論文の概要: Is DeepSeek a New Voice Among LLMs in Public Opinion Simulation?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.21587v1
• Date: Tue, 17 Jun 2025 19:19:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-07 02:47:44.30419
• Title: Is DeepSeek a New Voice Among LLMs in Public Opinion Simulation?
• Title（参考訳）: パブリック・オピニオン・シミュレーションにおけるLLMの新たな声はDeepSeekか?
• Authors: Weihong Qi, Fan Huang, Jisun An, Haewoon Kwak,
• Abstract要約: 本研究は,オープンソース大規模言語モデル (LLM) が,IT企業によって開発されたモデルと比較して,世論をシミュレートする能力を評価するものである。 以上の結果から,DeepSeek-V3は中絶問題に対する米国の意見のシミュレートに最善を尽くしていることが明らかとなった。 中国のサンプルでは、DeepSeek-V3は、外国援助や個人主義についての意見をシミュレートする上で最善を尽くしているが、資本主義に関するモデリングの観点には限界がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.489711597270606
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study evaluates the ability of DeepSeek, an open-source large language model (LLM), to simulate public opinions in comparison to LLMs developed by major tech companies. By comparing DeepSeek-R1 and DeepSeek-V3 with Qwen2.5, GPT-4o, and Llama-3.3 and utilizing survey data from the American National Election Studies (ANES) and the Zuobiao dataset of China, we assess these models' capacity to predict public opinions on social issues in both China and the United States, highlighting their comparative capabilities between countries. Our findings indicate that DeepSeek-V3 performs best in simulating U.S. opinions on the abortion issue compared to other topics such as climate change, gun control, immigration, and services for same-sex couples, primarily because it more accurately simulates responses when provided with Democratic or liberal personas. For Chinese samples, DeepSeek-V3 performs best in simulating opinions on foreign aid and individualism but shows limitations in modeling views on capitalism, particularly failing to capture the stances of low-income and non-college-educated individuals. It does not exhibit significant differences from other models in simulating opinions on traditionalism and the free market. Further analysis reveals that all LLMs exhibit the tendency to overgeneralize a single perspective within demographic groups, often defaulting to consistent responses within groups. These findings highlight the need to mitigate cultural and demographic biases in LLM-driven public opinion modeling, calling for approaches such as more inclusive training methodologies.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,大手テック企業が開発したLPMと比較して,世論をシミュレートするオープンソースの大規模言語モデル(LLM)であるDeepSeekの能力を評価する。 本研究は、DeepSeek-R1とDeepSeek-V3をQwen2.5、GPT-4o、Llama-3.3と比較し、アメリカ国家選挙研究会(ANES)と中国のズービアオデータセットによる調査データを活用することにより、これらのモデルの能力を評価し、中国と米国の社会問題に関する世論を予測し、国間の比較能力を強調した。 以上の結果から、DeepSeek-V3は、気候変動、銃規制、移民、同性カップルのサービスといった他のトピックと比較して、中絶問題に対する米国の意見のシミュレートに最適であることが示唆された。 中国のサンプルでは、DeepSeek-V3は、外国援助や個人主義についての意見をシミュレートする上で最善を尽くしているが、資本主義に関するモデリングの観点に制限がある。 伝統主義や自由市場に対する意見をシミュレートする他のモデルとの大きな違いは示さない。 さらなる分析により、全てのLSMは人口統計群内の単一視点を過度に一般化する傾向を示し、しばしば集団内の一貫した応答にデフォルトを課していることが明らかになった。 これらの知見は、LCMが主導する世論モデリングにおいて、より包括的なトレーニング手法のようなアプローチを要求する、文化的・人口的バイアスを軽減する必要性を浮き彫りにした。

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