論文の概要: When Persona Simulations Are Informative: Graph-Structured Signals for Pluralistic Opinion Sensing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.22438v1
- Date: Sun, 23 Aug 2026 14:33:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-25 13:29:43.768972
- Title: When Persona Simulations Are Informative: Graph-Structured Signals for Pluralistic Opinion Sensing
- Title（参考訳）: ペルソナシミュレーションが不定形であるとき-多元的オピニオンセンシングのためのグラフ構造化信号-
- Abstract要約: Persona-Conditioned Informativeness (PCI)は、教師なしの診断基準である。
PCIは、アイテムレベルのサンプルベースラインに対して、意味的に類似したペルソナが一致方向にずれているかどうかを測定する。
これらの知見は,PCIを内科的診断の原則として,サーベイパイプラインにおける総合的な回答者のスクリーニングに有効である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6627152091494143
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Persona-conditioned large language models (LLMs) are increasingly used to simulate survey responses across diverse domains. However, apparent response variation can reflect unconditioned model priors or token sampling noise rather than systematic persona conditioning. We argue that persona-conditioned variation is informative when semantically similar personas exhibit concordant response shifts. To operationalize this principle, we introduce Persona-Conditioned Informativeness (PCI), an unsupervised diagnostic metric that measures whether semantically similar personas deviate in concordant directions relative to item-level sample baselines. By modeling personas as a similarity graph, PCI uses Local Moran's I to quantify local spatial coherence and extract compact persona subsets without using construct labels. To evaluate PCI without external human benchmarks, we test its ability to recover established latent value structure using the 57-item Portrait Values Questionnaire-Revised (PVQ-RR). Confirmatory factor analysis (CFA) shows that a PCI-selected 10% subset substantially improves overall construct recovery relative to response-stability and random selection. These findings support PCI as a principled internal diagnostic for screening synthetic respondents in survey pipelines.
- Abstract（参考訳）: ペルソナ条件付き大規模言語モデル(LLM)は、さまざまなドメインを対象とした調査応答をシミュレートするために、ますます使われている。
しかし、明らかな応答変化は、無条件のモデル先行やトークンサンプリングノイズを、体系的なペルソナ条件よりも反映することができる。
我々は、意味的に類似したペルソナが一致した応答変化を示す場合、ペルソナ条件の変動は情報的であると主張する。
この原則を運用するために、アイテムレベルのサンプルベースラインに対して、意味的に類似したペルソナが一致方向にずれているかどうかを測定する、教師なし診断指標であるPersona-Conditioned Informativeness (PCI)を導入する。
類似性グラフとしてペルソナをモデル化することにより、PCIはローカルモランIを用いて局所空間コヒーレンスを定量化し、構成ラベルを使わずにコンパクトなペルソナ部分集合を抽出する。
外部の人体ベンチマークを使わずにPCIを評価するために,57項目のポートレート値質問修正(PVQ-RR)を用いて,確立された潜時値構造を復元する能力をテストする。
確認因子分析(CFA)は、PCI選択10%サブセットが、応答安定性とランダム選択に対する全体的な構造回復を著しく改善することを示している。
これらの知見は,PCIを内科的診断の原則として,サーベイパイプラインにおける総合的な回答者のスクリーニングに有効である。
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