模拟有组织的群体行为：新框架、基准测试与分析
计算与语言
2026-04-14 v1 社会与信息网络
摘要
模拟有组织的群体（如公司）如何做出决策（如应对竞争对手的行动）对于理解真实世界的动态情况至关重要，这可能有助于相关应用（如市场预测）。在本文中，我们将此问题 formalization 为一个具体的研究平台，为群体行为理解提供：（1）一个具有基准测试和评估标准的任务定义，（2）一个结构化的分析框架及其相应算法，以及（3）详细的时序和跨群体分析。具体而言，我们提出了有组织的群体行为模拟（Organized Group Behavior Simulation）任务，从实际角度将有组织的群体建模为集体实体：给定面临特定情境（如AI浪潮）的群体，预测其所采取的决策。为支持此任务，我们present了GROVE（GRoup Organizational BehaVior Evaluation），一个覆盖44个实体、包含8,052个真实世界情境-决策对的基准测试，这些情境-决策对来自维基百科和TechCrunch，涵盖9个领域，并附有一个端到端评估协议，评估一致性、主动性、范围、规模和时滞。除了直接的提示管道之外，我们提出了一个结构化的分析框架，将集体决策事件转换为可解释、自适应且可追溯的行为模型，实现了对摘要和检索基线的更好性能。它进一步引入了一个用于时序演化和跨群体迁移的适配器机制，并通过可追溯的证据节点将每个决策规则 grounding在源自的历史事件中。我们的分析揭示了单个群体内部的时序行为漂移，而时序感知适配器能够有效捕获这种漂移以实现更好的预测，以及跨群体的结构化相似性，这使得对数据稀缺组织的知识迁移成为可能。
引用
@article{arxiv.2604.09874,
title = {Simulating Organized Group Behavior: New Framework, Benchmark, and Analysis},
author = {Xinkai Zou and Yiming Huang and Zhuohang Wu and Jian Sha and Nan Huang and Longfei Yun and Jingbo Shang and Letian Peng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.09874},
year = {2026}
}