Fugu-MT 論文翻訳(概要): Evaluating the Use of Large Language Models as Synthetic Social Agents in Social Science Research

論文の概要: Evaluating the Use of Large Language Models as Synthetic Social Agents in Social Science Research

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.26080v2
Date: Tue, 28 Oct 2025 13:00:46 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-10-29 20:04:43.773566
Title: Evaluating the Use of Large Language Models as Synthetic Social Agents in Social Science Research
Title（参考訳）: 社会科学研究におけるソーシャルエージェントとしての大規模言語モデルの評価
Authors: Emma Rose Madden,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、社会科学における合成エージェントとしてますます使われてきている。本稿では,アウトプットの解釈において考慮すべき注意点を概説し,実用的なリフレーミングを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Large Language Models (LLMs) are being increasingly used as synthetic agents in social science, in applications ranging from augmenting survey responses to powering multi-agent simulations. This paper outlines cautions that should be taken when interpreting LLM outputs and proposes a pragmatic reframing for the social sciences in which LLMs are used as high-capacity pattern matchers for quasi-predictive interpolation under explicit scope conditions and not as substitutes for probabilistic inference. Practical guardrails such as independent draws, preregistered human baselines, reliability-aware validation, and subgroup calibration, are introduced so that researchers may engage in useful prototyping and forecasting while avoiding category errors.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、調査回答の増強からマルチエージェントシミュレーションのパワーアップに至るまで、社会科学における合成エージェントとしての利用が増えている。本稿では, LLMの出力を解釈する際に考慮すべき注意点を概説し, 確率的推論の代用ではなく, 半予測的補間のための高容量パターンマーカとしてLLMが使用される社会科学の実践的リフレーミングを提案する。独立系ドロー、事前登録された人体ベースライン、信頼性に配慮した検証、サブグループ校正などの実践的なガードレールを導入し、研究者がカテゴリーエラーを避けながら有用なプロトタイピングや予測を行うことができるようにした。

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