論文の概要: From Caricature to Collective Artifact: How Persona Construction Drives Polarization in Generative Social Simulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.16498v1
• Date: Mon, 12 Oct 2026 09:48:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-15 21:06:15.34818
• Title: From Caricature to Collective Artifact: How Persona Construction Drives Polarization in Generative Social Simulations
• Title（参考訳）: キャラクチュアから集合アーティファクトへ:世代社会シミュレーションにおけるペルソナ構築の分極の促進
• Abstract要約: ジェネレーティブ・ソーシャル・シミュレーション(GSS)は、Large Language Models(LLM)を活用して、人口動態、感情、政治的意見を持つエージェントを定義する洗練されたペルソナを作成する。 ANES(American National Elections Study)から派生したペルソナを備えたTwitterライクなGASプラットフォームを使用して、パルチザンアイデンティティの3つのレイヤを廃止する。 その結果,調査回答がペルソナにどのように変換されるかに大きく依存していることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.041664558763195
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative Social Simulation (GSS) leverages Large Language Models (LLMs) to create sophisticated personas that define agents with demographics, emotions, and political opinions. While prior work shows that personas compress outputs into stereotypical caricatures, there is no comprehensive study of how these caricatures evolve into collective artifacts when they interact. Using a Twitter-like GSS platform with personas derived from the American National Elections Study (ANES), we ablate three layers of partisan identity: affective polarization markers, party identification, and vote choice, while retaining demographics, ideological positioning and important issues. We find that collective outcomes depend heavily on how survey responses are translated into personas. Removing a few explicitly partisan statements moves the network from near-complete segregation to cross-party ties approaching those of real Twitter networks. We argue that matching one outcome is not evidence for behavioral validity and point to salience as a possible explanation. Surveys ask for a position on every question regardless of its importance to the respondent, and persona construction turns each answer into a direct behavioral instruction. We conclude with a checklist for more comprehensive evaluation of personas in future works.
• Abstract（参考訳）: ジェネレーティブ・ソーシャル・シミュレーション(GSS)は、Large Language Models(LLM)を活用して、人口動態、感情、政治的意見を持つエージェントを定義する洗練されたペルソナを作成する。 以前の研究は、ペルソナが出力をステレオタイプな似顔絵に圧縮することを示しているが、これらの似顔絵が相互作用するときにどのように集合的な人工物に進化するかに関する包括的な研究は行われていない。 ANES(American National Elections Study)から派生したペルソナを備えたTwitterライクなGASプラットフォームを使用して、感情的偏光マーカー、政党識別、投票選択の3つのレイヤを廃止し、人口統計、イデオロギー的位置決め、重要な問題を維持します。 その結果,調査回答がペルソナにどのように変換されるかに大きく依存していることが判明した。 わずかに党派的な発言を取り除いたことで、ネットワークはほぼ完全な分離から、本物のTwitterネットワークに近づいたサードパーティーの結びつきへと移行した。 一つの結果の一致は行動の妥当性を示す証拠ではなく、サリエンスを可能な説明として示していると論じる。 調査は、応答者の重要性に関わらず、すべての質問に対するポジションを求め、ペルソナ構成は各回答を直接的な行動指示に変換する。 今後の作業において、より包括的なペルソナ評価のためのチェックリストで締めくくります。

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