MetaPersona：基于实证社会科学的任务锚定合成人群
原文标题：MetaPersona: Task-Grounded Synthetic Populations from Empirical Social Science
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论文提出 MetaPersona-DB，收录 1.1 万余项人类被试研究，并据此构建 MetaPersona 框架，通过检索任务相关证据、构建文献推导的人格依赖图，从实证先验中采样合成人群，缓解 LLM 社会模拟的冷启动问题。在错误信息信念与 AI 工具态度任务上表现较强，收入再分配任务结果不一，单任务人格构建成本低于 0.5 美元。
- 问题
- LLM社会模拟的人格设定缺乏依据，存在冷启动问题，人口构成与依赖结构易失真。
- 方法
- 构建1.1万余项人类被试研究的MetaPersona-DB，检索任务相关证据并生成文献推导的人格依赖图，从实证先验采样人群。
- 结果
- 错误信息信念与AI工具态度任务表现强，收入再分配任务结果不一；单任务人格构建成本低于0.5美元。
- 影响
- 需要可信合成用户做调研或产品测试的团队，可用低成本实证先验替代拍脑袋人格。
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