Use of LLMs for Generating Synthetic ARDs to Make Estimates in Electoral Processes

Questo studio propone e valida un quadro metodologico che utilizza i Large Language Models (LLM) come rispondenti sintetici in sondaggi elettorali indiretti, dimostrando che, quando elaborati tramite il Network Scale-Up Method (NSUM), i dati generati da LLM possono replicare efficacemente i modelli di voto aggregati osservati nei sondaggi indiretti reali durante le elezioni in Spagna e in Cile.

Autori originali: Lucia Soria Gonzalez, Milene Gutierrez Santibanez, Sergio Dıaz, Juan Marcos Ramırez, Rosa Lillo, Antonio Fernandez Anta, Jose Aguilar