論文の概要: Can A Society of Generative Agents Simulate Human Behavior and Inform Public Health Policy? A Case Study on Vaccine Hesitancy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.09639v1
- Date: Wed, 12 Mar 2025 02:54:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-14 15:55:24.030216
- Title: Can A Society of Generative Agents Simulate Human Behavior and Inform Public Health Policy? A Case Study on Vaccine Hesitancy
- Title（参考訳）: ジェネレーティブ・エージェントの社会は人の行動と公衆衛生政策をシミュレートできるか? : ワクチン依存症を事例として
- Authors: Abe Bohan Hou, Hongru Du, Yichen Wang, Jingyu Zhang, Zixiao Wang, Paul Pu Liang, Daniel Khashabi, Lauren Gardner, Tianxing He,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)を利用した100個の生成エージェントを備えたVacSimフレームワークについて紹介する。
VacSim ワクチンは,1) 人口統計データに基づくエージェントの集団のインスタンス化,2) ソーシャル・ネットワークを介してエージェントを接続し,社会的ダイナミクスと疾患関連情報の関数としてワクチンの態度をモデル化すること,3) ワクチンの根絶を緩和するための様々な公衆衛生介入の設計と評価を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.63235613382905
- License:
- Abstract: Can we simulate a sandbox society with generative agents to model human behavior, thereby reducing the over-reliance on real human trials for assessing public policies? In this work, we investigate the feasibility of simulating health-related decision-making, using vaccine hesitancy, defined as the delay in acceptance or refusal of vaccines despite the availability of vaccination services (MacDonald, 2015), as a case study. To this end, we introduce the VacSim framework with 100 generative agents powered by Large Language Models (LLMs). VacSim simulates vaccine policy outcomes with the following steps: 1) instantiate a population of agents with demographics based on census data; 2) connect the agents via a social network and model vaccine attitudes as a function of social dynamics and disease-related information; 3) design and evaluate various public health interventions aimed at mitigating vaccine hesitancy. To align with real-world results, we also introduce simulation warmup and attitude modulation to adjust agents' attitudes. We propose a series of evaluations to assess the reliability of various LLM simulations. Experiments indicate that models like Llama and Qwen can simulate aspects of human behavior but also highlight real-world alignment challenges, such as inconsistent responses with demographic profiles. This early exploration of LLM-driven simulations is not meant to serve as definitive policy guidance; instead, it serves as a call for action to examine social simulation for policy development.
- Abstract（参考訳）: サンドボックス・ソサエティをシミュレートすることで人行動のモデル化を図り、公共政策を評価するための実際の人的試行に対する過度な信頼を減らすことができるのか。
本研究は,ワクチン接種サービス(マクドナルド,2015)が利用可能であるにもかかわらず,ワクチンの受け入れや拒絶の遅れとして定義されたワクチンヘシタシーを用いて,健康関連意思決定をシミュレートする可能性を検討するものである。
そこで我々は,Large Language Models (LLMs) を利用した100個の生成エージェントを備えたVacSimフレームワークを提案する。
VacSimは以下の手順でワクチン政策の結果をシミュレートする。
1) 人口統計データに基づいて、人口統計を持つエージェントの集団をインスタンス化する。
2 ソーシャル・ネットワークを介してエージェントを接続し、社会的ダイナミクス及び疾患関連情報の機能としてワクチンの姿勢をモデル化する。
3)ワクチン中毒の緩和を目的とした様々な公衆衛生介入の設計と評価。
実世界の結果に合わせるために,エージェントの姿勢を調整するために,シミュレーションウォームアップと姿勢変調を導入する。
各種LLMシミュレーションの信頼性を評価するための一連の評価手法を提案する。
実験は、LlamaやQwenのようなモデルが人間の行動の側面をシミュレートするだけでなく、人口統計プロファイルとの一貫性のない応答のような現実世界のアライメントの課題も強調できることを示している。
LLM駆動型シミュレーションの早期探索は、決定的な政策指針としてではなく、政策開発のための社会シミュレーションを調べるための行動の呼びかけとして機能する。
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