論文の概要: Towards Recommender Systems LLMs Playground (RecSysLLMsP): Exploring Polarization and Engagement in Simulated Social Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00055v1
• Date: Wed, 29 Jan 2025 14:23:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:05:36.045270
• Title: Towards Recommender Systems LLMs Playground (RecSysLLMsP): Exploring Polarization and Engagement in Simulated Social Networks
• Title（参考訳）: Recommender Systems LLMs Playground (RecSysLLMsP): シミュレーションソーシャルネットワークにおけるポーラライゼーションとエンゲージメントの探求
• Authors: Ljubisa Bojic, Zorica Dodevska, Yashar Deldjoo, Nenad Pantelic,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLMs) を利用した新しいシミュレーションフレームワークを提案する。 説明的、静的、動的属性を持つ多様なAIエージェントを作成することで、3つのシナリオにわたって自律的な振る舞いを評価する。 本研究は, 社会的分極を緩和しつつ, ユーザの満足度を高めるためのレコメンデータシステム設計において, 慎重なバランスの必要性を強調するものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.813586966214873
• License:
• Abstract: Given the exponential advancement in AI technologies and the potential escalation of harmful effects from recommendation systems, it is crucial to simulate and evaluate these effects early on. Doing so can help prevent possible damage to both societies and technology companies. This paper introduces the Recommender Systems LLMs Playground (RecSysLLMsP), a novel simulation framework leveraging Large Language Models (LLMs) to explore the impacts of different content recommendation setups on user engagement and polarization in social networks. By creating diverse AI agents (AgentPrompts) with descriptive, static, and dynamic attributes, we assess their autonomous behaviour across three scenarios: Plurality, Balanced, and Similarity. Our findings reveal that the Similarity Scenario, which aligns content with user preferences, maximizes engagement while potentially fostering echo chambers. Conversely, the Plurality Scenario promotes diverse interactions but produces mixed engagement results. Our study emphasizes the need for a careful balance in recommender system designs to enhance user satisfaction while mitigating societal polarization. It underscores the unique value and challenges of incorporating LLMs into simulation environments. The benefits of RecSysLLMsP lie in its potential to calculate polarization effects, which is crucial for assessing societal impacts and determining user engagement levels with diverse recommender system setups. This advantage is essential for developing and maintaining a successful business model for social media companies. However, the study's limitations revolve around accurately emulating reality. Future efforts should validate the similarity in behaviour between real humans and AgentPrompts and establish metrics for measuring polarization scores.
• Abstract（参考訳）: AI技術の飛躍的な進歩とレコメンデーションシステムからの有害な影響の潜在的エスカレーションを考えると、これらの効果を早期にシミュレートし評価することが不可欠である。 そうすることで、社会とテクノロジー企業の両方が被害を受けるのを防ぐことができる。 本稿では,Large Language Models(LLMs)を利用した新しいシミュレーションフレームワークであるRecommender Systems LLMs Playground(RecSysLLMsP)を紹介する。 記述的、静的、動的属性を備えた多様なAIエージェント(AgentPrompts)を作成することで、Plurality、Ba Balanced、Simisityの3つのシナリオにわたって、自律的な振る舞いを評価します。 以上の結果から,コンテントとユーザの嗜好を一致させる類似性シナリオは,エコーチャンバーを育みながらエンゲージメントを最大化することが明らかとなった。 逆に、Plurality Scenarioは多様な相互作用を促進するが、複雑なエンゲージメントの結果を生み出す。 本研究は, 社会的分極を緩和しつつ, ユーザの満足度を高めるためのレコメンデータシステム設計において, 慎重なバランスの必要性を強調するものである。 LLMをシミュレーション環境に組み込むというユニークな価値と課題を浮き彫りにする。 RecSysLLMsPの利点は、偏光効果を計算する能力にある。これは、社会的影響を評価し、多様なレコメンダシステム設定でユーザエンゲージメントレベルを決定するために重要である。 この優位性は、ソーシャルメディア企業にとって成功したビジネスモデルの開発と維持に不可欠である。 しかし、この研究の限界は、現実を正確にエミュレートすることに集中している。 今後は、実際の人間とエージェントプロンプトの行動の類似性を検証し、偏光スコアを測定するための指標を確立する必要がある。

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