본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 인간 관점 시뮬레이션 연구의 정확성과 대표성을 높이기 위해, 독일 사회 일반 조사(ALLBUS)를 기반으로 구축된 포괄적이고 대표적인 페르소나 프롬프트 모음인 독일 일반 페르소나(GGP) 컬렉션을 소개합니다. GGP는 LLM과 작업에 쉽게 적용될 수 있도록 설계되었으며, 다양한 주제에 대한 설문 조사 응답 분포를 시뮬레이션하여 GGP 기반 LLM이 기존 분류기를 능가함을 입증합니다. 또한, 페르소나 프롬프트 내의 대표성과 속성 선택이 인구 응답 정렬에 미치는 영향을 분석합니다.
