Casevo – 中國傳媒大學推出的開源社會傳播模擬系統

Casevo（Cognitive Agents and Social Evolution Simulator）是由中國傳媒大學數據科學與智能媒體傳播學院與媒體融合與傳播國家重點實驗室聯合開發的開源社會傳播模擬系統。結合了大型語言模型和多智能體技術，Casevo旨在模擬人類的認知、決策過程及社會互動，以理解和預測社會傳播現象。該系統采用模塊化結構，支持從場景配置到復雜社會網絡建模的全面仿真，并通過輪次更新機制推動仿真進程。Casevo在新聞傳播、社會計算和公共政策等領域展現出廣泛的應用潛力，旨在幫助研究人員進行理論構建、假設驗證和策略優化，推動“AI For Social Science”的研究模式。

Casevo是什么

Casevo（Cognitive Agents and Social Evolution Simulator）是一個開源的社會傳播模擬系統，由中國傳媒大學的數據科學與智能媒體傳播學院及媒體融合與傳播國家重點實驗室聯合推出。該系統融合了大語言模型和多智能體技術，旨在模擬人類的認知、決策和社會互動，以理解和預測社會傳播現象。Casevo采用模塊化架構，提供從場景設定到復雜社會網絡建模的完整仿真框架，通過輪次更新機制推進模擬過程。Casevo具有廣泛的應用前景，適用于新聞傳播、社會計算和公共政策等領域，助力研究者進行理論構建、假設檢驗和策略優化，推動“AI For Social Science”研究范式的發展。

Casevo的主要功能

• 社會互動模擬：能夠模擬復雜的社會互動過程，例如辯論與公共輿論傳播，重現個體之間的交流與互動。
• 動態社會網絡建模：支持構建和動態調整社會網絡結構，反映個體關系的演變，適用于信息傳播和社交影響等研究領域。
• 個體行為與決策模擬：基于鏈式思維（CoT）和檢索增強生成（RAG）機制，代理能夠進行多步推理和基于歷史記憶的決策，模擬個體在復雜情境下的行為選擇。
• 大規模并行處理：具備并行優化模塊，高效處理大規模代理的并行行為和決策，顯著提升模擬的效率與性能。
• 靈活的場景定制：用戶可以根據需求定制模擬場景，包括代理個性設置、網絡拓撲結構及外部干預，適應多樣化的研究需求。

Casevo的技術原理

• 離散模擬：采用離散模擬機制，通過輪詢更新管理代理行為和調度，確保系統行為的同步與的有序安排，適合逐步推進的社會動態模擬場景。
• 大型語言模型（LLMs）集成：集成大型語言模型，使得代理能夠生成自然語言文本，進行類似人類的決策和交流，增強模擬的真實性與復雜性。
• 鏈式思維（CoT）：CoT機制支持代理進行多步推理，考慮多個因素后再做出決策，模擬戰略行為，如規劃、談判和聯盟構建等。
• 檢索增強生成（RAG）：RAG記憶系統使代理能夠回憶過去的互動與決策，基于歷史數據生成更細致且上下文相關的行為，模擬人類的長期戰略思維和記憶依賴決策。
• 模塊化架構：Casevo采用模塊化設計，將模型設置、代理行為定義、并行優化和網絡管理等功能劃分為模塊，實現系統的高度靈活性與可擴展性，便于根據具體需求進行定制和擴展。

Casevo的項目地址

• GitHub倉庫：https://github.com/rgCASS/casevo
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2412.19498

Casevo的應用場景

• 社會科學研究：模擬過程，分析選民偏好變化，預測結果，提供研究的數據支持。
• 行為預測：模擬消費者購買決策，分析影響因素，幫助企業制定營銷策略，提升市場競爭力。
• 教育：構建虛擬化學實驗室，模擬化學反應與實驗操作，輔助化學教學，提高學習效果與安全性。
• 娛樂與游戲開發：設計復雜交互的非玩家角色（NPC），使其能夠根據玩家的行為做出多樣化反應，增強游戲的可玩性和沉浸感。
• 應急管理：模擬等災害的應急響應，分析應急策略的效果，提高應急效率，減少災害損失。

常見問題

• Casevo適用于哪些領域？Casevo廣泛應用于社會科學研究、行為預測、教育、娛樂及應急管理等多個領域。
• 如何獲取Casevo？用戶可以通過訪問Casevo的GitHub倉庫，獲取源代碼和使用說明。
• Casevo的系統要求是什么？具體系統要求可以在GitHub倉庫中找到，通常需要支持并行處理的計算機環境。
• 是否支持定制開發？是的，Casevo采用模塊化設計，用戶可以根據需求進行定制與擴展。