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AIDB Daily Papers

LLMエージェントによる官僚主義への市民感情の異文化シミュレーション

原題: Cross-Cultural Simulation of Citizen Emotional Responses to Bureaucratic Red Tape Using LLM Agents
著者: Wanchun Ni, Jiugeng Sun, Yixian Liu, Mennatallah El-Assady
公開日: 2026-04-14 | 分野: LLM 人間 AI 感情 社会 インタフェース 分析 シミュレーション 政策 異文化

※ 日本語タイトル・ポイントはAIによる自動生成です。正確な内容は原論文をご確認ください。

ポイント

  • 本研究では、政策実行における官僚主義に対する市民感情の異文化差をLLMエージェントでシミュレーションしました。
  • LLMエージェントが文化的に適切な感情を生成できるか検証し、政策立案の改善と実験コスト削減を目指す点が新しいです。
  • 実験の結果、LLMは人間の感情反応との一致度が低く、特に東洋文化圏で性能が低いことがわかりました。

Abstract

Improving policymaking is a central concern in public administration. Prior human subject studies reveal substantial cross-cultural differences in citizens' emotional responses to red tape during policy implementation. While LLM agents offer opportunities to simulate human-like responses and reduce experimental costs, their ability to generate culturally appropriate emotional responses to red tape remains unverified. To address this gap, we propose an evaluation framework for assessing LLMs' emotional responses to red tape across diverse cultural contexts. As a pilot study, we apply this framework to a single red-tape scenario. Our results show that all models exhibit limited alignment with human emotional responses, with notably weaker performance in Eastern cultures. Cultural prompting strategies prove largely ineffective in improving alignment. We further introduce textbf{RAMO}, an interactive interface for simulating citizens' emotional responses to red tape and for collecting human data to improve models. The interface is publicly available at https://ramo-chi.ivia.ch.

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