エージェントベースのシミュレーションによる偽情報研究のためのソーシャルネットワーク

この論文は、オンラインソーシャルネットワーク（OSN）の研究における課題に取り組み、シミュレーションフレームワークを提案しています。このフレームワークの主な強みは、エージェントベースモデリング、人口統計に基づく性格特性、有限状態行動オートマトン、およびコンテキスト対応の投稿のためのLLMを活用した生成モジュールによって実現される、その現実性と説明可能性にあります。偽情報キャンペーンモジュール（赤色モジュール）とMastodonベースの可視化層の統合は、情報ダイナミクスと偽情報の影響を研究するためのフレームワークの有用性をさらに高めます。これは、データ制限や倫理的な懸念から分析が困難な複雑な社会現象を研究するための制御された環境を提供するという点で、貴重な貢献です。