PRISM：ソーシャルメディアシミュレーションのための性格駆動型マルチエージェントフレームワーク

この論文では、性格特性をエージェントベースのモデルに組み込むことで、ソーシャルメディアのダイナミクスをシミュレートするための新しいフレームワークであるPRISMを紹介しています。従来のモデルは人間の行動を単純化しすぎ、オンラインでの二極化を不正確に表現することが多いため、その限界に対処しています。MBTIベースの認知ポリシーとMLLMエージェントを使用することで、PRISMはより優れた性格の一貫性を実現し、合理的な抑制や感情的な共鳴などの創発的な現象を再現します。このフレームワークは、複雑なソーシャルメディアのエコシステムを分析する能力により、オンラインでの誤った情報や有害なコンテンツの拡散を理解し、潜在的に軽減するための貴重なツールとなります。大規模なソーシャルメディアデータセットからのデータ駆動型事前分布の使用は、シミュレーションのリアリズムと適用性を高めます。

• •PRISMは、性格特性を組み込むことで、ソーシャルメディアのダイナミクスのより現実的なシミュレーションを提供します。
• •このフレームワークは、性格の一貫性を向上させるためにMBTIとMLLMエージェントを使用します。
• •PRISMは、合理的な抑制や感情的な共鳴などの創発的な現象を再現できます。