SCRAG: Social Computing-Based Retrieval Augmented Generation for Community Response Forecasting in Social Media Environments

📄 arXiv: 2504.16947v1 📥 PDF

作者: Dachun Sun, You Lyu, Jinning Li, Yizhuo Chen, Tianshi Wang, Tomoyoshi Kimura, Tarek Abdelzaher

分类: cs.SI, cs.AI

发布日期: 2025-04-18

💡 一句话要点

SCRAG：基于社会计算的检索增强生成框架，用于预测社交媒体环境中的社区反应

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

关键词: 社交计算 检索增强生成 社区响应预测 大型语言模型 舆情分析

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在动态社交媒体环境中预测社区反应时，受限于静态数据和易产生幻觉。
  2. SCRAG框架结合社会计算，通过检索历史社区响应和外部知识，增强大型语言模型的预测能力。
  3. 实验表明，SCRAG在X平台上的多个场景中，关键评估指标平均提升超过10%，能有效捕捉意识形态差异。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种名为SCRAG的预测框架，该框架受到社会计算的启发，旨在预测社区对真实或假设的社交媒体帖子的反应。SCRAG可供公共关系专家（例如，以避免意外的错误解读的方式制作信息）或公众人物和影响者（例如，预测社会反应）使用，以及其他与公众情绪预测、危机管理和社会假设分析相关的应用。虽然大型语言模型（LLM）在生成连贯且上下文丰富的文本方面取得了显著成功，但它们对静态训练数据的依赖以及对幻觉的敏感性限制了它们在动态社交媒体环境中进行响应预测的有效性。SCRAG通过将LLM与植根于社会计算的检索增强生成（RAG）技术相结合来克服这些挑战。具体来说，我们的框架检索（i）来自目标社区的历史响应，以捕获他们的意识形态、语义和情感构成，以及（ii）来自新闻文章等来源的外部知识，以注入时间敏感的上下文。然后，这些信息被共同用于预测目标社区对新帖子或叙述的反应。在X平台（以前的Twitter）上的六个场景中进行的广泛实验，使用各种嵌入模型和LLM进行了测试，表明关键评估指标平均提高了10％以上。一个具体的例子进一步表明了它在捕获不同意识形态和细微差别方面的有效性。我们的工作为那些需要对社区反应进行准确和具体洞察的应用提供了一种社会计算工具。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决社交媒体环境中，预测社区对特定帖子或叙述的反应这一问题。现有方法，特别是依赖于大型语言模型的方法，由于其静态训练数据和容易产生幻觉的特性，难以准确预测动态变化的社区反应。这些方法无法充分利用社区的历史行为和外部实时信息，导致预测结果与实际情况存在偏差。

核心思路：SCRAG的核心思路是利用社会计算的原理，通过检索与目标社区相关的历史响应和外部知识，为大型语言模型提供更丰富的上下文信息。这种检索增强生成的方法能够使模型更好地理解社区的意识形态、语义和情感构成，并结合时间敏感的外部信息，从而更准确地预测社区的反应。

技术框架：SCRAG框架主要包含以下几个阶段：1. 输入处理：接收待预测的社交媒体帖子或叙述作为输入。2. 历史响应检索：从目标社区的历史数据中检索相关的响应，以捕捉社区的意识形态、语义和情感构成。3. 外部知识检索：从新闻文章等外部来源检索时间敏感的上下文信息。4. 信息融合：将检索到的历史响应和外部知识与原始输入进行融合，形成增强的上下文信息。5. 响应生成：利用大型语言模型，基于增强的上下文信息生成对输入帖子的社区反应预测。

关键创新：SCRAG的关键创新在于其将社会计算的原理融入到检索增强生成框架中，通过检索目标社区的历史响应和外部知识，为大型语言模型提供更全面的上下文信息。与传统的RAG方法相比，SCRAG更加关注社区的特定属性和时间敏感的外部因素，从而能够更准确地预测社区的反应。

关键设计：SCRAG框架的关键设计包括：1. 嵌入模型选择：选择合适的嵌入模型，用于将历史响应和外部知识转换为向量表示，以便进行相似度检索。论文实验中测试了多种嵌入模型。2. 检索策略：设计有效的检索策略，以确保检索到的历史响应和外部知识与输入帖子或叙述相关。3. 信息融合方法：采用适当的信息融合方法，将检索到的信息与原始输入进行有效整合，以便大型语言模型能够充分利用这些信息。4. 大型语言模型选择：选择合适的大型语言模型，用于生成社区反应预测。论文实验中测试了多种LLM。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SCRAG在X平台（原Twitter）的六个不同场景中，相较于其他基线方法，关键评估指标平均提升超过10%。实验使用了多种嵌入模型和大型语言模型进行测试，结果均验证了SCRAG的有效性。一个具体的案例分析表明，SCRAG能够有效地捕捉不同意识形态和细微差别，从而更准确地预测社区反应。

🎯 应用场景

SCRAG可应用于多个领域，包括公共关系、危机管理、舆情分析和社会“假设”分析。公共关系专家可以使用它来优化信息传递，避免不必要的误解。公众人物和影响者可以利用它来预测社会反应。此外，该框架还可以帮助企业了解市场趋势，政府机构监测社会情绪，从而做出更明智的决策。

📄 摘要（原文）

This paper introduces SCRAG, a prediction framework inspired by social computing, designed to forecast community responses to real or hypothetical social media posts. SCRAG can be used by public relations specialists (e.g., to craft messaging in ways that avoid unintended misinterpretations) or public figures and influencers (e.g., to anticipate social responses), among other applications related to public sentiment prediction, crisis management, and social what-if analysis. While large language models (LLMs) have achieved remarkable success in generating coherent and contextually rich text, their reliance on static training data and susceptibility to hallucinations limit their effectiveness at response forecasting in dynamic social media environments. SCRAG overcomes these challenges by integrating LLMs with a Retrieval-Augmented Generation (RAG) technique rooted in social computing. Specifically, our framework retrieves (i) historical responses from the target community to capture their ideological, semantic, and emotional makeup, and (ii) external knowledge from sources such as news articles to inject time-sensitive context. This information is then jointly used to forecast the responses of the target community to new posts or narratives. Extensive experiments across six scenarios on the X platform (formerly Twitter), tested with various embedding models and LLMs, demonstrate over 10% improvements on average in key evaluation metrics. A concrete example further shows its effectiveness in capturing diverse ideologies and nuances. Our work provides a social computing tool for applications where accurate and concrete insights into community responses are crucial.