社交媒体及其新闻推送算法对于提升构建性对话具有挑战性，本研究使用大型语言模型和基于代理模型的仿真来研究不同的新闻推送算法如何影响在线对话质量，发现新推送算法能够促进跨政治观点的建设性、非有害对话。

Oct, 2023

综述了利用大型语言模型进行基于代理的建模和仿真的现状、挑战和未来发展方向，并提供了大型语言模型 - 基于代理的建模和仿真在实际环境和虚拟环境中的最新研究成果。

Dec, 2023

自动响应预测对新闻媒体具有重要作用，能够帮助内容制作者高效预测新闻发布的影响，防止意外的负面结果，如社会冲突和道德伤害。为了有效地预测响应，必须开发利用社交动态和上下文信息的度量，特别是在用户的明确个人资料或历史行为有限的情况下（被称为潜伏者）。本研究提出了一种新颖的框架，名为 SocialSense，它利用大型语言模型在现有社交网络之上诱导出基于信念的图，并通过基于图的传播捕捉社交动态。我们假设搭建跨越远程用户之间的连接、共享相似信念的诱导图能够有效捕捉响应模式。我们的方法在零样本和监督设置的实验评估中超过了现有的最新技术，证明了它在响应预测方面的有效性。此外，分析揭示了该框架有效处理未见用户和潜伏者情况的能力，进一步突出了它的稳健性和实用性。

Oct, 2023

大规模语言模型与基于代理的仿真的整合对于理解复杂社会系统具有变革潜力，本文探讨了系统开发 LLM 增强的社会仿真的架构和方法，并讨论了该领域的潜在研究方向。结论表明，将 LLM 与基于代理的仿真相结合为研究人员和科学家提供了强大的工具集，能够生成更细致、逼真和全面的复杂系统和人类行为模型。

May, 2024

社交媒体平台在全球交流中起着至关重要的作用，但在地缘政治敏感地区经常受到严格监管。本研究提出了一种基于大型语言模型的多代理模拟框架，用于探索在受监管的社交媒体环境中用户语言的演变。研究发现，大型语言模型能够模拟受限环境中的细致语言动态和交互情况，在演化过程中不断改进对监管的回避和信息准确性，并且发现不同情境下的语言模型代理采用不同的策略。

May, 2024

本文介绍了一个基于态度变化理论、群体行为理论和演化博弈理论的代理人在线舆论形成模型，该模型考虑了信誉度、接受者特征和群体环境对说服过程的影响，并将该模型应用于 Twitter，分析了话题类型、参数变化和意见领袖对舆论形成的影响。实验结果显示，争议性话题的意见演化表现出更大的不确定性和可持续性，而利益成本比对意见形成有着显着的影响，适当的比例将导致最长的放松时间或最统一的全球意见。此外，拥有大量追随者的名人比专家更有能力影响公众舆论。

Jul, 2018

基于大型语言模型的虚假新闻传播模拟框架研究了虚假新闻传播的趋势和控制，揭示了与话题相关性和个体特征相关的传播模式，并评估了各种干预策略的效果和成本，证明了大型语言模型在打击虚假新闻方面的重要性和潜力。

Mar, 2024

人工智能的替代代理人具有重要的影响力，可在线上言论中生成有效的论点，以引导公众舆论；此外，它们之间的相互作用还能够模拟人类社会系统中的说服过程，以便作为研究人群舆论动态的可信代理人。

Dec, 2023

准确模拟人的观点动态对于理解各种社会现象至关重要，包括极化和误信息传播。我们提出了一种基于大型语言模型的人口多智能体模拟观点动态的新方法。我们的发现揭示出语言模型智能体存在对准确信息的固有偏差，导致在科学现实中产生共识。然而，该偏差限制了模拟对气候变化等问题持有抵制观点的个体。在通过启动工程引入确认偏见后，我们观察到观点分裂的情况与现有的多智能体研究一致。这些见解突显了在该领域中大型语言模型智能体的前景和局限，并提出了未来发展路径：通过与真实世界的话语相结合，完善语言模型，以更好地模拟人类信念的演变。

Nov, 2023

通过生成大量真实的社交互动模拟，社交模拟技术可帮助设计人员理解社交系统在大量用户使用时的行为，与进行设计的相应调整。该研究贡献了一种使用大型语言模型生成社区成员及其社交互动的技术，并且表明社交模拟可促使社交计算设计者成功地精炼其社交计算设计。

Aug, 2022