ManyPerson - Trình mô phỏng dư luận AI persona Hàn Quốc dựa trên MDIS của Cục Thống kê

• Dịch vụ mô phỏng dư luận bằng AI persona phản ánh cơ cấu nhân khẩu học, hình thái hộ gia đình, thu nhập, tài sản, nợ và phân bố nhóm nghề nghiệp của xã hội Hàn Quốc dựa trên vi dữ liệu MDIS của Cục Thống kê Hàn Quốc

• Khi người dùng nhập câu hỏi muốn tìm hiểu, hệ thống sẽ chọn các công dân AI phù hợp với điều kiện để tạo phản hồi, rồi phân tích kết quả theo ủng hộ/phản đối/lựa chọn/nhóm tuổi/giới tính/phân vị thu nhập/nhóm nghề nghiệp...

• Dùng CSV gốc MDIS của Khảo sát Tài chính và Phúc lợi Hộ gia đình 2025 để parse và join ở quy mô 34.880 bản ghi master hộ gia đình và 69.929 bản ghi thành viên hộ, từ đó cấu thành khoảng 41.000 persona Hàn Quốc cho dịch vụ

• Sử dụng Gemini để tạo thêm tên nghề nghiệp, tính cách, sở thích, quê quán và phần tự giới thiệu ngôi thứ nhất mà chỉ dựa vào mã của Cục Thống kê thì chưa đủ, đồng thời thêm các ràng buộc để hiệu chỉnh sao cho thu nhập năm, tài sản, nợ không mâu thuẫn với nghề nghiệp và câu chuyện cá nhân

• Không phải cách chỉ hỏi LLM một lần kiểu "Nếu hỏi 100 người Hàn Quốc thì sao?", mà là các persona dựa trên phân bố thực tế sẽ trả lời với bối cảnh và giọng điệu khác nhau, sau đó áp dụng trọng số thống kê để tổng hợp kết quả

Vấn đề của mô phỏng dư luận bằng LLM hiện nay

Nếu hỏi trực tiếp LLM kiểu "Hãy mô phỏng ý kiến của 100 công dân Hàn Quốc", kết quả thường quá trung bình hoặc bị lệch về một vài nghề nghiệp, khu vực, xu hướng mà mô hình quen thuộc

• Cấu trúc hộ gia đình thực tế của xã hội Hàn Quốc, phân vị thu nhập, nhóm nghề nghiệp, khác biệt giữa vùng thủ đô và ngoài vùng thủ đô, hay các trạng thái như thất nghiệp/nghỉ hưu/sinh viên/nội trợ toàn thời gian không được phản ánh đầy đủ

• Đặc biệt với những câu hỏi mà khác biệt giữa các nhóm là quan trọng như dư luận, chính sách hay phản ứng với sản phẩm, thì "một câu trả lời đơn lẻ có vẻ hợp lý" kém quan trọng hơn việc "ai nghĩ khác và vì sao"

• Ví dụ, với cùng một câu hỏi về chính sách bất động sản, một người ngoài vùng thủ đô ở độ tuổi 20 chưa có nhà, một người độ tuổi 50 sở hữu nhà tại vùng thủ đô, và một người độ tuổi 70 đã nghỉ hưu có thu nhập cho thuê có thể đưa ra đánh giá bằng những căn cứ hoàn toàn khác nhau

• ManyPerson tiếp cận bằng cách trước tiên tạo ra những khác biệt này dưới dạng dữ liệu nền của persona, rồi mới sinh phản hồi trên nền đó

Nguồn dữ liệu và cách xây dựng

• Xây dựng pipeline tạo persona dựa trên dữ liệu Khảo sát Tài chính và Phúc lợi Hộ gia đình 2025 của MDIS thuộc Cục Thống kê Hàn Quốc

• Join CSV master hộ gia đình và CSV thành viên hộ theo mã định danh duy nhất của hộ để tạo persona ở cấp độ cá nhân

• Chuyển đổi các trường như giới tính, độ tuổi, quan hệ trong hộ, tình trạng hôn nhân, trình độ học vấn cao nhất, vị thế việc làm, phân loại nghề nghiệp cấp lớn, phân loại ngành cấp lớn, có thuộc vùng thủ đô hay không, loại hình nhà ở, số thành viên hộ, phân vị thu nhập 5 nhóm... thành các giá trị con người có thể đọc được dựa trên codebook

• Giữ lại tổng thu nhập hộ, thu nhập khả dụng, chi tiêu tiêu dùng, chi phí thực phẩm, chi phí nhà ở, chi phí giáo dục, chi phí y tế, tổng tài sản, nợ và tài sản ròng làm thuộc tính của persona

• Không dùng nguyên thu nhập hộ làm thu nhập cá nhân, mà phân bổ thu nhập năm ước tính cho từng cá nhân theo heuristic dựa trên việc là chủ hộ/vợ chồng/con cái/thất nghiệp/nghỉ hưu

• Lưu trọng số của Cục Thống kê dưới dạng weight, nhờ đó có thể tính cả thống kê trọng số theo tỷ lệ dân số chứ không chỉ số lượng phản hồi đơn thuần

Tạo chi tiết cho persona

• Vì dữ liệu gốc MDIS thôi chưa đủ để tạo ra "lý do nói năng giống người này", nên dùng Gemini để sinh thêm các chi tiết phục vụ dịch vụ

• Các trường được tạo gồm tên nghề nghiệp cụ thể, MBTI, tính cách, sở thích, quê quán và phần tự giới thiệu ngắn

• Tên nghề nghiệp và phần tự giới thiệu được tạo cùng với thu nhập năm, tổng thu nhập hộ, tài sản ròng, nợ, phân loại nghề nghiệp cấp lớn và vị thế việc làm để hiệu chỉnh tính thực tế

• Nếu thu nhập năm từ 100 triệu KRW trở lên thì sẽ xuất hiện các vai như lãnh đạo, chuyên gia thu nhập cao, chủ kinh doanh tự doanh thành công..., còn nếu thu nhập năm là 0 KRW hoặc thuộc diện thất nghiệp/nghỉ hưu/con cái thì sẽ tránh tạo ra một nhân viên văn phòng gượng ép

• Trong trường hợp thu nhập cá nhân thấp nhưng thu nhập và tài sản hộ cao, hệ thống sẽ phản ánh tự nhiên các bối cảnh như nội trợ toàn thời gian có vợ/chồng thu nhập cao, sinh viên đại học có cha mẹ giàu tài sản, hay người nghỉ hưu sống bằng thu nhập cho thuê

• Khi nợ lớn, phần tự giới thiệu hoặc tính cách sẽ được thiết kế để bộc lộ áp lực tài chính

• Ở giai đoạn tạo ban đầu có các vấn đề như "thu nhập thấp nhưng là quản lý ở hãng luật" hay "thu nhập cao nhưng là nhân viên làm thêm", tức dữ liệu tài chính và câu chuyện bị lệch nhau, nên đã dùng thêm pipeline tái tạo Phase 2 để hiệu chỉnh lại occupation/bio của khoảng 41.000 người

• Kết quả tạo không được giữ toàn bộ trong bộ nhớ rồi mới lưu, mà được xử lý theo cấu trúc streaming, cập nhật riêng lẻ vào PostgreSQL JSONB ngay sau khi tạo xong từng persona

• Dù Pod chết giữa chừng thì dữ liệu đã phản ánh vẫn còn, và có thể tiếp tục chạy bằng marker migrationPhase2

Luồng sử dụng dịch vụ

• Người dùng nhập câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên

• Gemini + Grounding tìm kiếm sẽ sắp xếp lại câu hỏi và, khi cần, gợi ý tóm tắt bối cảnh cùng điều kiện lọc

• Lọc các persona mục tiêu theo giới tính, nhóm tuổi, khu vực, phân vị thu nhập, học vấn, nhóm nghề nghiệp, số thành viên hộ, tình trạng hôn nhân...

• Các công dân AI được chọn cuối cùng sẽ trả lời dựa trên snapshot persona của riêng mình

• Phản hồi được lưu ngay vào DB để có thể xem một phần câu trả lời theo thời gian thực trên màn hình tiến trình

• Sau khi hoàn tất, hệ thống tính phân bố tích cực/trung lập/tiêu cực hoặc phân bố lựa chọn trắc nghiệm, đồng thời hiển thị cả kết quả có áp dụng trọng số của Cục Thống kê

• Cung cấp phân tích chéo theo các trục nhân khẩu học như nhóm tuổi, giới tính, phân vị thu nhập, học vấn, nhóm nghề nghiệp...

• Kết quả cuối cùng được tạo thành trang có thể chia sẻ, nơi có thể xem đồng thời thẻ trả lời của từng persona và biểu đồ thống kê tổng thể

Ví dụ sử dụng

• Nhanh chóng ước lượng "nhân viên văn phòng độ tuổi 20~30 tại vùng thủ đô sẽ phản ứng thế nào?" với dịch vụ hoặc ý tưởng sản phẩm mới

• Khám phá với các vấn đề chính sách/xã hội rằng căn cứ đánh giá khác nhau ra sao theo nhóm tuổi, phân vị thu nhập, nhóm nghề nghiệp

• Nhận đánh giá từ các công dân AI có nền tảng đa dạng về quảng cáo copy, chính sách giá, mức độ ưu tiên tính năng ứng dụng, tin tuyển dụng, bài tự giới thiệu...

• Trước khi chạy khảo sát thực tế, thăm dò trước xem câu hỏi nào còn mơ hồ hoặc nhóm nào có khả năng phản ứng phân hóa

Điểm khác với Nemotron-Personas-Korea

• Nếu Nemotron-Personas-Korea là một bộ dữ liệu persona tổng hợp tiếng Hàn quy mô lớn, thì ManyPerson gần hơn với việc biến ý tưởng đó thành "một dịch vụ web nơi bạn có thể hỏi ngay và xem kết quả"

• Hiện tại ManyPerson tập trung vào trải nghiệm sản phẩm nối liền việc xây dựng nội bộ một pool persona dựa trên thống kê, lấy mẫu theo câu hỏi người dùng, tạo phản hồi và phân tích thống kê hơn là phát hành bộ dữ liệu công khai

• Cách cấu thành dữ liệu cũng vượt ra ngoài hồ sơ nhân khẩu học đơn thuần, bằng việc tích cực sử dụng thông tin thu nhập, tài sản, nợ và chi tiêu tiêu dùng từ Khảo sát Tài chính và Phúc lợi Hộ gia đình cho cả việc tạo persona lẫn diễn giải kết quả

Tech stack

• Web server dựa trên Node.js, Express, EJS (để phát triển nhanh, một số module được viết đơn giản bằng go)

• Lưu dữ liệu persona, mô phỏng, phản hồi, thanh toán/credit trên PostgreSQL/Cloud SQL

• Các thuộc tính mở rộng của persona được lưu bằng PostgreSQL JSONB để quản lý linh hoạt nghề nghiệp, học vấn, phân vị thu nhập, quê quán, tính cách, phần tự giới thiệu...

• Dùng Valkey để xử lý queue và cache

• Vận hành tách biệt server/worker trên GKE Autopilot

• Dùng các model dòng Gemini 3 và Vertex AI Flex API để tạo chi tiết persona và sinh phản hồi mô phỏng

• Streaming thời gian thực tiến độ mô phỏng và phản hồi gần nhất bằng SSE

Giới hạn và lưu ý

• Kết quả của ManyPerson không phải khảo sát dư luận thực tế mà là mô phỏng ảo dựa trên AI persona

• Vì phụ thuộc vào phạm vi công khai và mức độ mã hóa của MDIS thuộc Cục Thống kê Hàn Quốc, nên các biến như khu vực chi tiết, khuynh hướng chính trị hay mức độ nhận biết vấn đề thời sự theo thời gian thực cần được ước tính hoặc nhập riêng

• Các chi tiết do LLM tạo ra là thông tin tổng hợp nhằm tăng tính chân thực, không có chủ đích tương đồng với người có thật

• Cỡ mẫu càng nhỏ hoặc bộ lọc càng hẹp thì kết quả càng nên được xem là tài liệu tham khảo mang tính khám phá

• Dù vậy, so với cách "để một LLM tưởng tượng ra ý kiến trung bình của người Hàn Quốc", việc trước tiên tạo ra nhiều công dân AI đa dạng dựa trên nhân khẩu học và dữ liệu hộ gia đình thực tế rồi thu thập phản hồi từ họ vẫn là một điểm khởi đầu hữu ích hơn