Using Large Language Models to Construct Virtual Top Managers: A Method for Organizational Research

📄 arXiv: 2601.18512v1 📥 PDF

作者: Antonio Garzon-Vico, Krithika Sharon Komalapati, Arsalan Shahid, Jan Rosier

分类: cs.CL

发布日期: 2026-01-26

💡 一句话要点

利用大型语言模型构建虚拟高管，为组织研究提供新方法

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

关键词: 大型语言模型 组织研究 虚拟高管 决策模拟 道德基础理论

📋 核心要点

  1. 现有组织研究难以直接接触高管，限制了对领导决策行为的深入分析。
  2. 利用大型语言模型，结合真实CEO沟通数据和道德理论，构建虚拟高管角色。
  3. 实验表明，虚拟高管在道德判断上与人类样本近似，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种方法框架，利用大型语言模型（LLM）创建真实高层管理者的虚拟角色。通过分析真实CEO的沟通内容并结合道德基础理论，我们构建了基于LLM的参与者，以模拟个体领导者的决策过程。在三个阶段中，我们通过将这些虚拟CEO与人类参与者进行对比，评估了其构建效度、可靠性和行为保真度。结果表明，经过理论支撑的角色能够近似人类样本中的道德判断，这表明基于LLM的角色可以作为一种可信且互补的工具，用于在难以直接接触高管的情况下进行组织研究。最后，我们概述了在组织环境中使用基于LLM的角色进行未来研究的意义。

🔬 方法详解

问题定义：当前组织研究面临的一个主要挑战是难以直接获取高层管理者的决策数据。由于时间限制、隐私问题以及高管的不可及性，研究人员往往难以收集到足够的数据来分析领导者的决策过程和行为模式。现有方法，如问卷调查和访谈，可能存在主观偏差和信息失真，无法全面反映高管的真实决策。

核心思路：本研究的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大文本生成和理解能力，构建虚拟高管角色，模拟真实领导者的决策过程。通过输入真实CEO的沟通数据，并结合道德基础理论，使LLM能够学习和模仿特定领导者的决策风格和价值观。这种方法旨在创建一个可信的代理，用于在受控环境中进行实验和分析。

技术框架：该方法框架包含三个主要阶段：1) 数据收集与准备：收集真实CEO的公开沟通数据，例如演讲稿、采访记录和社交媒体帖子。2) LLM训练与角色构建：使用收集到的数据对LLM进行微调，使其能够生成符合特定CEO风格的文本。同时，结合道德基础理论，为LLM注入特定的道德价值观。3) 验证与评估：将虚拟CEO与人类参与者进行对比，评估其在决策任务中的表现。通过测量构建效度、可靠性和行为保真度，验证虚拟角色的有效性。

关键创新：本研究的关键创新在于将大型语言模型应用于组织研究领域，创造性地构建了虚拟高管角色。与传统的基于规则或专家系统的模拟方法不同，本研究利用LLM的自学习能力，能够更真实地模拟复杂的人类决策过程。此外，结合道德基础理论，使虚拟角色具有更强的解释性和可控性。

关键设计：在LLM训练阶段，使用了微调技术，以确保生成的文本与目标CEO的风格一致。道德基础理论被用于指导LLM的价值观设定，通过调整不同道德维度的权重，可以控制虚拟角色的道德偏好。在验证阶段，使用了多种指标来评估虚拟角色的有效性，包括构建效度（测量虚拟角色是否能够反映真实CEO的特征）、可靠性（测量虚拟角色在不同任务中的一致性）和行为保真度（测量虚拟角色与人类参与者在决策行为上的相似性）。

📊 实验亮点

实验结果表明，基于LLM构建的虚拟CEO在道德判断上与人类样本具有显著的相关性，验证了该方法的有效性。具体而言，虚拟CEO在不同道德维度上的得分与真实CEO的公开言论表现出一致性。此外，研究还发现，通过调整LLM的道德价值观，可以控制虚拟角色的决策偏好，为研究人员提供了一个灵活的实验工具。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于组织行为学、领导力研究、战略管理等领域。虚拟高管可以用于模拟不同领导风格对组织绩效的影响，评估战略决策的潜在风险，以及进行伦理决策分析。此外，该方法还可以用于培训和发展未来的领导者，提供一个安全和可控的环境来练习决策技能。

📄 摘要（原文）

This study introduces a methodological framework that uses large language models to create virtual personas of real top managers. Drawing on real CEO communications and Moral Foundations Theory, we construct LLM-based participants that simulate the decision-making of individual leaders. Across three phases, we assess construct validity, reliability, and behavioral fidelity by benchmarking these virtual CEOs against human participants. Our results indicate that theoretically scaffolded personas approximate the moral judgements observed in human samples, suggesting that LLM-based personas can serve as credible and complementary tools for organizational research in contexts where direct access to executives is limited. We conclude by outlining implications for future research using LLM-based personas in organizational settings.