治科学における知的探索を進める。 アメリカ合衆国大統領選挙をシミュレートすることで、この研究はICSMの運用経路と方法論上の利点を実証的に示す。 従来の社会科学パラダイムを統合することにより、ICSMは、要因の影響を評価するためにビッグデータを適用する定量的パラダイムの能力を高めるだけでなく、個別レベルでの社会メカニズム発見の証拠を質的パラダイムに提供し、社会科学研究における解釈可能性と予測可能性のバランスをとる強力なツールを提供する。 この結果は、LCMが直接置換ではなく、統合と改善を通じて、政治科学の方法論的革新を促進することを示唆している。

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