SocioVerse：复旦大学联合小红书等机构开发的社交模拟框架

SocioVerse项目简介

SocioVerse 是由复旦大学、上海创新研究所、罗切斯特大学、印第安纳大学和小红书公司联合开发的社交模拟框架。它通过大型语言模型（LLM）驱动的智能体和一个包含1000万真实用户的用户池，模拟人类行为和社会动态。SocioVerse 的核心功能包括大规模人口动态模拟、个性化用户建模、多样化场景设计和行为预测。其技术原理基于 LLM 的生成能力和推理能力，结合实时更新的社交环境信息，确保模拟结果的准确性和可信度。SocioVerse 在政治、新闻和经济等多个领域展示了强大的应用潜力，能够为社会科学研究和决策提供有力支持。

SocioVerse主要功能

• 大规模人口动态模拟：通过智能体与环境的互动，模拟大规模人群的行为和动态，预测社会趋势和群体行为。
• 多领域应用：适用于政治、经济、新闻等多个领域的模拟，帮助研究者和决策者理解复杂社会现象。
• 个性化用户模拟：根据真实用户数据，创建具有多样性和代表性的虚拟用户，确保模拟结果的准确性和可信度。

• 1000万用户池：基于真实社交媒体数据构建，涵盖广泛的人口统计特征和行为模式。
• 用户标签与分类：通过深度学习和人工标注，为用户分配详细的标签，如年龄、性别、职业、意识形态等，支持精准模拟。

• 多样化场景设计：支持问卷调查、深入访谈、行为实验和社交媒体互动等多种场景，满足不同研究需求。
• 行为预测与分析：结合用户历史和实时社会环境，预测个体行为，提供深入的行为分析和趋势预测。

SocioVerse技术原理

• 智能体行为模拟：利用LLM的生成能力和推理能力，模拟用户在不同场景下的行为和决策。
• 动态环境适应：通过不断更新的社交环境信息，确保智能体的行为与现实世界保持一致。

• 用户池构建：从多个社交媒体平台收集用户数据，经过清洗和过滤，构建一个高质量的用户池。
• 用户标签系统：使用LLM和人工标注相结合的方法，为用户分配详细的标签，确保用户数据的准确性和多样性。

• 场景设计与任务分配：根据研究需求设计多样化的情景模板，如问卷调查、行为实验等。
• 行为预测模型：结合用户历史数据、场景设计和实时社会环境，使用传统代理模型和LLM生成用户行为预测。

• 实时信息整合：通过整合最新的事件、新闻和社会统计数据，为智能体提供动态的社交环境。
• 环境与用户对齐：确保模拟环境与现实世界保持一致，使智能体的行为与真实用户行为高度一致。

SocioVerse应用场景

政治领域

• 选举预测：模拟不同地区的选民投票行为，预测选举结果，为竞选策略制定提供参考。
• 政策评估：模拟不同政策对公众态度和社会动态的影响，提前评估政策的可行性和潜在效果。

新闻传播

• 新闻反馈分析：模拟公众对突发新闻事件的反应和态度，帮助媒体更好地把握舆论方向。
• 信息传播路径：研究信息在社交媒体中的传播路径和影响范围，优化新闻传播策略。

经济领域

• 消费行为研究：模拟不同收入群体的消费行为和偏好，为市场调研和产品定位提供依据。
• 经济政策影响：预测经济政策对不同地区和人群的经济行为的影响，辅助经济决策制定。

SocioVerse项目入口

• 项目主页：http://www.fudan-disc.com/socioverse
• GitHub代码库：https://github.com/FudanDISC/SocioVerse
• HuggingFace模型：https://huggingface.co/datasets/Lishi0905/SocioVerse
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2504.10157