PRISM：用于社交媒体模拟的性格驱动型多智能体框架
分析
本文介绍了一种名为PRISM的新框架，该框架通过将人格特质纳入基于代理的模型中来模拟社交媒体动态。它解决了传统模型的局限性，这些模型通常过度简化人类行为，导致对在线两极分化的不准确表示。通过使用基于MBTI的认知策略和MLLM代理，PRISM实现了更好的人格一致性，并复制了诸如理性抑制和情感共鸣等涌现现象。该框架分析复杂社交媒体生态系统的能力使其成为理解和潜在地减轻在线错误信息和有害内容传播的宝贵工具。使用来自大规模社交媒体数据集的数据驱动先验分布增强了模拟的真实性和适用性。