Détection d’influenceurs dans des médias sociaux (Influencer detection in social medias) (2018)

Abstract: Les influenceurs ont la capacité d’avoir un impact sur d’autres individus lorsqu’ils interagissent avec eux. Détecter les influenceurs permet d’identifier les quelques individus à cibler pour toucher largement un réseau. Il est possible d’analyser les interactions dans un média social du point de vue de leur structure ou de leur contenu. Dans nos travaux de thèse, nous abordons ces deux aspects. Nous présentons d’abord une évaluation de différentes mesures de centralité sur la structure d’interactions extraites de Twitter puis nous analysons l’impact de la taille du graphe de suivi sur la performance de mesures de centralité. Nous abordons l’aspect linguistique pour identifier le changement d’avis comme un effet de l’influence depuis les messages d’un forum.

## introduction nos travaux de thèse visent à détecter les individus ayant une influence dans des médias sociaux. nous entendons par "influence" le pouvoir que possède un individu qui parvient à mobiliser d'autres individus en faveur d'une action ou d'une opinion. détecter automatiquement les influenceurs dans des médias sociaux peut être vu comme une tâche pour un système de recherche d'information destiné à un utilisateur qui aurait besoin de connaitre les personnes meneuses et leurs propos dans un certain domaine d'activité. les influenceurs constituent aussi des points d'entrée efficaces pour la diffusion ciblée d'une information lors de campagnes de santé publique, pour la promotion d'un produit ou encore la gestion de réputation en ligne. la pluralité des médias sociaux et la variété des informations qu'ils contiennent constituent autant de facettes possibles pour caractériser l'influence ouvrant ainsi de larges perspectives à l'élaboration d'un cadre formel permettant de la détecter. il s'agit aussi d'une complexité supplémentaire pour modéliser l'information utile à la détection des influenceurs. nous aurons à distinguer et à recouper la nature des informations disponibles à travers les différents médias sociaux pour les intégrer dans notre modèle. par exemple, comparer la portée des interactions "favori" dans twitter et "j'aime" dans facebook portant toutes les deux sur un contenu. aussi, les textes que nous étudierons à travers les différents médias sociaux auront des formats tout à fait différents qui constitueront un corpus particulièrement hétérogène. par exemple, nous ne pourrons pas aborder un texte de forum avec les mêmes modalités que celles utilisées pour un tweet. les interactions entre les individus sont à la base de toute influence. dans un média social, ces interactions peuvent être analysées d'après leur structure ou leur contenu. la structure peut porter une signification variée qui dépend à la fois des natures d'interaction considérées et de l'interprétation que nous leur prêtons. nous nous situons dans le domaine du traitement automatique des langues et nous focalisons donc nos travaux sur le contenu textuel des médias sociaux même si d'autres types de contenu comme l'image peuvent être utilisés par les influenceurs. identifier structurellement les influenceurs dans un groupe d'individus revient à trouver les clés de voûte de leurs interactions. pour ce faire, nous devons trouver une représentation des interactions qui tienne compte de leurs natures variées. par exemple, nous devons choisir comment inclure dans une même structure les interactions twitter d'abonnement et de retweet afin qu'elles soient les plus significatives possibles. nous avons à déterminer les phénomènes linguistiques qui permettent, du point de vue des influenceurs, de mettre en oeuvre leur pouvoir et qui, du point de vue des individus cibles, font état de leurs réactions face aux influenceurs. le principe est alors d'extraire des régularités expliquant sous différents types éventuels le phénomène d'influence par la langue écrite. les messages que nous devons analyser contiennent une expression informelle, un défi intéressant pour l'analyse linguistique parce que hors d'une grammaire standard de la langue. pour l'analyse automatique, nous devrons mettre en oeuvre un processus important de prétraitement permettant de ramener les textes des médias sociaux à une langue standard qui pourra être traitée par des outils de traitement automatique de la langue. le caractère elliptique des messages, en particulier dans les réseaux sociaux, peut empêcher l'identification de phénomènes linguistiques tels qu'ils sont traditionnellement décrits. cela requiert une nouvelle modélisation des phénomènes qu'on veut repérer pour qu'ils soient applicables aux modes d'expression récents que nous souhaitons analyser. prenons l'exemple d'un influenceur qui argumente pour changer l'opinion de quelqu'un. pour caractériser son argumentation à l'intérieur d'un tweet et la reconnaitre dans d'autres messages, nous ne pourrons certainement pas utiliser exactement les modèles traditionnels de l'argumentation. ## expérimentations réalisées nous avons, en section 1, défini l'influence comme un pouvoir, ce qui nous amène à caractériser les influenceurs selon deux aspects : les ressources qui leur permettent d'influencer et les effets de leur influence du point de vue des individus cibles. nous allons rechercher les ressources comme les effets des influenceurs aussi bien dans le contenu des messages échangés entre les influenceurs et leur audience que sur des caractéristiques topologiques concernant la structure et la nature de leurs interactions. nos expérimentations comportent ainsi deux pans avec la relations d'un individu nous en déduisons de nouvelles pistes afin de créer un système hybride entre les aspects de structure et de contenu souvent étudiés indépendamment. ## conclusion et perspectives la partie sur l'analyse de la structure montre une problématique réelle sur la faible connectivité d'utilisateurs pris pourtant dans un même domaine. nous devons essayer d'augmenter la densité du graphe que nous construisons afin que les mesures de centralité puissent gagner en pertinence. nous pourrions essayer de « résumer » le graphe obtenu en supprimant les noeuds à faible degré qui n'apportent pas vraiment d'information ou partir d'une communauté identifiée en amont pour travailler sur son réseau. nous allons essayer d'affiner la détection du changement d'avis en combinant les critères les plus pertinents. nous tenterons ensuite d'identifier linguistiquement la source d'un changement d'avis. nous pourrons utiliser un critère de similarité textuelle en partant de l'hypothèse que le message qui exprime le changement d'avis reprend les éléments déterminants du message qui a créé ce changement d'état. en lien avec le changement d'avis comme un effet de l'influence, nous allons étudier ce qui provoque le changement d'avis, l'argumentation en partant des théories sur l'argumentation. nous allons nous intéresser à la structure d'un argument pour voir s'il y a une composition « gagnante ».