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

Este estudo propõe e valida um framework metodológico utilizando Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) como respondentes sintéticos em pesquisas eleitorais indiretas, demonstrando que, quando processados via Métodos de Escalonamento de Rede (NSUM), os dados gerados por LLMs podem replicar efetivamente padrões de votação agregados observados em pesquisas indiretas reais em eleições na Espanha e no Chile.

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