论文提出合成调研受访者验证框架

针对用 LLM 驱动的合成受访者替代人类样本的研究，arXiv 论文指出当前与人类调查的临时对比在多数应用场景中验证了错误的对象。作者 Florian Kutzner 等人提出一个验证框架，要求每项效度声明说明与人类数据的对应程度及所涉及的 location、dispersion、response process、structure 四类诊断。 该框架还要求为子群体单独报告效度，并同时兼顾后果行为与表征公平。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。