Analyse du capitalisme social sur Twitter
Nicolas Dugu´e
Dirig´e par :
Jean-Michel Couvreur, Professeur `a l’universit´e d...
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R´ef´erences II
[GA05] R. Guimer`a and L. Amaral.
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12] Saptarshi Ghosh, Bimal Viswanath, Farshad Kooti, Naveen
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R´ef´erences IV
[KLPM10] Haewoon Kwak, Changhyun Lee, Hosung Park, and Sue Moon.
What is Twitter, a social network or a ne...
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[LN08] E. A. Leicht and M. E. J. Newman....
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Groupe Taille Proportion Rˆole
1 24543667 46, 68% Non-Hub ultra-p´eriph´erique
2 304 < 0, 01% Hub...
Observation sur le positionnement des
capitalistes sociaux
Pr´esence dans des groupes bien sp´ecifiques
Constituent 38% de ...
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Analyse du capitalisme social sur Twitter

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Analyse du capitalisme social sur Twitter

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Analyse du capitalisme social sur Twitter

  1. 1. Analyse du capitalisme social sur Twitter Nicolas Dugu´e Dirig´e par : Jean-Michel Couvreur, Professeur `a l’universit´e d’orl´eans Encadr´e par : Fr´ed´eric Moal, Maˆıtre de conf´erences `a l’Universit´e d’Orl´eans Anthony Perez, Maˆıtre de conf´erences `a l’Universit´e d’Orl´eans 29 juin 2015
  2. 2. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Twitter R´eseau social num´erique Cr´e´e en 2006 302 millions d’utilisateurs mensuels Profils publics Connexions entre utilisateurs micro-blogging 2/63 N. Dugu´e
  3. 3. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Twitter R´eseau social num´erique Cr´e´e en 2006 302 millions d’utilisateurs mensuels Profils publics Connexions entre utilisateurs micro-blogging 2/63 N. Dugu´e
  4. 4. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Twitter - Syst`eme d’abonnements 3/63 N. Dugu´e
  5. 5. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Twitter - Timeline 4/63 N. Dugu´e
  6. 6. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Twitter - Hashtags 5/63 N. Dugu´e
  7. 7. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Twitter - Hashtags 5/63 N. Dugu´e
  8. 8. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Twitter - Mentions 6/63 N. Dugu´e
  9. 9. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION 7/63 N. Dugu´e
  10. 10. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Un outil massivement utilis´e Un milliard de tweets sont post´es tous les deux jours et demi Un usage abondant dans les m´edias 94% des 100 plus grandes compagnies (classement Interbrand) : au moins un par jour Barack Obama pour sa campagne [HHSS14] Plus de 260 publications recens´ees sur le site de Danah Boyd 8/63 N. Dugu´e
  11. 11. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Un outil massivement utilis´e Un milliard de tweets sont post´es tous les deux jours et demi Un usage abondant dans les m´edias 94% des 100 plus grandes compagnies (classement Interbrand) : au moins un par jour Barack Obama pour sa campagne [HHSS14] Plus de 260 publications recens´ees sur le site de Danah Boyd 8/63 N. Dugu´e
  12. 12. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Un outil massivement utilis´e Un milliard de tweets sont post´es tous les deux jours et demi Un usage abondant dans les m´edias 94% des 100 plus grandes compagnies (classement Interbrand) : au moins un par jour Barack Obama pour sa campagne [HHSS14] Plus de 260 publications recens´ees sur le site de Danah Boyd 8/63 N. Dugu´e
  13. 13. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Un outil massivement utilis´e Un milliard de tweets sont post´es tous les deux jours et demi Un usage abondant dans les m´edias 94% des 100 plus grandes compagnies (classement Interbrand) : au moins un par jour Barack Obama pour sa campagne [HHSS14] Plus de 260 publications recens´ees sur le site de Danah Boyd 8/63 N. Dugu´e
  14. 14. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Un outil massivement utilis´e Un milliard de tweets sont post´es tous les deux jours et demi Un usage abondant dans les m´edias 94% des 100 plus grandes compagnies (classement Interbrand) : au moins un par jour Barack Obama pour sa campagne [HHSS14] Plus de 260 publications recens´ees sur le site de Danah Boyd 8/63 N. Dugu´e
  15. 15. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Recherche acad´emique Diffusion de l’information Fouille de donn´ees Visibilit´e, influence D´etection des utilisateurs malicieux 8/63 N. Dugu´e
  16. 16. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Recherche acad´emique Diffusion de l’information Fouille de donn´ees Visibilit´e, influence D´etection des utilisateurs malicieux 8/63 N. Dugu´e
  17. 17. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Recherche acad´emique Diffusion de l’information Fouille de donn´ees Visibilit´e, influence D´etection des utilisateurs malicieux 8/63 N. Dugu´e
  18. 18. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Recherche acad´emique Diffusion de l’information Fouille de donn´ees Visibilit´e, influence D´etection des utilisateurs malicieux 8/63 N. Dugu´e
  19. 19. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Le capitalisme social sur Twitter 9/63 N. Dugu´e
  20. 20. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Capital social ? Bourdieu : ”l’ensemble des ressources actuelles ou potentielles qui sont li´ees `a la possession d’un r´eseau durable de relations” 10/63 N. Dugu´e
  21. 21. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Capital social ? Bourdieu : ”l’ensemble des ressources actuelles ou potentielles qui sont li´ees `a la possession d’un r´eseau durable de relations” Capital social sur Twitter Acc´eder `a une information pertinente Diffuser de l’information Lier de nouveaux contacts Se sentir visible 10/63 N. Dugu´e
  22. 22. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Capital social sur Twitter [GVK+12] Introduit par Ghosh et al. : Utilisateurs ”r´eels” qui suivent le plus les spammeurs. Liste de 100.000 utilisateurs. 11/63 N. Dugu´e
  23. 23. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Capital social sur Twitter [GVK+12] Introduit par Ghosh et al. : Utilisateurs ”r´eels” qui suivent le plus les spammeurs. Liste de 100.000 utilisateurs. Maximiser le nombre d’abonn´es pour maximiser le capital social 11/63 N. Dugu´e
  24. 24. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Strat´egies des capitalistes sociaux I Follow You, Follow Me (IFYFM) Follow Me, I Follow You (FMIFY) in out in out 12/63 N. Dugu´e
  25. 25. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Strat´egies des capitalistes sociaux Figure : Figure issue de Lee et al. [LEC11] IFYFM Utilisateur r´egulier 12/63 N. Dugu´e
  26. 26. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Objectifs Spam [LCKC12] Narcissime [MKD12] Obtenir de la visibilit´e Vendre de la visibilit´e 13/63 N. Dugu´e
  27. 27. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Objectifs Spam [LCKC12] Narcissime [MKD12] Obtenir de la visibilit´e Vendre de la visibilit´e 13/63 N. Dugu´e
  28. 28. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Objectifs Spam [LCKC12] Narcissime [MKD12] Obtenir de la visibilit´e Vendre de la visibilit´e 13/63 N. Dugu´e
  29. 29. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Objectifs Spam [LCKC12] Narcissime [MKD12] Obtenir de la visibilit´e Vendre de la visibilit´e 13/63 N. Dugu´e
  30. 30. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Les capitalistes sociaux Collecte de jeux de donn´ees sur le ph´enom`ene D´etection automatique ´Evaluation de la visibilit´e qu’ils obtiennent Mod´elisation de ces utilisateurs Pond´eration de l’influence attribu´ee `a ces utilisateurs 14/63 N. Dugu´e
  31. 31. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Les capitalistes sociaux Collecte de jeux de donn´ees sur le ph´enom`ene D´etection automatique ´Evaluation de la visibilit´e qu’ils obtiennent Mod´elisation de ces utilisateurs Pond´eration de l’influence attribu´ee `a ces utilisateurs 14/63 N. Dugu´e
  32. 32. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Les capitalistes sociaux Collecte de jeux de donn´ees sur le ph´enom`ene D´etection automatique ´Evaluation de la visibilit´e qu’ils obtiennent Mod´elisation de ces utilisateurs Pond´eration de l’influence attribu´ee `a ces utilisateurs 14/63 N. Dugu´e
  33. 33. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Les capitalistes sociaux Collecte de jeux de donn´ees sur le ph´enom`ene D´etection automatique ´Evaluation de la visibilit´e qu’ils obtiennent Mod´elisation de ces utilisateurs Pond´eration de l’influence attribu´ee `a ces utilisateurs 14/63 N. Dugu´e
  34. 34. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Les capitalistes sociaux Collecte de jeux de donn´ees sur le ph´enom`ene D´etection automatique ´Evaluation de la visibilit´e qu’ils obtiennent Mod´elisation de ces utilisateurs Pond´eration de l’influence attribu´ee `a ces utilisateurs 14/63 N. Dugu´e
  35. 35. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION 1 Introduction 2 Capitalisme social : des m´ethodes efficaces Des hashtags d´edi´es Capitalisme social automatique D´etection topologique Evolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013 3 Visibilit´e : rˆoles communautaires Structure de communaut´es Rˆoles communautaires Position des capitalistes sociaux 4 Influence perc¸ue Mesurer l’influence sur Twitter Influence des capitalistes sociaux Pond´erer leur influence 5 Conclusion 15/63 N. Dugu´e
  36. 36. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION #TeamFollowBack 16/63 N. Dugu´e
  37. 37. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION #TeamFollowBack 725.000 tweets r´ecolt´es en f´evrier 2013 Nombre de hashtags moyen par tweet : 5,8 Nombre de mentions moyen par tweet : 1 25.000 hashtags diff´erents Quelles sont les sources des tweets ? Quels sont les autres hashtags utilis´es ? L’automatisation de cette m´ethode est elle efficace ? 16/63 N. Dugu´e
  38. 38. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Les hashtags Figure : Les 10 hashtags les plus utilis´es (50% du jeu de donn´ees). 17/63 N. Dugu´e
  39. 39. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Les sources Figure : Sources utilis´ees pour 90% des tweets du jeu de donn´ees. Sources automatiques en haut `a droite. 18/63 N. Dugu´e
  40. 40. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION 1 Introduction 2 Capitalisme social : des m´ethodes efficaces Des hashtags d´edi´es Capitalisme social automatique D´etection topologique Evolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013 3 Visibilit´e : rˆoles communautaires Structure de communaut´es Rˆoles communautaires Position des capitalistes sociaux 4 Influence perc¸ue Mesurer l’influence sur Twitter Influence des capitalistes sociaux Pond´erer leur influence 5 Conclusion 19/63 N. Dugu´e
  41. 41. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Compte automatis´e Une IA digne de DeepBlue Rejoue les tweets du jeu de donn´ees ”Follow back” S’abonne aux utilisateurs qui le mentionnent S’abonne aux utilisateurs qui le retweetent 20/63 N. Dugu´e
  42. 42. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Compte automatis´e 20/63 N. Dugu´e
  43. 43. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Retweets quotidiens q q qq qq q q q q q q q q q qq q q qq q qq q q q q q q qq q q q q q q qqq q q q q q qq q q q qq q q q q q qq q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q 0 20 40 60 80 0100200300400500600700 day numberofretweets 21/63 N. Dugu´e
  44. 44. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Nouveaux abonn´es quotidiens q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q qq q q q 0 20 40 60 80 050100150200250 day numberofnewfollowers 22/63 N. Dugu´e
  45. 45. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION 1 Introduction 2 Capitalisme social : des m´ethodes efficaces Des hashtags d´edi´es Capitalisme social automatique D´etection topologique Evolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013 3 Visibilit´e : rˆoles communautaires Structure de communaut´es Rˆoles communautaires Position des capitalistes sociaux 4 Influence perc¸ue Mesurer l’influence sur Twitter Influence des capitalistes sociaux Pond´erer leur influence 5 Conclusion 23/63 N. Dugu´e
  46. 46. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Strat´egies des capitalistes sociaux I Follow You, Follow Me (IFYFM) Follow Me, I Follow You (FMIFY) in out in out 24/63 N. Dugu´e
  47. 47. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION D´etection topologique Indice de chevauchement Ic(A, B) = |A ∩ B| min {|A|, |B|} 25/63 N. Dugu´e
  48. 48. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION D´etection topologique Indice de chevauchement Ic(A, B) = |A ∩ B| min {|A|, |B|} q q q q q q q q q q q 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 0.00.20.40.60.81.0 overlap index Cumulativeusersproportion 0.74 25/63 N. Dugu´e
  49. 49. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION ´Evolution Une capture du r´eseau de Twitter Un graphe collect´e par Kwak et. al en 2009 [KLPM10] : 41 millions d’utilisateurs 1,4 milliard d’arcs Capitalistes sociaux 145.000 d´etect´es ⇒ Echantillon de 75% en 2013 26/63 N. Dugu´e
  50. 50. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION ´Evolution Une capture du r´eseau de Twitter Un graphe collect´e par Kwak et. al en 2009 [KLPM10] : 41 millions d’utilisateurs 1,4 milliard d’arcs Capitalistes sociaux 145.000 d´etect´es ⇒ Echantillon de 75% en 2013 26/63 N. Dugu´e
  51. 51. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Les abonnements q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q 0 5000 10000 15000 20000 0.00.20.40.60.81.0 in degree Cumulativeuserspropsotion q 2009 2013 q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q 0 5000 10000 15000 20000 0.00.20.40.60.81.0 out degree Cumulativeuserspropsotion q 2009 2013 27/63 N. Dugu´e
  52. 52. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Ratio / Indice de chevauchement q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 0.00.20.40.60.81.0 ratio Cumulativeusersproportion q 2009 2013 q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 0.00.20.40.60.81.0 overlap index Cumulativeuserspropsotion q 2009 2013 28/63 N. Dugu´e
  53. 53. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Username out- in- ratio Ic @ladygaga 636929 73274 8.69 0.97 @BarackObama 1882889 770155 2.44 0.91 @BritneySpears 2674874 406238 6.58 0.95 @paulocoelho 75423 48446 1.56 0.98 @paulpierce34 815197 524 1555.72 0.95 Username out- in- ratio Ic @ladygaga 136386 37485540 0.00 0.82 @BarackObama 680428 30836226 0.02 0.77 @BritneySpears 412703 27763836 0.01 0.81 @paulocoelho 98 7721670 0.00 0.86 @paulpierce34 85 2804060 0.00 0.78 29/63 N. Dugu´e
  54. 54. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION 1 Introduction 2 Capitalisme social : des m´ethodes efficaces Des hashtags d´edi´es Capitalisme social automatique D´etection topologique Evolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013 3 Visibilit´e : rˆoles communautaires Structure de communaut´es Rˆoles communautaires Position des capitalistes sociaux 4 Influence perc¸ue Mesurer l’influence sur Twitter Influence des capitalistes sociaux Pond´erer leur influence 5 Conclusion 30/63 N. Dugu´e
  55. 55. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Le graphe de Twitter Les utilisateurs sont des sommets Les liens d’abonnement sont des arcs orient´es. 31/63 N. Dugu´e
  56. 56. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Le graphe de Twitter Les utilisateurs sont des sommets Les liens d’abonnement sont des arcs orient´es. Visibilit´e des capitalistes sociaux Au centre du r´eseau ? A la marge du r´eseau ? Connect´es `a qui ? 31/63 N. Dugu´e
  57. 57. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Le graphe de Twitter Les utilisateurs sont des sommets Les liens d’abonnement sont des arcs orient´es. Niveau interm´ediaire du r´eseau 31/63 N. Dugu´e
  58. 58. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION 1 Introduction 2 Capitalisme social : des m´ethodes efficaces Des hashtags d´edi´es Capitalisme social automatique D´etection topologique Evolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013 3 Visibilit´e : rˆoles communautaires Structure de communaut´es Rˆoles communautaires Position des capitalistes sociaux 4 Influence perc¸ue Mesurer l’influence sur Twitter Influence des capitalistes sociaux Pond´erer leur influence 5 Conclusion 32/63 N. Dugu´e
  59. 59. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Structure de communaut´es D´efinition Partition du graphe telle que les noeuds d’une partie sont plus connect´es entre eux qu’avec le reste du graphe. 615 10 19 2 4 9 2114 85 22 16 18 12 1 7 3 13 11 17 20 33/63 N. Dugu´e
  60. 60. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Structure de communaut´es Modularit´e [GN02] Q = 1 2m i,j (Aij − d(i)d(j) 2m )δ(ci, cj) d(i) le degr´e du noeud i m le nombre d’arˆetes du r´eseau Aij le poids de l’arˆete entre i et j ou 0 s’il n’y en a pas ci la communaut´e du noeud i δ(ci , cj ) ´egal `a 1 si i et j sont dans la mˆeme communaut´e, 0 sinon. 34/63 N. Dugu´e
  61. 61. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Structure de communaut´es Modularit´e orient´ee [LN08] Qo = 1 2m i,j (Aij − d−(i)d+(j) 2m )δ(ci, cj) d− (i) le degr´e entrant du noeud i d+ (i) le degr´e entrant du noeud i m le nombre d’arˆetes du r´eseau Aij le poids de l’arˆete entre i et j ou 0 s’il n’y en a pas ci la communaut´e du noeud i δ(ci , cj ) ´egal `a 1 si i et j sont dans la mˆeme communaut´e, 0 sinon. 34/63 N. Dugu´e
  62. 62. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Structure de communaut´es Modularit´e orient´ee [LN08] Qo = 1 2m i,j (Aij − d−(i)d+(j) 2m )δ(ci, cj) Algorithme de Louvain [BGLL08] Optimisation : NP-difficile → Louvain : Algorithme glouton 34/63 N. Dugu´e
  63. 63. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION 1 Introduction 2 Capitalisme social : des m´ethodes efficaces Des hashtags d´edi´es Capitalisme social automatique D´etection topologique Evolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013 3 Visibilit´e : rˆoles communautaires Structure de communaut´es Rˆoles communautaires Position des capitalistes sociaux 4 Influence perc¸ue Mesurer l’influence sur Twitter Influence des capitalistes sociaux Pond´erer leur influence 5 Conclusion 35/63 N. Dugu´e
  64. 64. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Rˆole communautaire Objectif Sont ils hubs dans les communaut´es ? Sont ils isol´es dans leurs communaut´es ? Sont ils tr`es connect´es aux communaut´es ext´erieures ? 36/63 N. Dugu´e
  65. 65. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Rˆole communautaire Objectif Sont ils hubs dans les communaut´es ? Sont ils isol´es dans leurs communaut´es ? Sont ils tr`es connect´es aux communaut´es ext´erieures ? 36/63 N. Dugu´e
  66. 66. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Rˆole communautaire Objectif Sont ils hubs dans les communaut´es ? Sont ils isol´es dans leurs communaut´es ? Sont ils tr`es connect´es aux communaut´es ext´erieures ? 36/63 N. Dugu´e
  67. 67. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION M´ethode de Guimer`a & Amaral [GA05] Principe : Caract´eriser la position d’un nœud en fonction de sa connectivit´e communautaire Connectivit´e communautaire d´ecrite par 2 mesures Processus : 1 Identification des communaut´es 2 Calcul des 2 mesures nodales 3 Partition de l’espace 2D obtenu 4 Mise en correspondance des rˆoles 37/63 N. Dugu´e
  68. 68. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION M´ethode de Guimer`a & Amaral [GA05] Principe : Caract´eriser la position d’un nœud en fonction de sa connectivit´e communautaire Connectivit´e communautaire d´ecrite par 2 mesures Processus : 1 Identification des communaut´es 2 Calcul des 2 mesures nodales 3 Partition de l’espace 2D obtenu 4 Mise en correspondance des rˆoles 37/63 N. Dugu´e
  69. 69. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION M´ethode de Guimer`a & Amaral [GA05] Principe : Caract´eriser la position d’un nœud en fonction de sa connectivit´e communautaire Connectivit´e communautaire d´ecrite par 2 mesures Processus : 1 Identification des communaut´es 2 Calcul des 2 mesures nodales 3 Partition de l’espace 2D obtenu 4 Mise en correspondance des rˆoles 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 -10123 Within-CommunityDegreez Participation Coefficient P 37/63 N. Dugu´e
  70. 70. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION M´ethode de Guimer`a & Amaral [GA05] Principe : Caract´eriser la position d’un nœud en fonction de sa connectivit´e communautaire Connectivit´e communautaire d´ecrite par 2 mesures Processus : 1 Identification des communaut´es 2 Calcul des 2 mesures nodales 3 Partition de l’espace 2D obtenu 4 Mise en correspondance des rˆoles 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 -10123 Within-CommunityDegreez Participation Coefficient P Provincial Hubs Peripheral Non-Hubs Ultra-PeripheralNon-Hubs ConnectorNon-Hubs Kinless Non-Hubs Connector Hubs Kinless Hubs 37/63 N. Dugu´e
  71. 71. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION M´ethode de Guimer`a & Amaral [GA05] Principe : Caract´eriser la position d’un nœud en fonction de sa connectivit´e communautaire Connectivit´e communautaire d´ecrite par 2 mesures Processus : 1 Identification des communaut´es 2 Calcul des 2 mesures nodales 3 Partition de l’espace 2D obtenu 4 Mise en correspondance des rˆoles 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 -10123 Within-CommunityDegreez Participation Coefficient P Provincial Hubs Peripheral Non-Hubs Ultra-PeripheralNon-Hubs ConnectorNon-Hubs Kinless Non-Hubs Connector Hubs Kinless Hubs 37/63 N. Dugu´e
  72. 72. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Mesures de rˆole Connectivit´e interne z(u) = dint (u)−µi (dint) σi (dint ) , u ∈ Ci z-score du degr´e interne dint z=0.27 z=0.27 z=0.27 z=0.27 z=1.07 z=–2.14 z=–0.45 z=–0.45 z=–0.45 z=–0.45 z=–0.45 z=2.24 38/63 N. Dugu´e
  73. 73. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Mesures de rˆole Connectivit´e externe P(u) = 1 − i di (u) d(u) 2 di : degr´e pour Ci P(u) = 0 : Une seule communaut´e P(u) ≈ 1 : Nombreuses communaut´es Mˆeme nombre de liens P=0.19 P=0.89 38/63 N. Dugu´e
  74. 74. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Les rˆoles Seuils Universels 8 r´eseaux du r´eel 8 r´eseaux artificiels Distribution des mesures de connectivit´e 39/63 N. Dugu´e
  75. 75. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Les rˆoles Seuils Universels 8 r´eseaux du r´eel 8 r´eseaux artificiels Distribution des mesures de connectivit´e Degr´e intra-communautaire Coefficient de Participation Hub z ≥ 2, 5 Provincial P ≤ 0, 30 Connecteur P ∈]0, 30; 0, 75] Orphelin P > 0, 75 Non-Hub z < 2, 5 Ultra-p´eriph´erique P ≤ 0, 05 P´eriph´erique P ∈]0, 05; 0, 62] Connecteur P ∈]0, 62; 0, 80] Orphelin P > 0, 80 39/63 N. Dugu´e
  76. 76. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Limitations de l’approche Hypoth`ese : Seuils universels 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 -10123 Within-CommunityDegreez Participation Coefficient P Provincial Hubs Peripheral Non-Hubs Ultra-PeripheralNon-Hubs ConnectorNon-Hubs Kinless Non-Hubs Connector Hubs Kinless Hubs 40/63 N. Dugu´e
  77. 77. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Limitations de l’approche Hypoth`ese : Seuils universels 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 -10123 Within-CommunityDegreez Participation Coefficient P Provincial Hubs Peripheral Non-Hubs Ultra-PeripheralNon-Hubs ConnectorNon-Hubs Kinless Non-Hubs Connector Hubs Kinless Hubs Seuils Universels 8 r´eseaux du r´eel Une seule m´ethode de d´etection de communaut´es Proportion de hubs : 2% → 0, 35% dans notre r´eseau 40/63 N. Dugu´e
  78. 78. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Limitations de l’approche Hypoth`ese : Seuils universels 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 -10123 Within-CommunityDegreez Participation Coefficient P Provincial Hubs Peripheral Non-Hubs Ultra-PeripheralNon-Hubs ConnectorNon-Hubs Kinless Non-Hubs Connector Hubs Kinless Hubs Orientation des liens ignor´ee Syst`emes `a relations asym´etriques Twitter : followers / followees → Quels seuils utiliser en orient´e ? 40/63 N. Dugu´e
  79. 79. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Limitations de l’approche P = 0.58 40/63 N. Dugu´e
  80. 80. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Limitations de l’approche P = 0.58 Interpr´etation de la mesure de connectivit´e externe Degr´e, nombre de communaut´es, distribution des liens Liens externes, mais aussi internes 40/63 N. Dugu´e
  81. 81. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Connectivit´e externe : nouvelle approche Restriction aux communaut´es externes 3 aspects distincts consid´er´es : Diversit´e D (u) : nombre de communaut´es externes D(u) : z-score de Intensit´e externe Iext dext : nombre de liens externes Iext (u) : z-score de kext H´et´erog´en´eit´e H Dispersion des liens externes λ(u) : ´ecart type de ki H(u) : z-score de λ = 2, dext = 5, λ = 1.5 = 2, dext = 6, λ = 2 = 3, dext = 4, λ = 0.5 41/63 N. Dugu´e
  82. 82. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Connectivit´e externe : nouvelle approche Restriction aux communaut´es externes 3 aspects distincts consid´er´es : Diversit´e D (u) : nombre de communaut´es externes D(u) : z-score de Intensit´e externe Iext dext : nombre de liens externes Iext (u) : z-score de kext H´et´erog´en´eit´e H Dispersion des liens externes λ(u) : ´ecart type de ki H(u) : z-score de λ = 2, dext = 5, λ = 1.5 = 2, dext = 6, λ = 2 = 3, dext = 4, λ = 0.5 41/63 N. Dugu´e
  83. 83. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Connectivit´e externe : nouvelle approche Restriction aux communaut´es externes 3 aspects distincts consid´er´es : Diversit´e D (u) : nombre de communaut´es externes D(u) : z-score de Intensit´e externe Iext dext : nombre de liens externes Iext (u) : z-score de kext H´et´erog´en´eit´e H Dispersion des liens externes λ(u) : ´ecart type de ki H(u) : z-score de λ = 2, dext = 5, λ = 1.5 = 2, dext = 6, λ = 2 = 3, dext = 4, λ = 0.5 41/63 N. Dugu´e
  84. 84. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Identification non-supervis´ee des rˆoles Apprentissage non-supervis´e des seuils Chaque groupe obtenu correspond `a un rˆole R1R1 R2R2 R3R3 R5R5 R6R6 R4R4 42/63 N. Dugu´e
  85. 85. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION 1 Introduction 2 Capitalisme social : des m´ethodes efficaces Des hashtags d´edi´es Capitalisme social automatique D´etection topologique Evolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013 3 Visibilit´e : rˆoles communautaires Structure de communaut´es Rˆoles communautaires Position des capitalistes sociaux 4 Influence perc¸ue Mesurer l’influence sur Twitter Influence des capitalistes sociaux Pond´erer leur influence 5 Conclusion 43/63 N. Dugu´e
  86. 86. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Donn´ees & outils R´eseau ´etudi´e Collect´e en 2009 [CHBG10] 55 millions de nœuds (utilisateurs) 2 milliards de liens orient´es (liens d’abonnements) 44/63 N. Dugu´e
  87. 87. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Donn´ees & outils M´ethodologie D´etection des capitalistes sociaux D´etection de communaut´es : Louvain orient´e Calcul des mesures Analyse de regroupement : k-moyennes distribu´e [Lia09] S´election des groupes : indice Davies-Bouldin [DB79] 44/63 N. Dugu´e
  88. 88. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Propri´et´es des groupes 45/63 N. Dugu´e
  89. 89. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Propri´et´es des groupes 45/63 N. Dugu´e
  90. 90. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Les capitalistes sociaux sont visibles ! Pr´esence dans des groupes bien sp´ecifiques Hubs, connecteurs et tr`es connecteurs → Seulement 15% de noeuds p´eriph´eriques et non hubs. 46/63 N. Dugu´e
  91. 91. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION 1 Introduction 2 Capitalisme social : des m´ethodes efficaces Des hashtags d´edi´es Capitalisme social automatique D´etection topologique Evolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013 3 Visibilit´e : rˆoles communautaires Structure de communaut´es Rˆoles communautaires Position des capitalistes sociaux 4 Influence perc¸ue Mesurer l’influence sur Twitter Influence des capitalistes sociaux Pond´erer leur influence 5 Conclusion 47/63 N. Dugu´e
  92. 92. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Faux ´Ev`enements Tweet du 4 septembre 2013 Information d´ementie par l’AFP le lendemain 48/63 N. Dugu´e
  93. 93. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Faux ´Ev`enements Figure : Evolution des 5 ´ev`enements les plus populaires, d´etect´es au cours des 24 heures pr´ec´edant le 1er mars 2014 `a 8h30. Mention-Anomaly-Based Event Detection : MABED [GF14] Vagues r´eguli`eres en mars : 6 mois apr`es → Une majorit´e de capitalistes sociaux 48/63 N. Dugu´e
  94. 94. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Hashtags populaires Figure : Hashtags les plus corr´el´es au hashtag #fathersday d’apr`es http://hashtagify.me/ 49/63 N. Dugu´e
  95. 95. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Hashtags populaires Figure : Hashtags les plus populaires d’apr`es http://hashtags.org/ 49/63 N. Dugu´e
  96. 96. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Klout Outil de mesure de l’influence Klout achet´e par Lithium Technology 200 millions de dollars en mars 2014 ”Your Klout Score : Why You Can’t Afford to Ignore It”, consultant num´erique ”Identifying and Measuring Influencers in Social Marketing with @Klout”, Simply Measured 50/63 N. Dugu´e
  97. 97. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Klout Outil de mesure de l’influence Klout achet´e par Lithium Technology 200 millions de dollars en mars 2014 ”Your Klout Score : Why You Can’t Afford to Ignore It”, consultant num´erique ”Identifying and Measuring Influencers in Social Marketing with @Klout”, Simply Measured Principalement bas´e sur le nombre d’interactions 50/63 N. Dugu´e
  98. 98. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Influence des capitalistes sociaux 51/63 N. Dugu´e
  99. 99. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Influence des capitalistes sociaux Compte automatis´e [MSOB13] 51/63 N. Dugu´e
  100. 100. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Influence des capitalistes sociaux 51/63 N. Dugu´e
  101. 101. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Influents ? 52/63 N. Dugu´e
  102. 102. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Influents ? Sont-ils r´eellement influents ? L’influence qui leur est accord´ee est elle l´egitime ? 52/63 N. Dugu´e
  103. 103. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION 1 Introduction 2 Capitalisme social : des m´ethodes efficaces Des hashtags d´edi´es Capitalisme social automatique D´etection topologique Evolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013 3 Visibilit´e : rˆoles communautaires Structure de communaut´es Rˆoles communautaires Position des capitalistes sociaux 4 Influence perc¸ue Mesurer l’influence sur Twitter Influence des capitalistes sociaux Pond´erer leur influence 5 Conclusion 53/63 N. Dugu´e
  104. 104. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Pond´erer leur influence Collecte d’un jeu de donn´ees Cr´eation d’un outil de d´etection qui ne n´ecessite pas tout le r´eseau Impl´ementation en ligne 54/63 N. Dugu´e
  105. 105. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Jeu de donn´ees Exemples positifs Utilisateurs ayant tweet´e au moins trois tweets contenant le hashtag : #TeamFollowBack, #instantfollowback ou #teamautofollow. → 23.000 instances crawl´ees. Exemples n´egatifs 1 Choix d’ids Twitter al´eatoires 2 R´ecup´eration de leurs abonnements (friends, followees) → 54.000 instances crawl´ees. 55/63 N. Dugu´e
  106. 106. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Les attributs Topologie locale L’activit´e de l’utilisateur Les caract´eristiques des tweets Le retweet Les sources utilis´ees pour tweeter 56/63 N. Dugu´e
  107. 107. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Les attributs 20 40 60 80 100 120 140 AVERAGE NUMBER OF CHARACTERS PER TWEET 0 500 1000 1500 2000 2500 NUMBEROFUSERS RANDOM USERS' FRIENDS SOCIAL CAPITALISTS 0 1 2 3 4 5 6 AVERAGE NUMBER OF HASHTAGS PER TWEET 0 5000 10000 15000 20000 25000 NUMBEROFUSERS RANDOM USERS' FRIENDS SOCIAL CAPITALISTS 10-3 10-2 10-1 100 101 102 103 104 105 AVERAGE NUMBER OF RETWEETS PER TWEET 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 NUMBEROFUSERS RANDOM USERS' FRIENDS SOCIAL CAPITALISTS 0 20 40 60 80 100 PERCENTAGE OF RETWEETS AMONG TWEETS 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 NUMBEROFUSERS RANDOM USERS' FRIENDS SOCIAL CAPITALISTS 56/63 N. Dugu´e
  108. 108. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION R´egression Logistique Principe Classification binaire en estimant les param`etres Θ de la fonction VΘ(X) = 1 1+exp(ΘT X) Avantages Bonne performance Une estimation de la probabilit´e d’ˆetre un capitaliste social est obtenue Portabilit´e : seulement quelques coefficients `a stocker 57/63 N. Dugu´e
  109. 109. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION R´egression Logistique 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 PREDICTED PROBABILITY OF BEING A SOCIAL CAPITALIST 0 1 2 3 4 5 6 NUMBEROFUSERS(NORMALIZED) RANDOM USERS' FRIENDS SOCIAL CAPITALISTS F-score de 91% en coupant `a 0.5 57/63 N. Dugu´e
  110. 110. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION R´egression Logistique Groupe Fs Activit´e 90,06% Topologie locale 89,16% Contenu des tweets 89,55% Caract´eriques des tweets 86,03% Sources 89,65% Table : R´esultats obtenus en supprimant un seul groupe d’attributs. 57/63 N. Dugu´e
  111. 111. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Pond´erer leur influence SDDP = SKlout if PKsoc ≤ 0.5 2(1 − PKsoc)SKlout if PKsoc > 0.5 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 PROBABILITY OF BEING A SOCIAL CAPITALIST 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 HANDICAPFACTOR 58/63 N. Dugu´e
  112. 112. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Application en ligne 59/63 N. Dugu´e
  113. 113. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Application en ligne Attributs suppl´ementaires Polarit´e des tweets Similarit´e des tweets Caract´eristiques des tweets Topologie locale 59/63 N. Dugu´e
  114. 114. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Application en ligne Fonctionnalit´es utilisateur Connexion via compte Twitter R´ecup´eration et visualisation des attributs Pond´eration du score Klout R´ecup´eration du jeu de donn´ees 59/63 N. Dugu´e
  115. 115. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Application en ligne Fonctionnalit´es administrateur Mode batch ´Etiquetage manuel des utilisateurs test´es Renforcement du classifieur 59/63 N. Dugu´e
  116. 116. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION 1 Introduction 2 Capitalisme social : des m´ethodes efficaces Des hashtags d´edi´es Capitalisme social automatique D´etection topologique Evolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013 3 Visibilit´e : rˆoles communautaires Structure de communaut´es Rˆoles communautaires Position des capitalistes sociaux 4 Influence perc¸ue Mesurer l’influence sur Twitter Influence des capitalistes sociaux Pond´erer leur influence 5 Conclusion 60/63 N. Dugu´e
  117. 117. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Conclusion Le capitalisme social sur Twitter Mise en lumi`ere du ph´enom`ene ´Evaluation des m´ethodes des capitalistes sociaux M´ethode de d´etection topologique ´Evaluation de la visibilit´e des capitalistes sociaux Pond´eration d’une mesures d’influence globale Collecte de plusieurs jeux de donn´ees 61/63 N. Dugu´e
  118. 118. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Conclusion Le capitalisme social sur Twitter Mise en lumi`ere du ph´enom`ene ´Evaluation des m´ethodes des capitalistes sociaux M´ethode de d´etection topologique ´Evaluation de la visibilit´e des capitalistes sociaux Pond´eration d’une mesures d’influence globale Collecte de plusieurs jeux de donn´ees 61/63 N. Dugu´e
  119. 119. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Conclusion Le capitalisme social sur Twitter Mise en lumi`ere du ph´enom`ene ´Evaluation des m´ethodes des capitalistes sociaux M´ethode de d´etection topologique ´Evaluation de la visibilit´e des capitalistes sociaux Pond´eration d’une mesures d’influence globale Collecte de plusieurs jeux de donn´ees 61/63 N. Dugu´e
  120. 120. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Conclusion Le capitalisme social sur Twitter Mise en lumi`ere du ph´enom`ene ´Evaluation des m´ethodes des capitalistes sociaux M´ethode de d´etection topologique ´Evaluation de la visibilit´e des capitalistes sociaux Pond´eration d’une mesures d’influence globale Collecte de plusieurs jeux de donn´ees 61/63 N. Dugu´e
  121. 121. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Conclusion Le capitalisme social sur Twitter Mise en lumi`ere du ph´enom`ene ´Evaluation des m´ethodes des capitalistes sociaux M´ethode de d´etection topologique ´Evaluation de la visibilit´e des capitalistes sociaux Pond´eration d’une mesures d’influence globale Collecte de plusieurs jeux de donn´ees 61/63 N. Dugu´e
  122. 122. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Conclusion Le capitalisme social sur Twitter Mise en lumi`ere du ph´enom`ene ´Evaluation des m´ethodes des capitalistes sociaux M´ethode de d´etection topologique ´Evaluation de la visibilit´e des capitalistes sociaux Pond´eration d’une mesures d’influence globale Collecte de plusieurs jeux de donn´ees 61/63 N. Dugu´e
  123. 123. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Conclusion Le capitalisme social sur Twitter Mise en lumi`ere du ph´enom`ene ´Evaluation des m´ethodes des capitalistes sociaux M´ethode de d´etection topologique ´Evaluation de la visibilit´e des capitalistes sociaux Pond´eration d’une mesures d’influence globale Collecte de plusieurs jeux de donn´ees Apports m´ethodologiques Validation empirique de la modularit´e orient´ee Rˆoles communautaires D´etection des capitalistes sociaux 61/63 N. Dugu´e
  124. 124. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Perspectives Un r´eel commerce ? Quantifier les valeurs ´echang´ees Quantifier l’impact r´eel Lee et al. [LTC13] : ”Crowdturfers” 62/63 N. Dugu´e
  125. 125. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Perspectives Rˆoles communautaires Impact de la m´ethode de d´etection de communaut´es Impact de l’apprentissage ´Etude d’autres r´eseaux Corr´elation rˆoles et mesures de centralit´e 62/63 N. Dugu´e
  126. 126. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Perspectives Fouilles des donn´ees Twitter Assainir le r´eseau Aiguille dans une botte de foin Nouvelle mesure d’influence 62/63 N. Dugu´e
  127. 127. INTRODUCTION HASHTAGS D ´EDI ´ES VISIBILIT ´E : R ˆOLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERC¸ UE CONCLUSION Revues internationales avec comit´e de lecture N. DUGU ´E, V. LABATUT et A. PEREZ – “A community role approach to assess social capitalists visibility in the twitter network”, Social Network Analysis and Mining 5 (2015), no. 1, p. 1–13. N. DUGU ´E et A. PEREZ – “Social capitalists on Twitter: detection, evolution and behavioral analysis”, Social Network Analysis and Mining 4 (2014), no. 1, p. 1–15, Springer Vienna. Conf´erences internationales avec actes et comit´e de lecture M. DANISCH, N. DUGU ´E et A. PEREZ – “On the importance of considering social capitalism when measuring influence on twitter”, 2014 IEEE/ACM International Conference on Behavioral, Economic, and Socio-Cultural Computing, 2014. N. DUGU ´E, V. LABATUT et A. PEREZ – “Identifying the community roles of social capitalists in the twitter network”, 2014 IEEE/ACM International Conference Advances in Social Networks Analysis and Mining, Aug 2014, p. 371–374. N. DUGU ´E et A. PEREZ – “Detecting social capitalists on Twitter using similarity measures”, Complex Networks IV, Studies in Computational Intelligence, vol. 476, 2013, p. 1–12. Travaux soumis J.-V. COSSU, N. DUGU ´E et V. LABATUT – “Detecting Real-World Influence Through Twitter”, 2015. N. DUGU ´E, A. PEREZ, M. DANISCH, F. BRIDOUX, A. DAVIAU, T. KOLUBAKO, S. MUNIER et H. DURBANO – “A reliable and evolutive web application to detect social capitalists”, 2015. 63/63 N. Dugu´e
  128. 128. R´ef´erences I [BGLL08] Vincent Blondel, Jean-Loup Guillaume, Renaud Lambiotte, and Etienne Lefebvre. Fast unfolding of communities in large networks. J. Stat. Mech., 10:P10008, Oct 2008. [CHBG10] Meeyoung Cha, Hamed Haddadi, Fabricio Benevenuto, and Krishna Gummadi. Measuring user influence in twitter: The million follower fallacy. In international AAAI Conference on Weblogs and Social Media, 2010. [DB79] David Davies and Donald Bouldin. A cluster separation measure. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1(2):224–227, 1979. 64/63 N. Dugu´e
  129. 129. R´ef´erences II [GA05] R. Guimer`a and L. Amaral. Functional cartography of complex metabolic networks. Nature, 433:895–900, 2005. [GF14] Adrien Guille and C´ecile Favre. Une m´ethode pour la d´etection de th´ematiques populaires sur twitter. In EGC, pages 83–88, 2014. [GN02] M. Girvan and M. E. J. Newman. Community structure in social and biological networks. Proceedings of the National Academy of Sciences, 99(12):7821–7826, 2002. 65/63 N. Dugu´e
  130. 130. R´ef´erences III [GVK+ 12] Saptarshi Ghosh, Bimal Viswanath, Farshad Kooti, Naveen Sharma, Gautam Korlam, Fabricio Benevenuto, Niloy Ganguly, and Krishna Gummadi. Understanding and combating link farming in the twitter social network. In 21st International Conference on WWW, pages 61–70, 2012. [HHSS14] C.P.M.C.J.A. Hendricks, J.A. Hendricks, A.P.C.S.D. Schill, and D. Schill. Presidential Campaigning and Social Media: An Analysis of the 2012 Campaign. Oxford University Press, 2014. 66/63 N. Dugu´e
  131. 131. R´ef´erences IV [KLPM10] Haewoon Kwak, Changhyun Lee, Hosung Park, and Sue Moon. What is Twitter, a social network or a news media? In Proc. of the 19th int. conference on World wide web, WWW ’10, pages 591–600, 2010. [LCKC12] Kyumin Lee, James Caverlee, Krishna Y Kamath, and Zhiyuan Cheng. Detecting collective attention spam. In Proceedings of the 2nd Joint WICOW/AIRWeb Workshop on Web Quality, pages 48–55. ACM, 2012. [LEC11] Kyumin Lee, Brian David Eoff, and James Caverlee. Seven months with the devils: A long-term study of content polluters on twitter. Citeseer, 2011. 67/63 N. Dugu´e
  132. 132. R´ef´erences V [Lia09] Wei-Keng Liao. Parallel k-means data clustering, Oct 2009. [LN08] E. A. Leicht and M. E. J. Newman. Community structure in directed networks. Phys. Rev. Lett., 100(11):118703, 2008. [LTC13] Kyumin Lee, Prithivi Tamilarasan, and James Caverlee. Crowdturfers, campaigns, and social media: Tracking and revealing crowdsourced manipulation of social media. 2013. [MKD12] Bruce C. McKinney, Lynne Kelly, and Robert L. Duran. Narcissism or openness?: College students use of facebook and twitter. Communication Research Reports, 29(2):108–118, 2012. 68/63 N. Dugu´e
  133. 133. R´ef´erences VI [MSOB13] J. Messias, L. Schmidt, R. Oliveira, and F. Benevenuto. You followed my bot! transforming robots into influential users in Twitter. First Monday, 18(7), 2013. 69/63 N. Dugu´e
  134. 134. Les capitalistes sociaux dans le graphe ? Intuition Les strat´egies de capitalisme social devraient mieux marcher si les cibles de ces strat´egies sont des capitalistes sociaux. 70/63 N. Dugu´e
  135. 135. Les capitalistes sociaux dans le graphe ? Intuition Les strat´egies de capitalisme social devraient mieux marcher si les cibles de ces strat´egies sont des capitalistes sociaux. Un ensemble de sommets tr`es connect´es Une composante faiblement connexe Un coefficient de clustering sup´erieur `a la moyenne Un voisinage de capitalistes sociaux 70/63 N. Dugu´e
  136. 136. Les capitalistes sociaux dans le graphe ? Coefficient de Clustering Soit G = (V, E) un graphe, et v ∈ V n’importe quel de ses sommets. Le coefficient de clustering ccv de v est d´efini comme : ccv = 2 · nedges/(dv (dv − 1)) o`u nedges est le nombre d’arˆetes entre les voisins de v, et dv le nombre de voisins de v. 71/63 N. Dugu´e
  137. 137. Coefficient de Clustering q q q q q q q q q q q q q 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.00.20.40.60.81.0 Local clustering coefficient Cumulativeusersproportion q Not social capitalists Social capitalists 72/63 N. Dugu´e
  138. 138. Voisinage entrant q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 0.00.20.40.60.81.0 Percentage of social capitalist followers Cumulativeuserspropsotion 0.32 0.5 73/63 N. Dugu´e
  139. 139. Propri´et´es des groupes Groupe Taille Proportion Rˆole 1 24543667 46, 68% Non-Hub ultra-p´eriph´erique 2 304 < 0, 01% Hub tr`es connecteur (entrant) 3 303674 0, 58% Hub connecteur 4 11929722 22, 69% Non-Hub p´eriph´erique (entrant) 5 10828599 20, 59% Non-Hub p´eriph´erique (sortant) 6 4973717 9, 46% Non-Hub connecteur Taille des groupes 74/63 N. Dugu´e
  140. 140. Observation sur le positionnement des capitalistes sociaux Pr´esence dans des groupes bien sp´ecifiques Constituent 38% de G2 et 14% de G3 Forte concentration dans G6 (60% des faibles degr´es) et G3 (90% des degr´es ´elev´es) Hubs : G2 et G3 Connecteurs : G3 et G6 Tr`es connecteurs : G2 → capitalistes sociaux passifs Confirmation mode passif : 31% de G2 (mesures entrantes ´elev´ees) Connecteurs et tr`es connecteurs : Connect´es au reste du graphe Diversit´e sortante ´elev´ee (G3, G6) → suivre de nombreuses communaut´es 75/63 N. Dugu´e
  141. 141. 76/63 N. Dugu´e
  142. 142. 76/63 N. Dugu´e

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