論文の概要: Towards an LLM-powered Social Digital Twinning Platform

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.10681v1
• Date: Thu, 15 May 2025 19:58:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-19 14:36:13.477951
• Title: Towards an LLM-powered Social Digital Twinning Platform
• Title（参考訳）: LLMを活用したソーシャルデジタルツインニングプラットフォームを目指して
• Authors: Önder Gürcan, Vanja Falck, Markus G. Rousseau, Larissa L. Lima,
• Abstract要約: ソーシャル・デジタル・ツインナー(Social Digital Twinner)は、複雑な適応型社会システムにおける「何」シナリオのもっともらしい効果を探索するソーシャル・シミュレーション・ツールである。 このアーキテクチャは3つのシームレスに統合された部分で構成されている。 ノルウェーのクラゲロにおける青少年学校退学の重大な問題に対処することで,ツールの対話性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3499870393443268
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present Social Digital Twinner, an innovative social simulation tool for exploring plausible effects of what-if scenarios in complex adaptive social systems. The architecture is composed of three seamlessly integrated parts: a data infrastructure featuring real-world data and a multi-dimensionally representative synthetic population of citizens, an LLM-enabled agent-based simulation engine, and a user interface that enable intuitive, natural language interactions with the simulation engine and the artificial agents (i.e. citizens). Social Digital Twinner facilitates real-time engagement and empowers stakeholders to collaboratively design, test, and refine intervention measures. The approach is promoting a data-driven and evidence-based approach to societal problem-solving. We demonstrate the tool's interactive capabilities by addressing the critical issue of youth school dropouts in Kragero, Norway, showcasing its ability to create and execute a dedicated social digital twin using natural language.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複雑な適応型社会システムにおける「何」シナリオの実証可能な効果を探索するための,革新的な社会シミュレーションツールであるSocial Digital Twinnerを紹介する。 このアーキテクチャは、3つのシームレスに統合された部分から構成される: 現実世界のデータと多次元的に代表される市民の合成人口を含むデータ基盤、LLM対応エージェントベースのシミュレーションエンジン、シミュレーションエンジンと人工エージェント(すなわち市民)との直感的で自然言語による対話を可能にするユーザインターフェースである。 Social Digital Twinnerは、リアルタイムのエンゲージメントを促進し、ステークホルダーが協力して介入対策を設計、テスト、洗練する権限を与える。 このアプローチは、社会的問題解決に対するデータ駆動的でエビデンスに基づくアプローチを促進するものだ。 ノルウェーのクラゲロで行われている青少年学校退学の重大な問題に対処し、自然言語を用いたソーシャルデジタル双生児の作成と実行能力を示すことで、ツールのインタラクティブな能力を実証する。

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