Contribution à la qualité des informations dans les réseaux sociaux : Identifier et analyser les motifs récurrents pour détecter les phénomènes sociaux

Mezghani Manel, IRIT
16 Mars 2017 - Salle 24-25/405
Abstract
L’analyse des données issues des réseaux sociaux pose des questions au niveau de la qualité des informations (c’est à dire des informations identifiées, fiables et exactes) car on y trouve par exemple du spam social et des rumeurs, ce qui accroît la difficulté d’obtenir des informations précises et pertinentes. Mon projet de recherche est axé sur la qualité des données dans les réseaux sociaux. Cette direction de recherche est très intéressante car elle touche différents domaines et peut être utile dans beaucoup d’applications. En effet, pouvoir évaluer la qualité de l’information peut être utilisé par exemple pour éliminer des spams/spammeurs, pour éviter d’analyser des rumeurs, etc. Ceci permet par exemple d’avoir un meilleur résultat de recherche, d’éviter de mauvaises recommandations de produits ou de diffuser une « bonne » information aux utilisateurs. Une voie pertinente pour contribuer à l’amélioration de la qualité de l’information et que je compte explorer est la détection et l’analyse de motifs récurrents des phénomènes sociaux (par exemple : spam, rumeur) au cours du temps dans les graphes de données issus des réseaux sociaux. Ceci permet de filtrer des données erronées et ainsi elles contribuent à fournir des données « nettoyées » qui peuvent être utilisées dans d’autres applications. Ce séminaire sera l’occasion de présenter mes travaux de recherche associé à l’analyse des réseaux sociaux ; et de discuter de mon projet de recherche.
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