SocioVerse 通过整合大规模真实用户数据和大语言模型（LLM）的能力，实现了对社会模拟器中个体的高保真建模。其核心是通过数据驱动和模型增强的方法，构建具有真实人类特征和行为模式的虚拟个体（智能体）。

🔍 一、数据来源与处理

1. 大规模真实用户池：
   SocioVerse 从社交媒体平台（如 X/Twitter 和 Rednote/小红书）收集了超过 1000 万真实用户的公开数据，包括文本内容（发言、评论）、互动行为（点赞、转发）和基础元数据。

   • 数据清洗：通过文本相似度分析（阈值 >0.3）过滤机器人和广告账户，确保数据质量。
   • 隐私保护：仅使用公开数据，并采用匿名化处理，避免直接暴露用户身份。

2. 用户标签体系：

   • 硬标签：包括年龄、性别、职业、收入、教育水平、地区等 15 类人口统计学属性。
   • 软标签：通过语义分析提取政治倾向、消费偏好、价值观等深层特征。
   • 标注流程：
     1. 多 LLM 协同标注：使用 GPT-4o、Claude 3.5、Gemini 1.5 等模型对用户初始标签进行生成。
     2. 人工校验：由标注员对 LLM 输出进行验证，一致性达 84.9% 以上。
     3. 训练分类器：用校验后的数据训练 Bert-base-chinese（中文）和 LongFormer（英文）分类器，实现大规模自动标注，准确率超 92%。

🧠 二、个体建模技术

1. 用户引擎（User Engine）：

   • 从用户池中采样目标群体，构建虚拟个体的画像，包括：
     • 静态属性：人口统计学特征（如年龄、性别）。
     • 动态属性：兴趣偏好、社交关系、行为历史。
   • 通过表征学习将用户编码为高维向量，保留其多维特征。

2. 行为引擎（Behavior Engine）：

   • 双轨行为生成机制：
     • LLM 智能体：
       • 通用 LLM（如 GPT、Qwen）：通过提示词注入用户画像，生成个性化行为（如发言、决策）。
       • 专家 LLM：针对特定领域（如经济、政治）微调，用于专业场景。
     • 传统代理模型（ABM）：基于规则或数学理论处理简单行为（如投票、点赞），提高效率。
   • 行为上下文整合：结合用户画像、实时事件（来自社会环境引擎）和场景规则（来自场景引擎），驱动智能体生成合理行为。

⚙️ 三、模拟对齐与验证

SocioVerse 通过四大对齐模块确保模拟与现实的一致性：

1. 环境对齐：注入实时事件和社会统计数据（如新闻、人口分布），使模拟环境动态更新。
2. 用户对齐：通过真实用户池和标签体系，确保虚拟群体的分布与真实人口统计学一致（如地区、年龄）。
3. 交互对齐：支持多种场景（问卷、访谈、社交互动），模拟现实社交结构。
4. 行为对齐：通过 LLM 和 ABM 混合生成行为，使个体和群体行为符合真实模式。

验证结果：

• 选举预测：模拟美国大选，关键州误差低于 3.1%。
• 新闻反馈：模拟用户对 ChatGPT 新闻的态度，KL 散度仅 0.113（与真实分布高度一致）。
• 经济调查：模拟中国家庭支出，在发达地区误差 NRMSE 达 0.025。

📊 四、关键技术优势

⚠️ 五、隐私与伦理考虑

• 数据合规性：仅使用公开数据，过滤敏感信息，符合最小必要原则。
• 偏差控制：LLM 可能引入保守性偏差（如模拟回答偏中性），需通过人工校验和算法优化缓解。

💎 总结

SocioVerse 通过真实用户数据（千万级社交媒体数据）和大语言模型（多 LLM 协同标注与行为生成）的结合，实现了对个体的高精度建模。其核心创新在于：

1. 数据驱动的用户画像：从真实行为中提取多维特征。
2. LLM 增强的行为模拟：通过提示工程和微调使虚拟个体生成人类化行为。
3. 多维度对齐框架：确保模拟环境、用户群体、交互行为与现实高度一致。

这种方法为社会科学研究（如选举预测、舆情分析、经济调查）提供了可扩展、高保真的实验平台。