University of Texas at Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校）

Machine Learning to Predict Digital Frustration from Clickstream Data

利用机器学习预测点击流数据中的数字挫败感

Jibin Joseph

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 本研究利用LSTM模型通过点击流数据预测用户挫败感，实验表明LSTM在预测准确性上优于XGBoost，且仅需少量交互即可实现可靠预测。

Comments 17 pages, 5 figures

PRISM: A Personality-Driven Multi-Agent Framework for Social Media Simulation

PRISM: 一种基于个性的多智能体框架用于社交媒体模拟

Zhixiang Lu, Xueyuan Deng, Yiran Liu, Yulong Li, Qiang Yan, Imran Razzak, Jionglong Su

机构 * University of Liverpool（利物浦大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； University College London（伦敦大学学院） ； Xi'an Jiaotong-Liverpool University（西安交通大学-利物浦大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

AI总结 PRISM通过结合连续情绪演变与基于个性的决策过程，提供了一种更准确模拟社交媒体中个性驱动意见极化的框架。

Computational Basis of LLM's Decision Making in Social Simulation

大语言模型在社会模拟中的决策机制计算基础

Ji Ma

机构 * LBJ School of Public Affairs, University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校公共事务学院LBJ学院） ； Gradel Institute of Charity, New College, University of Oxford（牛津大学格拉德尔慈善研究所） 纠错

AI总结 本研究通过独裁者游戏探索LLM内部表示的变量变化，揭示社会概念在Transformer模型中的编码机制，为社会模拟和AI对齐提供新方法。

Comments Forthcoming: Sociological Methodology; USPTO patent pending

Journal ref Sociological Methodology, 2025