人格构建如何驱动生成式社会模拟极化

2026年10月15日，arXiv Artificial Intelligence 刊出 Dimitris Michailidis 等人的论文，研究人格构建如何驱动生成式社会模拟中的极化。研究利用基于LLM的生成式社会模拟平台，以美国国家选举研究（ANES）数据构建人格，并对党派身份的三个层次进行消融。结果显示，集体结果高度依赖调查回答如何被转化为人格：仅移除少数明确党派表述，网络便从近乎完全隔离转为接近真实Twitter网络的跨党联系。作者据此认为，匹配单一结果不足以证明行为效度，并指出显著性可能是原因，最后提出人格评估清单。论文原文称：“We find that collective outcomes depend heavily on how survey responses are translated into personas.”

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