論文の概要: PRISM: A Personality-Driven Multi-Agent Framework for Social Media Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.19933v1
• Date: Mon, 22 Dec 2025 23:31:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-24 19:17:49.687577
• Title: PRISM: A Personality-Driven Multi-Agent Framework for Social Media Simulation
• Title（参考訳）: PRISM:ソーシャルメディアシミュレーションのためのパーソナリティ駆動型マルチエージェントフレームワーク
• Authors: Zhixiang Lu, Xueyuan Deng, Yiran Liu, Yulong Li, Qiang Yan, Imran Razzak, Jionglong Su,
• Abstract要約: パーソナリティ・リフラクト・インテリジェント・シミュレーション・モデル (PRISM) を導入する。 PRISMは、標準的な均一性やビッグファイブベンチマークよりも優れた、人間の根拠の真理との整合性を達成している。 この枠組みは合理的な抑圧や感情共鳴のような創発的な現象を効果的に再現し、複雑なソーシャルメディアエコシステムを解析するための堅牢なツールを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.36529339525981
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traditional agent-based models (ABMs) of opinion dynamics often fail to capture the psychological heterogeneity driving online polarization due to simplistic homogeneity assumptions. This limitation obscures the critical interplay between individual cognitive biases and information propagation, thereby hindering a mechanistic understanding of how ideological divides are amplified. To address this challenge, we introduce the Personality-Refracted Intelligent Simulation Model (PRISM), a hybrid framework coupling stochastic differential equations (SDE) for continuous emotional evolution with a personality-conditional partially observable Markov decision process (PC-POMDP) for discrete decision-making. In contrast to continuous trait approaches, PRISM assigns distinct Myers-Briggs Type Indicator (MBTI) based cognitive policies to multimodal large language model (MLLM) agents, initialized via data-driven priors from large-scale social media datasets. PRISM achieves superior personality consistency aligned with human ground truth, significantly outperforming standard homogeneous and Big Five benchmarks. This framework effectively replicates emergent phenomena such as rational suppression and affective resonance, offering a robust tool for analyzing complex social media ecosystems.
• Abstract（参考訳）: 意見力学の伝統的なエージェントベースモデル(ABM)は、単純な同質性の仮定により、オンライン偏極を駆動する心理的不均一性を捉えるのに失敗することが多い。 この制限は、個人の認知バイアスと情報伝播の間の批判的な相互作用を曖昧にし、イデオロギーの分割がどのように増幅されるかの機械的理解を妨げる。 この課題を解決するために,パーソナリティ・リフラクト・インテリジェント・シミュレーション・モデル(PRISM)を導入し,個別意思決定のためのパーソナリティ条件付き部分観測可能なマルコフ決定プロセス(PC-POMDP)と連続的な感情進化のための確率微分方程式(SDE)を結合するハイブリッドフレームワークを提案する。 連続的な特徴的アプローチとは対照的に、PRISMはMers-Briggs Type Indicator (MBTI)ベースの認知ポリシーをマルチモーダルな大規模言語モデル(MLLM)エージェントに割り当てる。 PRISMは、人間的根拠の真理に整合した優れた人格整合性を実現し、標準の均一性やビッグファイブベンチマークを著しく上回っている。 この枠組みは合理的な抑圧や感情共鳴のような創発的な現象を効果的に再現し、複雑なソーシャルメディアエコシステムを解析するための堅牢なツールを提供する。

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