論文の概要: Personality Modeling for Persuasion of Misinformation using AI Agent
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08985v1
- Date: Wed, 15 Jan 2025 18:04:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-16 15:53:13.617556
- Title: Personality Modeling for Persuasion of Misinformation using AI Agent
- Title（参考訳）: AIエージェントを用いた誤報のパーソナリティモデリング
- Authors: Qianmin Lou, Wentao Xu,
- Abstract要約: 本研究はエージェント・ベース・モデリング・アプローチを用いて,性格特性と誤情報力学の関係について検討する。
ビッグファイブの性格特性の異なる次元を具現化した6つのAIエージェントを用いて、6つの異なる誤情報トピック間の相互作用をシミュレートした。
分析的・批判的な性格特性は,エビデンスに基づく議論において有効性を高めることが示唆された。
非攻撃的説得戦略は誤報訂正の予期せぬ成功を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.570568710751949
- License:
- Abstract: The proliferation of misinformation on social media platforms has highlighted the need to understand how individual personality traits influence susceptibility to and propagation of misinformation. This study employs an innovative agent-based modeling approach to investigate the relationship between personality traits and misinformation dynamics. Using six AI agents embodying different dimensions of the Big Five personality traits (Extraversion, Agreeableness, and Neuroticism), we simulated interactions across six diverse misinformation topics. The experiment, implemented through the AgentScope framework using the GLM-4-Flash model, generated 90 unique interactions, revealing complex patterns in how personality combinations affect persuasion and resistance to misinformation. Our findings demonstrate that analytical and critical personality traits enhance effectiveness in evidence-based discussions, while non-aggressive persuasion strategies show unexpected success in misinformation correction. Notably, agents with critical traits achieved a 59.4% success rate in HIV-related misinformation discussions, while those employing non-aggressive approaches maintained consistent persuasion rates above 40% across different personality combinations. The study also revealed a non-transitive pattern in persuasion effectiveness, challenging conventional assumptions about personality-based influence. These results provide crucial insights for developing personality-aware interventions in digital environments and suggest that effective misinformation countermeasures should prioritize emotional connection and trust-building over confrontational approaches. The findings contribute to both theoretical understanding of personality-misinformation dynamics and practical strategies for combating misinformation in social media contexts.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォーム上での誤情報拡散は、個人の性格特性が誤情報の感受性や伝播にどのように影響するかを理解する必要性を強調している。
本研究は,人格特性と誤情報力学の関係を考察するために,革新的なエージェント・ベース・モデリング手法を用いる。
6つのAIエージェントを用いて、6つの異なる誤情報トピック間の相互作用をシミュレートした。
GLM-4-Flashモデルを用いたAgenScopeフレームワークによって実装されたこの実験は、90のユニークな相互作用を生成し、パーソナリティの組み合わせが誤情報に対する説得と抵抗にどのように影響するかという複雑なパターンを明らかにした。
分析的・批判的性格特性は証拠に基づく議論において有効性を高め,非攻撃的説得戦略は誤情報修正において予期せぬ成功を示した。
特に、重要な特徴を持つエージェントは、HIV関連の誤情報に関する議論で59.4%の成功率を達成したが、非攻撃的なアプローチを採用するエージェントは、異なるパーソナリティの組み合わせで40%以上の一貫性のある説得率を維持した。
この研究はまた、パーサー効果の非推移的パターンを明らかにし、パーソナリティに基づく影響に関する従来の仮定に挑戦した。
これらの結果は、デジタル環境における人格意識の介入を開発する上で重要な洞察を与え、効果的な誤報対策は、対面アプローチよりも感情的なつながりと信頼構築を優先すべきである、と示唆する。
この知見は、人格・誤情報力学の理論的理解と、ソーシャルメディアの文脈における誤情報と戦うための実践的戦略の両方に寄与する。
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