态度变化的生成式模型的稳定化

态度变化——个体修正其评价立场的过程——已由一系列具有影响力但相互竞争的言语理论所解释。这些理论通常作为机制草图发挥作用：概念细节丰富，但缺乏作为可执行系统运行所需的技术规范和操作约束。我们提出了一种基于生成式行动者的建模工作流，使用 Concordia 仿真库将这些草图“渲染”为可运行的行动者-环境仿真。在 Concordia 中，行动者通过预测模式补全进行操作：这是一种对自然语言字符串的操作，从包含过去记忆和当前观察的前缀中生成描述行动者预期动作的后缀。我们将认知失调（Festinger 1957）、自我一致性（Aronson 1969）和自我知觉（Bem 1972）理论渲染为不同的决策逻辑，通过特定理论的推理步骤序列来填充和处理前缀。我们在经典心理学实验中评估了这些实现。我们的实现生成了与原始实证文献已知结果一致的行为模式。然而，我们发现实现稳定复现需要解决言语描述固有的不确定性以及现代语言先验与历史实验假设之间的冲突。我们记录了这种手动的迭代模型“稳定化”过程如何揭示出在原始言语描述中基本未记录的具体操作和社会生态依赖性。最终，我们认为手动的稳定化过程本身应被视为方法论的核心组成部分，其功能在于阐明生成特征效应所需的情境和表征承诺。