Diffusion de l'information dans les médias sociaux : modélisation et analyse. (Information diffusion in social media: modeling and analysis)

Les medias sociaux ont largement modifie la maniere dont nous produisons, diffusons et consommons l'information et sont de fait devenus des vecteurs d'information importants. L’objectif de cette these est d’aider a la comprehension du phenomene de diffusion de l’information dans les medias sociaux, en fournissant des moyens d’analyse et de modelisation.Premierement, nous proposons MABED, une methode statistique pour detecter automatiquement les evenements importants qui suscitent l'interet des utilisateurs des medias sociaux a partir du flux de messages qu'ils publient, dont l'originalite est d'exploiter la frequence des interactions sociales entre utilisateurs, en plus du contenu textuel des messages. Cette methode differe par ailleurs de celles existantes en ce qu'elle estime dynamiquement la duree de chaque evenement, plutot que de supposer une duree commune et fixee a l'avance pour tous les evenements. Deuxiemement, nous proposons T-BASIC, un modele probabiliste base sur la structure de reseau sous-jacente aux medias sociaux pour predire la diffusion de l'information, plus precisement l'evolution du volume d'utilisateurs relayant une information donnee au fil du temps. Contrairement aux modeles similaires egalement bases sur la structure du reseau, la probabilite qu'une information donnee se diffuse entre deux utilisateurs n'est pas constante mais dependante du temps. Nous decrivons aussi une procedure pour l'inference des parametres latents du modele, dont l'originalite est de formuler les parametres comme des fonctions de caracteristiques observables des utilisateurs. Troisiemement, nous proposons SONDY, un logiciel libre et extensible implementant des methodes tirees de la litterature pour la fouille et l'analyse des donnees issues des medias sociaux. Le logiciel manipule deux types de donnees : les messages publies par les utilisateurs, et la structure du reseau social interconnectant ces derniers. Contrairement aux logiciels academiques existants qui se concentrent soit sur l'analyse des messages, soit sur l'analyse du reseau, SONDY permet d'analyser ces deux types de donnees conjointement en permettant l'analyse de l'influence par rapport aux evenements detectes. Les experimentations menees a l'aide de divers jeux de donnees collectes sur le media social Twitter demontrent la pertinence de nos propositions et mettent en lumiere des proprietes qui nous aident a mieux comprendre les mecanismes regissant la diffusion de l'information. Premierement, en comparant les performances de MABED avec celles de methodes recentes tirees de la litterature, nous montrons que la prise en compte des interactions sociales entre utilisateurs conduit a une detection plus precise des evenements importants, avec une robustesse accrue en presence de contenu bruite. Nous montrons egalement que MABED facilite l'interpretation des evenements detectes en fournissant des descriptions claires et precises, tant sur le plan semantique que temporel. Deuxiemement, nous montrons la validite de la procedure proposee pour estimer les probabilites de diffusion sur lesquelles repose le modele T-BASIC, en illustrant le pouvoir predictif des caracteristiques des utilisateurs selectionnees et en comparant les performances de la methode d'estimation proposee avec celles de methodes tirees de la litterature. Nous montrons aussi l'interet d'avoir des probabilites non constantes, ce qui permet de prendre en compte dans T-BASIC la fluctuation du niveau de receptivite des utilisateurs des medias sociaux au fil du temps. Enfin, nous montrons comment, et dans quelle mesure, les caracteristiques sociales, thematiques et temporelles des utilisateurs affectent la diffusion de l'information. Troisiemement, nous illustrons a l'aide de divers scenarios l'utilite du logiciel SONDY, autant pour des non-experts, grâce a son interface utilisateur avancee et des visualisations adaptees, que pour des chercheurs du domaine, grâce a son interface de programmation.