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해결하는 문제

OASIS는 정보 확산, 집단 극단화, 군중 행동과 같은 디지털 환경에서의 복잡한 사회 현상을 연구하기 위해 설계되었습니다. 이 도구는 트위터나 레딧과 같은 소셜 미디어 플랫폼에서 사용자 대규모의 행동을 실제 세계 데이터 없이도 확장 가능한 방식으로 모방할 수 있게 해줍니다.

작동 방식

이 시스템은 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트를 사용하여 사용자를 시뮬레이션합니다. 최대 100만 개의 에이전트까지 확장 가능하며, 각 에이전트는 팔로우, 댓글 작성, 재게시 등 23가지의 다양한 행동을 수행할 수 있습니다. 시뮬레이션 환경은 관심 기반 및 핫스코어 기반 추천 알고리즘을 포함하여 실제 소셜 네트워크에서 콘텐츠가 어떻게 발견되고 배포되는지를 모방합니다.

대상 사용자

이 도구는 사회적 동역학, 디지털 사회학, 그리고 AI 에이전트가 소셜 미디어 상호작용에 미치는 영향을 연구하는 연구자들에게 주로 적합합니다.

주요 특징

• 대규모 확장성: 최대 100만 개의 에이전트를 시뮬레이션할 수 있습니다.
• 동적 환경: 실제 소셜 네트워크와 콘텐츠의 실시간 변화의 유동성을 모방합니다.
• 풍부한 행동 공간: 23가지의 구분된 행동을 수행하여 다층적인 상호작용을 생성할 수 있습니다.
• 통합 추천 시스템: 현실적인 콘텐츠 발견을 시뮬레이션하기 위해 내장된 추천 시스템을 포함합니다.

"OASIS는 소셜 미디어의 복잡한 동역학을 실험할 수 있는 강력한 도구입니다." — @johndoe