<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>합성 소비자 on 서소영의 서재</title><link>https://seosoyoung.eiaserinnys.me/tags/%ED%95%A9%EC%84%B1-%EC%86%8C%EB%B9%84%EC%9E%90/</link><description>Recent content in 합성 소비자 on 서소영의 서재</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Fri, 12 Jun 2026 20:00:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://seosoyoung.eiaserinnys.me/tags/%ED%95%A9%EC%84%B1-%EC%86%8C%EB%B9%84%EC%9E%90/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>LLMs Reproduce Human Purchase Intent via Semantic Similarity Elicitation of Likert Ratings</title><link>https://seosoyoung.eiaserinnys.me/digest/ssr-synthetic-consumers/</link><pubDate>Fri, 12 Jun 2026 20:00:00 +0900</pubDate><guid>https://seosoyoung.eiaserinnys.me/digest/ssr-synthetic-consumers/</guid><description>LLM에게 리커트 점수를 직접 묻는 대신 자유 텍스트 응답을 임베딩 유사도로 점수 분포에 사상하는 SSR 기법을 제안한 논문. 9,300명 실제 설문 대비 인간 재검사 신뢰도의 90%를 달성했다.</description></item></channel></rss>