論文の概要: Overstating Attitudes, Ignoring Networks: LLM Biases in Simulating Misinformation Susceptibility

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.04674v1
• Date: Wed, 04 Feb 2026 15:48:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-05 19:45:11.597978
• Title: Overstating Attitudes, Ignoring Networks: LLM Biases in Simulating Misinformation Susceptibility
• Title（参考訳）: 過度な態度, 無視ネットワーク:誤情報感受性のシミュレーションにおけるLCMバイアス
• Authors: Eun Cheol Choi, Lindsay E. Young, Emilio Ferrara,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) は、計算社会科学における人間の判断のためのプロキシとして、ますます使われている。 LLMを模擬した調査の回答者が、誤情報信念と共有の人間のパターンを再現できるかどうかを検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.616305266104683
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are increasingly used as proxies for human judgment in computational social science, yet their ability to reproduce patterns of susceptibility to misinformation remains unclear. We test whether LLM-simulated survey respondents, prompted with participant profiles drawn from social survey data measuring network, demographic, attitudinal and behavioral features, can reproduce human patterns of misinformation belief and sharing. Using three online surveys as baselines, we evaluate whether LLM outputs match observed response distributions and recover feature-outcome associations present in the original survey data. LLM-generated responses capture broad distributional tendencies and show modest correlation with human responses, but consistently overstate the association between belief and sharing. Linear models fit to simulated responses exhibit substantially higher explained variance and place disproportionate weight on attitudinal and behavioral features, while largely ignoring personal network characteristics, relative to models fit to human responses. Analyses of model-generated reasoning and LLM training data suggest that these distortions reflect systematic biases in how misinformation-related concepts are represented. Our findings suggest that LLM-based survey simulations are better suited for diagnosing systematic divergences from human judgment than for substituting it.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、計算社会科学における人間の判断のプロキシとして用いられることが多いが、誤情報に対する感受性のパターンを再現する能力はいまだに不明である。 LLMを模擬した調査回答者は,ネットワーク,人口統計,縦断的,行動的特徴から抽出した参加者プロファイルによって,誤情報信念と共有の人間のパターンを再現できるかどうかを検証した。 3つのオンラインサーベイをベースラインとして,LLMの出力が観測された応答分布に合致するかどうかを評価し,元のサーベイデータから特徴的アウトカム関係を復元する。 LLM生成応答は広範囲に分布する傾向を捉え、人間の反応と緩やかな相関を示すが、信念と共有の関係は一貫して誇張されている。 シミュレーションされた応答に適合する線形モデルは、人間の応答に適合するモデルと比較して、明らかに説明されたばらつきを示し、時間的および行動的特徴に不均質な重みを配置する。 モデル生成推論とLLMトレーニングデータの解析は、これらの歪みが誤情報関連概念の表現方法の体系的バイアスを反映していることを示唆している。 以上の結果から, LLMに基づく調査シミュレーションは, 代用法よりも, 人的判断の系統的相違の診断に適していることが示唆された。

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