SocioVerse – 復旦大合小紅書等機構開源的社會模擬世界模型

SocioVerse（眾生）是由復旦大學、上海創智學院、羅切斯特大學與小紅書共同研發的社會模擬世界模型。該模型依托于大語言模型（LLM）驅動的智能體，結合了1000萬真實用戶的數據池，旨在構建一個與現實社會高度一致的大規模模擬框架。SocioVerse通過社會環境、用戶引擎、場景引擎和行為引擎四大模塊，實現對目標群體行為模式的建模、演化的預測，以及重大決策的輔助支持。該平臺在新聞熱點傳播、社會經濟調查等多個領域展現了卓越的對齊效果，為計算社會科學的交叉研究提供了強有力的工具。

SocioVerse是什么

SocioVerse（眾生）是一個社會模擬模型，旨在提供一個與現實世界相符的虛擬環境。通過整合來自復旦大學、上海創智學院、羅切斯特大學和小紅書的資源，SocioVerse利用大語言模型驅動的智能體和龐大的用戶數據池，致力于對社會行為進行深入分析與模擬。該模型通過四個核心模塊的協同工作，能夠有效建模目標群體的行為，預測的動態演變，并輔助研究人員與決策者進行科學決策。

SocioVerse的主要功能

• 精準的社會模擬：提供與現實世界相對接的模擬環境，能夠模擬大規模的群體行為，并預測社會的發展趨勢。
• 多樣化應用場景：涵蓋新聞傳播、社會經濟調查、預測等多個研究領域，幫助研究人員和決策者獲取關于群體行為的深刻見解。
• 用戶畫像與行為生成：構建復雜的目標用戶畫像，利用智能體生成符合用戶特征的行為模式。
• 實時動態環境更新：根據社會、統計數據和個性化內容進行實時更新，確保模擬環境與現實世界保持同步。

SocioVerse的技術原理

• 社會環境模塊：為模擬提供最新的社會背景信息，包括實時、統計數據和個性化內容。更新會創建帶有時間戳的新聞庫，以供智能體檢索和引用。社會統計數據提供人口分布、城市結構等信息，使智能體的行為更符合真實群體特征。
• 用戶引擎：依據真實用戶數據構建目標用戶畫像，確保模擬智能體的人群特征與現實一致。用戶池包含來自不同社交平臺的1000萬用戶數據，通過硬標簽（如性別、年齡）和軟表征向量的結合，生成高精度用戶畫像。
• 場景引擎：將模擬場景與真實情境對接，設計相應的交互結構，以便在大規模群體中推廣。問卷調查采用單輪1對多結構，收集大樣本的觀點；深入訪談則采用多輪1對1交互，挖掘受訪者的態度和動機；而行為實驗則可通過結構化的1對多或多對多方式觀察個體和群體的決策行為。
• 行為引擎：結合用戶畫像、場景結構和社會背景，驅動智能體生成合理的模擬行為。大模型智能體包括通用型LLM（如GPT、Qwen）、專家型LLM（特定領域微調）和領域LLM（應對復雜任務），同時傳統建模智能也利用規則或數學模型，適合邊緣用戶的建模需求。

SocioVerse的項目地址

• 項目官網：http://www.fudan-disc.com/socioverse/
• GitHub倉庫：https://github.com/FudanDISC/SocioVerse
• HuggingFace模型庫：https://huggingface.co/datasets/Lishi0905/SocioVerse
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2504.10157

SocioVerse的應用場景

• 預測：通過模擬過程，預測候選人的支持率及最終結果，為競選策略提供數據支持。
• 突發新聞反饋分析：模擬公眾對重大新聞的反應，幫助提前評估公眾態度，并制定應對策略。
• 國家經濟調查：模擬居民的消費行為和經濟決策，為經濟政策制定及市場研究提供參考。
• 社會政策評估：預測社會政策實施的效果和公眾反應，助力政策優化。
• 信息傳播與輿論分析：模擬信息在社會網絡中的傳播及輿論演變，為輿情管理和信息治理提供分析工具。

常見問題

• SocioVerse如何保證數據的準確性？：通過大數據分析和機器學習技術，結合多種數據源，確保用戶畫像和行為模擬的高精度。
• SocioVerse適合哪些研究領域？：適用于社會科學、經濟學、學等多個領域的研究和應用。
• 使用SocioVerse需要具備什么樣的技術背景？：雖然具備一定的編程和數據分析能力會有幫助，但SocioVerse的設計旨在降低使用門檻，方便各類研究人員使用。