大型语言模型实现跨文化个性化 nudges 设计
计算机与社会
2025-10-17 v2 人工智能
摘要
nudge策略是影响行为的有效工具，但其影响取决于个体偏好。对某些个体有效的策略可能对其他个体产生适当的反效果。我们假设大型语言模型（LLMs）可以促进设计无需昂贵且耗时的行为数据收集和建模的个性化nudge。为此，我们使用LLMs设计针对个体档案和文化背景量身定制的、基于decoy的nudge，以鼓励空客主动抵消航班碳排放。我们通过在五个国家进行规模为3495人的大型调查实验来评估其效果。结果表明，LLM信息化的个性化nudge比统一设置更有效，在德国、新加坡和美国提升了3-7%的抵消率，但在中国和印度未实现提升。我们的研究表明，LLM作为低成本试点nudge策略的潜力巨大。同时，文化差异限制了其普遍适用性，强调需要将LLM基于模拟的方法与针对性的实证验证相结合。
引用
@article{arxiv.2508.12045,
title = {Large Language Models Enable Design of Personalized Nudges across Cultures},
author = {Vladimir Maksimenko and Qingyao Xin and Prateek Gupta and Bin Zhang and Prateek Bansal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.12045},
year = {2025}
}