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

본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)을 간접 선거 조사에서 합성 응답자로 사용하는 방법론적 프레임워크를 제안하고 검증하며, 네트워크 규모 확장법(NSUM)을 통해 처리될 때 LLM이 생성한 데이터가 스페인과 칠레의 선거 전반에 걸쳐 실제 간접 조사에서 관찰되는 총체적 투표 패턴을 효과적으로 복제할 수 있음을 입증한다.

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