論文の概要: A Mega-Study of Digital Twins Reveals Strengths, Weaknesses and Opportunities for Further Improvement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.19088v1
• Date: Tue, 23 Sep 2025 14:42:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-24 20:41:27.900174
• Title: A Mega-Study of Digital Twins Reveals Strengths, Weaknesses and Opportunities for Further Improvement
• Title（参考訳）: デジタル双生児のメガスタディは、さらなる改善のための強度、弱さ、機会を探求する
• Authors: Tiany Peng, George Gui, Daniel J. Merlau, Grace Jiarui Fan, Malek Ben Sliman, Melanie Brucks, Eric J. Johnson, Vicki Morwitz, Abdullah Althenayyan, Silvia Bellezza, Dante Donati, Hortense Fong, Elizabeth Friedman, Ariana Guevara, Mohamed Hussein, Kinshuk Jerath, Bruce Kogut, Kristen Lane, Hannah Li, Patryk Perkowski, Oded Netzer, Olivier Toubia,
• Abstract要約: 我々は、全米のパネルとLLM駆動のデジタルツインについて19の研究を行い、164の結果のツインとヒューマンの回答を比較した。 双子の答えと人間の答えの相関は穏やかであり(平均で約0.2)、双子の反応は人間の反応よりも変化が少ない。 双子のパフォーマンスはドメインによって異なり、より教育的、高い収入、イデオロギー的に穏健な参加者の間で高い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7036983664082609
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Do "digital twins" capture individual responses in surveys and experiments? We run 19 pre-registered studies on a national U.S. panel and their LLM-powered digital twins (constructed based on previously-collected extensive individual-level data) and compare twin and human answers across 164 outcomes. The correlation between twin and human answers is modest (approximately 0.2 on average) and twin responses are less variable than human responses. While constructing digital twins based on rich individual-level data improves our ability to capture heterogeneity across participants and predict relative differences between them, it does not substantially improve our ability to predict the exact answers given by specific participants or enhance predictions of population means. Twin performance varies by domain and is higher among more educated, higher-income, and ideologically moderate participants. These results suggest current digital twins can capture some degree of relative differences but are unreliable for individual-level predictions and sample mean and variance estimation, underscoring the need for careful validation before use. Our data and code are publicly available for researchers and practitioners interested in optimizing digital twin pipelines.
• Abstract（参考訳）: デジタル双生児」は調査や実験で個々の反応を捉えるか? 我々は、全米のパネルとLLM駆動のデジタルツイン(これまで収集された広範囲な個人レベルのデータに基づいて構築された)について、19の事前登録研究を行い、164の結果に対して双子と人間の回答を比較した。 双子の答えと人間の答えの相関は穏やかであり(平均で約0.2)、双子の反応は人間の反応よりも変化が少ない。 リッチな個人レベルのデータに基づいてデジタルツインを構築することで、参加者間の不均一性を捕捉し、相対的な差異を予測する能力が向上する一方、特定の参加者が与える正確な回答を予測したり、集団平均の予測を高める能力は大幅に向上しない。 双子のパフォーマンスはドメインによって異なり、より教育的、高い収入、イデオロギー的に穏健な参加者の間で高い。 これらの結果から,現在のディジタル双生児はある程度の相対差を捉えることができるが,個々のレベルの予測やサンプル平均および分散推定には信頼できないことが示唆された。 我々のデータとコードは、デジタルツインパイプラインの最適化に関心のある研究者や実践者に公開されています。

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