論文の概要: Diverse Minds, Divided Networks? Personality Composition, Polarization, and Collective Intelligence in LLM-Based Social Simulations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.12444v1
- Date: Fri, 11 Sep 2026 05:06:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-15 07:38:31.6275
- Title: Diverse Minds, Divided Networks? Personality Composition, Polarization, and Collective Intelligence in LLM-Based Social Simulations
- Title（参考訳）: LLMに基づく社会シミュレーションにおける人格構成、分極、集団知性
- Abstract要約: TraitMixは、分極と集団のパフォーマンスを同じランで測定する制御された実験変数である。
Agreeablenessがオープンネスの兆候を決定するため、トレート効果は加法的ではない。
この研究が測定するために設計されたトレードオフとは対照的に、偏光対策が集団のパフォーマンスを低下させることはない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Simulated societies of large language model agents are used to study online polarization, and separately to study collective intelligence, but the two are rarely measured in the same system. It is therefore difficult to say whether a society's personality composition shapes both, or whether reducing polarization costs collective competence. We present TraitMix, an experimental design in which the Big Five composition of a simulated social network, both trait levels and trait heterogeneity, is a controlled experimental variable, and in which polarization and collective performance are measured in the same runs. Across 991 simulations of hundred-agent societies, spanning six contested topics and six language models, trait heterogeneity has the largest measured effects, acting in opposite directions on two faces of polarization: varied societies hold more dispersed opinions while being less segregated into camps, so homogeneous societies are not moderate but consensual echo chambers. Trait effects are not additive, as Agreeableness determines the sign of Openness, an interaction that replicates across models although the primary model's estimate is influence-driven. Contrary to the trade-off the study was designed to measure, no polarization measure predicts poorer collective performance, and cross-cutting interaction is the only one of four whose association with collective accuracy survives partialling on the aggregation identity. We report ablations removing two potential measurement circularities, an induction gate applied to every model, and the measures that failed them.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルエージェントのシミュレートされた社会は、オンライン偏光の研究や、集団知能の研究に使用されるが、同じシステムで測定されることはめったにない。
したがって、社会の人格構成が両者を形作っているのか、それとも分極化を減らすことが集団的能力の犠牲になるのかを判断することは困難である。
提案するTritMixは,特性レベルと特性不均一性の両方でシミュレーションされたソーシャルネットワークのビッグファイブ構成が制御された実験変数であり,分極と集団性能を同じランで測定する実験設計である。
991年、対立する6つの話題と6つの言語モデルにまたがる100人の社会のシミュレーションにおいて、形質の不均一性は最大であり、偏極の2つの面に対して反対方向に作用する。
トレート効果は加法的ではなく、AgreeablenessがOpennessのサインを決定するためである。
この研究が測定するために設計されたトレードオフとは対照的に、偏極測定は集団的性能の低下を予測せず、横断的相互作用は集団的正確性と結びついている4つのうちの1つである。
各モデルに誘導ゲートを施した2つの電位測定円度を除去し,その有効性を検証した。
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