Эмуляция избирателей через LLM: не лечи перекос инструкцией «будь справедлив», а убирай лишние поля из профиля и проверяй точность по группам

Обнаружено: общий итог модель угадывает с ошибкой 1–3 пункта, а внутри одной группы стабильно врёт на 10–14. Метод позволяет проверить «синтетических респондентов» по группам и найти поле анкеты, которое тянет модель к стереотипу. Ошибки в разные стороны гасятся в среднем, поэтому общая точность около 85% ничего не показывает. Убирай из профиля по одному полю и смотри, как меняется худшая ошибка по группам. Если убрать пол или образование, худший разрыв между долей модели и реальной долей заметно падает, а точность не страдает.