Y SOCIAL: AN LLM-POWERED SOCIAL MEDIA DIGITAL TWIN

论文概览

本文假设基于大型语言模型（LLMs）可构建能模拟真实社交媒体复杂互动的数字孪生平台，通过设计模块化架构、多维度智能体（Agent）属性及集成推荐系统与外部新闻源的方法，在政治辩论场景模拟中生成了符合真实社交媒体特征的内容分布、互动模式及网络结构，最终结论为该数字孪生平台Y可有效突破现有社交媒体研究的数据局限，为多学科提供可控、可复现的实验环境。

核心问题

1. 现有社交媒体研究受数据局限性制约（数据非纵向、算法推荐的“隐形影响”不可控、平台数据访问权限持续缩减），难以精准分析复杂社会现象的因果关系；
2. 缺乏能整合LLM智能体行为、算法推荐机制、外部信息输入的可控实验平台，无法充分探索LLM在社交媒体中的互动模式及影响；
3. 社交媒体中情感传染、回声室、信息极化等现象的形成机制，需在可控环境中隔离变量进行验证，现有模拟工具难以兼顾真实性与灵活性。

主要贡献

1. 提出并实现了首个基于LLM的社交媒体数字孪生平台Y，采用模块化架构（REST API服务器、LLM服务器、模拟客户端），支持商业/自托管LLM模型及多客户端分布式计算；
2. 设计了多维度智能体画像（人口统计学特征、大五人格特质、政治倾向、兴趣话题等），结合动态行为逻辑，提升用户互动模拟的真实性；
3. 集成多种内容与关注推荐算法（如ReverseChronoFollowersPopularity、PreferentialAttachment等），支持算法偏见的量化研究，同时接入600+ RSS新闻源，实现外部信息与模拟场景的深度融合；
4. 通过政治辩论场景案例验证了平台有效性，生成了包含内容传播、情感表达、网络演化的多维度数据，为网络科学、社会AI等多学科提供标准化研究工具。

研究方法

1. 模块化架构设计：拆分平台为y_server（提供社交行为原语、数据存储与同步）、LLM服务器（处理智能体决策与文本生成）、y_client（实现智能体逻辑与平台/LLM交互），支持灵活部署与扩展；
2. Agent-based建模：基于LLM构建智能体，通过多维度画像参数化行为，结合“角色提示词”引导智能体生成符合人设的内容与互动；
3. 混合推荐算法集成：实现随机推荐、时间排序、 popularity加权、基于网络结构的关注推荐等多种算法，支持为不同智能体分配定制化推荐策略；
4. 案例研究法：设计100天、1000-2000智能体的政治辩论场景，控制兴趣话题与政治倾向分布，通过统计分析模拟数据的内容特征、互动模式与网络结构，验证平台有效性。

各章节详解

1 引言（Introduction）

本章首先阐述社交媒体对信息交换、社会互动的革命性影响，以及其带来的复杂现象（如病毒式传播、社交机器人影响、情感传染）与潜在风险（认知碎片化、心理健康问题）。随后指出现有社交媒体研究的核心局限：数据样本非纵向、算法影响难以量化、平台数据访问受限。进而提出“社交媒体数字孪生”的必要性——为研究提供可控实验环境，而LLM的人类级文本生成与角色模仿能力为该目标提供了技术基础。最后明确本文核心目标：设计并实现基于LLM的社交媒体数字孪生平台Y，支持复杂社会现象的模拟与验证，并概述论文结构。

2 相关工作（Related Works）

本章从四个维度回顾现有研究：1. 计算社会科学与社交模拟，介绍Agent-based建模的基础框架与经典应用（如Schelling隔离模型）；2. 在线平台模拟，总结现有研究中推荐系统集成、用户行为模拟的进展，但指出其缺乏对LLM智能体与复杂算法交互的支持；3. LLM增强社交模拟，分析近年基于LLM的智能体研究（如Smallville、SimReddit），指出其尚未形成完整的社交媒体数字孪生；4. 数字孪生技术，回顾其在工程、医疗等领域的应用，强调社交媒体数字孪生的稀缺性。最终明确本文工作与现有研究的差异：Y整合了多维度智能体、灵活推荐系统、外部新闻输入，实现了更贴近真实社交媒体的全流程模拟。

3 Y Social - 数字孪生（Digital Twin）

本章是论文核心技术章节，详细拆解平台设计与实现：

• 架构设计：明确三大模块的功能与交互逻辑，支持多客户端分布式部署、商业/自托管LLM模型接入，以及多LLM模型混合使用（提升智能体异质性）；
• y_server模块：定义9类核心社交行为原语（/read、/post、/comment等），对应真实社交媒体的核心功能；重点介绍内容推荐（如ReverseChronoFollowersPopularity）与关注推荐（如Common Neighbours、PreferentialAttachment）算法，支持参数化配置与偏见控制（如政治倾向同质性权重）；
• y_client模块：详细说明智能体设计——多维度画像（年龄、教育水平、政治倾向、大五人格等）与“角色提示词”结合，引导LLM生成符合人设的内容；定义智能体行为流程（动作选择→平台交互→结果处理），包括文本生成、情感标注（基于GoEmotions分类法）、互动决策等；
• 模拟编排：介绍配置文件参数（模拟时长、智能体数量、活动概率等）与模拟循环逻辑（日/小时时隙划分、智能体激活、同步与种群扩展）。

4 案例研究：政治辩论场景（Case study: Political Debate Arena）

本章通过具体案例验证平台有效性：

• 模拟配置：初始1000个智能体（最终增长至2000个），统一使用llama3-7b模型，配置ReverseChronoFollowersPopularity内容推荐与PreferentialAttachment关注推荐，兴趣话题聚焦政治领域，政治倾向随机分配9类（如民主党、共和党、无党派等），接入600+政治相关RSS新闻源；
• 结果分析：展示多维度模拟数据——智能体小时活动率符合真实社交平台昼夜规律；内容分布呈现“发帖多于评论”的真实特征，60%智能体使用30+独特标签；情感表达涵盖好奇、认可、愤怒等，体现人设一致性；讨论线程存在“少数内容病毒式传播”现象，推荐算法导致20%内容获得超万次曝光，与真实社交媒体算法偏见特征一致。

5 多学科研究应用（Leveraging the Y Digital Twin to boost multidisciplinary research）

本章拓展平台的应用价值，分析Y在五大领域的潜力：

• 网络科学：可研究网络结构演化（如偏好依附机制）、信息扩散路径，验证网络中心性与影响力的关联；
• 社会AI：模拟推荐算法与用户行为的共演化，探索回声室、极化现象的形成机制与干预策略；
• NLP与内容分析：生成特定争议话题的标注数据，支持立场检测、论证挖掘，评估LLM在长对话中的连贯性；
• 心理学与机器心理学：研究在线去抑制效应、社会比较理论的影响，测试LLM的认知偏差与错误信息传播行为；
• 传播学：验证超个人沟通模型，模拟在线约会等场景中的自我呈现与互动模式。

6 结论与未来工作（Conclusion and Future Works）

本章总结核心工作：Y平台通过LLM智能体、模块化架构与灵活配置，实现了社交媒体的高保真模拟，突破了现有研究的数据与环境限制。未来工作方向包括：扩展智能体角色（如 moderator、bot）、丰富社交行为原语；开发三类前端（社交媒体式Web应用、零代码配置工具、数据分析仪表板）；深化多学科实证研究，推动平台在政策制定、平台治理中的应用。