この研究では、ソーシャルメディアにおける誤情報の伝播を大規模言語モデル（LLM）を使用してシミュレーションし、分析する方法が提案されています。LLMを模擬エージェントとして利用し、ユーザーのバイアス、イデオロギー、信頼性の判断を再現。また、監査ノードフレームワークを導入し、誤情報がネットワーク内でどのように進化するのかを追跡します。各ニュース記事は、LLMによって条件付けられたペルソナのネットワークで再構成され、監査者が事実確認をする仕組みです。実験では、政治、マーケティング、技術分野において、アイデンティティやイデオロギーに基づくペルソナが誤情報の加速因子として機能することが示されました。最終的に、誤情報の深刻度を定義し、デジタルエコシステムにおける誤情報の拡散の研究と軽減に役立つ枠組みを提供します。