Dynamiques des réseaux sociaux en ligne, recommandations et interaction

Stéphane Raux, LIAFA, Université Paris Diderot et Linkfluence
Jeudi 04 décembre 2014 à 11h, salle 26-00/332
Abstract
Le succès de plateformes comme Facebook ou Twitter, qui s'appuient sur les interactions entre leurs utilisateurs pour artager des informations a profondément changé la manière dont nous utilisons le web. Cette thèse propose d'exploiter des méthodes d'analyse de grands graphes et de réseaux sociaux, mais aussi des techniques de *web mining* et d'analyse de texte pour élaborer des outils et des méthodes d'analyse des usages de ces sites de réseaux sociaux. Nous nous intéressons en particulier à deux types d'interactions : la conversation, que nous analysons à partir de réseaux de commentaires ou de mentions d'utilisateurs, et la recommandation, qui repose essentiellement sur des pratiques de citations de liens hypertextes. Une première analyse porte sur la dynamique des commentaires de Flickr et sur la manière dont ce réseau se construit. Nous proposons ensuite une méthode d'échantillonage de Twitter qui permet de capter en continu un corpus d'utilisateurs centré sur le web français, et d'élaborer une méthode de détection et de suivi des sujets à partir des citations de liens dans les données ainsi collectées. Il est ainsi possible de réaliser une typologie des utilisateurs en fonction de leur activité et de proposer une méthode de reconstitution des cascades de diffusion de liens sur Twitter. Ces travaux ont étés réalisés au sein de la société Linkfluence et ont donné lieu au développement de plusieurs programmes, dont le système de captation continue de messages sur Twitter et l'application Algopol, qui a permis de recruter plus de 12 000 participants pour une enquête sociologique et de collecter leurs profils Facebook dans le cadre d'un projet de recherche pluridisciplinaire.
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