Краткое содержание

arXiv:2511.03758v3 Тип объявления: замена-перекрёстная публикация Аннотация: Появление больших языковых моделей (LLM) демонстрирует их потенциал в инкапсуляции логики и закономерностей, присущих симуляции человеческого поведения за счет использования обширного предварительного обучения на веб-данных. Однако границы возможностей LLM в социальной симуляции остаются неясными. Для дальнейшего изучения социальных атрибутов LLM мы представляем фреймворк CiteAgent, предназначенный для генерации сетей цитирования на основе симуляции человеческого поведения с использованием агентов на базе LLM. CiteAgent успешно воспроизводит преобладающие явления в реальных сетях цитирования, включая степенное распределение, искажение цитат и уменьшение диаметра сети. На основе этой реалистичной симуляции мы предлагаем два исследовательских парадигмы на основе LLM в области социальных наук: LLM-SE (эксперимент по опросу на основе LLM) и LLM-LE (лабораторный эксперимент на основе LLM). Эти парадигмы позволяют проводить строгий анализ явлений в сетях цитирования, что позволяет нам подтверждать или опровергать существующие