虚拟民调中的特朗普：利用大型语言模型模拟和预测调查中的公众意见
综合经济学
2025-02-12 v2 经济学
摘要
近年来，大型语言模型（LLM）因其生成类人文本的能力而受到关注。由于调查和民意调查仍是衡量公众态度的关键工具，人们越来越关注LLM是否能准确复制人类回答。本研究考察了LLM（特别是ChatGPT-4o）在大规模调查中复制人类回答以及根据人口统计数据预测选举结果的潜力。研究使用了世界价值观调查（WVS）和美国国家选举研究（ANES）的数据，评估了LLM在两项关键任务中的表现：模拟人类回答和预测美国选举结果。在模拟任务中，LLM被要求为各种社会文化和信任相关的问题生成合成回答，在中美样本中展现出与人类回答模式的显著一致性，但在价值敏感话题上存在一定局限。在预测任务中，LLM被用于模拟过去美国选举中的投票行为并预测2024年选举结果。研究发现，LLM能有效复制文化差异，具有样本内预测有效性，并能提供合理的样本外预测，表明其有望成为基于调查的研究的低成本补充工具。
引用
@article{arxiv.2411.01582,
title = {Donald Trumps in the Virtual Polls: Simulating and Predicting Public Opinions in Surveys Using Large Language Models},
author = {Shapeng Jiang and Lijia Wei and Chen Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.01582},
year = {2025}
}