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SocioVerse - 復旦大学が小紅書氏らと共同で開発したオープンソースの社会シミュレーション世界モデル。
SocioVerseは、復旦大学、上海創新起研究所、ロチェスター大学、および小紅書が共同で立ち上げた社会シミュレーション世界モデルです。大規模言語モデル（LLM）駆動型インテリジェントエージェントをベースとしており、1000万人の実在ユーザーが含まれています。
SocioVerseとは何ですか？
SocioVerseは、復旦大学、上海創新起研究所、ロチェスター大学、および小紅書が共同で開発した社会シミュレーション世界モデルです。大規模言語モデル（LLM）駆動型エージェントと1,000万人の実在ユーザーを含むデータプールに基づき、現実世界に「整合」した大規模な社会シミュレーションフレームワークを構築します。このモデルは、社会環境、ユーザーエンジン、シーンエンジン、行動エンジンの4つのモジュールで構成されており、対象グループの行動パターンをモデル化し、グループイベントの進化傾向を予測し、重要な意思決定を支援します。SocioVerseは、ニュースのホットスポット拡散や社会経済調査など、複数のシナリオにおいて高精度な整合性を示し、計算社会科学における学際的研究のための強力なツールとなります。
SocioVerseの主な機能
- 高精度社会シミュレーション現実世界に合わせたシミュレーション環境を構築し、大規模な集団行動をシミュレーションし、社会現象の進化傾向を予測する。
- マルチシナリオアプリケーションニュース配信、社会経済調査、政治選挙予測など、さまざまな社会調査シナリオをサポートし、研究者や政策立案者が集団行動に関する洞察を得るのに役立ちます。
- ユーザープロファイリングと行動生成: インテリジェントエージェントに基づいて、複雑なターゲットユーザープロファイルを構築し、ユーザー特性に適合する行動パターンを生成する。
- 動的な環境更新社会的な出来事、社会統計、パーソナライズされたコンテンツのリアルタイム更新に基づいて、シミュレーション環境は現実世界と歩調を合わせます。
SocioVerseの技術原則
- 社会環境モジュールこのシステムは、リアルタイムのイベント、社会統計、パーソナライズされたコンテンツなど、最新の社会状況情報をシミュレーションに提供します。イベントの更新により、エージェントが取得・参照できるタイムスタンプ付きのニュースイベントデータベースが構築されます。社会統計は、人口分布や都市構造などの構造化データを提供し、エージェントの行動をグループ特性により合致させます。推奨システムに基づいてエージェントに好みのコンテンツがプッシュ配信され、行動生成の多様性とパーソナライズが向上します。
- ユーザーエンジンこのシステムは、実際のユーザーデータに基づいてターゲットユーザープロファイルを構築し、シミュレーションされたインテリジェントエージェントの特性が現実世界の分布と一致するようにします。ユーザープールには、複数のソーシャルメディアプラットフォームにわたる1,000万人のユーザーのデータが含まれています。ユーザータグは、性別や年齢などのハードラベルとソフト表現ベクトルを組み合わせ、大規模な言語モデルの注釈と手動検証に基づいて高精度のユーザープロファイルを生成します。
- シーンエンジンシミュレーションシナリオを現実世界のシナリオに合わせ、対応するインタラクション構造を設計し、人口分布に基づいて大規模なグループへと拡張します。1対多の単回構造に基づくアンケート調査では、大規模なサンプルから意見を収集します。詳細なインタビューでは、1対1の複数回にわたるインタラクションを利用して、回答者の態度や動機を明らかにします。1対多または多対多の構造に基づく行動実験では、個人およびグループの意思決定行動を観察します。多対多の動的な投稿とコメントに基づくソーシャルメディアのインタラクションでは、情報の拡散とネットワークの影響をシミュレートします。
- ビヘイビアエンジンユーザープロファイル、シーン構造、および社会的コンテキストを組み合わせることで、インテリジェントエージェントは妥当なシミュレーション動作を生成するように駆動されます。大規模モデルのインテリジェントエージェントには、汎用LLM（GPTやQwenなど）、専門家LLM（特定のドメイン向けに微調整）、およびドメインLLM（複雑なタスクを処理する）が含まれます。従来のモデリングインテリジェンスはルールまたは数学モデルに基づいており、影響力の低いエッジユーザーのモデリングに適しており、計算効率が高いという利点があります。
SocioVerseのプロジェクトアドレス
- プロジェクト公式サイト：http://www.fudan-disc.com/socioverse/
- GitHubリポジトリ：https://github.com/FudanDISC/SocioVerse
- ハギングフェイスモデルライブラリ：https://huggingface.co/datasets/Lishi0905/SocioVerse
- arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2504.10157
SocioVerseの応用事例
- 政治選挙の予測選挙プロセスをシミュレーションし、候補者の支持率と選挙結果を予測し、政治キャンペーン戦略のためのデータ支援を提供する。
- 速報フィードバック分析主要なニュースイベントに対する世論の反応をシミュレーションすることで、世論を把握し、事前に対応戦略を策定するのに役立てる。
- 国家経済調査住民の消費行動と経済的意思決定をシミュレーションすることで、経済政策の策定や市場調査の参考情報を提供する。
- 社会政策評価社会政策の効果と世論の反応を予測することは、政策設計の最適化に役立つ。
- 情報発信と世論分析ソーシャルネットワークにおける情報の拡散と世論の変遷をシミュレートし、世論管理と情報ガバナンスのための分析ツールを提供する。