SPeCtrum: A Grounded Framework for Multidimensional Identity Representation in LLM-Based Agent

要約

個々のアイデンティティをシミュレートするための既存の方法は、多くの場合、人間の複雑さを単純化し、不完全または平坦化された表現につながる可能性があります。
これに対処するために、個人の多次元の自己概念を組み込むことにより、本物のLLMエージェントペルソナを構築するための根拠のあるフレームワークであるSpectrumを紹介します。
Spectrumは、ソーシャルアイデンティティ（S）、個人アイデンティティ（P）、および個人生活のコンテキスト（C）の3つのコアコンポーネントを統合し、それぞれがアイデンティティの明確でありながら相互接続された側面に貢献しています。
アイデンティティ表現におけるSpectrumの有効性を評価するために、自動化された人間の評価を実施しました。
人気のあるドラマキャラクターを使用した自動化された評価は、個人的な生活のコンテキスト（c）が好みと日常の日常的なキャラクターのアイデンティティに関する短いエッセイから派生したことを示しました。
SPCの組み合わせ。
対照的に、現実世界の個人が関与する人間の評価は、完全なSPCの組み合わせがC単独よりも包括的な自己概念表現を提供することを発見しました。
私たちの調査結果は、基本的なアイデンティティシミュレーションにはCだけで十分である可能性があるが、S、P、およびCを統合すると、実際のアイデンティティ表現の信頼性と精度が向上することを示唆しています。
全体として、Spectrumは、LLMエージェントの個人をシミュレートするための構造化されたアプローチを提供し、よりパーソナライズされた人間との相互作用を可能にし、シミュレーションベースの行動研究のリアリズムを改善します。

要約(オリジナル)

Existing methods for simulating individual identities often oversimplify human complexity, which may lead to incomplete or flattened representations. To address this, we introduce SPeCtrum, a grounded framework for constructing authentic LLM agent personas by incorporating an individual’s multidimensional self-concept. SPeCtrum integrates three core components: Social Identity (S), Personal Identity (P), and Personal Life Context (C), each contributing distinct yet interconnected aspects of identity. To evaluate SPeCtrum’s effectiveness in identity representation, we conducted automated and human evaluations. Automated evaluations using popular drama characters showed that Personal Life Context (C)-derived from short essays on preferences and daily routines-modeled characters’ identities more effectively than Social Identity (S) and Personal Identity (P) alone and performed comparably to the full SPC combination. In contrast, human evaluations involving real-world individuals found that the full SPC combination provided a more comprehensive self-concept representation than C alone. Our findings suggest that while C alone may suffice for basic identity simulation, integrating S, P, and C enhances the authenticity and accuracy of real-world identity representation. Overall, SPeCtrum offers a structured approach for simulating individuals in LLM agents, enabling more personalized human-AI interactions and improving the realism of simulation-based behavioral studies.

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