Exploring Innovation Concepts in Twitter Via LDA Topic Modelling the Case Custom Computer Programming Services

RESUME : Twitter, en tant qu’outil de micro-blogging, est l’une des plus celebres plateformes de reseaux sociaux. Avec 500 millions de tweets par jour, c’est une source de donnees propice a l’exploration des messages publies pour analyser le comportement et la communication en ligne des entreprises en termes de concepts d’innovation. Les differents types de contextes non structures dans les postes presentent de nombreux defis. Des chercheurs suggerent que de nouvelles approches d’apprentissage machine peuvent les aider a analyser ces donnees. Malgre les differents efforts des chercheurs pour analyser ce type de donnees, la litterature scientifique et operationnelle n’a pas encore fourni de cadre d’analyse des concepts d’innovation par l’exploration de texte et le traitement du langage naturel (TLN) sur Twitter. Ce travail de recherche vise a explorer si les entreprises des secteurs des services de programmation informatique personnalisee mentionnent differents concepts d’innovation dans leurs comptes Twitter, et si une utilisation simple et plutot grossiere du TNL peut rapidement prendre cela en compte. Plus precisement, l’objectif de cette etude est de repondre a trois questions de recherche : (1) dans quelle mesure les entreprises s’interessent-elles aux concepts d’innovation dans leurs tweets ? (2) quels sont les mots les plus frequemment utilises dans les tweets des entreprises de ce secteur ? et enfin, (3) dans quelle mesure l’utilisation de l’algorithme « Latent Dirichlet Allocation » (LDA) identifie-t-elle efficacement les sujets lies a l’innovation dans les tweets des entreprises ? Pour atteindre ces objectifs, du text mining et du modele Latent Dirichlet Allocation (LDA) a ete utilisee pour rechercher et explorer le contenu des tweets en ce qui concerne l’evaluation et la visualisation des mots frequents et des sujets discutes dans les tweets. Nous avons specifiquement fouille le texte contenu dans les tweets pour trouver les mots lies a des concepts d’innovation specifiques. Dans un premier temps, cinq facteurs d’innovation ont ete choisis et les mots cles associes provenant de differentes sources ont ete rassembles dans cinq tableaux de reference. Ces facteurs sont les suivants RD les resultats montrent que la collaboration est le facteur d’innovation le plus utilise dans les tweets des entreprises. En ce qui concerne la reponse aux deuxieme et troisieme questions de recherche, l’utilisation des techniques du TNL et la modelisation thematique de LDA permettent de trouver les termes les plus frequents. De plus, en utilisant cinq facteurs d'innovation et en elargissant nos mots-cles lies a chaque facteur, les resultats montrent que le modele LDA peut aider a trouver les sujets les plus probables dans les tweets, tels que la creativite, la R&D et la collaboration.----------ABSTRACT : As a micro-blogging tool, Twitter is one of the most popular social networking platforms. With 500 million tweets per day, it is an appropriate data source for mining broadcast messages to analyze firms' online behaviour and communication in terms of innovation concepts. Different types of unstructured contexts in the posts present many challenges, but researchers believe that new machine learning approaches can help them analyze these data. Despite the efforts of numerous researchers to investigate these kinds of data, the scientific and operational literature have not yet provided a proper framework for analyzing innovation concepts via text mining and natural language processing (NLP) on Twitter. This research aims to explore whether firms in the Custom Computer Programming Services sector mention innovation concepts in their Twitter accounts and whether a simple and rather crude use of NLP can quickly pick this up. More specifically, this study aims to answer three research questions: (1) To what extent do firms demonstrate an interest in innovation concepts in their tweets? (2) Which words are used most frequently by firms in that sector? Finally, (3) to what extent does the use of Latent Dirichlet Allocation (LDA) effectively identify tweets related to innovation? Text mining and the LDA model have been used to search and explore the tweet content to evaluate and visualize frequently used words. We mined tweet text to find words related to specific innovation concepts. Our first step was to choose five innovation factors. They are R&D, IP (Intellectual Property), collaboration, external financing, and creativity. Also, we selected related keywords identified from different sources for these factors in five reference tables. For the second step, we used text mining techniques via LINQ and C# in Visual Studio to answer the first research question. The results show that collaboration concepts are the most used in firms’ tweets. To answer the second and third research questions, we employed NLP techniques and LDA topic modelling using Python programming language to find the most frequent terms. Moreover, by using five innovation factors and expanding their related keywords results show that the LDA model can help find the most probable tweets as creativity, R&D and collaboration.