Détection des influenceurs dans des médias sociaux par une approche hybride (Influencer detection in social media, a hybrid approach) (2022)

Abstract: L’influence sociale est un phénomène important dans divers domaines, tels que l’économie et la politique, qui a gagné en résonnance avec la popularité des médias sociaux, notamment les réseaux sociaux et les forums. La majorité des travaux sur ce sujet propose des approches fondées sur des théories en sciences humaines (sociologie, linguistique), et des techniques d’analyse de réseau (mesures de propagation et de centralité) ou de TAL. Dans cet article, nous présentons un modèle d’influence inspiré de travaux en psychologie sociale, sur lequel nous construisons un système combinant un module de TAL pour détecter les messages reflétant les processus d’influence, associé à une analyse par centralité de la transmission de ces messages. Nos expériences sur le forum de débats Change My View montrent que l’approche par hybridation, comparée à la centralité seule, aide à mieux détecter les influenceurs.

## introduction l'influence est un phénomène social qui repose en grande partie sur les actions d'individus impactant les opinions, les décisions et les comportements d'autres individus. la notion d'influenceur, apparue avec les réseaux sociaux, se rapporte à l'activité d'influence sur internet, en particulier pour des considérations commerciales ou politiques. les institutions comme les marques font appel à des influenceurs qui agissent comme des leviers de communication. la problématique motivant ce travail est de concevoir un système pour détecter automatiquement les influenceurs à partir de données issues de médias sociaux @xcite . nos objectifs sont les suivants : modéliser l'influence à partir de données issues de médias sociaux, identifier des traits linguistiques associés à ce modèle d'influence dans des messages et les détecter automatiquement avec du tal, enfin, montrer que l'approche classique par centralité peut être combinée à une approche avec du tal pour mieux détecter les influenceurs. nous commençons par un état de l'art en section 2. la section 3 présente la dimension tal de notre approche, un aspect très peu pris en compte dans la plupart des travaux sur le sujet. nous présentons l'hybridation de cette approche avec une approche classique par centralité et discutons les résultats en section 4, avant de conclure en section 5. ## état de l'art le psychosociologue alex bavelas affirme que la position centrale d'un individu dans les interactions d'un groupe social induit de l'influence sur ce groupe @xcite , ce qu'il vérifiera sur des petits groupes d'individus @xcite . le sociologue l.c. freeman met au point des mesures de centralité pour les graphes sociaux, utilisant les notions d'intermédiarité @xcite et de proximité @xcite . dans les années 1990, de nouvelles mesures de centralité apparaissent pour mesurer l'importance des pages web, la plus célèbre étant pagerank @xcite . toutes ces mesures sont utilisées directement pour détecter les influenceurs dans les réseaux sociaux en ligne @xcite ou sont adaptées à ce type d'environnement @xcite . d'autres approches s'intéressent au contenu échangé entre les individus, caractérisant les messages des influenceurs afin de les détecter avec du tal, que ce soit en s'attachant à décrire une stratégie de narration chez les influenceurs @xcite , ou en se basant sur des traits comportementaux des influenceurs, traduits en des traits discursifs @xcite . des travaux ont intégré dans la mesure de centralité des informations issues de la sémantique des messages, comme la similarité @xcite , l'originalité @xcite ou le niveau d'expertise @xcite . nous nous inspirons de ces travaux en y ajoutant une modélisation unifiée de l'influence qui intègre l'analyse structurelle et une dimension tal bien plus présente et approfondie par une caractérisation des phénomènes d'influence dans des messages de médias sociaux. ## l'influence dans les messages poursuivant l'objectif d'une modélisation pragmatique de l'influence, nous avons choisi d'en étudier les manifestations langagières, dans des messages de médias sociaux @xcite . afin de concevoir une telle modélisation, notre approche empirique part de discussions incluant des influenceurs pour analyser à la fois leurs messages et ceux des autres participants. notre objectif est d'identifier des régularités de discours des influenceurs et des influencés. ## approche hybride à la détection des influenceurs nous allons voir comment nous avons combiné l'approche classique d'analyse de la structure des échanges par centralité à l'analyse des messages pour détecter l'influence et les influenceurs. notre hypothèse est que l'hybridation de ces deux types d'information permettra une meilleure détection. ## conclusion et perspectives nous avons proposé un modèle d'influence à partir de messages d'un forum d'argumentation, réalisé une caractérisation linguistique de ce modèle par des traits énonciatifs originaux et mené une campagne d'annotation de ces traits, qui nous a permis de développer et d'évaluer des systèmes à base de tal, qui ont montré la possibilité de les détecter automatiquement. nos expériences par hybridation ont prouvé qu'une approche avec du tal peut apporter un gain substantiel pour détecter les influenceurs par rapport à la seule approche par centralité, plus classique. il serait intéressant d'utiliser d'autres sources de données pour la robustesse de notre système, d'ajouter la détection automatique des traits de stimulation et d'améliorer la détection des traits déjà intégrés. nous pourrions aussi affiner la sortie du système avec, par exemple, un classement des influenceurs et des stimuli d'après l'étendue de leur impact, ainsi qu'une analyse des relations particulières qui existent peut-être entre des stimuli et des stimulations.