論文の概要: From Heard to Lived Opinions: Simulating Opinion Dynamics with Grounded LLM Agents in Economic Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.26701v1
• Date: Tue, 17 Mar 2026 08:08:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-06 02:36:13.09003
• Title: From Heard to Lived Opinions: Simulating Opinion Dynamics with Grounded LLM Agents in Economic Environments
• Title（参考訳）: ヒードから生きたオピニオン:経済環境におけるLLMエージェントを用いたオピニオンダイナミクスのシミュレーション
• Authors: Ryuji Hashimoto, Masahiro Kaneko, Ryosuke Takata, Takehiro Takayanagi, Kiyoshi Izumi,
• Abstract要約: オピニオンダイナミクス(OD)は、個人の意見がどのように進化し、コンセンサスや偏光のような集合パターンを生成するかを研究する。 本研究では, LLMをベースとしたエージェントを経済環境に配置し, 環境フィードバックを得られる新しいODシミュレーションフレームワークを提案する。 シミュレーションでは,個人と人口の双方でコヒーレントODが示され,経済経験によって形作られた構造的軌道に個人的意見が従う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.999185109709405
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Opinion dynamics (OD) studies how individual opinions evolve and generate collective patterns such as consensus and polarization. While recent work explores OD using populations of LLM-based agents focusing on opinion exchange, it typically does not incorporate individuals' lived experiences, such as economic outcomes of past decisions, which play a critical role in shaping opinions. We propose a novel OD simulation framework that grounds LLM-based agents in an economic environment, allowing them to act and receive environmental feedback. Our simulations exhibit coherent OD at both individual and population levels: individual opinions follow structured trajectories shaped by economic experiences, with adverse conditions inducing opinion rigidity, while at the population level, collective opinions co-move with economic conditions, with inequality amplifying polarization and price instability driving larger distributional shifts. These results highlight the importance of grounding LLM-based agents in environments to capture collective OD.
• Abstract（参考訳）: オピニオンダイナミクス(OD)は、個人の意見がどのように進化し、コンセンサスや偏光のような集合パターンを生成するかを研究する。 近年の研究では、意見交換に焦点を当てたLDMベースのエージェントの集団を用いてODを探索しているが、過去の意思決定の経済的成果のような個人の生きた経験を取り入れていないのが一般的であり、これは意見を形成する上で重要な役割を担っている。 本研究では, LLMをベースとしたエージェントを経済環境に配置し, 環境フィードバックを得られる新しいODシミュレーションフレームワークを提案する。 個人の意見は、経済経験によって形成された構造的軌跡に従い、意見の剛性を誘導する一方、人口レベルでは、集団的意見は経済状態と協調して動き、不平等は偏光を増幅し、価格不安定はより大きな分布シフトを誘導する。 これらの結果は, 集合ODを捕捉する環境において, LLMをベースとしたエージェントを接地することの重要性を浮き彫りにした。

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