媒体饮食模型与公众舆论预测

随着人工智能技术的发展，尤其是大型语言模型如GPT-3、PaLM、ChatGPT、Claude和Bard的出现，人们开始关注AI如何基于人类语言理解并采纳态度。麻省理工学院和哈佛大学的最新研究在早期自然语言处理软件的基础上，提出了一种新的方法来分析媒体饮食模型，这些模型根据特定子群体消费的媒体（如广播、电视或互联网）来模仿他们的观点，并预测公众舆论。

媒体饮食的基本概念

一个人的“媒体饮食”指的是他们定期消费的媒体类型和数量，包括社交媒体、新闻网站、电视节目、电影、书籍和播客等所有媒体类型。一个健康的媒体饮食应该包括平衡的信息、教育和娱乐内容，同时避免接触可能损害心理健康或福祉的有害内容。媒体饮食的目标是促进与媒体的健康和持久联系，从而促进个人发展。

媒体饮食模型的预测能力

研究表明，媒体饮食模型在各种媒体形式中都表现出预测能力，对问题框架具有韧性，并且在考虑人口统计学因素后仍包含预测信号。进一步的研究发现，这些模型对人们关注新闻的程度敏感，并且它们的效果会根据提出的问题类型而变化。