Agent-Based Simulations of Online Political Discussions: A Case Study on Elections in Germany
Created by
Haebom
저자
Abdul Sittar, Simon Munker, Fabio Sartori, Andreas Reitenbach, Achim Rettinger, Michael Mas, Alenka Gu\v{c}ek, Marko Grobelnik
개요
본 논문은 사회 미디어 플랫폼에서 사용자 참여에 영향을 미치는 역사적 맥락, 시간 제약, 그리고 보상 기반 상호작용을 모델링하는 에이전트 기반 시뮬레이션 접근 방식을 제시합니다. 독일 트위터의 정치 담론 데이터를 사용하여 감정 분석, 반어법 탐지, 공격성 분류를 통합하여 AI 모델을 미세 조정하여 게시물과 답글을 생성합니다. 시뮬레이션은 기대되는 보상을 기반으로 한 의사 결정을 고려하여 근시안적인 최적 반응 모델을 사용하여 에이전트의 행동을 제어합니다. 연구 결과는 AI가 생성한 응답에 대한 역사적 맥락의 영향을 강조하고 다양한 제약 조건 하에서 참여가 어떻게 진화하는지 보여줍니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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사회 미디어 사용자 참여에 대한 역사적 맥락, 시간 제약, 보상의 영향을 정량적으로 분석하는 새로운 시뮬레이션 프레임워크를 제시합니다.
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AI 기반 게시물 및 답글 생성을 통해 사회 미디어 상호작용의 현실적인 모델링을 가능하게 합니다.
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다양한 제약 조건 하에서 사용자 참여의 진화 과정을 이해하는 데 기여합니다.
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한계점:
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독일 트위터 데이터에 국한된 연구 결과로, 다른 언어나 플랫폼으로의 일반화 가능성에 대한 검토가 필요합니다.
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근시안적인 최적 반응 모델의 사용으로 인해 장기적인 전략적 행동을 충분히 반영하지 못할 수 있습니다.
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AI 모델의 성능 및 데이터 편향이 시뮬레이션 결과에 미치는 영향에 대한 추가적인 분석이 필요합니다.
