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

Mezghani Manel

16 Mars 2017 – Salle 24-25/405

Lanalyse des données issues des réseaux sociaux pose des questions au niveau de la qualité des informations (cest 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 dobtenir 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 dapplications. En effet, pouvoir évaluer la qualité de linformation peut être utilisé par exemple pour éliminer des spams/spammeurs, pour éviter danalyser des rumeurs, etc. Ceci permet par exemple davoir un meilleur résultat de recherche, déviter de mauvaises recommandations de produits ou de diffuser une bonne information aux utilisateurs. Une voie pertinente pour contribuer à lamélioration de la qualité de linformation et que je compte explorer est la détection et lanalyse 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 dautres applications. Ce séminaire sera loccasion de présenter mes travaux de recherche associé à lanalyse des réseaux sociaux; et de discuter de mon projet de recherche.