論文の概要: Simulating and Experimenting with Social Media Mobilization Using LLM Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.26494v1
• Date: Thu, 30 Oct 2025 13:43:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-31 16:05:09.840209
• Title: Simulating and Experimenting with Social Media Mobilization Using LLM Agents
• Title（参考訳）: LLMエージェントを用いたソーシャルメディア・モビライゼーションのシミュレーションと実験
• Authors: Sadegh Shirani, Mohsen Bayati,
• Abstract要約: 目覚ましい6100万人のFacebook実験 citepbond201261 に基づいて,エージェントベースのシミュレーションフレームワークを開発した。 我々は、実際の米国国勢調査人口分布、Twitterネットワークトポロジ、および異種大言語モデル(LLM)エージェントを統合し、投票者投票における動員メッセージの効果を検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.262048441360133
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Online social networks have transformed the ways in which political mobilization messages are disseminated, raising new questions about how peer influence operates at scale. Building on the landmark 61-million-person Facebook experiment \citep{bond201261}, we develop an agent-based simulation framework that integrates real U.S. Census demographic distributions, authentic Twitter network topology, and heterogeneous large language model (LLM) agents to examine the effect of mobilization messages on voter turnout. Each simulated agent is assigned demographic attributes, a personal political stance, and an LLM variant (\texttt{GPT-4.1}, \texttt{GPT-4.1-Mini}, or \texttt{GPT-4.1-Nano}) reflecting its political sophistication. Agents interact over realistic social network structures, receiving personalized feeds and dynamically updating their engagement behaviors and voting intentions. Experimental conditions replicate the informational and social mobilization treatments of the original Facebook study. Across scenarios, the simulator reproduces qualitative patterns observed in field experiments, including stronger mobilization effects under social message treatments and measurable peer spillovers. Our framework provides a controlled, reproducible environment for testing counterfactual designs and sensitivity analyses in political mobilization research, offering a bridge between high-validity field experiments and flexible computational modeling.\footnote{Code and data available at https://github.com/CausalMP/LLM-SocioPol}
• Abstract（参考訳）: オンラインソーシャルネットワークは、政治的動員メッセージを広める方法を変え、ピアインフルエンスを大規模に扱う方法についての新たな疑問を提起している。 我々は,6100万人規模のFacebook実験であるcitep{bond201261}に基づいて,実際の米国国勢調査人口分布,認証されたTwitterネットワークトポロジ,異種大言語モデル(LLM)エージェントを統合したエージェントベースのシミュレーションフレームワークを開発し,投票者投票に対する動員メッセージの効果を検討する。 各模擬エージェントは、その政治的洗練を反映した人口統計特性、個人的な政治的スタンス、およびLLM変種(\texttt{GPT-4.1}, \texttt{GPT-4.1-Mini}, \texttt{GPT-4.1-Nano})を割り当てられる。 エージェントはリアルなソーシャルネットワーク構造上で対話し、パーソナライズされたフィードを受け取り、エンゲージメント行動や投票意図を動的に更新する。 実験条件は、元のFacebook研究の情報的・社会的動員処理を再現する。 様々なシナリオにおいて、シミュレータはフィールド実験で観察された定性的パターンを再現し、社会的メッセージ処理下でのより強いモビライゼーション効果や測定可能なピアスルーオーバーを再現する。 我々のフレームワークは、政治的動員研究において、カウンターファクトデザインと感度分析をテストするための制御された再現可能な環境を提供し、高粘性フィールド実験とフレキシブル・コンピューティング・モデリングの橋渡しを提供する。 \footnote{Code and data available at https://github.com/CausalMP/LLM-SocioPol}

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