論文の概要: A Large-scale Empirical Study on Large Language Models for Election Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15291v1
• Date: Thu, 19 Dec 2024 07:10:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-23 16:23:28.197672
• Title: A Large-scale Empirical Study on Large Language Models for Election Prediction
• Title（参考訳）: 選挙予測のための大規模言語モデルに関する大規模実証的研究
• Authors: Chenxiao Yu, Zhaotian Weng, Yuangang Li, Zheng Li, Xiyang Hu, Yue Zhao,
• Abstract要約: 我々は、人口統計学、イデオロギー、時間に敏感な要因を統合した、選挙予測のための多段階推論フレームワークを導入する。 我々は2024年のアメリカ合衆国大統領選挙に我々のアプローチを適用し、観測された歴史的データを超えてその一般化能力を示す。 我々は、事前訓練されたコーパスに埋め込まれた潜在的な政治的バイアスを特定し、どのように人口動態が誇張されるかを調べ、これらの問題を緩和するための戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.582222782098587
• License:
• Abstract: Can Large Language Models (LLMs) accurately predict election outcomes? While LLMs have demonstrated impressive performance in healthcare, legal analysis, and creative applications, their capabilities in election forecasting remain uncertain. Notably, election prediction poses unique challenges: limited voter-level data, evolving political contexts, and the complexity of modeling human behavior. In the first part of this paper, we explore and introduce a multi-step reasoning framework for election prediction, which systematically integrates demographic, ideological, and time-sensitive factors. Validated on 2016 and 2020 real-world data and extensive synthetic personas, our approach adapts to changing political landscapes, reducing bias and significantly improving predictive accuracy. We further apply our pipeline to the 2024 U.S. presidential election, illustrating its ability to generalize beyond observed historical data. Beyond enhancing accuracy, the second part of the paper provides insights into the broader implications of LLM-based election forecasting. We identify potential political biases embedded in pretrained corpora, examine how demographic patterns can become exaggerated, and suggest strategies for mitigating these issues. Together, this project, a large-scale LLM empirical study, advances the accuracy of election predictions and establishes directions for more balanced, transparent, and context-aware modeling in political science research and practice.
• 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、法律分析、クリエイティブなアプリケーションにおいて優れたパフォーマンスを示してきたが、選挙予測におけるその能力はいまだに不明である。 選挙予測には、有権者レベルの限られたデータ、政治的文脈の進化、人間の振る舞いをモデル化する複雑さなど、固有の課題がある。 本稿では、人口統計学、イデオロギー、時間に敏感な要因を体系的に統合した、選挙予測のための多段階推論フレームワークについて検討・紹介する。 2016年と2020年の実際のデータと広範な合成ペルソナに基づいて検証された我々のアプローチは、政治的状況の変化に適応し、バイアスを低減し、予測精度を大幅に改善します。 我々はさらに2024年のアメリカ合衆国大統領選挙にパイプラインを応用し、観測された歴史的データを超えて一般化する能力を示している。 精度の向上に加えて、第2部では、LLMによる選挙予測の広範な意味について考察する。 我々は、事前訓練されたコーパスに埋め込まれた潜在的な政治的バイアスを特定し、どのように人口動態が誇張されるかを調べ、これらの問題を緩和するための戦略を提案する。 大規模なLLM実証研究により、選挙予測の精度が向上し、政治科学研究や実践において、よりバランスのとれた、透明で、文脈に配慮したモデリングの方向性が確立される。

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