FlockVote: LLM-basierte Agentenmodellierung simuliert US-Präsidentschaftswahlen
In der Welt der computergestützten Sozialforschung ist die Modellierung komplexer menschlicher Entscheidungen, wie etwa der Wahlverhalten bei Nationalwahlen, seit langem eine Herausforderung. Traditionelle Agentenbasierte Modelle (ABMs) greifen oft auf stark vereinfachte Regeln zurück, während große statistische Modelle häufig an Interpretierbarkeit verlieren. Mit dem neuen Framework FlockVote wird diese Lücke geschlossen.
