연구진은 온라인 토론에서 사용자의 의견을 시뮬레이션하는 LLM의 맥락 민감도를 평가하는 프레임워크를 제시했어요. 원래 대화 맥락을 수정하고 LLM을 통해 사용자의 의견 변화를 관찰하며, 텍스트 기반 수정과 밈 기반 다중 모드 수정 전략을 비교했어요. 연구 결과, LLM 기반 시뮬레이션은 다양한 양극화 선호도 메커니즘에 걸쳐 효과적이고 안정적인 의견 변화를 보였으며, 온라인 의견 역학 시뮬레이션의 잠재력과 위험성을 강조했어요.