論文の概要: ElectionSim: Massive Population Election Simulation Powered by Large Language Model Driven Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20746v1
- Date: Mon, 28 Oct 2024 05:25:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-29 12:18:45.548114
- Title: ElectionSim: Massive Population Election Simulation Powered by Large Language Model Driven Agents
- Title（参考訳）: ElectionSim: 大規模言語モデル駆動エージェントによる大規模人口選択シミュレーション
- Authors: Xinnong Zhang, Jiayu Lin, Libo Sun, Weihong Qi, Yihang Yang, Yue Chen, Hanjia Lyu, Xinyi Mou, Siming Chen, Jiebo Luo, Xuanjing Huang, Shiping Tang, Zhongyu Wei,
- Abstract要約: 我々は,大規模言語モデルに基づく革新的な選挙シミュレーションフレームワークであるElectronSimを紹介する。
ソーシャルメディアプラットフォームからサンプリングした100万レベルの投票者プールを提示し、正確な個人シミュレーションを支援する。
PPEは、米国大統領選挙シナリオ下での我々の枠組みの性能を評価するための、世論調査に基づく大統領選挙ベンチマークである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.17229548653852
- License:
- Abstract: The massive population election simulation aims to model the preferences of specific groups in particular election scenarios. It has garnered significant attention for its potential to forecast real-world social trends. Traditional agent-based modeling (ABM) methods are constrained by their ability to incorporate complex individual background information and provide interactive prediction results. In this paper, we introduce ElectionSim, an innovative election simulation framework based on large language models, designed to support accurate voter simulations and customized distributions, together with an interactive platform to dialogue with simulated voters. We present a million-level voter pool sampled from social media platforms to support accurate individual simulation. We also introduce PPE, a poll-based presidential election benchmark to assess the performance of our framework under the U.S. presidential election scenario. Through extensive experiments and analyses, we demonstrate the effectiveness and robustness of our framework in U.S. presidential election simulations.
- Abstract（参考訳）: 大規模な人口投票シミュレーションは、特定の選挙シナリオにおける特定のグループの選好をモデル化することを目的としている。
現実世界のソーシャルトレンドを予測できる可能性について、大きな注目を集めている。
従来のエージェントベースモデリング(ABM)手法は、複雑な個々の背景情報を組み込んで対話的な予測結果を提供する能力によって制約される。
本稿では,大規模な言語モデルに基づく革新的選挙シミュレーションフレームワークであるPKSimを紹介し,正確な有権者シミュレーションとカスタマイズされた配布を支援するとともに,シミュレーションされた有権者と対話するための対話型プラットフォームを提案する。
ソーシャルメディアプラットフォームからサンプリングした100万レベルの投票者プールを提示し、正確な個人シミュレーションを支援する。
PPEは、米国大統領選挙シナリオ下での我々の枠組みの性能を評価するための、世論調査に基づく大統領選挙ベンチマークである。
我々は、広範な実験と分析を通じて、米国大統領選挙シミュレーションにおける我々の枠組みの有効性と堅牢性を実証した。
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