論文の概要: Sentipolis: Emotion-Aware Agents for Social Simulations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.18027v1
- Date: Sun, 25 Jan 2026 22:50:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-27 15:23:08.587889
- Title: Sentipolis: Emotion-Aware Agents for Social Simulations
- Title（参考訳）: Sentipolis: 社会シミュレーションのための感情認識エージェント
- Authors: Chiyuan Fu, Lyuhao Chen, Yunze Xiao, Weihao Xuan, Carlos Busso, Mona Diab,
- Abstract要約: センティポリスは、社会シミュレーションのための感情的にステートフルなエージェントのためのフレームワークである。
Pleasure-Arousal-Dominance表現、デュアルスピード感情ダイナミクス、感情-メモリ結合を統合している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.051352819823524
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: LLM agents are increasingly used for social simulation, yet emotion is often treated as a transient cue, causing emotional amnesia and weak long-horizon continuity. We present Sentipolis, a framework for emotionally stateful agents that integrates continuous Pleasure-Arousal-Dominance (PAD) representation, dual-speed emotion dynamics, and emotion--memory coupling. Across thousands of interactions over multiple base models and evaluators, Sentipolis improves emotionally grounded behavior, boosting communication, and emotional continuity. Gains are model-dependent: believability increases for higher-capacity models but can drop for smaller ones, and emotion-awareness can mildly reduce adherence to social norms, reflecting a human-like tension between emotion-driven behavior and rule compliance in social simulation. Network-level diagnostics show reciprocal, moderately clustered, and temporally stable relationship structures, supporting the study of cumulative social dynamics such as alliance formation and gradual relationship change.
- Abstract（参考訳）: LLMエージェントは、社会的シミュレーションにますます使用されるが、感情は過渡的なキューとして扱われ、感情的なアムネシアと弱いロングホライゾン連続性を引き起こす。
本稿では,情緒的ステートフルエージェントのためのフレームワークであるSentipolisについて紹介する。
複数のベースモデルと評価者に対する何千ものインタラクションを通じて、Sentipolisは感情的に根拠づけられた振る舞いを改善し、コミュニケーションを促進し、感情的な連続性を高める。
利得はモデルに依存している: 高容量モデルでは信頼性が向上するが、より小さなモデルでは低下し、感情認識は社会的規範への軽度な遵守を減らし、感情駆動行動と社会シミュレーションにおけるルールコンプライアンスの間の人間のような緊張を反映する。
ネットワークレベルの診断は、相互、適度にクラスタ化され、時間的に安定な関係構造を示し、アライアンス形成や漸進的な関係変化のような累積的な社会的ダイナミクスの研究を支援する。
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