論文の概要: Higher-Order Binding of Language Model Virtual Personas: a Study on Approximating Political Partisan Misperceptions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.11673v1
• Date: Wed, 16 Apr 2025 00:10:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-24 22:34:28.98995
• Title: Higher-Order Binding of Language Model Virtual Personas: a Study on Approximating Political Partisan Misperceptions
• Title（参考訳）: 言語モデル仮想ペルソナの高次バインディング:政治的パルチザンの誤解の近似に関する研究
• Authors: Minwoo Kang, Suhong Moon, Seung Hyeong Lee, Ayush Raj, Joseph Suh, David M. Chan,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、人間の振る舞いをシミュレートする能力が高まっている。 本稿では, マルチターンインタビュー文として, 合成ユーザバックストリーを用いた仮想ペルソナ構築手法を提案する。 我々の生成したバックストリーは、より長く、細部が豊富であり、従来の方法と比較して、特定の個人を記述するのに一貫性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.234771450043289
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are increasingly capable of simulating human behavior, offering cost-effective ways to estimate user responses during the early phases of survey design. While previous studies have examined whether models can reflect individual opinions or attitudes, we argue that a \emph{higher-order} binding of virtual personas requires successfully approximating not only the opinions of a user as an identified member of a group, but also the nuanced ways in which that user perceives and evaluates those outside the group. In particular, faithfully simulating how humans perceive different social groups is critical for applying LLMs to various political science studies, including timely topics on polarization dynamics, inter-group conflict, and democratic backsliding. To this end, we propose a novel methodology for constructing virtual personas with synthetic user ``backstories" generated as extended, multi-turn interview transcripts. Our generated backstories are longer, rich in detail, and consistent in authentically describing a singular individual, compared to previous methods. We show that virtual personas conditioned on our backstories closely replicate human response distributions (up to an 87\% improvement as measured by Wasserstein Distance) and produce effect sizes that closely match those observed in the original studies. Altogether, our work extends the applicability of LLMs beyond estimating individual self-opinions, enabling their use in a broader range of human studies.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、調査設計の初期段階において、ユーザ応答を見積もるコスト効率のよい方法として、人間の振る舞いをシミュレートする能力がますます高まっている。 従来の研究では、モデルが個人の意見や態度を反映できるかどうかを検討したが、仮想人格の‘emph{higher-order} バインディングは、あるグループの特定メンバーとしてのユーザの意見だけでなく、そのユーザがグループ外で知覚し評価するニュアンスな方法も、うまく近似する必要があると論じている。 特に、人類が異なる社会集団をどう知覚するかを忠実にシミュレートすることは、様々な政治科学研究にLLMを適用する上で重要である。 そこで本研究では,マルチターンインタビュー文として生成した合成ユーザ ``backstories' を用いた仮想ペルソナ構築手法を提案する。 我々の生成したバックストリーは、より長く、細部が豊富であり、従来の方法と比較して、特定の個人を記述するのに一貫性がある。 背筋に条件付き仮想人格がヒトの反応分布を密に再現し(ワッサーシュタイン距離が87倍に向上する)、元の研究で観察されたものと密に一致した効果の大きさを生み出すことを示した。 我々の研究は、個人の自尊心を見積もるだけでなく、LLMの適用性も拡張し、より広い範囲の人間の研究での使用を可能にしました。

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