Beyond Demographics: Enhancing Cultural Value Survey Simulation with Multi-Stage Personality-Driven Cognitive Reasoning

📄 arXiv: 2508.17855v1 📥 PDF

作者: Haijiang Liu, Qiyuan Li, Chao Gao, Yong Cao, Xiangyu Xu, Xun Wu, Daniel Hershcovich, Jinguang Gu

分类: cs.CL, cs.CY

发布日期: 2025-08-25

备注: 23 pages, 6 figures, accepted to EMNLP 2025 main

💡 一句话要点

提出MARK框架以提升文化价值调查模拟的准确性与可解释性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 文化价值调查 多阶段推理 个性驱动 认知推理 社会科学 模型可解释性 准确性提升

📋 核心要点

  1. 现有方法在文化价值调查模拟中面临准确性不足和可解释性差的挑战，难以有效反映人类的真实偏好。
  2. 论文提出的MARK框架通过多阶段推理，结合个性驱动的认知推理，提升了模拟的准确性和可操控性。
  3. 实验结果显示，MARK在准确率上比现有基线提高了10%，有效减少了模型预测与人类偏好之间的差异。

📝 摘要（中文）

本文介绍了MARK（多阶段推理框架），旨在增强大型语言模型在文化价值调查响应模拟中的准确性、可操控性和可解释性。该系统受到MBTI心理框架中类型动态理论的启发，能够有效预测并利用人类的人口统计信息进行模拟，包括生活情境压力分析、群体级别的个性预测和自加权的认知模仿。实验结果表明，MARK在世界价值调查中的表现优于现有基线，准确率提高了10%，并减少了模型预测与人类偏好之间的差异，展示了该框架在零样本个性化和社会科学家解读模型预测方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决文化价值调查响应模拟中的准确性和可解释性不足的问题。现有方法往往无法充分利用人类的个性和人口统计信息，导致模拟结果与真实偏好存在较大差异。

核心思路：MARK框架的核心思想是通过多阶段推理，结合个性驱动的认知推理，来增强模型的预测能力。该设计旨在更好地模拟人类的思维过程，从而提高模拟的准确性和可操控性。

技术框架：MARK框架包括多个主要模块：首先是生活情境压力分析，其次是群体级别的个性预测，最后是自加权的认知模仿。这些模块协同工作，形成一个完整的推理流程。

关键创新：MARK的主要创新在于其多阶段推理机制和个性驱动的认知推理，这与传统方法的单一推理路径形成了鲜明对比，使得模型能够更好地捕捉人类复杂的心理特征。

关键设计：在模型设计中，采用了自加权机制来调整不同个体的影响力，损失函数则结合了预测准确性和可解释性两个方面，确保模型在优化时兼顾这两个目标。

📊 实验亮点

实验结果表明，MARK框架在世界价值调查中的准确率比现有基线提高了10%，显著减少了模型预测与人类偏好之间的差异。这一成果展示了MARK在零样本个性化和社会科学研究中的应用潜力，具有重要的实际价值。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社会科学研究、市场调查和用户体验设计等。通过提高文化价值调查的模拟准确性，社会科学家可以更好地理解人类行为和偏好，从而为政策制定和商业决策提供更有力的支持。未来，该框架可能在个性化推荐系统中发挥重要作用，推动人机交互的进步。

📄 摘要（原文）

Introducing MARK, the Multi-stAge Reasoning frameworK for cultural value survey response simulation, designed to enhance the accuracy, steerability, and interpretability of large language models in this task. The system is inspired by the type dynamics theory in the MBTI psychological framework for personality research. It effectively predicts and utilizes human demographic information for simulation: life-situational stress analysis, group-level personality prediction, and self-weighted cognitive imitation. Experiments on the World Values Survey show that MARK outperforms existing baselines by 10% accuracy and reduces the divergence between model predictions and human preferences. This highlights the potential of our framework to improve zero-shot personalization and help social scientists interpret model predictions.