SLALOM：用纵向观测指标检查社会仿真的演化过程

大语言模型 (LLM) 代理为生成社会科学提供了一条潜在的变革之路，但面临着严重的有效性危机。当前的模拟评估方法存在“时钟停止”问题：它们确认模拟达到了正确的最终结果，但忽略了导致该结果的轨迹在社会学上是否合理。由于LLM的内部推理不透明，验证社会机制的“黑匣子”仍然是一个持续的挑战。在本文中，我们介绍了SLALOM（通过纵向观察指标进行模拟生命周期分析），这是一个将验证从结果验证转变为过程保真度的框架。 SLALOM 借鉴面向模式的建模 (POM)，将社会现象视为必须遍历特定 SLALOM 门或代表不同阶段的中间路点约束的多元时间序列。通过利用动态时间规整 (DTW) 将模拟轨迹与经验 真值 对齐，SLALOM 提供了评估结构现实性的定量指标，有助于区分合理的社会动态与随机噪声，并有助于制定更稳健的政策模拟标准。