यह शोधपत्र बड़े पैमाने के भाषा मॉडल (एलएलएम) के सामाजिक नेटवर्क निर्माण व्यवहार का मानव नेटवर्क गतिशीलता के साथ विश्लेषण और तुलना करने हेतु एक रूपरेखा प्रस्तुत करता है। सिंथेटिक और वास्तविक-विश्व दोनों स्थितियों (जैसे, मित्रता, संचार और रोजगार नेटवर्क) में, हम प्रदर्शित करते हैं कि एलएलएम मूलभूत सूक्ष्म-सिद्धांतों, जैसे कि अधिमान्य संबंध, त्रिभुजाकार संवृति और समरूपता, के साथ-साथ सामुदायिक संरचना और लघु-विश्व प्रभाव जैसे वृहद-सिद्धांतों को भी लगातार दोहराते हैं। उल्लेखनीय रूप से, इन सिद्धांतों का सापेक्षिक महत्व विभिन्न संदर्भों में भिन्न होता है; उदाहरण के लिए, एलएलएम मैत्री नेटवर्क में समरूपता और संगठनात्मक सेटिंग्स में विविधता को प्राथमिकता देते हैं, जो सामाजिक गतिशीलता के पैटर्न को दर्शाता है। मानव प्रतिभागियों के सर्वेक्षण परिणाम लिंक निर्माण निर्णयों में एलएलएम और मानव प्रतिभागियों के बीच उच्च स्तर की सुसंगतता की पुष्टि करते हैं। यह अध्ययन दर्शाता है कि एलएलएम सामाजिक अनुकरण और सिंथेटिक डेटा निर्माण के लिए एक शक्तिशाली उपकरण हो सकते हैं, साथ ही पूर्वाग्रह, निष्पक्षता और मानव नेटवर्क में भाग लेने वाली एआई प्रणालियों के डिज़ाइन के बारे में महत्वपूर्ण प्रश्न भी उठाते हैं।
