English(EN) Using LLM Agents to Evaluate Prosocial Interventions on Social Media Platforms

LLM代理模拟社交媒体干预以提高新闻参与度

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-11 05:00

研究人员开发了一个使用LLM代理评估社交媒体平台干预措施的模拟流程。该流程基于OASIS框架构建，生成了超过13,000个独特的LLM代理，在20个时间步长内与真实的Twitter/X帖子进行了互动。模拟表明，旨在增加经过验证的新闻曝光度的干预措施，例如提高在信息流中的排名，可以显著提高不同代理画像的新闻参与度。研究结果表明，基于LLM的模拟可以有效地支持平台干预措施的早期评估，有可能减少昂贵的人类受试者实验的需要。 AI

影响为在昂贵的人类试验之前测试社交媒体平台干预措施提供了一种可扩展的方法。

排序理由学术论文，详细介绍了使用LLM代理评估社交媒体干预措施的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Lucen Li, Erin Wertz, Muhammad Haroon, Anshuman Chhabra, Magdalena Wojcieszak · 2026-11-11 05:00

使用大型语言模型代理评估社交媒体平台上的亲社会干预措施

arXiv:2611.12922v1 Announce Type: cross Abstract: Social media platforms are a primary source of information for many users. Although research explores various interventions to promote prosocial content or demote harmful content on platforms, there are few systematic methods for …

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