Mimicking the Mavens: Agent-based Opinion Synthesis and Emotion Prediction for Social Media Influencers

📄 arXiv: 2407.20668v1 📥 PDF

作者: Qinglan Wei, Ruiqi Xue, Yutian Wang, Hongjiang Xiao, Yuhao Wang, Xiaoyan Duan

分类: cs.AI

发布日期: 2024-07-30

备注: Upon acceptance of the article by IEEE, the preprint article must be replaced with the accepted version, as described in the section 'Accepted article.'

💡 一句话要点

提出基于Agent的观点合成与情感预测框架，用于预测社交媒体影响者观点及公众情绪。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 社交媒体分析 意见领袖 情感预测 Agent建模 大型语言模型 检索增强生成 5W1H分析

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效预测社交媒体影响者观点和公众情绪，面临数据非结构化和上下文敏感等挑战。
  2. 提出基于Agent的观点合成框架，利用5W1H问题生成、LLM和RAG技术模拟意见领袖观点。
  3. 实验表明，该方法能有效预测影响者观点，情感预测与真实世界趋势对齐，具有较高准确性。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一个新颖的计算框架，用于预测社交媒体影响者的观点和公众的情感反应，旨在应对在线交流中非结构化、上下文敏感和异构性等固有挑战。该框架首先引入了一个自动化的5W1H（何地、何人、何时、何事、为何、如何）问题生成引擎，专门针对新兴新闻故事和热门话题。然后，在六个领域构建了总共60个匿名意见领袖代理，并基于增强的大型语言模型（LLM）与检索增强生成（RAG）相结合，实现了观点生成。随后，合成了意见领袖的潜在观点，并预测了对不同事件的情感反应。自动化5W1H模块的有效性得到了GPT-4平均得分8.83/10的证实，表明其具有很高的保真度。影响者代理表现出一致的性能，在各项评估指标中，GPT-4的平均评分为6.85/10。以“俄罗斯-乌克兰战争”为例，该方法准确地预测了关键影响者的观点，并将情感预测与各个领域中的真实世界情感趋势对齐。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决社交媒体上预测意见领袖观点和公众情感反应的问题。现有方法难以处理在线交流的非结构化、上下文敏感和异构性，导致预测准确性不高。此外，如何有效地模拟意见领袖的思维模式和观点生成过程也是一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是构建一个基于Agent的计算框架，通过模拟意见领袖的行为和观点，来预测其对特定事件的看法以及公众的情感反应。该框架利用大型语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）技术，结合自动化的5W1H问题生成，从而更准确地捕捉事件的上下文信息，并生成更具针对性的观点。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 自动5W1H问题生成模块，用于提取新闻事件的关键信息；2) 意见领袖Agent构建模块，在不同领域构建多个匿名Agent；3) 观点生成模块，利用LLM和RAG技术，基于5W1H问题和相关知识，生成Agent的观点；4) 观点合成模块，将不同Agent的观点进行整合；5) 情感预测模块，预测公众对事件的情感反应。

关键创新：该方法的主要创新在于：1) 提出了一种自动化的5W1H问题生成方法，能够有效地提取事件的关键信息；2) 构建了基于Agent的观点模拟框架，能够更真实地模拟意见领袖的思维过程；3) 结合LLM和RAG技术，提高了观点生成的准确性和多样性。

关键设计：5W1H问题生成模块使用预训练语言模型进行微调，以提高问题生成的质量。LLM采用GPT系列模型，并使用领域相关的语料库进行训练。RAG模块使用向量数据库存储相关知识，并使用余弦相似度进行检索。情感预测模块使用情感分析模型，对观点进行情感分类。

📊 实验亮点

实验结果表明，自动5W1H模块的GPT-4平均得分为8.83/10，表明其具有很高的保真度。影响者代理的GPT-4平均评分为6.85/10，表明其性能稳定。在“俄罗斯-乌克兰战争”案例研究中，该方法能够准确预测关键影响者的观点，并将情感预测与真实世界的情感趋势对齐。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于舆情监控、危机公关、市场营销等领域。通过预测意见领袖的观点和公众情感，企业和政府可以更好地了解社会动态，制定更有效的应对策略。此外，该方法还可以用于个性化推荐、智能客服等应用场景，提升用户体验。

📄 摘要（原文）

Predicting influencers' views and public sentiment on social media is crucial for anticipating societal trends and guiding strategic responses. This study introduces a novel computational framework to predict opinion leaders' perspectives and the emotive reactions of the populace, addressing the inherent challenges posed by the unstructured, context-sensitive, and heterogeneous nature of online communication. Our research introduces an innovative module that starts with the automatic 5W1H (Where, Who, When, What, Why, and How) questions formulation engine, tailored to emerging news stories and trending topics. We then build a total of 60 anonymous opinion leader agents in six domains and realize the views generation based on an enhanced large language model (LLM) coupled with retrieval-augmented generation (RAG). Subsequently, we synthesize the potential views of opinion leaders and predicted the emotional responses to different events. The efficacy of our automated 5W1H module is corroborated by an average GPT-4 score of 8.83/10, indicative of high fidelity. The influencer agents exhibit a consistent performance, achieving an average GPT-4 rating of 6.85/10 across evaluative metrics. Utilizing the 'Russia-Ukraine War' as a case study, our methodology accurately foresees key influencers' perspectives and aligns emotional predictions with real-world sentiment trends in various domains.