Médias traditionnels, médias sociaux : caractériser la réinformation (Traditional medias, social medias : characterizing reinformation) (2016)

Abstract: Les médias traditionnels sont de plus en plus présents sur les réseaux sociaux, mais ces sources d’informations sont confrontées à d’autres sources dites de réinformation. Ces dernières ont parfois tendance à déformer les informations relayées pour correspondre aux idéologies qu’elles souhaitent défendre, les rendant partiellement ou totalement fausses. Le but de cet article est, d’une part, de présenter un corpus que nous avons constitué à partir de groupes Facebook de ces deux types de médias. Nous présentons d’autre part quelques expériences de détection automatique des messages issus des médias de réinformation, en étudiant notamment l’influence d’attributs de surface et d’attributs portant plus spécifiquement sur le contenu de ces messages.

## état de l'art ces dernières années, l'analyse des informations circulant dans les réseaux sociaux a donné naissance à plusieurs projets européens. le projet pheme @xcite a pour but de créer un programme de fact checking automatique. plusieurs de leurs travaux étudient les liens entre messages sur les réseaux sociaux : @xcite pour une analyse des hashtags et @xcite pour une analyse des entités nommées présentes dans les tweets. dans notre cas, nous souhaitons pouvoir définir la classe d'appartenance d'un message par son contenu et non par les liens qu'il possède avec d'autres messages classés. un second projet européen, nommé reveal project @xcite , porte sur l'analyse de différents médias tels que l'image @xcite , la vidéo @xcite , ainsi que le texte. les études réalisées sur la sémantique du texte se basent sur l'ajout d'informations issues de bases de connaissances libres @xcite . pour notre part, nous souhaitons nous baser uniquement sur le contenu proposé par le média. invid foot_0 est un projet européen qui a pour but de créer un système de détection automatique de fausses vidéos, en travaillant sur des images issues des vidéos analysées. nous nous concentrons sur les textes et les images, mais la comparaison de notre approche avec leurs résultats, basés sur des ressources différentes d'un même message de réseau social, pourrait apporter des caractéristiques complémentaires à celles étudiées dans cet article. d'autres travaux étudient l'arrivée des médias traditionnels sur les réseaux sociaux, notamment sur le changement d'écriture que cela peut induire @xcite . par exemple, @xcite s'intéresse à la spécificité du cyber-journalisme espagnol. l'auteur cherche à caractériser les messages écrits sur facebook par des journalistes, par opposition à ceux écrits sur les sites médias traditionnels médias de réinformation total francophones 11 sources, 157 885 messages 34 sources, 278 351 messages 352 319 anglophones 14 sources, 194 434 messages 11 sources, 105 094 messages 383 445 ## corpus et descripteurs afin de réaliser cette tâche, nous travaillons avec des messages réels collectés sur facebook qui se présentent comme dédiés à l'information. nous décrivons ci-dessous ce corpus et les descriptions des messages adoptées lors de nos expériences. ## évaluation cette section décrit le protocole expérimental utilisé pour la tâche de classification visée, à savoir prédire l'origine (média traditionnel ou de réinformation) d'un message facebook, les résultats obtenus, et une analyse de l'emploi des descripteurs dans les modèles de classifiction obtenus. ## conclusion afin de différencier les messages postés sur les réseaux sociaux par les médias traditionnels et de réinformation, nous avons étudié l'influence d'attributs de surface, de contenu et l'association de ces deux ensembles d'attributs. nous avons obtenus des résultats encourageants, notamment sur les deux approches utilisant le contenu du message. dans des travaux futurs, plusieurs améliorations sont envisagées. il semble entre autre important de proposer de nouveaux descripteurs de surface et de contenu pour améliorer la tâche de classification. notamment, un travail plus approfondi sur un descripteur portant sur le respect des normes orthographiques serait bénéfique. en effet, l'étude des descripteurs les plus utilisés dans les classifieurs fait ressortir que de nombreuses fautes sont présentes et sont vues comme des descripteurs parfois très discriminants : ainsi repondre à la place de répondre, est jugé comme très marquant des médias de réinformation. enfin, comme nous l'évoquions dans l'introduction, ce travail est une étape intermédiaire dans un but plus vaste de faire de la détection de fausses informations dans les réseaux sociaux, en temps réel. la caractérisation de la source doit être utilisée comme un indice, parmi d'autres, pour atteindre ce but. d'autres indices, portant notamment sur les aspects sociaux (étude de la propagation des informations dans le graphe social) et sur les médias autres que le texte (images, vidéos) seront étudiés.