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/2509.19088v2
• Date: Thu, 09 Oct 2025 22:30:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 00:38:46.298824
• 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, Akshit Kumar, Kristen Lane, Hannah Li, Patryk Perkowski, Oded Netzer, Olivier Toubia,
• Abstract要約: 個人(デジタル双子)のデジタル表現は、社会科学と意思決定を変革することを約束する。 我々は,米国代表パネルとそのデジタル双生児を対象に,19個の研究を行った。 双子は75%の精度で個々の反応を再現し、人間の答えとの相関は低かった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7635388890001265
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Digital representations of individuals ("digital twins") promise to transform social science and decision-making. Yet it remains unclear whether such twins truly mirror the people they emulate. We conducted 19 preregistered studies with a representative U.S. panel and their digital twins, each constructed from rich individual-level data, enabling direct comparisons between human and twin behavior across a wide range of domains and stimuli (including never-seen-before ones). Twins reproduced individual responses with 75% accuracy and seemingly low correlation with human answers (approximately 0.2). However, this apparently high accuracy was no higher than that achieved by generic personas based on demographics only. In contrast, correlation improved when twins incorporated detailed personal information, even outperforming traditional machine learning benchmarks that require additional data. Twins exhibited systematic strengths and weaknesses - performing better in social and personality domains, but worse in political ones - and were more accurate for participants with higher education, higher income, and moderate political views and religious attendance. Together, these findings delineate both the promise and the current limits of digital twins: they capture some relative differences among individuals but not yet the unique judgments of specific people. All data and code are publicly available to support the further development and evaluation of digital twin pipelines.
• Abstract（参考訳）: 個人(デジタル双子)のデジタル表現は、社会科学と意思決定を変革することを約束する。 しかし、そのような双子が本当に自分がエミュレートした人々を反映しているかどうかは不明だ。 我々は、米国代表パネルとそのデジタル双生児による19の事前登録研究を行い、それぞれが豊富な個人レベルのデータから構築され、幅広い領域にわたる人間と双生児の行動と刺激を直接比較することが可能となった。 双子は、75%の精度で個々の反応を再現し、人間の答えとの相関は低い(約0.2)。 しかし、この高い精度は、人口統計のみに基づく一般的なペルソナの達成以上のものではなかった。 対照的に、双子が詳細な個人情報を組み込んだときの相関性は向上し、追加データを必要とする従来の機械学習ベンチマークよりも優れていた。 ツインズは体系的な強みと弱さを示し、社会的・人格的な領域では優れていたが、政治的領域では悪く、高等教育、高い収入、穏健な政治的見解、宗教的出席者に対してはより正確であった。 これらの結果は、デジタル双生児の約束と現在の限界の両方を明確に示している。 すべてのデータとコードは、デジタルツインパイプラインのさらなる開発と評価をサポートするために公開されている。

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