SocioVerse: A World Model for Social Simulation Powered by LLM Agents and A Pool of 10 Million Real-World Users

📄 arXiv: 2504.10157v3 📥 PDF

作者: Xinnong Zhang, Jiayu Lin, Xinyi Mou, Shiyue Yang, Xiawei Liu, Libo Sun, Hanjia Lyu, Yihang Yang, Weihong Qi, Yue Chen, Guanying Li, Ling Yan, Yao Hu, Siming Chen, Yu Wang, Xuanjing Huang, Jiebo Luo, Shiping Tang, Libo Wu, Baohua Zhou, Zhongyu Wei

分类: cs.CL, cs.CY

发布日期: 2025-04-14 (更新: 2025-07-15)

💡 一句话要点

SocioVerse：基于LLM Agent和千万级真实用户池的社会模拟世界模型

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 社会模拟 大型语言模型 LLM Agent 世界模型 用户行为建模

📋 核心要点

  1. 现有社会模拟方法在环境、目标用户、交互机制和行为模式等方面存在对齐挑战，限制了其有效性和泛化能力。
  2. SocioVerse通过LLM Agent驱动，构建包含四个对齐组件和一个千万级真实用户池的世界模型，以提升社会模拟的真实性和准确性。
  3. 在政治、新闻和经济三个领域的实验表明，SocioVerse能够有效反映大规模人口动态，并保证模拟的多样性、可信度和代表性。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种名为SocioVerse的、由大型语言模型（LLM）驱动的社会模拟世界模型。该框架包含四个强大的对齐组件和一个包含一千万真实用户的用户池。旨在解决现有方法在环境、目标用户、交互机制和行为模式等方面存在的对齐挑战。为了验证其有效性，作者在政治、新闻和经济三个不同领域进行了大规模的模拟实验。实验结果表明，SocioVerse能够反映大规模的人口动态，并通过标准化的程序和最少的人工调整来确保多样性、可信度和代表性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的社会模拟方法难以准确捕捉真实世界中复杂的人类行为和社会动态。主要痛点在于环境设置与真实世界不符，目标用户画像不够精确，交互机制过于简单，以及难以生成符合真实社会行为模式的模拟结果。这些问题导致模拟结果的可靠性和泛化性受到限制。

核心思路：SocioVerse的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大能力，构建一个能够模拟真实社会环境和个体行为的世界模型。通过LLM Agent来模拟个体，并利用大规模的真实用户数据来对齐模拟环境和行为模式，从而提高模拟的真实性和准确性。

技术框架：SocioVerse框架包含四个关键的对齐组件和一个大规模用户池。这四个对齐组件分别是：环境对齐（确保模拟环境与真实世界相似）、用户对齐（使用真实用户数据构建用户画像）、交互对齐（设计合理的交互机制）和行为对齐（使Agent的行为模式符合真实社会行为）。框架首先利用真实用户数据构建用户池，然后使用LLM Agent在模拟环境中进行交互，并通过对齐组件不断优化模拟结果。

关键创新：SocioVerse的关键创新在于其综合利用LLM Agent和大规模真实用户数据进行社会模拟。与传统的基于规则或简单模型的社会模拟方法相比，SocioVerse能够更准确地捕捉个体差异和群体行为，并能够模拟更复杂的社会动态。此外，四个对齐组件的设计也保证了模拟结果的可靠性和代表性。

关键设计：SocioVerse的关键设计包括：1) 使用特定的LLM作为Agent的基础模型，并进行微调以适应社会模拟任务；2) 设计合理的Agent交互机制，例如对话、投票、交易等；3) 使用真实用户数据构建用户画像，包括人口统计信息、兴趣偏好、行为习惯等；4) 设计合适的损失函数来优化Agent的行为模式，例如最大化行为与真实数据的相似度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SocioVerse在政治、新闻和经济三个领域均能有效反映大规模人口动态。通过与现有方法的对比，SocioVerse在多样性、可信度和代表性方面均有显著提升。例如，在模拟选举结果时，SocioVerse的预测准确率优于传统方法。

🎯 应用场景

SocioVerse具有广泛的应用前景，可用于社会科学研究、政策制定、舆情分析、市场营销等领域。例如，可以模拟不同政策对社会的影响，预测舆论走向，评估产品推广效果等。该研究有助于更深入地理解社会现象，并为决策提供科学依据。

📄 摘要（原文）

Social simulation is transforming traditional social science research by modeling human behavior through interactions between virtual individuals and their environments. With recent advances in large language models (LLMs), this approach has shown growing potential in capturing individual differences and predicting group behaviors. However, existing methods face alignment challenges related to the environment, target users, interaction mechanisms, and behavioral patterns. To this end, we introduce SocioVerse, an LLM-agent-driven world model for social simulation. Our framework features four powerful alignment components and a user pool of 10 million real individuals. To validate its effectiveness, we conducted large-scale simulation experiments across three distinct domains: politics, news, and economics. Results demonstrate that SocioVerse can reflect large-scale population dynamics while ensuring diversity, credibility, and representativeness through standardized procedures and minimal manual adjustments.