Fugu-MT 論文翻訳(概要): LLMs for Social Network Modeling: From Network Generation to Dynamic Processes

論文の概要: LLMs for Social Network Modeling: From Network Generation to Dynamic Processes

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.08049v1
Date: Mon, 07 Sep 2026 23:24:27 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-09-10 19:44:08.533236
Title: LLMs for Social Network Modeling: From Network Generation to Dynamic Processes
Title（参考訳）: ソーシャルネットワークモデリングのためのLLM:ネットワーク生成から動的プロセスへ
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は,ユーザとその関係を自然言語で表現することで,ソーシャルネットワークをモデル化するための新たなパラダイムとして浮上している。 LLMは、リッチテキストの社会的相互作用と意思決定を可能にするが、固有の社会的バイアスや迅速な感受性など、多くの制限がある。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3836709236378746
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Large language models (LLMs) are rapidly emerging as a new paradigm for modeling social networks by representing users and their relationships and interactions through natural language. Unlike classical network models or deep learning approaches, LLMs can simulate context-aware social behavior and language-driven interactions, enabling more realistic modeling of network formation and dynamic social processes. However, existing studies are scattered across different research communities and lack a unified perspective. This survey presents the first comprehensive review of LLMs for social network modeling by organizing the literature into two broad categories: network generative models and dynamic process models. Network generative models are further classified into selection-based and interaction-based approaches, while dynamic process models are categorized into opinion dynamics, information diffusion, and rumor propagation, each with their underlying modeling mechanisms. LLMs enable rich textual social interactions and decision-making, but they also exhibit many limitations, including inherent social biases and prompt sensitivity. We outline these open research challenges and discuss future directions in LLM-based social network modeling.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、ユーザとその関係や相互作用を自然言語で表現することで、ソーシャルネットワークをモデリングするための新しいパラダイムとして急速に発展しつつある。古典的なネットワークモデルやディープラーニングのアプローチとは異なり、LLMはコンテキスト対応の社会的行動や言語による相互作用をシミュレートし、ネットワーク形成や動的社会プロセスのより現実的なモデリングを可能にする。しかし、既存の研究は異なる研究コミュニティに分散しており、統一的な視点は欠如している。本調査では、文献をネットワーク生成モデルと動的プロセスモデルという2つの幅広いカテゴリに分類することで、ソーシャル・ネットワーク・モデリングのためのLLMの総合的なレビューを行う。ネットワーク生成モデルは、選択に基づくアプローチと相互作用に基づくアプローチにさらに分類され、動的プロセスモデルは、それぞれの基礎となるモデリングメカニズムによって、意見力学、情報拡散、および噂伝播に分類される。 LLMは、リッチテキストの社会的相互作用と意思決定を可能にするが、固有の社会的バイアスや迅速な感受性など、多くの制限がある。我々はこれらのオープンな研究課題を概説し、LLMベースのソーシャルネットワークモデリングにおける今後の方向性について論じる。

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