論文の概要: MASim: Multilingual Agent-Based Simulation for Social Science

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.07195v1
• Date: Mon, 08 Dec 2025 06:12:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-09 22:03:54.733802
• Title: MASim: Multilingual Agent-Based Simulation for Social Science
• Title（参考訳）: MASim:多言語エージェントによる社会科学シミュレーション
• Authors: Xuan Zhang, Wenxuan Zhang, Anxu Wang, See-Kiong Ng, Yang Deng,
• Abstract要約: マルチエージェントロールプレイングは近年,言語エージェントを用いた社会行動研究の公約を示している。 既存のシミュレーションは主に単言語であり、言語間相互作用をモデル化することができない。 我々は、最初の多言語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であるMASimを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.04129327237963
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-agent role-playing has recently shown promise for studying social behavior with language agents, but existing simulations are mostly monolingual and fail to model cross-lingual interaction, an essential property of real societies. We introduce MASim, the first multilingual agent-based simulation framework that supports multi-turn interaction among generative agents with diverse sociolinguistic profiles. MASim offers two key analyses: (i) global public opinion modeling, by simulating how attitudes toward open-domain hypotheses evolve across languages and cultures, and (ii) media influence and information diffusion, via autonomous news agents that dynamically generate content and shape user behavior. To instantiate simulations, we construct the MAPS benchmark, which combines survey questions and demographic personas drawn from global population distributions. Experiments on calibration, sensitivity, consistency, and cultural case studies show that MASim reproduces sociocultural phenomena and highlights the importance of multilingual simulation for scalable, controlled computational social science.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェントロールプレイングは近年,言語エージェントを用いた社会行動研究の公約を示しているが,既存のシミュレーションはほとんど単言語であり,実際の社会の本質的特性である言語間相互作用のモデル化に失敗している。 多様な社会言語的プロファイルを持つ生成エージェント間のマルチターンインタラクションをサポートする,最初の多言語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であるMASimを紹介する。 MASimは2つの重要な分析を提供している。 (i)オープンドメイン仮説に対する態度が言語や文化にまたがってどのように進化するかをシミュレートし、グローバルな世論モデリング (II)メディアの影響と情報拡散は、動的にコンテンツを生成し、ユーザ行動を形作る自律的なニュースエージェントを介して行われる。 シミュレーションのインスタンス化を目的として,世界人口分布から得られた調査質問と人口動態を組み合わせたMAPSベンチマークを構築した。 キャリブレーション、感度、一貫性、文化ケーススタディの実験は、MASimが社会文化的現象を再現し、スケーラブルで制御された計算社会科学における多言語シミュレーションの重要性を強調していることを示している。

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