基于LLM智能体的态度扩散社会模拟

本文介绍discourse_simulator，一个将LLM与基于智能体的建模相结合的开源框架。它提供了一种新方法，用于模拟公众对移民的态度如何随时间推移而在抗议、争议或政策辩论等显著事件的影响下发生变化。大型语言模型（LLM）被用来生成社交媒体帖子、解读观点，并建模思想如何在社会网络中传播。传统基于智能体的模型依赖固定的、基于规则的观点更新，无法生成自然语言或考虑时事；与之不同，该方法整合了多维社会学信念结构和真实世界事件时间线。该框架被封装为一个开源Python包，将生成式智能体集成到小世界网络拓扑和实时新闻检索系统中。discourse_sim专为研究真实世界关键事件之后的态度动态、极化和信念演化而构建，是一种社会科学研究工具。其他LLM智能体集群框架将模拟视为预测黑箱，与之不同，discourse_sim将其视为理论检验工具，这是一种研究社会科学问题的根本不同的认识论立场。论文进一步通过建模2025年4月26日都柏林反移民游行展示了该框架，使用N=100个智能体进行了为期15天的模拟。包链接：https://pypi.org/project/discourse-sim/