LLM作为调查替代品的品味偏差研究：系统正偏与结构缺失

该研究使用OpenAI、Anthropic和DeepSeek的LLM为每个模型生成277,470个（30×9249）硅样本，基于美国艺术参与调查（SPPA）数据。研究发现硅样本对喜好存在系统性正偏差，使生态估计值膨胀；样本间的关系结构完全丢失；年龄-品味关联被削弱，阶级-品味关联被复活，性别和种族-品味关联被夸大。