本記事では、政治的動員メッセージの拡散がオンラインソーシャルネットワークによって変革された背景を踏まえ、実際の米国国勢調査データやTwitterのネットワーク構造を取り入れたエージェントベースのシミュレーションフレームワークを提案しています。このフレームワークでは、各エージェントに人口統計属性や個人の政治的立場、LLM（大規模言語モデル）のバリアントを割り当て、これによって投票行動に対する動員メッセージの影響を分析します。シミュレーションは、元のFacebookの実験で観察された質的パターンを再現し、特にソーシャルメッセージがもたらす動員効果や仲間の影響が測定可能であることを示しています。この研究提供は、政治的動員研究における反実仮想設計や感度分析のための制御された再現可能な環境を提供します。