SocioVerse

SocioVerse – 复旦大合小红书等机构开源的社会模拟世界模型

SocioVerse（众生）是由复旦大学、上海创智学院、罗切斯特大学与小红书共同研发的社会模拟世界模型。该模型依托于大语言模型（LLM）驱动的智能体，结合了1000万真实用户的数据池，旨在构建一个与现实社会高度一致的大规模模拟框架。SocioVerse通过社会环境、用户引擎、场景引擎和行为引擎四大模块，实现对目标群体行为模式的建模、演化的预测，以及重大决策的辅助支持。该平台在新闻热点传播、社会经济调查等多个领域展现了卓越的对齐效果，为计算社会科学的交叉研究提供了强有力的工具。

SocioVerse是什么

SocioVerse（众生）是一个社会模拟模型，旨在提供一个与现实世界相符的虚拟环境。通过整合来自复旦大学、上海创智学院、罗切斯特大学和小红书的资源，SocioVerse利用大语言模型驱动的智能体和庞大的用户数据池，致力于对社会行为进行深入分析与模拟。该模型通过四个核心模块的协同工作，能够有效建模目标群体的行为，预测的动态演变，并辅助研究人员与决策者进行科学决策。

SocioVerse的主要功能

• 精准的社会模拟：提供与现实世界相对接的模拟环境，能够模拟大规模的群体行为，并预测社会的发展趋势。
• 多样化应用场景：涵盖新闻传播、社会经济调查、预测等多个研究领域，帮助研究人员和决策者获取关于群体行为的深刻见解。
• 用户画像与行为生成：构建复杂的目标用户画像，利用智能体生成符合用户特征的行为模式。
• 实时动态环境更新：根据社会、统计数据和个性化内容进行实时更新，确保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、统计数据和个性化内容。更新会创建带有时间戳的新闻库，以供智能体检索和引用。社会统计数据提供人口分布、城市结构等信息，使智能体的行为更符合真实群体特征。
• 用户引擎：依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一致。用户池包含来自不同社交平台的1000万用户数据，通过硬标签（如性别、年龄）和软表征向量的结合，生成高精度用户画像。
• 场景引擎：将模拟场景与真实情境对接，设计相应的交互结构，以便在大规模群体中推广。问卷调查采用单轮1对多结构，收集大样本的观点；深入访谈则采用多轮1对1交互，挖掘受访者的态度和动机；而行为实验则可通过结构化的1对多或多对多方式观察个体和群体的决策行为。
• 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（特定领域微调）和领域LLM（应对复杂任务），同时传统建模智能也利用规则或数学模型，适合边缘用户的建模需求。

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

• 预测：通过模拟过程，预测候选人的支持率及最终结果，为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：模拟居民的消费行为和经济决策，为经济政策制定及市场研究提供参考。
• 社会政策评估：预测社会政策实施的效果和公众反应，助力政策优化。
• 信息传播与舆论分析：模拟信息在社会网络中的传播及舆论演变，为舆情管理和信息治理提供分析工具。

常见问题

• SocioVerse如何保证数据的准确性？：通过大数据分析和机器学习技术，结合多种数据源，确保用户画像和行为模拟的高精度。
• SocioVerse适合哪些研究领域？：适用于社会科学、经济学、学等多个领域的研究和应用。
• 使用SocioVerse需要具备什么样的技术背景？：虽然具备一定的编程和数据分析能力会有帮助，但SocioVerse的设计旨在降低使用门槛，方便各类研究人员使用。