연구진은 LLM 기반 의사 결정을 활용해 감염병 확산 시뮬레이션 프레임워크를 개발했어요. 실제 인구 통계 데이터를 활용해 도시 내 공간적 분포를 반영하고, 다양한 의사 결정 시나리오를 구현했어요. 소득과 교육 수준이 보고율 변동의 주요 요인으로 나타났으며, 지리적 요인과 메시지 프레이밍도 영향을 미쳤어요.
LLM 기반 시뮬레이션은 샌프란시스코와 애틀랜타에서 자가 보고 결과를 시뮬레이션하며, 사회적·지리적 이질성을 반영하는 합성 데이터를 생성했어요. 이 데이터는 공간 역학 모델링과 편향 없는 행동 분석을 지원할 수 있어요. 연구는 기존 연구를 바탕으로 LLM이 상황에 맞는 의사 결정을 내려 현실적인 인간 행동을 시뮬레이션할 수 있다는 점을 활용했어요.