論文の概要: SocioVerse: A World Model for Social Simulation Powered by LLM Agents and A Pool of 10 Million Real-World Users

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.10157v1
• Date: Mon, 14 Apr 2025 12:12:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-15 16:55:54.585356
• Title: SocioVerse: A World Model for Social Simulation Powered by LLM Agents and A Pool of 10 Million Real-World Users
• Title（参考訳）: SocioVerse: LLMエージェントによるソーシャルシミュレーションの世界モデルと実世界のユーザ1000万人のプール
• Authors: Xinnong Zhang, Jiayu Lin, Xinyi Mou, Shiyue Yang, Xiawei Liu, Libo Sun, Hanjia Lyu, Yihang Yang, Weihong Qi, Yue Chen, Guanying Li, Ling Yan, Yao Hu, Siming Chen, Yu Wang, Jingxuan Huang, Jiebo Luo, Shiping Tang, Libo Wu, Baohua Zhou, Zhongyu Wei,
• Abstract要約: 本稿では,社会シミュレーションのためのエージェント駆動世界モデルであるSocioVerseを紹介する。 私たちのフレームワークは、4つの強力なアライメントコンポーネントと1000万の実際の個人からなるユーザプールを備えています。 SocioVerseは、多様性、信頼性、代表性を確保しつつ、大規模な人口動態を反映できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.39512775126668
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• Abstract: Social simulation is transforming traditional social science research by modeling human behavior through interactions between virtual individuals and their environments. With recent advances in large language models (LLMs), this approach has shown growing potential in capturing individual differences and predicting group behaviors. However, existing methods face alignment challenges related to the environment, target users, interaction mechanisms, and behavioral patterns. To this end, we introduce SocioVerse, an LLM-agent-driven world model for social simulation. Our framework features four powerful alignment components and a user pool of 10 million real individuals. To validate its effectiveness, we conducted large-scale simulation experiments across three distinct domains: politics, news, and economics. Results demonstrate that SocioVerse can reflect large-scale population dynamics while ensuring diversity, credibility, and representativeness through standardized procedures and minimal manual adjustments.
• Abstract（参考訳）: 社会シミュレーションは、仮想個人と環境の間の相互作用を通じて人間の振る舞いをモデル化することで、伝統的な社会科学研究を変革している。 近年の大規模言語モデル (LLM) の進歩により, 個人差を捉え, グループ行動を予測する可能性が高まっている。 しかし、既存の手法では、環境、ターゲットユーザ、インタラクションメカニズム、行動パターンに関連するアライメントの課題に直面している。 この目的のために,社会シミュレーションのための LLM エージェント駆動の世界モデルである SocioVerse を紹介した。 私たちのフレームワークは、4つの強力なアライメントコンポーネントと1000万の実際の個人からなるユーザプールを備えています。 有効性を検証するため,政治,ニュース,経済の3分野にわたる大規模シミュレーション実験を行った。 その結果,SocioVerseは,標準化された手順と最小限の手作業による多様性,信頼性,代表性を確保しつつ,大規模人口動態を反映できることがわかった。

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