SocioVerse是什么
SocioVerse（众生） 是复旦大学、上海创智学院、罗切斯特大学和小红书联合推出的社会模拟世界模型。基于大语言模型（LLM）驱动的智能体和包含1000万真实用户的数据池，构建与现实世界“对齐”的大规模社会模拟框架。模型基于社会环境、用户引擎、场景引擎和行为引擎四个模块，实现对目标群体行为模式的建模、群体事件演化趋势的预测及辅助重大决策。SocioVerse 在新闻热点传播、社会经济调查等多个场景中展现出高精度的对齐效果，为计算社会科学的交叉研究提供强大的工具。
SocioVerse的主要功能
- 高精度社会模拟：构建与现实世界对齐的模拟环境，模拟大规模群体行为，预测社会事件的演化趋势。
- 多场景应用：支持多种社会研究场景，如新闻传播、社会经济调查、政治选举预测等，帮助研究人员和决策者获取群体行为的洞察。
- 用户画像与行为生成：构建复杂的目标用户画像，基于智能体生成符合用户特征的行为模式。
- 动态环境更新：基于实时更新的社会事件、社会统计和个性化内容，让模拟环境与现实世界保持同步。
SocioVerse的技术原理
- 社会环境模块：为模拟提供最新的社会背景信息，包括实时事件、社会统计和个性化内容。事件更新构建带时间戳的新闻事件库，供智能体检索和引用。社会统计提供人口分布、城市结构等结构化数据，让智能体行为更符合群体特征。偏好内容基于推荐系统为智能体推送个性化内容，提升行为生成的多样性和个性化。
- 用户引擎：根据真实用户数据构建目标用户画像，确保模拟智能体的人群特征与现实分布一致。用户池包含来自多个社交媒体平台的1000万用户数据。用户标签结合硬标签（如性别、年龄）和软表征向量，基于大语言模型标注和人工校验生成高精度用户画像。
- 场景引擎：将模拟场景与真实场景对齐，设计相应的交互结构，按人口分布推广至大规模群体。问卷调查基于1对多的单轮结构，收集大规模样本的观点意见。深入访谈用1对1的多轮交互，挖掘受访者的态度和动机。行为实验基于1对多或多对多的结构，观测个体和群体的决策行为。社交媒体互动基于多对多的动态发帖与评论，模拟信息扩散和网络影响。
- 行为引擎：结合用户画像、场景结构和社会背景，驱动智能体生成合理的模拟行为。大模型智能体包括通用型LLM（如GPT、Qwen）、专家型LLM（针对特定领域微调）和领域LLM（应对复杂任务）。传统建模智能基于规则或数学模型，适合低影响力的边缘用户建模，具有计算效率优势。
SocioVerse的项目地址
- 项目官网：http://www.fudan-disc.com/socioverse/
- GitHub仓库：https://github.com/FudanDISC/SocioVerse
- HuggingFace模型库：https://huggingface.co/datasets/Lishi0905/SocioVerse
- arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2504.10157
SocioVerse的应用场景
- 政治选举预测：模拟选举过程，预测候选人支持率和选举结果，为政治竞选策略提供数据支持。
- 突发新闻反馈分析：模拟公众对重大新闻事件的反应，帮助提前评估公众态度并制定应对策略。
- 国家经济调查：模拟居民消费行为和经济决策，为经济政策制定和市场研究提供参考依据。
- 社会政策评估：预测社会政策的实施效果和公众反应，助力优化政策设计。
- 信息传播与舆论分析：模拟信息在社会网络中的传播和舆论演变，为舆情管理和信息治理提供分析工具。