보정된 가치 페르소나를 통한 교차 문화 설문 시뮬레이션 개선 연구

요약

본 연구는 LLM을 활용한 교차 문화 설문 시뮬레이션 시, 기존의 사회인구학적 페르소나 방식이 가진 한계를 극복하기 위해 가치 기반 페르소나 구축 방법을 제안합니다. 텍스트 기술어를 통해 핵심 문화적 가치를 포착하고 보정 절차를 도입함으로써, 국가 간 예측 오차를 줄이고 과소 대표된 인구 집단의 응답 다양성을 향상시켰습니다.

핵심 포인트

• 기존의 사회인구학적/성격 기반 프롬프팅 대신 핵심 문화적 가치를 직접 반영하는 페르소나 구축 방식 제안
• 가치 프로필 샘플링과 응답 집계 과정을 통해 인구 수준의 예측 가능성 확보
• 추정된 의견을 유지하면서도 응답의 다양성을 높이는 보정(Calibration) 절차 도입
• 학습 데이터가 부족한 국가 및 과소 대표된 집단에서의 예측 성능 격차를 실질적으로 개선