Kuidas tehisintellekti abil rahvahulga simulatsioon ennustab avalikkuse reaktsioone

Tehisintellektiga rahvahulga simulatsioon ennustab avalikkuse reaktsioone, luues reaalsest kontekstist tehisintellektiga agentide populatsiooni ja lastes neil aja jooksul suhelda, selle asemel, et küsida ühelt mudelilt ühte vastust. InfoDome saab teie dokumendist teadmiste graafik, graafikust aga sajad agentid oma iseloomu, positsiooni ja mäluga ning need agendid arutlevad kahel simuleeritud platvormil valitud arvu voorude jooksul. Seejärel loeb analüütikuagent toimunut ja kirjutab ennustusaruande, mida saate kahtluse alla seada.

Miks simuleerida rahvahulka, selle asemel et küsida ühelt mudelilt

Kui küsida ühelt tehisintellekti mudelilt: "Kuidas inimesed sellele reageerivad?", saadakse üks usutav lõik. See on sageli mõistlik, kuid siiski keskmine: üks hääl kujutab ette kõiki korraga. Tegelikud reaktsioonid nii ei toimi. Inimesed reageerivad üksteisele. Kriitiku postitus kujundab seda, kuidas neutraalne lugeja uudiseid näeb; kaitsja vastus muudab kriitiku järgmist sõnastust; ajakirjanik võtab kuulda kõige valjemat, mitte kõige täpsemat raamistust.

Rahvahulga simulatsioon püüab seda dünaamikat tabada. Ühe kujuteldava konsensuse asemel modelleerib see paljusid erinevaid osalejaid ja laseb tulemusel tekkida nende interaktsioonist. Seetõttu võib tulemus teid üllatada ja üllatusi tasub uurida. Laiem meetod on tuntud kui mitme agenti simulatsioon; selgitame selle tausta jaotises, mis on mitme agenti simulatsioon .

1. samm: dokumendist teadmiste graafikuks

Kõik algab teie materjalist: uudised, plaanid, aruanded, poliitikamustandid või ilukirjandus, PDF, Markdown või tekstivormingus. InfoDome loeb selle koos teie lihtsas keeles kirjeldusega selle kohta, mida soovite ennustada, ja koostab teadmiste graafiku:

• Üksused : tekstis mainitud inimesed, organisatsioonid ja rühmad.
• Suhted : kes toetab, vastustab, kellest sõltub, kellele aru annab või kellega konkureerib.
• Kontekst : faktid ja seisukohad, mida tekst igaühele neist omistab.

Graafik on oluline, sest see seob simulatsiooni teie olukorraga, mitte üldiste eeldustega. See on ka teile nähtav, nii et näete enne süsteemi käivitamist, mida see mõistis.

2. samm: Graafikust agentideni

Graafiku ja teie sihtrühma kirjelduse põhjal loob InfoDome sadu tehisintellekti agente; täpne arv sõltub dokumendist. Iga agent saab:

• Iseloom : temperament, huvid, see, kuidas ta kipub rääkima ja suhtlema.
• Positsioon : graafiku põhjal määratud alguspunkt antud küsimuses.
• Pikaajaline mälu : see, mida on nähtud, öeldud ja kellele on räägitud ning mis püsib läbi voorude.
• Riik : saate valida kuni 10 sihtrühma riiki ja agendid jaotatakse nende vahel võrdselt. Dokumendis olevad päris nimega üksused säilitavad oma riigi.

Segamine on tahtlik. Mõned agendid esindavad teie tekstist nimetatud organisatsioone või inimesi; teised esindavad laiema publiku liikmeid, seega hõlmab simulatsioon nii nähtavaid osalejaid kui ka neile reageerivat rahvahulka.

3. samm: voorud kahel platvormil

Seejärel suhtlevad agendid simuleeritud sotsiaalvõrgustikus, mis töötab paralleelselt kahel platvormil:

• Twitter -laadne uudisvoog : lühikesed postitused, kiired reaktsioonid, korduspostitused. Siin levivad raamid kiiresti ja toon eskaleerub.
• Reddit -laadne foorum : pikemad teemad ja vastused. Siin pannakse proovile argumente, vaieldakse detailide üle ning seisukohad karmistuvad või pehmenevad.

Sina valid voorude arvu, näiteks 10, 20 või 40. Igas voorus loevad agendid teiste postitusi, otsustavad, kas ja kuidas vastata, ning värskendavad oma mälu. Kuna mälu kandub edasi, kujundab 15. vooru tulemus 1. kuni 14. voorus toimunu. Varakult vastuseta jäänud argument võib hiljem saada omaksvõetud tarkuseks; hilja saabunud parandus ei pruugi kunagi järele jõuda.

4. samm: vestlusest aruandeni

Pärast viimast vooru uurib analüütik-agent simuleeritud tegevust ja kirjutab ennustusaruande koos järeldustega: domineerivad narratiivid, millised rühmad liikusid ja miks, millised osalejad tegutsesid võimendajatena, millised riskid ja lahtised küsimused jäävad. Aruanne ei ole ainus väljund. Saate avada aluspostitused, intervjueerida mis tahes agenti tema arutluskäigu kohta ja esitada analüütikule järelküsimusi. See jälgitavus muudab simulatsiooni musta kasti otsuse asemel ülevaadatavaks hüpoteesiks.

Miks teise järgu reaktsioonid on olulised

Esimest reaktsiooni uudisele on tavaliselt lihtne ära arvata. Hinnatõus ärritab kliente; uus regulatsioon teeb reguleeritud tööstusharule muret. Raske on ära arvata teist järku reaktsiooni : reaktsiooni reaktsioonile.

Näited teist järku efektidest, mida rahvahulga simulatsioon võib esile tuua:

• Ettevõtte kaitsev vastus muudab väikese kaebuse ülbuse looks.
• Kuulujutt hääbub kiirvoos, kuid jääb ellu foorumiteemas, mis hiljem uuesti pinnale kerkib.
• Liitlase leiget toetust tõlgendavad neutraalsed agendid varjatud probleemide märgina.
• Kaks vastaspooltel alustanud gruppi avastavad ühise vaidluse ja asuvad ühisele seisukohale.

Need mõjud ilmnevad ainult siis, kui osapooled aja jooksul üksteisele reageerivad, milleks voorud ja mälu ongi. Need on ka mõjud, mis tabavad organisatsioone enamasti ootamatult, sest ükski sidusrühmade intervjuu neid ei paljastaks.

Töötatud näide

Linnavalitsus koostab plaani tiheda liiklusega ostutänava muutmiseks jalakäijate tsooniks. Planeerimismeeskond laadib üles kavandi, liiklusuuringu kokkuvõtte ja kohaliku uudiste reportaaži, milles tsiteeritakse poeomanikke. Nad küsivad, kuidas elanikud, poeomanikud, kullerfirmad ja kohalik meedia esimese kuu jooksul reageerivad, ning korraldavad ühes riigis 40 vooru.

Esimesed voorud ei paku üllatusi: poeomanikud muretsevad tarnete pärast, elanikele meeldib mõte väiksemast mürast. Seejärel ilmneb teistsugune muster. Kullerfirma esindaja postitab, et varahommikused tarneajad lahendaksid enamiku probleeme. Foorumis olevad poeomanike esindajad saavad sellest aru ja nende kriitika nihkub "plaani vastu" asemel "plaani vastu ilma tarneakendeta". Samal ajal võimendab kohaliku meedia esindaja uudistevoos elaniku kaebust parkimise kohta, mis juhib tähelepanu tarnetelt kõrvale.

Analüütiku aruandes järeldatakse, et tarneaknad võivad opositsiooni lõhestada ning parkimine on püsivam risk. Meeskond intervjueerib meediaesindajat, et mõista, millised faktid muudaksid plaani ülesehitust, ja lisab seejärel plaanile parkimisala. Simulatsioon ei tõestanud tegeliku tänava kohta midagi, kuid andis meeskonnale kaks konkreetset ja testitavat hüpoteesi. Kuulujuttude rohkete olukordade puhul on kuulujuttude leviku stsenaarium üles ehitatud sama mehhanismi alusel.

Piirangud, mida meeles pidada

Rahvahulga simulatsioon on dünaamika uurimiseks võimas, kuid sellel on selged piirid:

• Agendid on teie dokumentidele tuginevad tehisintellekti mudelid. Puuduvad sidusrühmad või ühekülgne materjal võivad põhjustada pimealasid.
• Tulemused ei ole statistiliselt representatiivsed nagu uuringu valim ja protsente ei tohiks tõlgendada tegelike osakaaludena.
• Erinevad perioodid võivad kulgeda erinevalt. Käsitle järjepidevaid mustreid tugevamate signaalidena kui üksikuid dramaatilisi hetki.

Neid piiranguid silmas pidades on simulatsioon kiire viis näha, mis võib järgmiseks juhtuda ja miks. Oma juhtumi peal proovimiseks valmistage konsoolis ette ülesanne .