要約
大規模な人口選挙シミュレーションは、特定の選挙シナリオにおける特定のグループの選好をモデル化することを目的としています。
現実世界の社会動向を予測できる可能性があるとして注目を集めています。
従来のエージェントベース モデリング (ABM) 手法は、複雑な個別の背景情報を組み込んでインタラクティブな予測結果を提供する能力に制約がありました。
このペーパーでは、大規模な言語モデルに基づく革新的な選挙シミュレーション フレームワークである ElectionSim を紹介します。これは、正確な有権者シミュレーションとカスタマイズされた分布をサポートするように設計されており、シミュレートされた有権者と対話するためのインタラクティブなプラットフォームも備えています。
正確な個人シミュレーションをサポートするために、ソーシャル メディア プラットフォームからサンプリングされた 100 万レベルの有権者プールを提示します。
また、米国大統領選挙シナリオの下でのフレームワークのパフォーマンスを評価するための、世論調査に基づく大統領選挙ベンチマークである PPE も導入します。
広範な実験と分析を通じて、米国大統領選挙のシミュレーションにおけるフレームワークの有効性と堅牢性を実証します。
要約(オリジナル)
The massive population election simulation aims to model the preferences of specific groups in particular election scenarios. It has garnered significant attention for its potential to forecast real-world social trends. Traditional agent-based modeling (ABM) methods are constrained by their ability to incorporate complex individual background information and provide interactive prediction results. In this paper, we introduce ElectionSim, an innovative election simulation framework based on large language models, designed to support accurate voter simulations and customized distributions, together with an interactive platform to dialogue with simulated voters. We present a million-level voter pool sampled from social media platforms to support accurate individual simulation. We also introduce PPE, a poll-based presidential election benchmark to assess the performance of our framework under the U.S. presidential election scenario. Through extensive experiments and analyses, we demonstrate the effectiveness and robustness of our framework in U.S. presidential election simulations.
arxiv情報
| 著者 | Xinnong Zhang,Jiayu Lin,Libo Sun,Weihong Qi,Yihang Yang,Yue Chen,Hanjia Lyu,Xinyi Mou,Siming Chen,Jiebo Luo,Xuanjing Huang,Shiping Tang,Zhongyu Wei |
| 発行日 | 2024-11-06 13:05:51+00:00 |
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