Las plataformas de redes sociales han revolucionado la interacción humana, creando entornos dinámicos donde millones de usuarios intercambian información, forman comunidades e influyen unos en otros. Estas plataformas, incluidas X y Reddit, no son solo herramientas de comunicación, sino que se han convertido en ecosistemas críticos para comprender los comportamientos sociales modernos. Disimular interacciones tan intrincadas es esencial para estudiar la información errónea, la polarización grupal y el comportamiento participante. Los modelos computacionales brindan a los investigadores una forma rentable y escalable de analizar estas interacciones sin realizar experimentos del mundo positivo que consumen muchos fortuna. Pero, Crear modelos que repliquen la escalera y la complejidad de las redes sociales sigue siendo un desafío importante.
La cuestión principal al modelar las redes sociales es capturar los diversos comportamientos e interacciones de millones de usuarios en una red dinámica. Los modelos tradicionales basados en agentes (ABM) no llegan a representar comportamientos complejos como la toma de decisiones basada en el contexto o la influencia de algoritmos de recomendación dinámicos. Encima, los modelos existentes a menudo se limitan a simulaciones a pequeña escalera, que normalmente involucran sólo cientos o miles de agentes, lo que restringe su capacidad para imitar sistemas sociales a gran escalera. Estas limitaciones impiden que los investigadores exploren a fondo fenómenos como cómo se difunde la información errónea o cómo evolucionan las dinámicas de rama en entornos en bisectriz. Estas limitaciones resaltan la escazes de herramientas de simulación más avanzadas y escalables.
Los métodos existentes para aparentar interacciones en redes sociales a menudo carecen de características esenciales como redes de usuarios dinámicas, sistemas de recomendación detallados y actualizaciones en tiempo positivo. Por ejemplo, la mayoría de los ABM se basan en comportamientos de agentes preprogramados, que no reflejan la toma de decisiones matizada que se observa en los usuarios del mundo positivo. Encima, los simuladores actuales suelen ser específicos de una plataforma y están diseñados para estudiar fenómenos aislados, lo que los hace poco prácticos para aplicaciones más amplias. A menudo no pueden prosperar más allá de unos pocos miles de agentes, lo que deja a los investigadores incapaces de examinar los comportamientos de millones de usuarios que interactúan simultáneamente. La marcha de modelos escalables y versátiles ha sido un obstáculo importante en el avance de la investigación sobre redes sociales.
Investigadores de Camel-AI, el Laboratorio de Inteligencia Sintético de Shanghai, la Universidad Tecnológica de Dalian, Oxford, KAUST, la Universidad de Fudan, la Universidad de Xi’an Jiaotong, el Imperial College de Londres, el Instituto Max Planck y la Universidad de Sydney desarrollaron OASISun simulador de redes sociales de próxima engendramiento diseñado con escalabilidad y adaptabilidad para topar estos desafíos. OASIS se plinto en componentes modulares, incluido un servidor de entorno, un sistema de recomendación (RecSys), un motor de tiempo y un módulo de agente. Admite hasta un millón de agentes, lo que lo convierte en uno de los simuladores más completos. Este sistema incorpora redes actualizadas dinámicamente, diversos espacios de bono y algoritmos avanzados para replicar la dinámica de las redes sociales del mundo positivo. Al integrar métodos basados en datos y marcos de código despejado, OASIS proporciona una plataforma flexible para estudiar fenómenos en plataformas como X y Reddit, lo que permite a los investigadores explorar temas que van desde la propagación de información hasta el comportamiento participante.
La obra de OASIS enfatiza tanto la escalera como la funcionalidad. Las funciones de algunos de los componentes son las siguientes:
- Su servidor de entorno es la columna vertebral y almacena perfiles de adjudicatario detallados, interacciones históricas y conexiones sociales.
- El sistema de recomendación personaliza la visibilidad del contenido utilizando algoritmos avanzados como TwHIN-BERT, que procesa los intereses de los usuarios y las actividades recientes para clasificar las publicaciones.
- Time Engine gobierna la activación del adjudicatario basándose en probabilidades horarias, simulando patrones realistas de comportamiento en bisectriz.
Estos componentes trabajan juntos para crear un entorno de simulación que puede adaptarse a diferentes plataformas y escenarios. Cambiar de X a Reddit requiere ajustes mínimos del módulo, lo que convierte a OASIS en una útil versátil para la investigación de redes sociales. Su infraestructura informática distribuida garantiza un manejo efectivo de simulaciones a gran escalera, incluso con hasta un millón de agentes.
En experimentos que modelan la propagación de información en X, OASIS logró un RMSE normalizado de aproximadamente el 30 %, lo que demuestra su capacidad para alinearse con las tendencias de difusión reales. El simulador igualmente replicó la polarización grupal, mostrando que los agentes tienden a adoptar opiniones más extremas durante las interacciones. Este objetivo fue particularmente pronunciado en los modelos sin censura, donde los agentes utilizaron un idioma más extremo. Encima, OASIS reveló conocimientos únicos, como que el objetivo boyada es más evidente en agentes que en humanos. Los agentes siguieron constantemente tendencias negativas cuando fueron expuestos a comentarios mal tratados, mientras que los humanos mostraron un enfoque crítico más robusto. Estos hallazgos subrayan el potencial del simulador para descubrir patrones de comportamiento social tanto esperados como novedosos.
Con OASIS, grupos de agentes más grandes conducen a interacciones más ricas y diversas. Por ejemplo, cuando el número de agentes aumentó de 196 a 10.196, la variedad y la utilidad de las respuestas de los usuarios mejoraron significativamente, con un aumento del 76,5 % en la utilidad percibida. A una escalera aún longevo de 100.196 agentes, las interacciones de los usuarios se volvieron más variadas y significativas, lo que ilustra la importancia de la escalabilidad en el estudio del comportamiento grupal. Encima, OASIS demostró que la información errónea se difunde con longevo operatividad que la información real, especialmente cuando los rumores son emocionalmente provocativos. El simulador igualmente mostró cómo se forman grupos de usuarios aislados con el tiempo, proporcionando información valiosa sobre la dinámica de las comunidades en bisectriz.
Las conclusiones secreto de la investigación de OASIS incluyen:
- OASIS puede aparentar hasta un millón de agentes, superando con creces las capacidades de los modelos existentes.
- Admite múltiples plataformas, incluidas X y Reddit, con componentes modulares que se pueden ajustar fácilmente.
- El simulador replica fenómenos como la polarización grupal y el comportamiento participante, proporcionando una comprensión más profunda de estas dinámicas.
- OASIS logró un RMSE normalizado del 30% en experimentos de propagación de información, alineándose estrechamente con las tendencias del mundo positivo.
- Demostró que los rumores se difunden más rápido y más ampliamente que la información real en simulaciones a gran escalera.
- Los grupos de agentes más grandes mejoran la variedad y la utilidad de las respuestas, enfatizando la importancia de la escalera en los estudios de redes sociales.
- La computación distribuida de OASIS permite un manejo efectivo de simulaciones, incluso con millones de agentes.
En conclusión, OASIS es un gran avance en la simulación de la dinámica de las redes sociales, ofreciendo escalabilidad y adaptabilidad. OASIS aborda las limitaciones del maniquí existente y proporciona un situación sólido para estudiar interacciones a escalera compleja. La integración de LLM con agentes basados en reglas imita con precisión los comportamientos de hasta un millón de usuarios en plataformas como X y Reddit. Su capacidad para replicar fenómenos complejos, como la propagación de información, la polarización de grupos y los mercadería de boyada, proporciona a los investigadores conocimientos valiosos sobre los ecosistemas sociales modernos.
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A Sana Hassan, pasante de consultoría en Marktechpost y estudiante de doble titulación en IIT Madras, le apasiona aplicar la tecnología y la inteligencia sintético para topar los desafíos del mundo positivo. Con un gran interés en resolver problemas prácticos, aporta una nueva perspectiva a la intersección de la IA y las soluciones de la vida positivo.