論文の概要: Towards More Accurate US Presidential Election via Multi-step Reasoning with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03321v2
• Date: Wed, 27 Nov 2024 07:05:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:24:42.426289
• Title: Towards More Accurate US Presidential Election via Multi-step Reasoning with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた多段階推論によるアメリカ合衆国大統領選挙の高精度化に向けて
• Authors: Chenxiao Yu, Zhaotian Weng, Yuangang Li, Zheng Li, Xiyang Hu, Yue Zhao,
• Abstract要約: 選挙予測は、限られた有権者レベルのデータ、急速に変化する政治情勢、複雑な人間の振る舞いをモデル化する必要性など、ユニークな課題を生んでいる。 政治分析のための多段階推論フレームワークを提案する。 われわれのアプローチは、2016年と2020年のアメリカ大統領選挙研究(ANES)の実際のデータに基づいて検証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.582222782098587
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• Abstract: Can Large Language Models (LLMs) accurately predict election outcomes? While LLMs have demonstrated impressive performance in various domains, including healthcare, legal analysis, and creative tasks, their ability to forecast elections remains unknown. Election prediction poses unique challenges, such as limited voter-level data, rapidly changing political landscapes, and the need to model complex human behavior. To address these challenges, we introduce a multi-step reasoning framework designed for political analysis. Our approach is validated on real-world data from the American National Election Studies (ANES) 2016 and 2020, as well as synthetic personas generated by the leading machine learning framework, offering scalable datasets for voter behavior modeling. To capture temporal dynamics, we incorporate candidates' policy positions and biographical details, ensuring that the model adapts to evolving political contexts. Drawing on Chain of Thought prompting, our multi-step reasoning pipeline systematically integrates demographic, ideological, and time-dependent factors, enhancing the model's predictive power.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は選挙結果を正確に予測できるのか? LLMは、医療、法的な分析、創造的なタスクなど、様々な分野で顕著なパフォーマンスを示してきたが、選挙予測能力はいまだに不明である。 選挙予測は、限られた有権者レベルのデータ、急速に変化する政治情勢、複雑な人間の振る舞いをモデル化する必要性など、ユニークな課題を生んでいる。 これらの課題に対処するために、政治分析用に設計された多段階の推論フレームワークを導入する。 我々のアプローチは、2016年と2020年のアメリカ大統領選挙研究(ANES)の実際のデータと、主要な機械学習フレームワークによって生成された合成ペルソナに基づいて検証され、投票者行動モデリングのためのスケーラブルなデータセットを提供する。 時間的ダイナミクスを捉えるため、候補者の政策位置と伝記の詳細を取り入れ、そのモデルが進化する政治状況に適応するようにした。 思考の連鎖に基づいて、我々の多段階推論パイプラインは、階層的、イデオロギー的、時間依存的な要因を体系的に統合し、モデルの予測力を高めます。

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