社会模拟的世界模型SocioVerse：复旦、创智学院等开源100万真实用户池，助力计算社会科学的交叉研究

复旦大学跨学科团队联合上海创智学院、罗切斯特大学、小红书提出社会模拟的世界模型 SocioVerse，开源 100 万真实用户池，助力计算社会科学的交叉研究

随着大语言模型角色扮演能力的提升，越来越多的学者将大语言模型引入到社会科学研究中，在模拟社会调查、评估传播效果等场景都取得了正面的结果。现有的研究存在两个局限性：（1）泛化能力不足。当前研究聚焦在某个特定场景 / 任务，方法和结论难以推广和复用。（2）可扩展性不佳。当前的研究往往以大语言模型为中心设计模拟过程，缺乏系统性的视角，难以扩展到更复杂场景。

大规模社会模拟通过构建现实世界的参照，达到建模目标群体的行为模式、预测群体事件的演化趋势、辅助现实重大决策的目的。社会模拟研究的核心问题在于模拟过程如何做到与现实世界的 “对齐”。基于此，复旦大学交叉学科团队联合上海创智学院、罗切斯特大学、小红书提出了一种面向社会模拟的世界模型 SocioVerse，首次提出从环境、目标用户、交互机制和行为模式四个维度的 “对齐” 理念，并设计了包含社会环境、用户引擎、场景引擎和行为引擎的对齐框架，构建了 1000 万真实人口池，以实现高精度、系统性、可泛化的大规模社会模拟。

SocioVerse 在新闻热点传播、社会经济调查等三个场景中展现出高精度的对齐效果。项目开源 100 万英文社交媒体平台的用户池，推出众生・SocioVerse 社会调查模拟平台，提供在线社会模拟仿真，助力交叉学科研究。

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