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Elaborer des
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Translated&adapted in french by Cyrille Papon - PhDstudent in SOCMINT / SONEINT
– AMISNI Project – TLN Univ/I3M/IRENav/FMES

Traduit et adapté en français par Cyrille Papon – étudiant en thèse SIC en
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La force des liens faibles
Réseaux
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• Histoire:
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• Théorie et
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• Jacob L.
Moreno
• http://en.wiki
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eno

Jacob Moreno’s early social network diagram of positive and negative relationships among members of a football
team.
Originally published in Moreno, J. L. (1934). Who shall survive? Washington, DC: Nervous and Mental Disease
Publishing Company.
A nearly social network diagram of relationships among workers in a factory
illustrates the positions different workers occupy within the workgroup.
Originally published in Roethlisberger, F., and Dickson, W. (1939). Management and
the worker. Cambridge, UK: Cambridge University Press.
Like MSPaint™ for graphs.
— the Community

Introduction to NodeXL
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Ceque les graphes des
réseauxsociauxrévèlent

Les influenceurssurchaquesujet.
Les clusters.
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Les hubs
Les ponts
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http://www.newscientist.com/blogs/onepercent/2011/11/occupy-vs-tea-party-what-their.html
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• Principe majeur:
les structures socialesémergent de
l’ensemble des relations parmi les
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(Hampton &Wellman, 1999; Paolillo, 2001;
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Source: Richards, W.
(1986). The NEGOPY
network analysis
program. Burnaby, BC:
Department of
Communication, Simon
Fraser University. pp.716
L’analyse des réseaux
• “Node/vertex” ounoeud
– acteursurlequel la relation agit; réseauorientéou non-orienté.

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A

– Relation connectant les noeuds; peutêtredirectionnel.

• “Cohesive Sub-Group” ou cluster
B

– Groupefortementconnectéou cluster.

C

• “Key Metrics” ouprincipalesmesures

A B D E

– “Centrality” oucentralité (mesureindividuelleou pour un groupe)
• Nombre de connections directesqu’unindividupossède avec les autresindividusdans un groupe
(généralementàpartir des connexionsentrantes) ;
• Mesure au niveauindividuel (noeud) ou au niveau du groupe (composantconnectéou cluster).

D

– “Average shortest path” oudiamètre (mesure pour un groupe)

E

• Facilité avec laquelle un réseau se connecte et s’interconnecte ;
• Série de mesurecalculant le chemin le plus court entre les pairs de noeuds au niveau du réseau,
reflètant la distance moyenne du réseau.

– “Density”oudensité(group measure)
• Robustesse du réseau ;
• Nombre de connexions qui existe au sein d’un groupe par rapport au nombre maximum de
connexions.

– “Betweenness” ouintermédiarité (mesureindividuelle)

G

F

H

I

• Nombre de chemins les plus courts entre chaque pair de noeudsincluant le noeudconcerné ;
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• “Node roles” ourôle des noeuds
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C
E
D
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Simplifier l’emploi de la théorie des graphes en produisant un graphecomplet,
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les utilisateursdébutants ;
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sontlargementemployés ;
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des réseauxsociauxfacilitel’analyse et la
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This graph represents a directed network of 1,360 Twitter users whose recent tweets
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08 June 2012 at 13:22 UTC. There is an edge for each follows relationship. There is
an edge for each "replies-to" relationship in a tweet. There is an edge for each
"mentions" relationship in a tweet. There is a self-loop edge for each tweet that is
not a "replies-to" or "mentions". The tweets were made over the 2-day period from
Thursday, 07 June 2012 at 18:46 UTC to Friday, 08 June 2012 at 13:06 UTC. The
graph's vertices were grouped by cluster using the Clauset-Newman-Moore cluster
algorithm. The edge colors are based on relationship values. The vertex sizes are
based on each user’s number of followers. Table 1 reports the summary network
metrics that describe the graph.
Cettefeuille de calculliste les sommets (comptes Twitter) qui
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Smith. 2007. Visualizing the Signatures of Social Roles
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• Développer le “FireFox des fichiers type GraphML” de l’analyse des
réseauxsociaux, avec des outils simples et facilementexploitables ;
• Connecter les utilisateurs de l’analyse des réseauxsociauxen
facilitant la lecture et la compréhension des graphes;
• Permettre aux chercheurs de se consulter et de travaillersurdes
bases de donnéesimportantes;
• Collecter et rassemblerune large base de données en analyse des
réseauxsociaux par les utilisateurseux-mêmes ;
• Créer un accèslibreaux publications et aux moteurs de recherche ;
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utilisateurs.
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donnéespubliéessur un large panel
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  • 2. About Me Qui suis-je ? Marc A. Smith Docteur en sciences humaines et sociales Groupe “Connected Action Consulting” Marc@connectedaction.net http://www.connectedaction.net http://www.codeplex.com/nodexl http://www.twitter.com/marc_smith http://delicious.com/marc_smith/Paper http://www.flickr.com/photos/marc_smith http://www.facebook.com/marc.smith.sociologist http://www.linkedin.com/in/marcasmith http://www.slideshare.net/Marc_A_Smith http://www.smrfoundation.org
  • 3. La fondation de recherchesur les médiassociaux http://smrfoundation.org
  • 4. Les réseaux&médiassociaux (email, Facebook, Twitter, YouTube, and more) sontfaits de connections d’individu àindividu. 4
  • 5. Des traces sont laissées derrière nous 5
  • 6. Il y a toutesorte de relations…. Aimer, relier, répondre, évaluer, introduire, apprécier, l’amitié, suivre, transférer, éditer, tagger, commenter, vérifier… http://www.flickr.com/photos/stevendepolo/3254238329
  • 7. “Lien de l’esprit” Noeuds& Liens estliéà A B
  • 14.
  • 15. Réseaux sociaux • Histoire: Unecertaine antériorité. • Théorie et méthode: 1934 -> • Jacob L. Moreno • http://en.wiki pedia.org/wiki /Jacob_L._Mor eno Jacob Moreno’s early social network diagram of positive and negative relationships among members of a football team. Originally published in Moreno, J. L. (1934). Who shall survive? Washington, DC: Nervous and Mental Disease Publishing Company.
  • 16. A nearly social network diagram of relationships among workers in a factory illustrates the positions different workers occupy within the workgroup. Originally published in Roethlisberger, F., and Dickson, W. (1939). Management and the worker. Cambridge, UK: Cambridge University Press.
  • 17.
  • 18. Like MSPaint™ for graphs. — the Community Introduction to NodeXL
  • 19.
  • 21.
  • 23.
  • 25.
  • 27.
  • 29.
  • 30. Ceque les graphes des réseauxsociauxrévèlent Les influenceurssurchaquesujet. Les clusters. Les hubs.
  • 36.
  • 37. Un réseau simple peutillustrer les différentesvaleursquepeuvent prendre les noeuds du réseau: centralité et dégré
  • 38.
  • 39. POLARISEE: Deux clusters denses avec peud’interconnexions INTER-RESEAU: Des clusters identifiés et isolés, avec des interconnexionsimportantes. SUJET PUBLIC/MARKETING: De nombreux clusters isolés en petitsgroupesfaiblementinterconnecté s. BAZAAR: De nombreuxclusters de taillemoyenne, certainssi isolés. DIFFUSION: Un hub qui estretweeté par de nombreuxabonnés non interconnectés. SUPPORT: Un hub qui répondà de nombreuxabonnés non interconnectés.
  • 40. #My2K
  • 42. Lumia
  • 44. New York Times Article Paul Krugman
  • 46. #teaparty 15 Novembre 2011 #occupywallstreet 15 Novembre 2011 http://www.newscientist.com/blogs/onepercent/2011/11/occupy-vs-tea-party-what-their.html
  • 47. La théorie des réseaux http://en.wikipedia.org/wiki/Social_network • Principe majeur: les structures socialesémergent de l’ensemble des relations parmi les individusd’une population. • Phénomèned’intérêt: l’émergence des groupesou des clusters àpartir de configurations de relations entre les individus – centralité (noyau), périphérie (noeudsisolés), proximité, diamètre, inter médiarité. • Methodes : enquêtes, interviews, observations, analysis de fichiers, calculmatriciel (Hampton &Wellman, 1999; Paolillo, 2001; Wellman, 2001) Source: Richards, W. (1986). The NEGOPY network analysis program. Burnaby, BC: Department of Communication, Simon Fraser University. pp.716
  • 48. L’analyse des réseaux • “Node/vertex” ounoeud – acteursurlequel la relation agit; réseauorientéou non-orienté. • “Edge/link” ou lien A – Relation connectant les noeuds; peutêtredirectionnel. • “Cohesive Sub-Group” ou cluster B – Groupefortementconnectéou cluster. C • “Key Metrics” ouprincipalesmesures A B D E – “Centrality” oucentralité (mesureindividuelleou pour un groupe) • Nombre de connections directesqu’unindividupossède avec les autresindividusdans un groupe (généralementàpartir des connexionsentrantes) ; • Mesure au niveauindividuel (noeud) ou au niveau du groupe (composantconnectéou cluster). D – “Average shortest path” oudiamètre (mesure pour un groupe) E • Facilité avec laquelle un réseau se connecte et s’interconnecte ; • Série de mesurecalculant le chemin le plus court entre les pairs de noeuds au niveau du réseau, reflètant la distance moyenne du réseau. – “Density”oudensité(group measure) • Robustesse du réseau ; • Nombre de connexions qui existe au sein d’un groupe par rapport au nombre maximum de connexions. – “Betweenness” ouintermédiarité (mesureindividuelle) G F H I • Nombre de chemins les plus courts entre chaque pair de noeudsincluant le noeudconcerné ; • Mesure au niveauindividuel (du noeud) • “Node roles” ourôle des noeuds – Periphérique– en-deça de la centralitémoyenne du réseau – Noeud central – au-dessus de la centralitémoyenne du réseau – Broker – au-dessus de l’intermédiaritémoyenne du réseau C E D
  • 49. NodeXL : Uneextension gratuited’Excel 2007/10/13 pour l’analyse des réseauxsociaux Simplifier l’emploi de la théorie des graphes en produisant un graphecomplet, avec des mesuresintégrées.
  • 50. NodeXL en video NodeXL en video http://www.youtube.com/watch?v=0M3T65Iw3Ac
  • 51. Le but: simplifier l’analyse des réseauxsociaux • Les outilsd’analyse des réseauxsociauxexistantssont complexes pour les utilisateursdébutants ; • Les outilscomme Excel sontlargementemployés ; • La production d’un tableurhôte pour l’analyse des réseauxsociauxfacilitel’analyse et la visualisation des données.
  • 52. Réseau Twitter de la communauté de recherche de Microsoft *AVANT*
  • 53. Réseau Twitter de la communauté de recherche de Microsoft *APRES*
  • 54. Simplification des motifs du réseau Cody Dunne, University of Maryland
  • 58. This graph represents a directed network of 1,360 Twitter users whose recent tweets contained "contraceptive OR contraception". The network was obtained on Friday, 08 June 2012 at 13:22 UTC. There is an edge for each follows relationship. There is an edge for each "replies-to" relationship in a tweet. There is an edge for each "mentions" relationship in a tweet. There is a self-loop edge for each tweet that is not a "replies-to" or "mentions". The tweets were made over the 2-day period from Thursday, 07 June 2012 at 18:46 UTC to Friday, 08 June 2012 at 13:06 UTC. The graph's vertices were grouped by cluster using the Clauset-Newman-Moore cluster algorithm. The edge colors are based on relationship values. The vertex sizes are based on each user’s number of followers. Table 1 reports the summary network metrics that describe the graph.
  • 59.
  • 60. Cettefeuille de calculliste les sommets (comptes Twitter) qui ontcontribué au Tweet contenant les termes “contraception OR contraceptives” durant 2 jours en juin 2012. Les utilisateurssontclassés en fonction de la “centralitéd’intermédiarité” calculée par rapport au niceau de suivi, de réponse, et de mention des arêtes. Inclu les comptes Twitter: @thinkprogress, @gatesfoundation, @SandraFluke, @male eek, @Change, @foxandfriends, @melindagates, @AshleyJu dd, @cnalive, and @SOHLTC.
  • 61. Welser, Howard T., Eric Gleave, Danyel Fisher, and Marc Smith. 2007. Visualizing the Signatures of Social Roles in Online Discussion Groups. The Journal of Social Structure. 8(2). Experts and “Answer People” Discussion starters, Topic setters Discussion people, Topic setters
  • 62. NodeXL&calcul des principalesmesures en analyseréseau et textuelle Paramètres d’analyse réseau Paramètres d’analyse textuelle
  • 63.
  • 64. Le contenu de la synthèse de la feuille de calculNodeXLmontre les URL’s les plus fréquentes, les hashtags les plus fréquents, et les comptesabonnées les plus importantsàl’intérieur du réseau et des sous-groupes du réseau.
  • 65.
  • 66.
  • 67.
  • 68.
  • 69.
  • 71. Paramètres de téléchargement des données : suivi des relations – suivi des réponses – suivi des mentions – suivi des Tweets Paramètres de limitation des noeuds du réseau, des Tweets et de statistiques
  • 72.
  • 73. NodeXLpermet de produire et d’extraireici les sousgraphes de chaquenoeud.
  • 74. Effectuer des analyses se manièreautomati sée et simple, en juste un clic
  • 75. Calcul des degrés Calcul de la centralité PageRank, clustering, etc… NodeXL Network Metrics
  • 76.
  • 77. Niveau des relations Des sous-graphes
  • 78.
  • 79.
  • 80.
  • 81.
  • 82. People Disciplines Institutions University Faculty Computer Science University of Maryland Students HCI, CSCW Oxford Internet Institute Industry Machine Learning Stanford University Independent Information Visualization Microsoft Research Researchers UI/UX Illinois Institute of Technology Developers Social Science/Sociology Connected Action Network Analysis Cornell Collective Action Morningside Analytics
  • 83. • Développer le “FireFox des fichiers type GraphML” de l’analyse des réseauxsociaux, avec des outils simples et facilementexploitables ; • Connecter les utilisateurs de l’analyse des réseauxsociauxen facilitant la lecture et la compréhension des graphes; • Permettre aux chercheurs de se consulter et de travaillersurdes bases de donnéesimportantes; • Collecter et rassemblerune large base de données en analyse des réseauxsociaux par les utilisateurseux-mêmes ; • Créer un accèslibreaux publications et aux moteurs de recherche ; • Rendre les “collections de connexions” facile à employer pour les utilisateurs.
  • 84. • L’add-on d’Excel: NodeXL • Fournisseurs de données (“spigots”) – ThreadMill Message Board – Exchange Enterprise Email – Voson Hyperlink – SharePoint – Facebook – Twitter – YouTube – Flickr
  • 85. • Unebibliothèque de fichiersd’analyse des réseauxsociaux: NodeXLGraphGallery.org – Une collection de graphesréseaux, de sets de données et de commentairespubliés par les utilisteurs ; – Une base de donnée collective disponible pour la communauté de recherche ; – Des collections de donnéespubliéessur un large panel de sujetsfacilitant le travail des étudiants et des chercheursdans le domaine de l’analyse des réseauxsociaux.
  • 86.
  • 87.
  • 88. • PorterNodeXLvers le Web: (Node[NOT]XL) – NodeXL pour les feuilles de calcul de GoogleDocs ? – WebGL Canvas? D3.JS? Sigma.JS ? • Se connecter àd’ autres sources de données: – RDF, MediaWikis, Gmail, NYT, Citation Networks • Résoudre les problèmes de manipulations réseaux via l’interfaceutilisateur: – Transformation modale,sériestemporelles, affichagesautomatiques • Développer et maintenir les archives des collections de sets de données des réseauxsociaux pour la recherche. • Améliorerla formation en science des réseaux: – Groupes de travail surl’analyse des réseauxsociaux – Présentations et lectures au travers de sessions en public – Vidéos et supports de formation à disposition des utilisateurs
  • 89. • • • • • • Sponsoriserunecapacité du projetNodeXL Sponsoriser les groupes de travail Sponsoriser le travail d’un étudiant Planifier des formations Sponsoriser la fondation SRM Apportervotresoutien au projet : financier, programmation, stockage, formation, d onnées, etc… • Soutenir le travail de la fondation SRM
  • 90.
  • 91. Etablirunebibiothèque des relations sur les médiassociaux: Elaborer des graphesrelationnels et effectuer des mesuresàl’aide de NodeXL Un projet de la fondation de recherchesur les médiassociaux: http://www.smrfoundation.org
  • 92. Translated&adapted in french by Cyrille Papon - PhDstudent in SOCMINT / SONEINT – AMISNI Project – TLN Univ/I3M/IRENav/FMES Traduit et adapté en français par Cyrille Papon – étudiant en thèse SIC en R2SI / RMSI – projet MAR2SI – Univ TLN/I3M/IRENav/FMES

Notes de l'éditeur

  1. http://www.flickr.com/photos/lizjones/1571656758/sizes/o/
  2. http://www.flickr.com/photos/kjander/3123883124/sizes/o/
  3. http://www.flickr.com/photos/badgopher/3264760070/
  4. http://www.flickr.com/photos/library_of_congress/3295494976/sizes/o/in/photostream/
  5. http://www.flickr.com/photos/amycgx/3119640267/
  6. A tutorial on analyzing social media networks is available from: casci.umd.edu/NodeXL_TeachingDifferent positions within a network can be measured using network metrics.
  7. The network of connections among people who tweeted “#My2K” over the 1-day, 21-hour, 39-minute period from Sunday, 06 January 2013 at 03:30 UTC to Tuesday, 08 January 2013 at 01:09 UTC.
  8. The graph represents a network of 268 Twitter users whose recent tweets contained "#cmgrchat OR #smchat. The network was obtained on Friday, 18 January 2013 at 15:44 UTC. There is an edge for each follows relationship. There is an edge for each "replies-to" relationship in a tweet. There is an edge for each "mentions" relationship in a tweet. There is a self-loop edge for each tweet that is not a "replies-to" or "mentions". The tweets were made over the 3-day, 21-hour, 15-minute period from Monday, 14 January 2013 at 18:23 UTC to Friday, 18 January 2013 at 15:38 UTC.
  9. The graph represents a network of 1,227 Twitter users whose recent tweets contained "lumia. The network was obtained on Saturday, 12 January 2013 at 19:52 UTC. There is an edge for each follows relationship. There is an edge for each "replies-to" relationship in a tweet. There is an edge for each "mentions" relationship in a tweet. There is a self-loop edge for each tweet that is not a "replies-to" or "mentions". The tweets were made over the 5-hour, 1-minute period from Saturday, 12 January 2013 at 14:36 UTC to Saturday, 12 January 2013 at 19:37 UTC.
  10. The graph represents a network of 1,260 Twitter users whose recent tweets contained "flotus". The network was obtained on Friday, 18 January 2013 at 18:26 UTC. There is an edge for each follows relationship. There is an edge for each "replies-to" relationship in a tweet. There is an edge for each "mentions" relationship in a tweet. There is a self-loop edge for each tweet that is not a "replies-to" or "mentions". The tweets were made over the 3-hour, 3-minute period from Friday, 18 January 2013 at 15:16 UTC to Friday, 18 January 2013 at 18:20 UTC.
  11. The graph represents a network of 399 Twitter users whose recent tweets contained "http://www.nytimes.com/2013/01/11/opinion/krugman-coins-against-crazies.html. The network was obtained on Friday, 11 January 2013 at 14:27 UTC. There is an edge for each follows relationship. There is an edge for each "replies-to" relationship in a tweet. There is an edge for each "mentions" relationship in a tweet. There is a self-loop edge for each tweet that is not a "replies-to" or "mentions". The tweets were made over the 12-hour, 32-minute period from Friday, 11 January 2013 at 01:52 UTC to Friday, 11 January 2013 at 14:24 UTC.
  12. The graph represents a network of 388 Twitter users whose recent tweets contained "delllistens OR dellcares”. The network was obtained on Tuesday, 19 February 2013 at 17:44 UTC. There is an edge for each follows relationship. There is an edge for each "replies-to" relationship in a tweet. There is an edge for each "mentions" relationship in a tweet. There is a self-loop edge for each tweet that is not a "replies-to" or "mentions". The tweets were made over the 6-day, 21-hour, 58-minute period from Tuesday, 12 February 2013 at 19:34 UTC to Tuesday, 19 February 2013 at 17:33 UTC.
  13. Virgin America
  14. Dell Listens and Dell Cares