論文の概要: Back in Style: A Sociolinguistic Approach to Authoring and Measuring Persona Fidelity in User Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.10988v1
• Date: Wed, 07 Oct 2026 23:21:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-10 02:36:53.697585
• Title: Back in Style: A Sociolinguistic Approach to Authoring and Measuring Persona Fidelity in User Simulation
• Title（参考訳）: Back in Style: ユーザシミュレーションにおけるペルソナの完全性のオーサリングと測定のための社会言語学的アプローチ
• Abstract要約: シミュレーションされたユーザーの忠実さは 現実のユーザーと比べて 概して低いです ユーザペルソナを社会言語学的に扱い、観察可能な言語スタイルから出現する社会タイプとして扱う。 以上の結果から, 社会言語学的なスキーマは, テストされたほとんどのモデルに対して, スタイル的整合性とスタイル的識別性を両立させることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.855266376495063
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As agentic systems gain commercial popularity, user simulators increasingly serve as measurement instrument for their evaluation. However, the fidelity of simulated users in comparison to real human users is generally low, and typically assessed by costly, subjective LLM judges. In this pilot study, we ask whether fidelity can instead be measured deterministically by treating a user persona sociolinguistically: as a social type that emerges from observable linguistic style, rather than one predicted by labels or descriptions a model must extrapolate into behaviour. We author personas as concrete stylistic rates, which lets us transfer two established, model-free instruments -- authorship-verification stylometry and lexicon-based content analysis -- as fidelity diagnostics. We A/B-test the sociolinguistic schema against a flat descriptive baseline across five task-oriented customer-service agents. Results show that the sociolinguistic schema improves both stylistic adherence and stylometric distinguishability for most of the tested models, with a caveat that persona style fidelity does not necessarily equal persona "naturalness". We argue that a sociolinguistic approach to persona design is a promising path towards more diverse and representative user personas, and that these metrics are most valuable in an error-attribution analysis, localizing where fidelity breaks down. This is a first step towards interventions that move user simulations closer to faithful renderings of diverse and variable linguistic outputs.
• Abstract（参考訳）: エージェントシステムが商業的に普及するにつれて、ユーザシミュレータは評価のための測定器としての役割をますます高めている。 しかし,シミュレーション利用者の実際のユーザに対する忠実度は概して低く,典型的には費用がかかる主観的LLM審査員によって評価される。 このパイロットスタディでは,ユーザペルソナを社会言語的に扱うことで,忠実度を決定論的に測定できるかどうかを問う。 私たちは、具体的なスタイリスティックなレートとしてペルソナを記述し、信頼度診断として、確立された2つのモデルフリーな機器、オーサシップ検証スタイメトリーとレキシコンベースのコンテンツ分析を転送します。 我々は5つのタスク指向顧客サービスエージェントにわたるフラットな記述ベースラインに対して、社会言語スキーマをA/Bテストする。 その結果、社会言語学的なスキーマは、ほとんどの試験されたモデルにおいて、スタイル的適合性とスタイル的区別性の両方を改善し、ペルソナスタイルの忠実さが必ずしもパーソナの「自然性」に等しいとは限らないことが示唆された。 我々は、ペルソナデザインに対する社会言語学的アプローチが、より多様で代表的なユーザペルソナへの有望な道であり、これらの指標は、フィデリティが壊れる場所をローカライズする誤り帰属分析において最も価値があると論じる。 これは、多様な言語出力の忠実なレンダリングにユーザーシミュレーションを近づけるための介入への第一歩である。

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