从异构行为数据诱导人格画像：数据访问机制如何影响 LLM 调查模拟对齐

研究提出用匿名公共行为数据诱导人口群体级人格画像来驱动 LLM 智能体模拟调查回答，并考察数据领域、规模与粒度对对模拟对齐的影响。结果显示，域外来源诱导的人格画像很少优于仅基于基本人口信息的模拟，主要原因是人群不匹配；但当画像被准确分配到目标人口群体时，对齐效果显著提升。来自目标域调查数据的画像随问题历史增多而泛化更好，表明更丰富的行为证据能带来更稳定的人格特质推断。