问卷响应生成：使用大语言模型生成封闭式问卷响应
计算与语言
2026-04-27 v2 计算机与社会
摘要
许多针对人类问卷响应的in-silico模拟使用大语言模型（LLM）都聚焦于生成封闭式问卷响应，而LLM通常被训练用于生成开放式文本。先前的研究使用多样化的方法生成封闭式问卷响应，尚未确定标准做法。本文系统性地检验了各种问卷响应生成方法对预测问卷响应的影响。我们报告了3200万次模拟问卷响应的结果，涵盖8种问卷响应生成方法、4个政治态度问卷和10个开源权重语言模型。我们发现不同问卷响应生成方法在individual-level和subpopulation-level对齐方面存在显著差异。我们的结果表明，受限生成方法（Restricted Generation Methods）总体表现最佳，而推理输出（reasoning output）并不一致地改善对齐效果。我们的工作凸显了问卷响应生成方法对模拟问卷响应的显著影响，并我们提出了在应用问卷响应生成方法方面的实用建议。
引用
@article{arxiv.2510.11586,
title = {Survey Response Generation: Generating Closed-Ended Survey Responses In-Silico with Large Language Models},
author = {Georg Ahnert and Anna-Carolina Haensch and Barbara Plank and Markus Strohmaier},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.11586},
year = {2026}
}