論文の概要: The $\textit{Silicon Society}$ Cookbook: Design Space of LLM-based Social Simulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.00197v1
• Date: Thu, 30 Apr 2026 20:22:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-04 17:43:28.740262
• Title: The $\textit{Silicon Society}$ Cookbook: Design Space of LLM-based Social Simulations
• Title（参考訳）: The $\textit{Silicon Society}$ Cookbook: Design Space of LLM-based Social Simulations
• Authors: Aurélien Bück-Kaeffer, Sneheel Sarangi, Maximilian Puelma Touzel, Reihaneh Rabbany, Zachary Yang, Jean-François Godbout,
• Abstract要約: ベースLSMの選択はシミュレーション結果に影響を与える最も重要な変数である。 調査をエージェントの意見の代理として用いた結果,設計空間の幾何学は非自明であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.424877740442863
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Studies attempting to simulate human behavior with $\textit{Silicon Societies}$ grow in numbers while LLM-only social networks have started appearing outside of controlled settings. However, the design space of these networks remains under-studied, which contributes to a gap in validating model realism. To enable future works to make more informed design decisions, we perform a systematic analysis of the consequences and interactions of key design choices in simulated social networks, including the choice of base model used to model individual agents, and how they are connected to each other. Using surveys as a proxy for agent opinions, our findings suggest that the geometry of the design space is non-trivial, with some parameters behaving in additive ways while others display more complex interactions. In particular, the choice of the base LLM is the most important variable impacting the simulation outcomes.
• Abstract（参考訳）: LLMのみのソーシャルネットワークが制御された設定の外部に現れ始めたのに対し、$\textit{Silicon Societies}$は増加傾向にある。 しかし、これらのネットワークの設計空間は未研究のままであり、モデルリアリズムの検証におけるギャップに寄与する。 将来的な設計決定を可能にするために、シミュレーションされたソーシャルネットワークにおける重要な設計選択の結果と相互作用を体系的に分析し、個々のエージェントをモデル化するためのベースモデルの選択と、それらが相互にどのように結びついているかを示す。 エージェントの意見の代理としてサーベイを利用すると、設計空間の幾何学は非自明であり、いくつかのパラメータは加法的に振る舞うが、他のパラメータはより複雑な相互作用を示す。 特に、ベースLSMの選択はシミュレーション結果に影響を与える最も重要な変数である。

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