論文の概要: Synthesizing Public Opinions with LLMs: Role Creation, Impacts, and the Future to eDemorcacy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.00241v1
• Date: Mon, 31 Mar 2025 21:21:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 13:25:13.723565
• Title: Synthesizing Public Opinions with LLMs: Role Creation, Impacts, and the Future to eDemorcacy
• Title（参考訳）: LLMによるパブリックオピニオンの合成:役割創造、インパクト、eDemorcacyの将来
• Authors: Rabimba Karanjai, Boris Shor, Amanda Austin, Ryan Kennedy, Yang Lu, Lei Xu, Weidong Shi,
• Abstract要約: 本稿では,世論データを合成する大規模言語モデルについて検討する。 応答率の低下や非応答バイアスといった従来の調査手法の課題に対処する。 本稿では,知識注入に基づく役割創出という新しい手法を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.92971970173011
• License:
• Abstract: This paper investigates the use of Large Language Models (LLMs) to synthesize public opinion data, addressing challenges in traditional survey methods like declining response rates and non-response bias. We introduce a novel technique: role creation based on knowledge injection, a form of in-context learning that leverages RAG and specified personality profiles from the HEXACO model and demographic information, and uses that for dynamically generated prompts. This method allows LLMs to simulate diverse opinions more accurately than existing prompt engineering approaches. We compare our results with pre-trained models with standard few-shot prompts. Experiments using questions from the Cooperative Election Study (CES) demonstrate that our role-creation approach significantly improves the alignment of LLM-generated opinions with real-world human survey responses, increasing answer adherence. In addition, we discuss challenges, limitations and future research directions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,一般世論データを合成するためのLarge Language Models (LLMs) の利用について検討し,応答率の低下や非応答バイアスといった従来の調査手法の課題に対処する。 本稿では,知識注入に基づく役割創出,HEXACOモデルと人口統計情報からRAGと特定人格プロファイルを活用し,動的に生成するプロンプトに活用するコンテキスト内学習手法を提案する。 この手法により、LLMは既存の急進的なエンジニアリングアプローチよりも、より正確に多様な意見をシミュレートできる。 実験結果は、訓練済みのモデルと標準的な数発のプロンプトと比較する。 共同選挙研究(CES)による質問を用いた実験では、我々の役割創出アプローチは、LLM生成意見と実世界の人間調査回答との整合性を著しく改善し、回答の順応性を高めていることが示された。 また,課題,限界,今後の研究方向性についても論じる。

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