SocioVerse简介
SocioVerse（众生）是由复旦大学、上海创智学院、罗切斯特大学及小红书联合开发的社会模拟世界模型。该模型基于大语言模型（LLM）驱动的智能体，结合1000万真实用户数据构建了一个与现实社会高度对齐的大规模模拟框架。系统由社会环境、用户引擎、场景引擎和行为引擎四个核心模块组成，能够对群体行为模式进行建模，预测事件发展趋势，并为重大决策提供支持。SocioVerse在新闻传播、社会经济调查等领域表现出优异的模拟精度，为计算社会科学的研究提供了强有力的工具。
SocioVerse的主要功能
- 高精度社会模拟：构建与现实社会高度一致的模拟环境，用于预测群体行为和事件演化趋势。
- 多场景适用性：适用于新闻传播、社会经济研究、政治选举预测等多种社会科学研究场景。
- 用户画像与行为生成：基于真实用户数据构建精细的用户画像，并生成符合其特征的行为模式。
- 动态环境更新：根据实时社会事件和统计数据更新模拟环境，确保与现实同步。
SocioVerse的技术原理
- 社会环境模块：整合实时事件、社会统计和个性化内容，为智能体提供背景信息，增强行为合理性。
- 用户引擎：利用真实用户数据构建精准的用户画像，涵盖硬标签与软表征向量，确保模拟群体特征的准确性。
- 场景引擎：设计多种交互结构，如问卷调查、访谈、行为实验和社交媒体互动，实现对真实社会场景的映射。
- 行为引擎：结合用户画像、场景结构和社会背景，驱动智能体生成合理的行为，支持通用型、专家型和领域型大模型。
SocioVerse的项目资源
- 项目官网：http://www.fudan-disc.com/socioverse/
- GitHub仓库：https://github.com/FudanDISC/SocioVerse
- HuggingFace模型库：https://huggingface.co/datasets/Lishi0905/SocioVerse
- arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2504.10157
SocioVerse的应用场景
- 政治选举预测：通过模拟选举过程，预测候选人支持率和结果。
- 突发新闻反馈分析：评估公众对重大事件的反应，辅助制定应对策略。
- 国家经济调查：模拟居民消费行为，支持经济政策制定。
- 社会政策评估：预测政策实施效果，优化政策设计。
- 信息传播与舆论分析：模拟信息扩散与舆论演变，助力舆情管理。
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