論文の概要: OASIS: Open Agent Social Interaction Simulations with One Million Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11581v3
- Date: Mon, 25 Nov 2024 12:16:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-26 14:15:57.127427
- Title: OASIS: Open Agent Social Interaction Simulations with One Million Agents
- Title（参考訳）: OASIS:100万人のエージェントによるオープンエージェントのソーシャルインタラクションシミュレーション
- Authors: Ziyi Yang, Zaibin Zhang, Zirui Zheng, Yuxian Jiang, Ziyue Gan, Zhiyu Wang, Zijian Ling, Jinsong Chen, Martz Ma, Bowen Dong, Prateek Gupta, Shuyue Hu, Zhenfei Yin, Guohao Li, Xu Jia, Lijun Wang, Bernard Ghanem, Huchuan Lu, Wanli Ouyang, Yu Qiao, Philip Torr, Jing Shao,
- Abstract要約: 実世界のソーシャルメディアプラットフォームに基づくスケーラブルなソーシャルメディアシミュレータを提案する。
OASISは最大100万人のユーザをモデリングできる大規模なユーザシミュレーションをサポートする。
我々は、情報拡散、グループ分極、XプラットフォームとRedditプラットフォーム間の群れ効果など、様々な社会現象を再現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 147.2538500202457
- License:
- Abstract: There has been a growing interest in enhancing rule-based agent-based models (ABMs) for social media platforms (i.e., X, Reddit) with more realistic large language model (LLM) agents, thereby allowing for a more nuanced study of complex systems. As a result, several LLM-based ABMs have been proposed in the past year. While they hold promise, each simulator is specifically designed to study a particular scenario, making it time-consuming and resource-intensive to explore other phenomena using the same ABM. Additionally, these models simulate only a limited number of agents, whereas real-world social media platforms involve millions of users. To this end, we propose OASIS, a generalizable and scalable social media simulator. OASIS is designed based on real-world social media platforms, incorporating dynamically updated environments (i.e., dynamic social networks and post information), diverse action spaces (i.e., following, commenting), and recommendation systems (i.e., interest-based and hot-score-based). Additionally, OASIS supports large-scale user simulations, capable of modeling up to one million users. With these features, OASIS can be easily extended to different social media platforms to study large-scale group phenomena and behaviors. We replicate various social phenomena, including information spreading, group polarization, and herd effects across X and Reddit platforms. Moreover, we provide observations of social phenomena at different agent group scales. We observe that the larger agent group scale leads to more enhanced group dynamics and more diverse and helpful agents' opinions. These findings demonstrate OASIS's potential as a powerful tool for studying complex systems in digital environments.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォーム(例えばX、Reddit)において、より現実的な大規模言語モデル(LLM)エージェントによるルールベースのエージェントベースモデル(ABM)の強化への関心が高まっている。
その結果、過去1年間に複数のLSMベースのABMが提案されている。
それぞれのシミュレータは、特定のシナリオを研究するために特別に設計されており、同じABMを使って他の現象を探索するのに時間とリソースを消費する。
さらに、これらのモデルは限られた数のエージェントのみをシミュレートする一方、現実世界のソーシャルメディアプラットフォームには数百万のユーザーが関与する。
そこで我々は,汎用的でスケーラブルなソーシャルメディアシミュレータOASISを提案する。
OASISは、動的に更新された環境(ダイナミックなソーシャルネットワークやポスト情報)、多様なアクションスペース(フォロー、コメントなど)、リコメンデーションシステム(関心ベース、ホットスコアベースなど)を組み込んだ、現実世界のソーシャルメディアプラットフォームに基づいて設計されている。
さらに、OASISは100万人のユーザをモデリングできる大規模なユーザシミュレーションをサポートしている。
これらの特徴により、OASISは様々なソーシャルメディアプラットフォームに容易に拡張でき、大規模なグループ現象や行動を研究することができる。
我々は、情報拡散、グループ分極、XプラットフォームとRedditプラットフォーム間の群れ効果など、様々な社会現象を再現する。
さらに,異なるエージェント群で社会現象を観察する。
エージェントグループスケールが大きくなると、より強化されたグループダイナミクスと、より多様で有益なエージェントの意見がもたらされる。
これらの結果は、OASISがデジタル環境における複雑なシステムを研究する強力なツールとしての可能性を示している。
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