論文の概要: MOSAIC: Modeling Social AI for Content Dissemination and Regulation in Multi-Agent Simulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.07830v1
• Date: Thu, 10 Apr 2025 15:06:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-11 12:22:54.403726
• Title: MOSAIC: Modeling Social AI for Content Dissemination and Regulation in Multi-Agent Simulations
• Title（参考訳）: MOSAIC:マルチエージェントシミュレーションにおけるコンテンツ拡散と規制のためのソーシャルAIモデリング
• Authors: Genglin Liu, Salman Rahman, Elisa Kreiss, Marzyeh Ghassemi, Saadia Gabriel,
• Abstract要約: 生成言語エージェントがユーザの行動を予測できる新しいオープンソースのソーシャルネットワークシミュレーションフレームワークMOSAICを提案する。 このシミュレーションは、LCMエージェントと有向なソーシャルグラフを組み合わせることで、創発的偽装行動を分析し、ユーザがオンラインソーシャルコンテンツの正確性をどのように判断するかをよりよく理解する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.780541196299954
• License:
• Abstract: We present a novel, open-source social network simulation framework, MOSAIC, where generative language agents predict user behaviors such as liking, sharing, and flagging content. This simulation combines LLM agents with a directed social graph to analyze emergent deception behaviors and gain a better understanding of how users determine the veracity of online social content. By constructing user representations from diverse fine-grained personas, our system enables multi-agent simulations that model content dissemination and engagement dynamics at scale. Within this framework, we evaluate three different content moderation strategies with simulated misinformation dissemination, and we find that they not only mitigate the spread of non-factual content but also increase user engagement. In addition, we analyze the trajectories of popular content in our simulations, and explore whether simulation agents' articulated reasoning for their social interactions truly aligns with their collective engagement patterns. We open-source our simulation software to encourage further research within AI and social sciences.
• Abstract（参考訳）: 生成言語エージェントがユーザの行動を予測できる新しいオープンソースのソーシャルネットワークシミュレーションフレームワークMOSAICを提案する。 このシミュレーションは、LCMエージェントと有向なソーシャルグラフを組み合わせることで、創発的偽装行動を分析し、ユーザがオンラインソーシャルコンテンツの正確性をどのように判断するかをよりよく理解する。 多様なパーソナからユーザ表現を構築することにより、コンテンツ拡散とエンゲージメントダイナミクスを大規模にモデル化するマルチエージェントシミュレーションを可能にする。 本枠組みでは,誤情報拡散を模擬した3つのコンテンツモデレーション戦略を評価し,非現実的コンテンツの拡散を緩和するだけでなく,ユーザエンゲージメントの向上も図っている。 さらに,シミュレーションにおける人気コンテンツの軌跡を解析し,シミュレーションエージェントの社会的相互作用に対する明瞭な推論が,集団的エンゲージメントパターンと真に一致しているかを考察した。 シミュレーションソフトウェアをオープンソースとして公開し、AIと社会科学のさらなる研究を奨励しています。

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