Zhang, X., et al. (2025) SocioVerse: A World Model for Social Simulation Powered by LLM Agents and A Pool of 10 Million Real-World Users. arXiv:2504.10157

　LLMにエージェントをやらせたエージェント・ベース社会シミュレーションというのは最近論文がいっぱい出ていて、仕事の都合で読み漁っていたのだけど、なんだか疲れてしまった。むりやり思い出して一本だけメモしておく。
　内容のメモは他のところでとったので省略。えーっと、これはなんだったっけ… そうそう、SNSの実アカウントに対応するLLMエージェントを1000万体作って持ってますよという話だ。

Gao, C., Lan, X., Li, N., Yuan, Y., Ding, J., Zhou, Z., Xu, F., Li, Y. (2024) Large language models empowered agent-based modeling and simulation: a survey and perspectives. Humanities & Social Science Communications. 11:1259.

　LLMエージェントを導入したエージェント・ベース・モデリングについてのレビュー。
　内容のメモは他の形でとったので省略。このテーマについてのレビュー論文は他にも何本か出ていて、このたび読み比べてみたのだが、この論文が他を圧倒する出来であった。いま気が付いたんだけど、掲載誌はNatureが出しているのね。へー。

諸事情により、ここんとこLLMの社会科学系の応用についての論文を読みまくっていた。わりかしきちんと読んだ奴をいくつか思い出してメモしておく。

Arora, N., Chakraborty, I., Nishimura, Y. (2025) AI–Human Hybrids for Marketing Research: Leveraging Large Language Models (LLMs) as Collaborators. Journal of Marketing, 89(2), 43-70.

　マーケティング・リサーチにおける調査対象者のLLM代替についての提案論文。
　メモは他のかたちで取ったので省略。定性調査(デプス・インタビュー)の対象者のLLM代替や、分析者のLLM代替まで視野に入れているところがポイントである。実証研究としてはかなりしょぼいのだが、そういう主旨の論文ではないというのもよくわかる。

Li, et al. (2024) Determining the Validity of Large Language Models for Automated Perceptual Analysis. Marketing Science, 43(2), 254–266.

　しばらく前に読んだ奴。えーと、これ、まだここに記録してなかったよね… もう記録しているのに俺が忘れちゃってるわけじゃないよね… (疑心暗鬼)

　シリコン・サンプリング(調査対象者のLLMによる代替)の実証研究のひとつ。既存ブランドの知覚マップを再現する。
　内容については別のところで要約を作ったので省略。マーケティング・リサーチ分野での調査課題のなかで、いちばんLLM代替がうまくいきそうな課題を選んだねえ、というのが感想でありました。

最近バタバタしていて、なにかに目を通しても記録する気力がない。ここしばらくの間に読んだ論文を思い出しつつメモしておくと…

Argyle, L.P., Busby, E.C., Fulda, N., Gubler, J., Rytting, C., Wingate, D. (2023) Out of One, Many: Using Language Models to Simulate Human Samples. Political Analysis, 31(3), 337-351.

　シリコン・サンプリング(調査対象者のLLMによる代替)の初期論文。著者らは政治学者。
　メモは別のところでとったので省略。シリコン・サンプリングの未来はこの論文が主張するほどバラ色ではないと思うけれど、初期の実証研究として名を残すことになるだろう。

Schonlau, M., Couper, M.P. (2017) Options for Conducting Web Surveys. Statistical Science. 32(2), 279-292.

　非確率標本の傾向スコア調整の文脈でときどき引用される論文。ついでに目を通しておこうという主旨で手に取ったのだが、正直、この話題にちょっと飽きかけている。
　著者らの名前からもわかるように、この論文は統計学というより調査方法論の論文で、数式はほとんど出てこない。
　→ いま気が付いたけど、この雑誌のこの号はComplex Surveys特集号。というか、私はこの特集号の存在にとっくに気づいていて、イントロと収録論文2本にすでに目を通しているではないか。笊で水を汲んでいるようなものだな…
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Loosveldt, G., & Storms, V. (2008) Measuring public opinions about surveys. International Journal of Public Opinion Research, 20(1), 74–89.
　survey climate(調査一般に対する人々の態度)の尺度研究。先日読んだ Gengler, et al. (2021) で引用されていた。google様いわく被引用回数83。意外に少ないけど、でもテーマがマイナーだからね…
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Gengler, J.J., Tessler, M., Lucas, R., Forney, J. (2021) ‘Why do you ask?’ The nature and impacts of attitudes towards public opinion surveys in the Arab world. British Journal of Political Science, 51, 115-136.

　調べ物の途中でみつけてなんとなくPDFを保存し、今回フォルダを整理していてなんとなく読み終えてしまった論文。現実逃避だ…
　調査参加者の調査に対する一般的態度と、調査参加行動との関係を調べた論文。そういう研究はほかにもあるが、中東のカタールでやったというのが売りである。
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Splichal, S. (2022) In data we (don’t) trust: The public adrift in data-driven public opinion models. Big Data & Society, 1(13).

　調べものして、寄り道して読んじゃった奴。そんなことをしている暇はないはずなのに…
　ビッグデータと社会科学、というような感じの学術誌に載った、哲学的エッセイというか、そういう感じの論文。前半は世論概念の歴史なんだけど、リップマンどころか、マキャベリからスタートいたします。
　著者Slavko Splichalさん(77歳)はスロベニアの社会学者？らしい。近著に”Datafication of Public Opinion and the Public Sphere”というのがある。ひー。難しそうな本ですね。
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Rogelberg, S. G., Fisher, G. G., Maynard, D. C., Hakel, M. D., & Horvath, M. (2001). Attitudes toward Surveys: Development of a Measure and Its Relationship to Respondent Behavior. Organizational Research Methods, 4(1), 3-25.

ちょっと関心があってめくってみた論文。調査に対する一般的な態度を測る尺度を作ったよという話である。
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Willemsen, M.C., Johnson, E.J. (2010) Visitin the Decision Factory: Observing Cognition with MouselabWEB and other information acquisition methods. In Schulte-Mecklenbeck, M., Kuhberger, A. & Ranyard, R. (Eds.) “Handbook of Process Tracing Methods for Decision Making“.

意思決定の心的過程を追跡する方法のひとつ、情報ボード法についての解説。draftで読んじゃったけど、失敗したなあ。本を買えばよかった。第二版が出ているようだし。
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Berger, Y.G., Tille.Y. (2009) Sampling with Unequal Probabilities. Handbook of Statistics, Vol. 29A. Sample Surveys: Design, Methods and Applications. 39-54.

　ポアソン抽出みたいな感じの標本抽出についてあれこれ調べていたんだけど、基礎知識が足りないのに論文ばかり読んでいても… と思って、試しに読んでみたやつ。
　これもぼやきになっちゃいますけど、標本抽出論っていったいどこで学ぶんだ？ 皆目見当がつかない。
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Seber, G.A.F., Salehi, M.M. (2013) “Adaptive Sampling Design: Inference for Sparse and Clustered Populations.” Springer. Chapter 5. Inverse Sampling Methods.

　ちょっと関心があって、適応的抽出デザインについてのモノグラフ(全6章)を読んできた(1章, 2章, 3章)。いよいよ、この本を読み始めた目的である第5章、逆抽出についての解説である。
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Ohlsson, E. (1998) Sequential Poisson Sampling. Journal fo Official Statistics, 14(2), 149-162.

　いまやっている調べ物のついでに読んだやつ。標本サイズを固定した確率不均一抽出デザインのひとつ、系列ポアソン抽出を提案した論文である。
　標本抽出法について調べていると、考案したあなたしか使ってないんじゃないかというようなマイナーな新手法提案がちらほらあるんだけど、この論文はgoogle様曰く被引用回数116。実際に現役の抽出デザインだと思う。
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Seber, G.A.F., Salehi, M.M. (2013) “Adaptive Sampling Design: Inference for Sparse and Clustered Populations.” Springer. Chapter 3. Rao-Blackwell Modifications.

　適応的抽出デザインについてのモノグラフの第3章。実をいうと5章の逆抽出についての章を読みたいだけなんだけど、いきなり読んでも訳が分からないので最初から目を通している次第である。
　出たよ、Rao-Blackwellの定理… 恥ずかしながら、このあたりの話が理解できたためしがない。そもそも数学がからきしだめだから文系の学部に行ったのに、なんでこの年になってこんな目にあっているのだろうか。憂鬱だなあ。
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Seber, G.A.F., Salehi, M.M. (2013) “Adaptive Sampling Design: Inference for Sparse and Clustered Populations.” Springer. Chapter 2. Adaptive Cluster Sampling.

　適応的抽出についてのモノグラフ、全6章のうちの第2章。適応的クラスタ抽出についての章だが、この抽出デザインが主題というより、この抽出デザインを題材として適応的抽出の際の主要な推定量を導出する、という主旨だと思う。
　苦手分野だけど、たったの12ページだ。がんばろう！ と気合をいれて…
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Seber, G.A.F., Salehi, M.M. (2013) “Adaptive Sampling Design: Inference for Sparse and Clustered Populations.” Springer. Chapter 1. Basic Ideas.

　適応的な標本抽出についての70ページくらいのモノグラフの第一章。
　著者らが書いた別の資料を読んでいて、理屈が全くわかんなかったので(特にMurthey推定量というのがわからんかった)、勉強のために読んでみた。不得意分野でもあることだし、細かくメモを取るぞ！と気合を入れて読み始めたのだが、まだイントロなもので、あんましややこしい話はない。
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Greco, L., Naddeo, S. (2007) Inverse Sampling with Unequal Selection Probabilities. Communications in Statistics: Theory and Methods. 36, 1039-1048.

　いま調べていることの足しになるかなと思ってめくったやつ。抽出確率が確率不均一な逆抽出デザインでの母合計推定の話。Google様いわく、被引用件数18件。さみしい。
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Tille, Y. (2016) Unequal probability inverse sampling. Survey Methodology, 42(2), 283-295.

　3年位前からずっとあれこれ思い悩んでいた問題があって、このたびその問題について自分なりにまとめた説明を作っていて、たまたま見つけた関連論文をなにかの足しになるかなと思って眺めていたところ、不意に、これじゃん！ と気が付いた。一見そうは見えないけれど、まさにこれこそが自分が抱えている問題ではないか。ぞわぞわっと鳥肌が立ち、慌ててきちんと読み始めた。

　マーケティング・リサーチにおけるささやかな問題について悩んでいるはずだったのに、なんということでしょう、まさかの標本抽出法の論文である。できれば関わり合いを持ちたくない分野だ。
　二段目がポアソン抽出の逆抽出であるような標本抽出法についての解説。カナダにJob Vacancy and Wage Surveyというのがあり、そこでの標本抽出を例に挙げている。著者は先日読んだ標本抽出についての論文の著者である。
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竹内真登, 星野崇宏(2014) 解釈レベルの操作を伴うコンジョイント測定法の開発: マーケティングリサーチに生じるバイアスの排除に関する実証分析. マーケティング・サイエンス, 23(1), 15-34.

竹内真登(2014) マーケティングリサーチへの応用を目的とした解釈レベルの新操作法の開発: 解釈レベル理論とメンタルシミュレーションに基づく提案と実験検証. 経済科学(名古屋大学大学院経済学研究科), 63 (2), 15-26.

竹内真登, 星野崇宏(2017) プロセスシミュレーションを伴うコンジョイント測定による購買予測: 写真提示を用いた操作と追跡調査による予測精度向上の確認. 行動計量学, 44(1), 45-56.

竹内真登(2017) マインドセット操作によるマーケティングリサーチの精度向上は可能か？ メンタルシミュレーションと解釈レベル理論に基づく操作の違いに着目して. 行動計量学, 44(2), 151-165.

　仕事の都合で立て続けに読み直した。竹内真登先生による一連の研究。
　内容のメモは別のところでとっているので省略。実のところすべて再読なのだけれど、なんでも記録しておこう、ということで…