【机器学习实践】基于QWEN3:30b以交大高金教授观点为例复现复旦SocioVerse在金融舆论中的应用

　　本研究基于复旦大学SocioVerse社会模拟平台，利用Qwen3:30b模型进行本地部署复现，重点验证其在金融舆论分析中的应用效果。研究旨在通过实证工程评估开源技术的可行性，探索垂直领域（如突发新闻反馈）的创新应用，并进行批判性技术评估，以构建“学习-验证-应用-评估”的完整研究闭环。
　　研究成功本地化部署SocioVerse框架，通过四大核心模块（社会环境、用户引擎、场景引擎和行为引擎）模拟真实用户行为。本地验证使用Qwen模型生成问卷数据，并与真实数据集对比，结果显示模型在RMSE（均方根误差）和KL散度等指标上表现优异，证明了有限资源下的可部署性。
　　在突发新闻反馈场景中，以上海交大高金教授言论为案例，量化分析显示传播风险与言论的可信度、情绪倾向（如负面情感占比）及分享意愿强相关。阎志鹏教授“建议10岁开始存养老金”的案例证实，争议性言论本身具备高传播风险特征，如低可信度（得分4.00）和高负面情感占比（20%），凸显了内容传播特性管理的重要性。
　　研究指出开源用户画像多样性不足可能导致模拟偏差，如智能体在学院场景下易角色错位。模型对比显示，Qwen等开源模型在特定任务（如选举预测）中表现接近商业模型，但AI生成数据存在系统性乐观偏差，与真实人类态度存在差异。成果为社会模拟技术在金融舆情等领域的可靠应用提供了方法论参考。