Extraction automatique de réseaux sociaux enrichis pour l’analyse de rôle.
Résumé
Dans cette thèse, il s’agit de développer une méthodologie pour extraire automatiquement des réseaux sociaux à partir des forums d’actualités. Dans un premier temps nous construisons automatiquement le réseau social des personnes qui discutent sur ce type de forum grâce à la relation structurelle. Comme son nom l’indique la relation structurelle est basée sur la structure du forum, c’est à dire le lien « répondre à » qui permet à deux internautes de se répondre personnellement. Nous enrichissons automatiquement le réseau social grâce à deux nouvelles relations: la citation du nom et la citation du texte. Ces deux relations sont extraites à partir d’une analyse des textes écrits par les internautes. Enfin, le réseau social enrichi nous permet de mieux comprendre les relations entre les internautes dans ces communautés discursives et donc d’appréhender les personnes jouant un rôle intéressant dans leur propre communauté.
Equipe
Mathilde Forestier, doctorante et Julien Velcin, Maître de conférences ERIC, Lyon 2
Classifieurs topologiques
Résumé
En apprentissage supervisé, les Méthodes Ensemble (ME) ont montré leurs qualités. L’une des méthodes de référence dans ce domaine est les Forêts Aléatoires (FA). Cette dernière repose sur des partitionnements de l’espace de représentation selon des frontières parallèles aux axes ou obliques. Les conséquences de cette façon de partitionner l’espace de représentation peuvent affecter la qualité de chaque prédicteur. Il nous a semblé que cette approche pouvait être améliorée si on se libérait de cette contrainte de manière à mieux coller à la structure topologique de l’ensemble d’apprentissage. Dans travail, nous étudions de nouvelles ME basée sur des graphes de voisinage dont les performances, sur nos premières expérimentations, sont aussi bonnes que celles des FA.
Equipe
Diala Azzedine, doctorante et Fabien Rico, Maître de conférences ERIC Lyon 1
Rumeur et propagation d’information dans les réseaux sociaux en ligne.
Résumé
Ce travail de recherche analyse et questionne les processus cognitifs et sociaux liés au traitement de l’information dans les « réseaux sociaux en ligne ». Le premier phénomène auquel cette thèse tentera de s’intéresser est celui de la diffusion de l’information. Ceci est motivé par le besoin de comprendre les chemins que l’information prend dans les réseaux sociaux. Ceci permettrait de prédire la population pouvant être atteinte par une information, la vitesse de diffusion, etc. La compréhension de cette diffusion nous aidera ensuite à détecter les rumeurs pouvant résulter d’un échange d’informations contradictoires dans les réseaux. Enfin, le troisième point auquel s’attaquera cette thèse est celui de la qualité de l’information. Il s’agit donc de comprendre et de distinguer la véritable information d’une « désinformation » par exemple, sur la base des propriétés démontrées au cours des deux points précédents. Il s’agit donc dans cette thèse de proposer des méthodes, des techniques et un outil qui permettra d’extraire un ensemble de mesures et de faits à partir des réseaux sociaux liés à l’information et à sa caractérisation. Par ailleurs, il est attendu qu’un outil intégrant ces techniques et technologies soit implémenté et validé à la fin de cette thèse.
Equipe
Adrien Guille, doctorant et Cécile Favre, Maître de conférence, ERIC Lyon 2
