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Fouille de données Twitter - M2RSN

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Nicolas Dugué
Nicolas Dugué

Cours/Séminaire de 3h pour les Master 2 Réseaux Sociaux Numérique et les collègues sociologues et informaticiens de Lille 1.

Données & analyses
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Rechercher une aiguille dans une botte d’un milliard de tweets : les challenges de la fouille du r´eseau Twitter Nicolas Dugu´e Post-doctorant de l’´equipe Synalp du LORIA - Apprentissage automatique, analyse des r´eseaux complexes 19 novembre 2015 Master R´eseaux Sociaux & Num´eriques
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Twitter R´eseau social num´erique Cr´e´e en 2006 302 millions d’utilisateurs mensuels Profils publics Connexions entre utilisateurs micro-blogging 2/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Twitter R´eseau social num´erique Cr´e´e en 2006 302 millions d’utilisateurs mensuels Profils publics Connexions entre utilisateurs micro-blogging 2/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Twitter - Syst`eme d’abonnements 3/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Twitter - Timeline 4/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Twitter - Hashtags 5/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Twitter - Hashtags 5/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Twitter - Mentions 6/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 7/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 8/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 8/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 8/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 8/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 8/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Recherche acad´emique Diffusion de l’information Fouille de donn´ees Visibilit´e, influence D´etection des utilisateurs malicieux 8/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Recherche acad´emique Diffusion de l’information Fouille de donn´ees Visibilit´e, influence D´etection des utilisateurs malicieux 8/85 N. Dugu´e
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INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Recherche acad´emique Diffusion de l’information Fouille de donn´ees Visibilit´e, influence D´etection des utilisateurs malicieux 8/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Dans le monde industriel Analyse de sentiment ; Veille ; Maximiser diffusion ; D´etecter communaut´es d’int´erˆet/th´ematiques. 8/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Dans le monde industriel Analyse de sentiment ; Veille ; Maximiser diffusion ; D´etecter communaut´es d’int´erˆet/th´ematiques. 8/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Dans le monde industriel Analyse de sentiment ; Veille ; Maximiser diffusion ; D´etecter communaut´es d’int´erˆet/th´ematiques. 8/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Dans le monde industriel Analyse de sentiment ; Veille ; Maximiser diffusion ; D´etecter communaut´es d’int´erˆet/th´ematiques. 8/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 1 Introduction 2 Donn´ees Twitter Obtenir les donn´ees Quelles donn´ees obtenir ? 3 Apprentissage automatique Classification binaire supervis´ee Classification non supervis´ee D´etection de communaut´es 4 Mesurer l’influence 5 Jouer avec l’influence : Le capitalisme social Capitalisme social : des m´ethodes efficaces Evolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013 Influence des capitalistes sociaux 6 Qui mentionner ? EasyMention 7 D´etection d’´ev`enements : MABED 8 Analyse de polarit´e 9/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Le tutoriel d’aujourd’hui Un cours d’informaticien ; Un cours dense ... Mais non exhaustif ! Les intuitions et un peu de technique ; Des algorithmes/m´ethodes utilisables ; Des applications concr`etes ; 10/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Le tutoriel d’aujourd’hui Un cours d’informaticien ; Un cours dense ... Mais non exhaustif ! Les intuitions et un peu de technique ; Des algorithmes/m´ethodes utilisables ; Des applications concr`etes ; 10/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Le tutoriel d’aujourd’hui Un cours d’informaticien ; Un cours dense ... Mais non exhaustif ! Les intuitions et un peu de technique ; Des algorithmes/m´ethodes utilisables ; Des applications concr`etes ; 10/85 N. Dugu´e
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INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Le tutoriel d’aujourd’hui Un cours d’informaticien ; Un cours dense ... Mais non exhaustif ! Les intuitions et un peu de technique ; Des algorithmes/m´ethodes utilisables ; Des applications concr`etes ; 10/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Le tutoriel d’aujourd’hui Un cours d’informaticien ; Un cours dense ... Mais non exhaustif ! Les intuitions et un peu de technique ; Des algorithmes/m´ethodes utilisables ; Des applications concr`etes ; 10/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Le tutoriel d’aujourd’hui Un cours d’informaticien ; Un cours dense ... Mais non exhaustif ! Les intuitions et un peu de technique ; Des algorithmes/m´ethodes utilisables ; Des applications concr`etes ; → Un cours pour vous : questions, interruptions, contradictions encourag´ees ! 10/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Le tutoriel d’aujourd’hui Un cours d’informaticien ; Un cours dense ... Mais non exhaustif ! Les intuitions et un peu de technique ; Des algorithmes/m´ethodes utilisables ; Des applications concr`etes ; 10/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 1 Introduction 2 Donn´ees Twitter Obtenir les donn´ees Quelles donn´ees obtenir ? 3 Apprentissage automatique Classification binaire supervis´ee Classification non supervis´ee D´etection de communaut´es 4 Mesurer l’influence 5 Jouer avec l’influence : Le capitalisme social Capitalisme social : des m´ethodes efficaces Evolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013 Influence des capitalistes sociaux 6 Qui mentionner ? EasyMention 7 D´etection d’´ev`enements : MABED 8 Analyse de polarit´e 11/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Obtenir les donn´ees BlueNod Outil commercial : Cr´eer des cartes pour une query ; D´etecter des influenceurs ; Exporter les donn´ees. 12/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Obtenir les donn´ees Twitter Certified Products / Twitter official Partners Gnip ; DataMinR ; HootSuite (Account management) ; Topsy (Search Engine). 12/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Obtenir les donn´ees Twitter Certified Products / Twitter official Partners Gnip ; DataMinR ; HootSuite (Account management) ; Topsy (Search Engine). https://partners.twitter.com/ 12/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Obtenir les donn´ees Kontest : les donn´ees par le jeu Outil Commercial : Int´egr´e `a Hootsuite ; Cr´eation d’applications jeux-concours ; Donn´ees des participants ; Data collection Platform ; Int´egrable avec d’autres API (MailChimp, SalesForce). 12/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Obtenir les donn´ees CATS project http://mediamining.univ-lyon2.fr/cats/ open-source ; allow people to collect tweets ; enable to analyze tweets with efficient tools. 12/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Obtenir les donn´ees CATS project http://mediamining.univ-lyon2.fr/cats/ open-source ; allow people to collect tweets ; enable to analyze tweets with efficient tools. 12/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Obtenir les donn´ees Apigee : l’API facile https://apigee.com/console/twitter Choose OAuth 1 Sign in S’enregistrer avec un compte Twitter S´electionner la requete Copier/coller le r´esultat dans un JSON viewer like http://chris.photobooks.com/json/ 12/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Obtenir les donn´ees Apigee : l’API facile https://apigee.com/console/twitter Choose OAuth 1 Sign in S’enregistrer avec un compte Twitter S´electionner la requete Copier/coller le r´esultat dans un JSON viewer like http://chris.photobooks.com/json/ 12/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Obtenir les donn´ees Apigee : l’API facile https://apigee.com/console/twitter Choose OAuth 1 Sign in S’enregistrer avec un compte Twitter S´electionner la requete Copier/coller le r´esultat dans un JSON viewer like http://chris.photobooks.com/json/ 12/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Obtenir les donn´ees Apigee : l’API facile https://apigee.com/console/twitter Choose OAuth 1 Sign in S’enregistrer avec un compte Twitter S´electionner la requete Copier/coller le r´esultat dans un JSON viewer like http://chris.photobooks.com/json/ 12/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Obtenir les donn´ees L’API Twitter https://dev.twitter.com/rest/public python-twitter en Python ; Twitter4j en Java ; TwitterOAuth en PHP ; twitcurl en C++. 12/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 1 Introduction 2 Donn´ees Twitter Obtenir les donn´ees Quelles donn´ees obtenir ? 3 Apprentissage automatique Classification binaire supervis´ee Classification non supervis´ee D´etection de communaut´es 4 Mesurer l’influence 5 Jouer avec l’influence : Le capitalisme social Capitalisme social : des m´ethodes efficaces Evolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013 Influence des capitalistes sociaux 6 Qui mentionner ? EasyMention 7 D´etection d’´ev`enements : MABED 8 Analyse de polarit´e 13/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Quelles donn´ees obtenir ? User Profile Description Descriptors 1. Profile picture Boolean/Image 2. Verified account Boolean 3. Contributions allowed Boolean 4. Personal Webpage set Boolean 5. Number of characters in the profile description Length 6. Number of usernames in the profile description Count 7. Number of URLs in the profile description Count 8. Content of the profile description Text 9. Number of (special) characters in the username Length 10. Age of the profile Value 14/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Quelles donn´ees obtenir ? Publishing Activity Description Descriptors 11. Tweets published by the user Cnt/Avg/Sd/Min/Max 12. Media resources published by the user Cnt/Prop/Avg/Sd/Min/Max 13. Delay between two consecutive tweets of the user Avg/Sd/Min/Max 14. Self-mentions of the user Cnt/Prop/Avg/Sd/Min/Max 15. Geolocated tweets published by the user Prop/Cnt/Boolean 14/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Quelles donn´ees obtenir ? Local Connections Description Descriptors 16. Topology of the follower-followee network Graph-related measures 17. Subscription lists containing the user Count 18. Ids of the user’s most recent followers/followees Standard deviation 19. Tweets published by the followers/followees Cnt/Avg/Sd/Min/Max 14/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Quelles donn´ees obtenir ? User Interaction Description Descriptors 20. Retweets published by the user Cnt/Prop/Avg/Sd/Min/Max 21. Number of times the user is retweeted by others Cnt/Prop/Avg/Sd/Min/Max 22. Favorites selected by the user Count 23. Tweets of the user marked as favorite by others Cnt/Prop/Avg/Sd/Min/Max 24. (Unique) mentions of other users Cnt/Prop/Avg/Sd/Min/Max 25. Mentions by other users Cnt/Avg/Sd/Min/Max 14/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Quelles donn´ees obtenir ? Lexical Aspects Description Descriptors 26. Number of (unique) words Cnt/Avg/Sd/Min/Max 27. Number of hapaxes Cnt/Prop/Avg/Sd/Min/Max 28. Named entities Cnt/Prop/Avg/Sd/Min/Max 29. Word n-gram weighting Vector 30. Prototypical n-grams Vector 14/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Quelles donn´ees obtenir ? Stylistic Traits Description Descriptors 31. Word length, in characters Avg/Sd/Min/Max 32. Tweet length Avg/Sd/Min/Max 33. Readability of the user’s tweets Avg/Sd/Min/Max 34. Special characters or patterns Cnt/Prop/Avg/Sd/Min/Max 35. Number of (unique) hashtags Cnt/Prop/Avg/Sd/Min/Max 36. Number of (unique) URLs Cnt/Prop/Avg/Sd/Min/Max 37. Similarity between the user’s own tweets Cnt/Avg/Sd/Min/Max 14/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Quelles donn´ees obtenir ? External Data Description Descriptors 38. Number of Web search results for the user’s page Count 39. Klout score Value 40. Kred score Value 41. Twitter client Prop/Cnt/Boolean 14/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ On a les donn´ees ! Et maintenant ? Que faire avec ces donn´ees ? 15/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ On a les donn´ees ! Et maintenant ? Que faire avec ces donn´ees ? 15/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ On a les donn´ees ! Et maintenant ? Que faire avec ces donn´ees ? Les terriens ont en moyenne un sein et un testicule ! 15/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 1 Introduction 2 Donn´ees Twitter Obtenir les donn´ees Quelles donn´ees obtenir ? 3 Apprentissage automatique Classification binaire supervis´ee Classification non supervis´ee D´etection de communaut´es 4 Mesurer l’influence 5 Jouer avec l’influence : Le capitalisme social Capitalisme social : des m´ethodes efficaces Evolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013 Influence des capitalistes sociaux 6 Qui mentionner ? EasyMention 7 D´etection d’´ev`enements : MABED 8 Analyse de polarit´e 16/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification binaire supervis´ee Exp´erimentation r´eelle... 17/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification binaire supervis´ee Exemples Analyse de polarit´e ; Pr´ediction influent VS non influent ; Radio normale VS radio d’os cass´e ; Activit´e normale VS activit´e frauduleuse ; etc. 17/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification binaire supervis´ee Exemples Analyse de polarit´e ; Pr´ediction influent VS non influent ; Radio normale VS radio d’os cass´e ; Activit´e normale VS activit´e frauduleuse ; etc. 17/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification binaire supervis´ee Exemples Analyse de polarit´e ; Pr´ediction influent VS non influent ; Radio normale VS radio d’os cass´e ; Activit´e normale VS activit´e frauduleuse ; etc. 17/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification binaire supervis´ee Exemples Analyse de polarit´e ; Pr´ediction influent VS non influent ; Radio normale VS radio d’os cass´e ; Activit´e normale VS activit´e frauduleuse ; etc. 17/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification binaire supervis´ee Principe Deux classes d’objets `a distinguer Des exemples connus pour chaque classe → Apprendre `a distinguer les deux classes automatiquement 17/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification binaire supervis´ee Exemple - Twitter : les spammeurs Objectif : distinguer les spammeurs des utilisateurs r´eguliers. 17/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification binaire supervis´ee ´Etape 1 : collecter les exemples Obtenir des exemples de comptes Twitter spammeurs ; Obtenir des exemples de comptes Twitter r´eguliers. 17/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification binaire supervis´ee ´Etape 2 : collecter les attributs activity number of: Statuses (i.e. tweets) lists containing the user tweets being favorited local topology Size of friends set Size of followers set 17/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification binaire supervis´ee ´Etape 2 : collecter les attributs tweets’ content average number of: characters per tweets hashtags per tweets URLs per tweets mentions per tweets tweets’ charac- teristics average number of retweets for a tweet average number of retweets for a retweet percentage of retweets among tweets 17/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification binaire supervis´ee ´Etape 3 : Apprendre un classifieur Arbres de d´ecision ; Forˆets al´eatoires ; K Plus Proches Voisins ; SVMs ; R´egression Logistique. 17/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification binaire supervis´ee ´Etape 3 : Apprendre un classifieur Arbres de d´ecision ; Forˆets al´eatoires ; K Plus Proches Voisins ; SVMs ; R´egression Logistique. 17/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification binaire supervis´ee ´Etape 3 : Apprendre un arbre de d´ecision → Rapide, Visuel, interpr´etable mais r´esultats parfois insuffisants. 17/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification binaire supervis´ee ´Etape 3 : Apprendre un mod`ele de forˆets al´eatoires Apprendre de nombreux arbres de d´ecisions al´eatoires ´Etablir un consensus entre ces arbres → Toujours rapide, meilleurs r´esultats. 17/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification binaire supervis´ee ´Etape 3 : Utiliser les K plus proches voisins → Rapide, Visuel, facile `a interpr´eter et bons r´esultats. 17/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification binaire supervis´ee ´Etape 4 : Valider le mod`ele appris Si l’on a collect´e 1.000 exemples de spammeurs et 5.000 exemples d’utilisateurs r´eguliers Apprendre le mod`ele sur 70% des donn´ees : 700 spammeurs et 3.500 utilisateurs r´eguliers (train set) ; Tester le mod`ele appris sur 30% des donn´ees : 300 spammeurs et 1.500 utilisateurs r´eguliers (test set). → Si on essaye de pr´edire leur classe sans tenir compte de leur ´etiquette, que retourne notre mod`ele ? 17/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification binaire supervis´ee ´Etape 4 : Valider le mod`ele appris Si l’on a collect´e 1.000 exemples de spammeurs et 5.000 exemples d’utilisateurs r´eguliers Apprendre le mod`ele sur 70% des donn´ees : 700 spammeurs et 3.500 utilisateurs r´eguliers (train set) ; Tester le mod`ele appris sur 30% des donn´ees : 300 spammeurs et 1.500 utilisateurs r´eguliers (test set). → Si on essaye de pr´edire leur classe sans tenir compte de leur ´etiquette, que retourne notre mod`ele ? 17/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification binaire supervis´ee ´Etape 4 : Valider le mod`ele appris - Matrice de confusion 17/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification binaire supervis´ee ´Etape 4 : Valider le mod`ele appris - Matrice de confusion Acc = TP + TN TP + FP + TN + FN Pr´ecision, Rappel, F-Score, etc 17/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification binaire supervis´ee Quelques r´ef´erences K. Lee, B. Eoff, and J. Caverlee. Seven Months with the Devils: A Long-Term Study of Content Polluters on Twitter. M Danisch, N Dugu´e, A Perez. On the importance of considering social capitalism when measuring influence on Twitter. 17/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 1 Introduction 2 Donn´ees Twitter Obtenir les donn´ees Quelles donn´ees obtenir ? 3 Apprentissage automatique Classification binaire supervis´ee Classification non supervis´ee D´etection de communaut´es 4 Mesurer l’influence 5 Jouer avec l’influence : Le capitalisme social Capitalisme social : des m´ethodes efficaces Evolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013 Influence des capitalistes sociaux 6 Qui mentionner ? EasyMention 7 D´etection d’´ev`enements : MABED 8 Analyse de polarit´e 18/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification non supervis´ee Diff´erences avec la classification supervis´ee Classes inconnues Nombre de classes peut ˆetre inconnu Pas d’exemples connus 19/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification non supervis´ee Exemples Cr´eer des groupes d’utilisateurs similaires ; Cr´eer des groupes de documents similaires ; Cr´eer des groupes de pixels similaires ; Cr´eer des groupes de blabla similaires. Exemple 19/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification non supervis´ee Exemples Cr´eer des groupes d’utilisateurs similaires ; Cr´eer des groupes de documents similaires ; Cr´eer des groupes de pixels similaires ; Cr´eer des groupes de blabla similaires. Exemple 19/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification non supervis´ee Exemples Cr´eer des groupes d’utilisateurs similaires ; Cr´eer des groupes de documents similaires ; Cr´eer des groupes de pixels similaires ; Cr´eer des groupes de blabla similaires. Exemple 19/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification non supervis´ee Exemples Cr´eer des groupes d’utilisateurs similaires ; Cr´eer des groupes de documents similaires ; Cr´eer des groupes de pixels similaires ; Cr´eer des groupes de blabla similaires. Exemple 19/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification non supervis´ee Les m´ethodes K-moyennes DBScan Spectral Clustering 19/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification non supervis´ee Les k-moyennes 19/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification non supervis´ee Les k-moyennes Rapide ; Tr`es utilis´e ; Interpr´etable grˆace aux centres. Mais... Difficile de choisir le nombre de groupes ; Choix des centres initiaux. 19/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification non supervis´ee DBScan Deux param`etres : le nombre de points minimum pour cr´eer un groupe ; la distance entre points d’un mˆeme groupe. 19/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification non supervis´ee DBScan 19/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification non supervis´ee DBScan Rapide ; Tr`es utilis´e ; Mais... Choix des param`etres ? 19/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification non supervis´ee Impl´ementations Python : Sci-kit learn ; Java : Weka ; Apache Mahout. 20/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 1 Introduction 2 Donn´ees Twitter Obtenir les donn´ees Quelles donn´ees obtenir ? 3 Apprentissage automatique Classification binaire supervis´ee Classification non supervis´ee D´etection de communaut´es 4 Mesurer l’influence 5 Jouer avec l’influence : Le capitalisme social Capitalisme social : des m´ethodes efficaces Evolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013 Influence des capitalistes sociaux 6 Qui mentionner ? EasyMention 7 D´etection d’´ev`enements : MABED 8 Analyse de polarit´e 21/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ D´etection de communaut´es Donn´ees graphes R´eseaux sociaux ; R´eseaux de pages web ; R´eseaux du r´eel (a´eroports, routeurs, etc) ; Folksonomy. 22/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ D´etection de communaut´es Donn´ees graphes R´eseaux sociaux ; R´eseaux de pages web ; R´eseaux du r´eel (a´eroports, routeurs, etc) ; Folksonomy. R´eseaux peu ordinaires R´eseaux d’amiti´e des dauphins ; R´eseaux clients/escort girls ; R´eseau hamsterster ; R´eseaux de collaboration des jazzmen. 22/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ D´etection de communaut´es Dans un r´eseau social Quels utilisateurs... forment des groupes ? sont dens´ement connect´es ? poss`edent des centres d’int´erˆets communs ? 22/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 23/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Structure de communaut´es D´etecter cette structure avec la modularit´e Comparer : la pr´esence d’un lien dans le graphe ´etudi´e ; avec la probabilit´e de sa pr´esence dans un r´eseau al´eatoire `a la mˆeme distribution de degr´es. 23/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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. 23/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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. 23/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 23/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ D´etection de communaut´es D´etecter les communaut´es Louvain → Pypi avec Python, ou l’original en C++ ; OSLOM, InfoMap en C++ ; Analyser le graphe Gephi pour visualiser + analyser en Java ou GUI ; Snap (Stanford) pour analyser en C++; 24/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 1 Introduction 2 Donn´ees Twitter Obtenir les donn´ees Quelles donn´ees obtenir ? 3 Apprentissage automatique Classification binaire supervis´ee Classification non supervis´ee D´etection de communaut´es 4 Mesurer l’influence 5 Jouer avec l’influence : Le capitalisme social Capitalisme social : des m´ethodes efficaces Evolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013 Influence des capitalistes sociaux 6 Qui mentionner ? EasyMention 7 D´etection d’´ev`enements : MABED 8 Analyse de polarit´e 25/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Conclusion Lorsqu’on sait ce qu’on cherche Exemples dont les classes sont connus Classification supervis´ee avec K plus proches voisins, arbres de d´ecision → Sci-kit learn avec Python 26/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Conclusion Lorsqu’on ne sait pas ce qu’on cherche Donn´ees attribu´ees Classification non supervis´ee avec K-moyennes, DBScan → Sci-kit learn avec Python 26/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Conclusion Lorsqu’on ne sait pas ce qu’on cherche Donn´ees graphes D´etection de communaut´es avec Algorithme de Louvain → Pypi avec Python, ou l’original en C++ 26/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 1 Introduction 2 Donn´ees Twitter Obtenir les donn´ees Quelles donn´ees obtenir ? 3 Apprentissage automatique Classification binaire supervis´ee Classification non supervis´ee D´etection de communaut´es 4 Mesurer l’influence 5 Jouer avec l’influence : Le capitalisme social Capitalisme social : des m´ethodes efficaces Evolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013 Influence des capitalistes sociaux 6 Qui mentionner ? EasyMention 7 D´etection d’´ev`enements : MABED 8 Analyse de polarit´e 27/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Mesure : D´efinitions du Larousse ”Moyen de comparaison et d’appr´eciation” ”Action d’´evaluer une grandeur d’apr`es son rapport avec une grandeur de mˆeme esp`ece, prise comme unit´e et comme r´ef´erence” 28/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Mesure : D´efinitions du Larousse ”Moyen de comparaison et d’appr´eciation” ”Action d’´evaluer une grandeur d’apr`es son rapport avec une grandeur de mˆeme esp`ece, prise comme unit´e et comme r´ef´erence” Influence : D´efinitions du Larousse ”Ascendant de quelqu’un sur quelqu’un d’autre” ”Pouvoir social et politique de quelqu’un, d’un groupe , qui leur permet d’agir sur le cours des ´ev´enements, des d´ecisions prises, etc.” 28/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Une mesure na¨ıve Degr´e Plus on a de followers, plus on est important. 29/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Une mesure na¨ıve Degr´e Plus on a de followers, plus on est important. Figure : Suis-je moins influent que ce robot ? :( 29/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Des mesures d’interaction Retweet and Mention [AK11] ratio : fraction of tweets leading to a retweet or a mention ; Interactions ratio : distinct number of users that retweeted or mentioned a user divided by her number of followers [AK11] ; Social Networking Potential : mean of these two ratios. 30/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ PageRank PR(u) = v∈N− u PR(v) d(v) Id´ee Si u est connect´e `a v, c’est que u recommande v, vote pour son autorit´e. 31/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 32/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 32/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Les outils industriels Klout Rao, A., Spasojevic, N., Li, Z., & DSouza, T. (2015). Klout Score: Measuring Influence Across Multiple Social Networks. arXiv preprint arXiv:1510.08487. 33/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Les outils industriels Klout Rao, A., Spasojevic, N., Li, Z., & DSouza, T. (2015). Klout Score: Measuring Influence Across Multiple Social Networks. arXiv preprint arXiv:1510.08487. Kred http://home.kred/rules/ 33/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Une infinit´e d’indicateurs Bas´es sur le graphe des liens de follow ; Bas´es sur les interactions ; Bas´es sur les attributs des comptes ; Bas´es sur des donn´ees externes. 34/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Une infinit´e d’indicateurs Bas´es sur le graphe des liens de follow ; Bas´es sur les interactions ; Bas´es sur les attributs des comptes ; Bas´es sur des donn´ees externes. 34/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Une infinit´e d’indicateurs Bas´es sur le graphe des liens de follow ; Bas´es sur les interactions ; Bas´es sur les attributs des comptes ; Bas´es sur des donn´ees externes. 34/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Une infinit´e d’indicateurs Bas´es sur le graphe des liens de follow ; Bas´es sur les interactions ; Bas´es sur les attributs des comptes ; Bas´es sur des donn´ees externes. 34/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ D´etection des leaders d’opinion : cas d’´etude Challenge RepLab Manually labeled users by specialists from Llorente & Cuencaa : opinion-maker VS not opinion-makers ; Annotated according to their perceived real-world (offline) influence ; Training set :2500 users, including 796 opinion-makers ; Two domains : Automotive and Banking. a http://www.llorenteycuenca.com/ 35/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ D´etection des leaders d’opinion : cas d’´etude Challenge RepLab Manually labeled users by specialists from Llorente & Cuencaa : opinion-maker VS not opinion-makers ; Annotated according to their perceived real-world (offline) influence ; Training set :2500 users, including 796 opinion-makers ; Two domains : Automotive and Banking. a http://www.llorenteycuenca.com/ 35/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ D´etection des leaders d’opinion : cas d’´etude Challenge RepLab Manually labeled users by specialists from Llorente & Cuencaa : opinion-maker VS not opinion-makers ; Annotated according to their perceived real-world (offline) influence ; Training set :2500 users, including 796 opinion-makers ; Two domains : Automotive and Banking. a http://www.llorenteycuenca.com/ 35/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ D´etection des leaders d’opinion : cas d’´etude Challenge RepLab Manually labeled users by specialists from Llorente & Cuencaa : opinion-maker VS not opinion-makers ; Annotated according to their perceived real-world (offline) influence ; Training set :2500 users, including 796 opinion-makers ; Two domains : Automotive and Banking. a http://www.llorenteycuenca.com/ 35/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ D´etection des leaders d’opinion : cas d’´etude Challenge RepLab Manually labeled users by specialists from Llorente & Cuencaa : opinion-maker VS not opinion-makers ; Annotated according to their perceived real-world (offline) influence ; Training set :2500 users, including 796 opinion-makers ; Two domains : Automotive and Banking. → Apprendre un classifieur capable de d´etecter les leaders d’opinion a http://www.llorenteycuenca.com/ 35/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ D´etection des leaders d’opinion : cas d’´etude Classification supervis´ee Attributs pr´ec´edemments d´ecrits ? Attributs de langage ? 35/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ D´etection des leaders d’opinion : cas d’´etude Soit W le dictionnaire de mots au moins une fois dans un ensemble de tweets T. La repr´esentation sac de mots d’un tweet tj ∈ T est un vecteur de poids (w1j, ..., w|W|j) o`u wij est la fr´equence d’apprition du mot wi du dictionnaire dans le tweet tj 35/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ D´etection des leaders d’opinion : cas d’´etude Soit W le dictionnaire de mots au moins une fois dans un ensemble de tweets T. La repr´esentation sac de mots d’un tweet tj ∈ T est un vecteur de poids (w1j, ..., w|W|j) o`u wij est la fr´equence d’apprition du mot wi du dictionnaire dans le tweet tj Tweet1 Un tweet passionnant. Tweet2 Ce tweet est consternant. 35/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ D´etection des leaders d’opinion : cas d’´etude Soit W le dictionnaire de mots au moins une fois dans un ensemble de tweets T. La repr´esentation sac de mots d’un tweet tj ∈ T est un vecteur de poids (w1j, ..., w|W|j) o`u wij est la fr´equence d’apprition du mot wi du dictionnaire dans le tweet tj Tweet1 Un tweet passionnant. Tweet2 Ce tweet est consternant. un tweet passionnant ce est consternant User 1 2 1 1 1 1 35/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ D´etection des leaders d’opinion : cas d’´etude Cosine distance between document and influents class’ vocabulary No specific training, parameters tuning, or features selection Author ranking performances System AUTOMOTIVE BANKING AVG MAP Cosine .803 .626 .714 LIA Participation .764 .652 .708 REPLAB1 .721 .410 .565 Baseline .370 .385 .378 Klout .304 .275 .289 35/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ D´etection des leaders d’opinion : cas d’´etude Author ranking performances System AUTOMOTIVE BANKING AVG MAP Cosine .803 .626 .714 LIA Participation .764 .652 .708 REPLAB1 .721 .410 .565 Baseline .370 .385 .378 Klout .304 .275 .289 LIA Participation is a manually tuned KNN* (not replicable) REPLAB1 used hot topics information Baseline rank according to the Followers number Raw features (Tweets, followees etc.) are under Klout 35/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Publications Cossu, J. V., Dugu´e, N., & Labatut, V. (2015). Detecting real-world influence through Twitter. arXiv preprint arXiv:1506.05903. Published in ENIC 2015 [CDL15] Cossu, J. V., Labatut, V., & Dugu´e, N. (2015). A Review of Features for the Discrimination of Twitter Users: Application to the Prediction of Offline Influence. arXiv preprint arXiv:1509.06585. Submitted to Social Network Analysis and Mining [CLD15] 36/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 1 Introduction 2 Donn´ees Twitter Obtenir les donn´ees Quelles donn´ees obtenir ? 3 Apprentissage automatique Classification binaire supervis´ee Classification non supervis´ee D´etection de communaut´es 4 Mesurer l’influence 5 Jouer avec l’influence : Le capitalisme social Capitalisme social : des m´ethodes efficaces Evolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013 Influence des capitalistes sociaux 6 Qui mentionner ? EasyMention 7 D´etection d’´ev`enements : MABED 8 Analyse de polarit´e 37/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Le capitalisme social sur Twitter 38/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 38/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Capital social ? Bourdieu : ”l’ensemble des ressources actuelles ou potentielles qui sont li´ees `a la possession d’un r´eseau durable de relations” 39/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 39/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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. 40/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 40/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Strat´egies des capitalistes sociaux I Follow You, Follow Me (IFYFM) Follow Me, I Follow You (FMIFY) in out in out 41/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Strat´egies des capitalistes sociaux Figure : Figure issue de Lee et al. [LEC11] IFYFM Utilisateur r´egulier 41/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Objectifs Spam [LCKC12] Narcissime [MKD12] Obtenir de la visibilit´e Vendre de la visibilit´e 42/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Objectifs Spam [LCKC12] Narcissime [MKD12] Obtenir de la visibilit´e Vendre de la visibilit´e 42/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Objectifs Spam [LCKC12] Narcissime [MKD12] Obtenir de la visibilit´e Vendre de la visibilit´e 42/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Objectifs Spam [LCKC12] Narcissime [MKD12] Obtenir de la visibilit´e Vendre de la visibilit´e 42/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 43/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 43/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 43/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 43/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 43/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 1 Introduction 2 Donn´ees Twitter Obtenir les donn´ees Quelles donn´ees obtenir ? 3 Apprentissage automatique Classification binaire supervis´ee Classification non supervis´ee D´etection de communaut´es 4 Mesurer l’influence 5 Jouer avec l’influence : Le capitalisme social Capitalisme social : des m´ethodes efficaces Evolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013 Influence des capitalistes sociaux 6 Qui mentionner ? EasyMention 7 D´etection d’´ev`enements : MABED 8 Analyse de polarit´e 44/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ #TeamFollowBack 45/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ #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 ? 45/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Les hashtags Figure : Les 10 hashtags les plus utilis´es (50% du jeu de donn´ees). 46/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Les sources Figure : Sources utilis´ees pour 90% des tweets du jeu de donn´ees. Sources automatiques en haut `a droite. 47/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 48/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Compte automatis´e 48/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Compte automatis´e Nouveaux abonn´es 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 48/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Compte automatis´e Retweets 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 48/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Strat´egies des capitalistes sociaux I Follow You, Follow Me (IFYFM) Follow Me, I Follow You (FMIFY) in out in out 49/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ D´etection topologique Indice de chevauchement Ic(A, B) = |A ∩ B| min {|A|, |B|} 50/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 50/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 1 Introduction 2 Donn´ees Twitter Obtenir les donn´ees Quelles donn´ees obtenir ? 3 Apprentissage automatique Classification binaire supervis´ee Classification non supervis´ee D´etection de communaut´es 4 Mesurer l’influence 5 Jouer avec l’influence : Le capitalisme social Capitalisme social : des m´ethodes efficaces Evolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013 Influence des capitalistes sociaux 6 Qui mentionner ? EasyMention 7 D´etection d’´ev`enements : MABED 8 Analyse de polarit´e 51/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ ´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 52/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ ´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 52/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ ´Evolution 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 52/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ ´Evolution 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 52/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ ´Evolution 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 52/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 1 Introduction 2 Donn´ees Twitter Obtenir les donn´ees Quelles donn´ees obtenir ? 3 Apprentissage automatique Classification binaire supervis´ee Classification non supervis´ee D´etection de communaut´es 4 Mesurer l’influence 5 Jouer avec l’influence : Le capitalisme social Capitalisme social : des m´ethodes efficaces Evolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013 Influence des capitalistes sociaux 6 Qui mentionner ? EasyMention 7 D´etection d’´ev`enements : MABED 8 Analyse de polarit´e 53/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Faux ´Ev`enements Tweet du 4 septembre 2013 Information d´ementie par l’AFP le lendemain 54/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 54/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Hashtags populaires Figure : Hashtags les plus corr´el´es au hashtag #fathersday d’apr`es http://hashtagify.me/ 55/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Hashtags populaires Figure : Hashtags les plus populaires d’apr`es http://hashtags.org/ 55/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Influence des capitalistes sociaux 56/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Influence des capitalistes sociaux Compte automatis´e [MSOB13] 56/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Influence des capitalistes sociaux 56/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Influents ? 57/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Influents ? Sont-ils r´eellement influents ? L’influence qui leur est accord´ee est elle l´egitime ? 57/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 1 Introduction 2 Donn´ees Twitter Obtenir les donn´ees Quelles donn´ees obtenir ? 3 Apprentissage automatique Classification binaire supervis´ee Classification non supervis´ee D´etection de communaut´es 4 Mesurer l’influence 5 Jouer avec l’influence : Le capitalisme social Capitalisme social : des m´ethodes efficaces Evolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013 Influence des capitalistes sociaux 6 Qui mentionner ? EasyMention 7 D´etection d’´ev`enements : MABED 8 Analyse de polarit´e 58/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 59/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 Choix d’ids Twitter al´eatoires R´ecup´eration de leurs abonnements (friends, followees) → 54.000 instances crawl´ees. 60/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Les attributs Topologie locale L’activit´e de l’utilisateur Les caract´eristiques des tweets Le retweet Les sources utilis´ees pour tweeter 61/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 61/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 62/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 62/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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. 62/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 63/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Application en ligne 64/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Application en ligne Attributs suppl´ementaires Polarit´e des tweets Similarit´e des tweets Caract´eristiques des tweets Topologie locale 64/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 64/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Application en ligne Fonctionnalit´es administrateur Mode batch ´Etiquetage manuel des utilisateurs test´es Renforcement du classifieur 64/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Application en ligne D´emo : http://45.55.196.48/WebApp/ Dugu´e, N., Perez, A., Danisch, M., Bridoux, F., Daviau, A., Kolubako, T., & Durbano, H. (2015). A reliable and evolutive web application to detect social capitalists. ASONAM 2015. [DPD+15] Danisch, M., Dugu´e, N., & Perez, A. (2014, November). On the importance of considering social capitalism when measuring influence on Twitter. In Behavioral, Economic, and Socio-Cultural Computing [DDP14] 64/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 1 Introduction 2 Donn´ees Twitter Obtenir les donn´ees Quelles donn´ees obtenir ? 3 Apprentissage automatique Classification binaire supervis´ee Classification non supervis´ee D´etection de communaut´es 4 Mesurer l’influence 5 Jouer avec l’influence : Le capitalisme social Capitalisme social : des m´ethodes efficaces Evolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013 Influence des capitalistes sociaux 6 Qui mentionner ? EasyMention 7 D´etection d’´ev`enements : MABED 8 Analyse de polarit´e 65/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Qui mentionner ? EasyMention Pramanik, S., Wang, Q., Danisch, M., Sharma, M., Bandi, S., Guillaume, J. L., & Mitra, B. Augmenter les retweets sur Twitter: comment tirer parti des mentions ?. MARAMI 2015 [PWD+] Pramanik, S., Danisch, M., Wang, Q., & Mitra, B. An empirical approach towards an efficient ”whom to mention?” Twitter app. 1st International Conference on Twitter for Research [PDWM] Slides emprunt´es `a Maximilien Danisch. 66/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Retweets = propagation Where do retweets come from? Someone has to see your tweet: One of your followers One of the followers of someone that retweeted your tweet Someone you mentioned @ Someone who saw your tweet searching for keywords or # Someone who saw it somewhere else on the Internet 67/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ World cup dataset The dataset consists of all tweets made during May, June or July 2014 and containing hashtags specific to the 2014 soccer world cup. 68/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ World cup dataset The dataset consists of all tweets made during May, June or July 2014 and containing hashtags specific to the 2014 soccer world cup. 27.916.100 tweets made by 6.020.228 unique users. 15.249.762 retweets (55%) 937.201 answers (3%) 11.729.137 original tweets (42%) 68/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Data study 0 2 4 6 8 10 12 14 Number of mentions 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 Averagenumberofretweets 69/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Data study 10 0 10 1 10 2 10 3 10 4 10 5 10 6 10 7 Number of followers of the mentioned user 10 -5 10 -4 10 -3 10 -2 10 -1 Retweetprobability 70/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Data study 10 0 10 1 10 2 10 3 10 4 10 5 10 6 10 7 Number of followers of the mentioned user 10 -2 10 -1 10 0 10 1 10 2 10 3 10 4 Retweetprobabilitytimes#followers 71/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ EasyMention : Online App Make a whom-to-mention recommendation system to maximize the spread of a tweet, working only on real time experiments, with a usable app, and improve the app every time it is used. 72/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ EasyMention : Online App Target users that are popular: fP(u) are susceptible to retweet the tweet: fRT (u, t) post similar content : fI(u, T) −→ i.e. have a high S(u, t) = fP(u).fRT (u, t).fI(u, T) 73/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ EasyMention : Online App Target users that are popular: fP(u) are susceptible to retweet the tweet: fRT (u, t) post similar content : fI(u, T) −→ i.e. have a high S(u, t) = fP(u).fRT (u, t).fI(u, T) Approximation Maximize the number of people that will see the tweet at hop one. u S(u, t) fP(u) = number of followers of u Learn fRT (u, t) using logistic regression Use cosine similarity to compute fI(u, T) 73/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ EasyMention : Online App D´emo : http://bit.ly/easymention 74/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 1 Introduction 2 Donn´ees Twitter Obtenir les donn´ees Quelles donn´ees obtenir ? 3 Apprentissage automatique Classification binaire supervis´ee Classification non supervis´ee D´etection de communaut´es 4 Mesurer l’influence 5 Jouer avec l’influence : Le capitalisme social Capitalisme social : des m´ethodes efficaces Evolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013 Influence des capitalistes sociaux 6 Qui mentionner ? EasyMention 7 D´etection d’´ev`enements : MABED 8 Analyse de polarit´e 75/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ D´etection d’´ev`enements : MABED Slides inspir´es de ceux d’Adrien Guille MABED En entr´ee Un corpus de tweets partitionn´es en tranches temporelles En sortie La liste des ´ev`enements ayant la plus forte magnitude d’impact 76/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ D´etection d’´ev`enements : MABED Slides inspir´es de ceux d’Adrien Guille D´efinition ´Ev`enement : une th´ematique saillante et une valeur Mag traduisant sa magnitude d’impact Th´ematique saillante : un intervalle temporel, un ensemble de termes principaux et de mots li´es 76/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ D´etection d’´ev`enements : MABED Slides inspir´es de ceux d’Adrien Guille D´etecter les ´ev`enements `a partir de la fr´equence d’utilisation des mots ; S´electionner les mot-cl´es li´es `a chaque ´ev`enements ; Cr´eer la liste d’´ev`enements. 76/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ D´etection d’´ev`enements : MABED Slides inspir´es de ceux d’Adrien Guille D´etecter les ´ev`enements `a partir de la fr´equence d’utilisation des mots ; S´electionner les mot-cl´es li´es `a chaque ´ev`enements ; Cr´eer la liste d’´ev`enements. 76/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ D´etection d’´ev`enements : MABED Slides inspir´es de ceux d’Adrien Guille D´etecter les ´ev`enements `a partir de la fr´equence d’utilisation des mots ; S´electionner les mot-cl´es li´es `a chaque ´ev`enements ; Cr´eer la liste d’´ev`enements. 76/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ D´etection d’´ev`enements : MABED Slides inspir´es de ceux d’Adrien Guille Mabed : open source http://mediamining.univ-lyon2.fr/people/guille/ https://github.com/AdrienGuille/MABED 76/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ D´etection d’´ev`enements : MABED Slides inspir´es de ceux d’Adrien Guille Mabed : open source http://mediamining.univ-lyon2.fr/people/guille/ https://github.com/AdrienGuille/MABED Prochainement une release pour : Collecter des tweets automatiquement ; Les partitionner ; D´etecter les ´ev`enements ; Obtenir un rapport HTML. 76/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ D´emo 1 million de tweets r´ecolt´es sur #paris samedi 14 novembre http://www.univ-orleans.fr/lifo/Members/Nicolas.Dugue/mabed/ Guille, A., & Favre, C. (2015). Event detection, tracking, and visualization in Twitter: a mention-anomaly-based approach. Social Network Analysis and Mining, 5(1), 1-18. [GF15] 77/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 1 Introduction 2 Donn´ees Twitter Obtenir les donn´ees Quelles donn´ees obtenir ? 3 Apprentissage automatique Classification binaire supervis´ee Classification non supervis´ee D´etection de communaut´es 4 Mesurer l’influence 5 Jouer avec l’influence : Le capitalisme social Capitalisme social : des m´ethodes efficaces Evolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013 Influence des capitalistes sociaux 6 Qui mentionner ? EasyMention 7 D´etection d’´ev`enements : MABED 8 Analyse de polarit´e 78/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ L’analyse de sentiment ˆEtre capable d’analyser `a partir d’un corpus de textes les avis, sentiments exprim´es dans ces textes. 79/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ L’analyse de sentiment ˆEtre capable d’analyser `a partir d’un corpus de textes les avis, sentiments exprim´es dans ces textes. Un outil puissant Synthesio, Trendybuzz ou AMI Software −→ Comprendre l’image d’une marque, d’un produit `a travers l’avis des clients, usagers. 79/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ L’analyse de polarit´e La base de l’analyse de sentiment ˆEtre capable d’analyser `a partir d’un corpus de textes si les avis, sentiments exprim´es sont positifs, n´egatifs ou neutres. 80/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification supervis´ee des tweets Soit W le dictionnaire de mots au moins une fois dans un ensemble de tweets T. La repr´esentation sac de mots d’un tweet tj ∈ T est un vecteur de poids (w1j, ..., w|W|j) o`u wij est la fr´equence d’apprition du mot wi du dictionnaire dans le tweet tj 81/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification supervis´ee des tweets Soit W le dictionnaire de mots au moins une fois dans un ensemble de tweets T. La repr´esentation sac de mots d’un tweet tj ∈ T est un vecteur de poids (w1j, ..., w|W|j) o`u wij est la fr´equence d’apprition du mot wi du dictionnaire dans le tweet tj Tweet1 Un tweet passionnant. Tweet2 Ce tweet est consternant. 81/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification supervis´ee des tweets Soit W le dictionnaire de mots au moins une fois dans un ensemble de tweets T. La repr´esentation sac de mots d’un tweet tj ∈ T est un vecteur de poids (w1j, ..., w|W|j) o`u wij est la fr´equence d’apprition du mot wi du dictionnaire dans le tweet tj Tweet1 Un tweet passionnant. Tweet2 Ce tweet est consternant. un tweet passionnant ce est consternant Tweet1 1 1 1 0 0 0 Tweet2 0 1 0 1 1 1 81/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification supervis´ee des tweets Etiqueter les tweets 81/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification supervis´ee des tweets Algo Data mining K plus proches voisins ; Naive Bayes ; R´egression logistique. 81/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Corpus ´etiquet´es http://help.sentiment140.com/for-students Supervision distante Go, A., Bhayani, R., & Huang, L. (2009). Twitter sentiment classification using distant supervision. CS224N Project Report, Stanford, 1, 12. Utilisation des smileys pour l’´etiquetage automatique. 82/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 1 Introduction 2 Donn´ees Twitter Obtenir les donn´ees Quelles donn´ees obtenir ? 3 Apprentissage automatique Classification binaire supervis´ee Classification non supervis´ee D´etection de communaut´es 4 Mesurer l’influence 5 Jouer avec l’influence : Le capitalisme social Capitalisme social : des m´ethodes efficaces Evolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013 Influence des capitalistes sociaux 6 Qui mentionner ? EasyMention 7 D´etection d’´ev`enements : MABED 8 Analyse de polarit´e 83/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Conclusion Fouiller Twitter Collecter les donn´ees ; Analyser les donn´ees ; Utiliser des m´ethodes automatiques ; Garder un oeil critique sur les r´esultats ! 84/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Conclusion Fouiller Twitter Collecter les donn´ees ; Analyser les donn´ees ; Utiliser des m´ethodes automatiques ; Garder un oeil critique sur les r´esultats ! 84/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Conclusion Fouiller Twitter Collecter les donn´ees ; Analyser les donn´ees ; Utiliser des m´ethodes automatiques ; Garder un oeil critique sur les r´esultats ! 84/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Conclusion Fouiller Twitter Collecter les donn´ees ; Analyser les donn´ees ; Utiliser des m´ethodes automatiques ; Garder un oeil critique sur les r´esultats ! 84/85 N. Dugu´e
INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Conclusion @NicolasDugue nicolas.dugue@loria.fr http://www.univ-orleans.fr/lifo/Members/Nicolas.Dugue/ 85/85 N. Dugu´e
R´ef´erences I [AK11] I. Anger and C. Kittl. Measuring influence on Twitter. In 11th International Conference on Knowledge Management and Knowledge Technologies, pages 1–4, 2011. [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. [CDL15] Jean-Val`ere Cossu, Nicolas Dugu´e, and Vincent Labatut. Detecting real-world influence through twitter. arXiv preprint arXiv:1506.05903, 2015. 86/85 N. Dugu´e
R´ef´erences II [CLD15] Jean-Val`ere Cossu, Vincent Labatut, and Nicolas Dugu´e. A review of features for the discrimination of twitter users: Application to the prediction of offline influence. arXiv preprint arXiv:1509.06585, 2015. [DDP14] Maximilien Danisch, Nicolas Dugu´e, and Anthony Perez. On the importance of considering social capitalism when measuring influence on twitter. In Behavioral, Economic, and Socio-Cultural Computing, 2014. [DPD+ 15] Nicolas Dugu´e, Anthony Perez, Maximilien Danisch, Florian Bridoux, Am´elie Daviau, Tennessy Kolubako, Simon Munier, and Hugo Durbano. A reliable and evolutive web application to detect social capitalists. 2015. 87/85 N. Dugu´e
R´ef´erences III [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. [GF15] Adrien Guille and C´ecile Favre. Event detection, tracking, and visualization in twitter: a mention-anomaly-based approach. Social Network Analysis and Mining, 5(1):1–18, 2015. [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. 88/85 N. Dugu´e
R´ef´erences IV [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. 89/85 N. Dugu´e
R´ef´erences V [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. 90/85 N. Dugu´e
R´ef´erences VI [LN08] E. A. Leicht and M. E. J. Newman. Community structure in directed networks. Phys. Rev. Lett., 100(11):118703, 2008. [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. [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. 91/85 N. Dugu´e
R´ef´erences VII [PDWM] Soumajit Pramanik, Maximilien Danisch, Qinna Wang, and Bivas Mitra. An empirical approach towards an efficient ”whom to mention?” twitter app. [PWD+ ] Soumajit Pramanik, Qinna Wang, Maximilien Danisch, Mohit Sharma, Sumanth Bandi, Jean-Loup Guillaume, St´ephane Raux, and Bivas Mitra. Augmenter les retweets sur twitter: comment tirer parti des mentions? 92/85 N. Dugu´e

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Fouille de données Twitter - M2RSN

  • 1. Rechercher une aiguille dans une botte d’un milliard de tweets : les challenges de la fouille du r´eseau Twitter Nicolas Dugu´e Post-doctorant de l’´equipe Synalp du LORIA - Apprentissage automatique, analyse des r´eseaux complexes 19 novembre 2015 Master R´eseaux Sociaux & Num´eriques
  • 2. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Twitter R´eseau social num´erique Cr´e´e en 2006 302 millions d’utilisateurs mensuels Profils publics Connexions entre utilisateurs micro-blogging 2/85 N. Dugu´e
  • 3. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Twitter R´eseau social num´erique Cr´e´e en 2006 302 millions d’utilisateurs mensuels Profils publics Connexions entre utilisateurs micro-blogging 2/85 N. Dugu´e
  • 4. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Twitter - Syst`eme d’abonnements 3/85 N. Dugu´e
  • 5. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Twitter - Timeline 4/85 N. Dugu´e
  • 6. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Twitter - Hashtags 5/85 N. Dugu´e
  • 7. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Twitter - Hashtags 5/85 N. Dugu´e
  • 8. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Twitter - Mentions 6/85 N. Dugu´e
  • 9. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 7/85 N. Dugu´e
  • 10. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 8/85 N. Dugu´e
  • 11. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 8/85 N. Dugu´e
  • 12. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 8/85 N. Dugu´e
  • 13. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 8/85 N. Dugu´e
  • 14. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 8/85 N. Dugu´e
  • 15. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Recherche acad´emique Diffusion de l’information Fouille de donn´ees Visibilit´e, influence D´etection des utilisateurs malicieux 8/85 N. Dugu´e
  • 16. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Recherche acad´emique Diffusion de l’information Fouille de donn´ees Visibilit´e, influence D´etection des utilisateurs malicieux 8/85 N. Dugu´e
  • 17. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Recherche acad´emique Diffusion de l’information Fouille de donn´ees Visibilit´e, influence D´etection des utilisateurs malicieux 8/85 N. Dugu´e
  • 18. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Recherche acad´emique Diffusion de l’information Fouille de donn´ees Visibilit´e, influence D´etection des utilisateurs malicieux 8/85 N. Dugu´e
  • 19. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Dans le monde industriel Analyse de sentiment ; Veille ; Maximiser diffusion ; D´etecter communaut´es d’int´erˆet/th´ematiques. 8/85 N. Dugu´e
  • 20. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Dans le monde industriel Analyse de sentiment ; Veille ; Maximiser diffusion ; D´etecter communaut´es d’int´erˆet/th´ematiques. 8/85 N. Dugu´e
  • 21. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Dans le monde industriel Analyse de sentiment ; Veille ; Maximiser diffusion ; D´etecter communaut´es d’int´erˆet/th´ematiques. 8/85 N. Dugu´e
  • 22. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Dans le monde industriel Analyse de sentiment ; Veille ; Maximiser diffusion ; D´etecter communaut´es d’int´erˆet/th´ematiques. 8/85 N. Dugu´e
  • 23. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 1 Introduction 2 Donn´ees Twitter Obtenir les donn´ees Quelles donn´ees obtenir ? 3 Apprentissage automatique Classification binaire supervis´ee Classification non supervis´ee D´etection de communaut´es 4 Mesurer l’influence 5 Jouer avec l’influence : Le capitalisme social Capitalisme social : des m´ethodes efficaces Evolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013 Influence des capitalistes sociaux 6 Qui mentionner ? EasyMention 7 D´etection d’´ev`enements : MABED 8 Analyse de polarit´e 9/85 N. Dugu´e
  • 24. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Le tutoriel d’aujourd’hui Un cours d’informaticien ; Un cours dense ... Mais non exhaustif ! Les intuitions et un peu de technique ; Des algorithmes/m´ethodes utilisables ; Des applications concr`etes ; 10/85 N. Dugu´e
  • 25. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Le tutoriel d’aujourd’hui Un cours d’informaticien ; Un cours dense ... Mais non exhaustif ! Les intuitions et un peu de technique ; Des algorithmes/m´ethodes utilisables ; Des applications concr`etes ; 10/85 N. Dugu´e
  • 26. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Le tutoriel d’aujourd’hui Un cours d’informaticien ; Un cours dense ... Mais non exhaustif ! Les intuitions et un peu de technique ; Des algorithmes/m´ethodes utilisables ; Des applications concr`etes ; 10/85 N. Dugu´e
  • 27. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Le tutoriel d’aujourd’hui Un cours d’informaticien ; Un cours dense ... Mais non exhaustif ! Les intuitions et un peu de technique ; Des algorithmes/m´ethodes utilisables ; Des applications concr`etes ; 10/85 N. Dugu´e
  • 28. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Le tutoriel d’aujourd’hui Un cours d’informaticien ; Un cours dense ... Mais non exhaustif ! Les intuitions et un peu de technique ; Des algorithmes/m´ethodes utilisables ; Des applications concr`etes ; 10/85 N. Dugu´e
  • 29. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Le tutoriel d’aujourd’hui Un cours d’informaticien ; Un cours dense ... Mais non exhaustif ! Les intuitions et un peu de technique ; Des algorithmes/m´ethodes utilisables ; Des applications concr`etes ; 10/85 N. Dugu´e
  • 30. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Le tutoriel d’aujourd’hui Un cours d’informaticien ; Un cours dense ... Mais non exhaustif ! Les intuitions et un peu de technique ; Des algorithmes/m´ethodes utilisables ; Des applications concr`etes ; → Un cours pour vous : questions, interruptions, contradictions encourag´ees ! 10/85 N. Dugu´e
  • 31. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Le tutoriel d’aujourd’hui Un cours d’informaticien ; Un cours dense ... Mais non exhaustif ! Les intuitions et un peu de technique ; Des algorithmes/m´ethodes utilisables ; Des applications concr`etes ; 10/85 N. Dugu´e
  • 32. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 1 Introduction 2 Donn´ees Twitter Obtenir les donn´ees Quelles donn´ees obtenir ? 3 Apprentissage automatique Classification binaire supervis´ee Classification non supervis´ee D´etection de communaut´es 4 Mesurer l’influence 5 Jouer avec l’influence : Le capitalisme social Capitalisme social : des m´ethodes efficaces Evolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013 Influence des capitalistes sociaux 6 Qui mentionner ? EasyMention 7 D´etection d’´ev`enements : MABED 8 Analyse de polarit´e 11/85 N. Dugu´e
  • 33. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Obtenir les donn´ees BlueNod Outil commercial : Cr´eer des cartes pour une query ; D´etecter des influenceurs ; Exporter les donn´ees. 12/85 N. Dugu´e
  • 34. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Obtenir les donn´ees Twitter Certified Products / Twitter official Partners Gnip ; DataMinR ; HootSuite (Account management) ; Topsy (Search Engine). 12/85 N. Dugu´e
  • 35. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Obtenir les donn´ees Twitter Certified Products / Twitter official Partners Gnip ; DataMinR ; HootSuite (Account management) ; Topsy (Search Engine). https://partners.twitter.com/ 12/85 N. Dugu´e
  • 36. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Obtenir les donn´ees Kontest : les donn´ees par le jeu Outil Commercial : Int´egr´e `a Hootsuite ; Cr´eation d’applications jeux-concours ; Donn´ees des participants ; Data collection Platform ; Int´egrable avec d’autres API (MailChimp, SalesForce). 12/85 N. Dugu´e
  • 37. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Obtenir les donn´ees CATS project http://mediamining.univ-lyon2.fr/cats/ open-source ; allow people to collect tweets ; enable to analyze tweets with efficient tools. 12/85 N. Dugu´e
  • 38. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Obtenir les donn´ees CATS project http://mediamining.univ-lyon2.fr/cats/ open-source ; allow people to collect tweets ; enable to analyze tweets with efficient tools. 12/85 N. Dugu´e
  • 39. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Obtenir les donn´ees Apigee : l’API facile https://apigee.com/console/twitter Choose OAuth 1 Sign in S’enregistrer avec un compte Twitter S´electionner la requete Copier/coller le r´esultat dans un JSON viewer like http://chris.photobooks.com/json/ 12/85 N. Dugu´e
  • 40. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Obtenir les donn´ees Apigee : l’API facile https://apigee.com/console/twitter Choose OAuth 1 Sign in S’enregistrer avec un compte Twitter S´electionner la requete Copier/coller le r´esultat dans un JSON viewer like http://chris.photobooks.com/json/ 12/85 N. Dugu´e
  • 41. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Obtenir les donn´ees Apigee : l’API facile https://apigee.com/console/twitter Choose OAuth 1 Sign in S’enregistrer avec un compte Twitter S´electionner la requete Copier/coller le r´esultat dans un JSON viewer like http://chris.photobooks.com/json/ 12/85 N. Dugu´e
  • 42. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Obtenir les donn´ees Apigee : l’API facile https://apigee.com/console/twitter Choose OAuth 1 Sign in S’enregistrer avec un compte Twitter S´electionner la requete Copier/coller le r´esultat dans un JSON viewer like http://chris.photobooks.com/json/ 12/85 N. Dugu´e
  • 43. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Obtenir les donn´ees L’API Twitter https://dev.twitter.com/rest/public python-twitter en Python ; Twitter4j en Java ; TwitterOAuth en PHP ; twitcurl en C++. 12/85 N. Dugu´e
  • 44. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 1 Introduction 2 Donn´ees Twitter Obtenir les donn´ees Quelles donn´ees obtenir ? 3 Apprentissage automatique Classification binaire supervis´ee Classification non supervis´ee D´etection de communaut´es 4 Mesurer l’influence 5 Jouer avec l’influence : Le capitalisme social Capitalisme social : des m´ethodes efficaces Evolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013 Influence des capitalistes sociaux 6 Qui mentionner ? EasyMention 7 D´etection d’´ev`enements : MABED 8 Analyse de polarit´e 13/85 N. Dugu´e
  • 45. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Quelles donn´ees obtenir ? User Profile Description Descriptors 1. Profile picture Boolean/Image 2. Verified account Boolean 3. Contributions allowed Boolean 4. Personal Webpage set Boolean 5. Number of characters in the profile description Length 6. Number of usernames in the profile description Count 7. Number of URLs in the profile description Count 8. Content of the profile description Text 9. Number of (special) characters in the username Length 10. Age of the profile Value 14/85 N. Dugu´e
  • 46. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Quelles donn´ees obtenir ? Publishing Activity Description Descriptors 11. Tweets published by the user Cnt/Avg/Sd/Min/Max 12. Media resources published by the user Cnt/Prop/Avg/Sd/Min/Max 13. Delay between two consecutive tweets of the user Avg/Sd/Min/Max 14. Self-mentions of the user Cnt/Prop/Avg/Sd/Min/Max 15. Geolocated tweets published by the user Prop/Cnt/Boolean 14/85 N. Dugu´e
  • 47. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Quelles donn´ees obtenir ? Local Connections Description Descriptors 16. Topology of the follower-followee network Graph-related measures 17. Subscription lists containing the user Count 18. Ids of the user’s most recent followers/followees Standard deviation 19. Tweets published by the followers/followees Cnt/Avg/Sd/Min/Max 14/85 N. Dugu´e
  • 48. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Quelles donn´ees obtenir ? User Interaction Description Descriptors 20. Retweets published by the user Cnt/Prop/Avg/Sd/Min/Max 21. Number of times the user is retweeted by others Cnt/Prop/Avg/Sd/Min/Max 22. Favorites selected by the user Count 23. Tweets of the user marked as favorite by others Cnt/Prop/Avg/Sd/Min/Max 24. (Unique) mentions of other users Cnt/Prop/Avg/Sd/Min/Max 25. Mentions by other users Cnt/Avg/Sd/Min/Max 14/85 N. Dugu´e
  • 49. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Quelles donn´ees obtenir ? Lexical Aspects Description Descriptors 26. Number of (unique) words Cnt/Avg/Sd/Min/Max 27. Number of hapaxes Cnt/Prop/Avg/Sd/Min/Max 28. Named entities Cnt/Prop/Avg/Sd/Min/Max 29. Word n-gram weighting Vector 30. Prototypical n-grams Vector 14/85 N. Dugu´e
  • 50. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Quelles donn´ees obtenir ? Stylistic Traits Description Descriptors 31. Word length, in characters Avg/Sd/Min/Max 32. Tweet length Avg/Sd/Min/Max 33. Readability of the user’s tweets Avg/Sd/Min/Max 34. Special characters or patterns Cnt/Prop/Avg/Sd/Min/Max 35. Number of (unique) hashtags Cnt/Prop/Avg/Sd/Min/Max 36. Number of (unique) URLs Cnt/Prop/Avg/Sd/Min/Max 37. Similarity between the user’s own tweets Cnt/Avg/Sd/Min/Max 14/85 N. Dugu´e
  • 51. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Quelles donn´ees obtenir ? External Data Description Descriptors 38. Number of Web search results for the user’s page Count 39. Klout score Value 40. Kred score Value 41. Twitter client Prop/Cnt/Boolean 14/85 N. Dugu´e
  • 52. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ On a les donn´ees ! Et maintenant ? Que faire avec ces donn´ees ? 15/85 N. Dugu´e
  • 53. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ On a les donn´ees ! Et maintenant ? Que faire avec ces donn´ees ? 15/85 N. Dugu´e
  • 54. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ On a les donn´ees ! Et maintenant ? Que faire avec ces donn´ees ? Les terriens ont en moyenne un sein et un testicule ! 15/85 N. Dugu´e
  • 55. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 1 Introduction 2 Donn´ees Twitter Obtenir les donn´ees Quelles donn´ees obtenir ? 3 Apprentissage automatique Classification binaire supervis´ee Classification non supervis´ee D´etection de communaut´es 4 Mesurer l’influence 5 Jouer avec l’influence : Le capitalisme social Capitalisme social : des m´ethodes efficaces Evolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013 Influence des capitalistes sociaux 6 Qui mentionner ? EasyMention 7 D´etection d’´ev`enements : MABED 8 Analyse de polarit´e 16/85 N. Dugu´e
  • 56. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification binaire supervis´ee Exp´erimentation r´eelle... 17/85 N. Dugu´e
  • 57. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification binaire supervis´ee Exemples Analyse de polarit´e ; Pr´ediction influent VS non influent ; Radio normale VS radio d’os cass´e ; Activit´e normale VS activit´e frauduleuse ; etc. 17/85 N. Dugu´e
  • 58. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification binaire supervis´ee Exemples Analyse de polarit´e ; Pr´ediction influent VS non influent ; Radio normale VS radio d’os cass´e ; Activit´e normale VS activit´e frauduleuse ; etc. 17/85 N. Dugu´e
  • 59. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification binaire supervis´ee Exemples Analyse de polarit´e ; Pr´ediction influent VS non influent ; Radio normale VS radio d’os cass´e ; Activit´e normale VS activit´e frauduleuse ; etc. 17/85 N. Dugu´e
  • 60. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification binaire supervis´ee Exemples Analyse de polarit´e ; Pr´ediction influent VS non influent ; Radio normale VS radio d’os cass´e ; Activit´e normale VS activit´e frauduleuse ; etc. 17/85 N. Dugu´e
  • 61. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification binaire supervis´ee Principe Deux classes d’objets `a distinguer Des exemples connus pour chaque classe → Apprendre `a distinguer les deux classes automatiquement 17/85 N. Dugu´e
  • 62. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification binaire supervis´ee Exemple - Twitter : les spammeurs Objectif : distinguer les spammeurs des utilisateurs r´eguliers. 17/85 N. Dugu´e
  • 63. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification binaire supervis´ee ´Etape 1 : collecter les exemples Obtenir des exemples de comptes Twitter spammeurs ; Obtenir des exemples de comptes Twitter r´eguliers. 17/85 N. Dugu´e
  • 64. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification binaire supervis´ee ´Etape 2 : collecter les attributs activity number of: Statuses (i.e. tweets) lists containing the user tweets being favorited local topology Size of friends set Size of followers set 17/85 N. Dugu´e
  • 65. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification binaire supervis´ee ´Etape 2 : collecter les attributs tweets’ content average number of: characters per tweets hashtags per tweets URLs per tweets mentions per tweets tweets’ charac- teristics average number of retweets for a tweet average number of retweets for a retweet percentage of retweets among tweets 17/85 N. Dugu´e
  • 66. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification binaire supervis´ee ´Etape 3 : Apprendre un classifieur Arbres de d´ecision ; Forˆets al´eatoires ; K Plus Proches Voisins ; SVMs ; R´egression Logistique. 17/85 N. Dugu´e
  • 67. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification binaire supervis´ee ´Etape 3 : Apprendre un classifieur Arbres de d´ecision ; Forˆets al´eatoires ; K Plus Proches Voisins ; SVMs ; R´egression Logistique. 17/85 N. Dugu´e
  • 68. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification binaire supervis´ee ´Etape 3 : Apprendre un arbre de d´ecision → Rapide, Visuel, interpr´etable mais r´esultats parfois insuffisants. 17/85 N. Dugu´e
  • 69. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification binaire supervis´ee ´Etape 3 : Apprendre un mod`ele de forˆets al´eatoires Apprendre de nombreux arbres de d´ecisions al´eatoires ´Etablir un consensus entre ces arbres → Toujours rapide, meilleurs r´esultats. 17/85 N. Dugu´e
  • 70. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification binaire supervis´ee ´Etape 3 : Utiliser les K plus proches voisins → Rapide, Visuel, facile `a interpr´eter et bons r´esultats. 17/85 N. Dugu´e
  • 71. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification binaire supervis´ee ´Etape 4 : Valider le mod`ele appris Si l’on a collect´e 1.000 exemples de spammeurs et 5.000 exemples d’utilisateurs r´eguliers Apprendre le mod`ele sur 70% des donn´ees : 700 spammeurs et 3.500 utilisateurs r´eguliers (train set) ; Tester le mod`ele appris sur 30% des donn´ees : 300 spammeurs et 1.500 utilisateurs r´eguliers (test set). → Si on essaye de pr´edire leur classe sans tenir compte de leur ´etiquette, que retourne notre mod`ele ? 17/85 N. Dugu´e
  • 72. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification binaire supervis´ee ´Etape 4 : Valider le mod`ele appris Si l’on a collect´e 1.000 exemples de spammeurs et 5.000 exemples d’utilisateurs r´eguliers Apprendre le mod`ele sur 70% des donn´ees : 700 spammeurs et 3.500 utilisateurs r´eguliers (train set) ; Tester le mod`ele appris sur 30% des donn´ees : 300 spammeurs et 1.500 utilisateurs r´eguliers (test set). → Si on essaye de pr´edire leur classe sans tenir compte de leur ´etiquette, que retourne notre mod`ele ? 17/85 N. Dugu´e
  • 73. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification binaire supervis´ee ´Etape 4 : Valider le mod`ele appris - Matrice de confusion 17/85 N. Dugu´e
  • 74. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification binaire supervis´ee ´Etape 4 : Valider le mod`ele appris - Matrice de confusion Acc = TP + TN TP + FP + TN + FN Pr´ecision, Rappel, F-Score, etc 17/85 N. Dugu´e
  • 75. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification binaire supervis´ee Quelques r´ef´erences K. Lee, B. Eoff, and J. Caverlee. Seven Months with the Devils: A Long-Term Study of Content Polluters on Twitter. M Danisch, N Dugu´e, A Perez. On the importance of considering social capitalism when measuring influence on Twitter. 17/85 N. Dugu´e
  • 76. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 1 Introduction 2 Donn´ees Twitter Obtenir les donn´ees Quelles donn´ees obtenir ? 3 Apprentissage automatique Classification binaire supervis´ee Classification non supervis´ee D´etection de communaut´es 4 Mesurer l’influence 5 Jouer avec l’influence : Le capitalisme social Capitalisme social : des m´ethodes efficaces Evolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013 Influence des capitalistes sociaux 6 Qui mentionner ? EasyMention 7 D´etection d’´ev`enements : MABED 8 Analyse de polarit´e 18/85 N. Dugu´e
  • 77. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification non supervis´ee Diff´erences avec la classification supervis´ee Classes inconnues Nombre de classes peut ˆetre inconnu Pas d’exemples connus 19/85 N. Dugu´e
  • 78. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification non supervis´ee Exemples Cr´eer des groupes d’utilisateurs similaires ; Cr´eer des groupes de documents similaires ; Cr´eer des groupes de pixels similaires ; Cr´eer des groupes de blabla similaires. Exemple 19/85 N. Dugu´e
  • 79. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification non supervis´ee Exemples Cr´eer des groupes d’utilisateurs similaires ; Cr´eer des groupes de documents similaires ; Cr´eer des groupes de pixels similaires ; Cr´eer des groupes de blabla similaires. Exemple 19/85 N. Dugu´e
  • 80. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification non supervis´ee Exemples Cr´eer des groupes d’utilisateurs similaires ; Cr´eer des groupes de documents similaires ; Cr´eer des groupes de pixels similaires ; Cr´eer des groupes de blabla similaires. Exemple 19/85 N. Dugu´e
  • 81. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification non supervis´ee Exemples Cr´eer des groupes d’utilisateurs similaires ; Cr´eer des groupes de documents similaires ; Cr´eer des groupes de pixels similaires ; Cr´eer des groupes de blabla similaires. Exemple 19/85 N. Dugu´e
  • 82. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification non supervis´ee Les m´ethodes K-moyennes DBScan Spectral Clustering 19/85 N. Dugu´e
  • 83. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification non supervis´ee Les k-moyennes 19/85 N. Dugu´e
  • 84. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification non supervis´ee Les k-moyennes Rapide ; Tr`es utilis´e ; Interpr´etable grˆace aux centres. Mais... Difficile de choisir le nombre de groupes ; Choix des centres initiaux. 19/85 N. Dugu´e
  • 85. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification non supervis´ee DBScan Deux param`etres : le nombre de points minimum pour cr´eer un groupe ; la distance entre points d’un mˆeme groupe. 19/85 N. Dugu´e
  • 86. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification non supervis´ee DBScan 19/85 N. Dugu´e
  • 87. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification non supervis´ee DBScan Rapide ; Tr`es utilis´e ; Mais... Choix des param`etres ? 19/85 N. Dugu´e
  • 88. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification non supervis´ee Impl´ementations Python : Sci-kit learn ; Java : Weka ; Apache Mahout. 20/85 N. Dugu´e
  • 89. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 1 Introduction 2 Donn´ees Twitter Obtenir les donn´ees Quelles donn´ees obtenir ? 3 Apprentissage automatique Classification binaire supervis´ee Classification non supervis´ee D´etection de communaut´es 4 Mesurer l’influence 5 Jouer avec l’influence : Le capitalisme social Capitalisme social : des m´ethodes efficaces Evolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013 Influence des capitalistes sociaux 6 Qui mentionner ? EasyMention 7 D´etection d’´ev`enements : MABED 8 Analyse de polarit´e 21/85 N. Dugu´e
  • 90. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ D´etection de communaut´es Donn´ees graphes R´eseaux sociaux ; R´eseaux de pages web ; R´eseaux du r´eel (a´eroports, routeurs, etc) ; Folksonomy. 22/85 N. Dugu´e
  • 91. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ D´etection de communaut´es Donn´ees graphes R´eseaux sociaux ; R´eseaux de pages web ; R´eseaux du r´eel (a´eroports, routeurs, etc) ; Folksonomy. R´eseaux peu ordinaires R´eseaux d’amiti´e des dauphins ; R´eseaux clients/escort girls ; R´eseau hamsterster ; R´eseaux de collaboration des jazzmen. 22/85 N. Dugu´e
  • 92. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ D´etection de communaut´es Dans un r´eseau social Quels utilisateurs... forment des groupes ? sont dens´ement connect´es ? poss`edent des centres d’int´erˆets communs ? 22/85 N. Dugu´e
  • 93. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 23/85 N. Dugu´e
  • 94. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Structure de communaut´es D´etecter cette structure avec la modularit´e Comparer : la pr´esence d’un lien dans le graphe ´etudi´e ; avec la probabilit´e de sa pr´esence dans un r´eseau al´eatoire `a la mˆeme distribution de degr´es. 23/85 N. Dugu´e
  • 95. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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. 23/85 N. Dugu´e
  • 96. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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. 23/85 N. Dugu´e
  • 97. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 23/85 N. Dugu´e
  • 98. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ D´etection de communaut´es D´etecter les communaut´es Louvain → Pypi avec Python, ou l’original en C++ ; OSLOM, InfoMap en C++ ; Analyser le graphe Gephi pour visualiser + analyser en Java ou GUI ; Snap (Stanford) pour analyser en C++; 24/85 N. Dugu´e
  • 99. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 1 Introduction 2 Donn´ees Twitter Obtenir les donn´ees Quelles donn´ees obtenir ? 3 Apprentissage automatique Classification binaire supervis´ee Classification non supervis´ee D´etection de communaut´es 4 Mesurer l’influence 5 Jouer avec l’influence : Le capitalisme social Capitalisme social : des m´ethodes efficaces Evolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013 Influence des capitalistes sociaux 6 Qui mentionner ? EasyMention 7 D´etection d’´ev`enements : MABED 8 Analyse de polarit´e 25/85 N. Dugu´e
  • 100. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Conclusion Lorsqu’on sait ce qu’on cherche Exemples dont les classes sont connus Classification supervis´ee avec K plus proches voisins, arbres de d´ecision → Sci-kit learn avec Python 26/85 N. Dugu´e
  • 101. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Conclusion Lorsqu’on ne sait pas ce qu’on cherche Donn´ees attribu´ees Classification non supervis´ee avec K-moyennes, DBScan → Sci-kit learn avec Python 26/85 N. Dugu´e
  • 102. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Conclusion Lorsqu’on ne sait pas ce qu’on cherche Donn´ees graphes D´etection de communaut´es avec Algorithme de Louvain → Pypi avec Python, ou l’original en C++ 26/85 N. Dugu´e
  • 103. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 1 Introduction 2 Donn´ees Twitter Obtenir les donn´ees Quelles donn´ees obtenir ? 3 Apprentissage automatique Classification binaire supervis´ee Classification non supervis´ee D´etection de communaut´es 4 Mesurer l’influence 5 Jouer avec l’influence : Le capitalisme social Capitalisme social : des m´ethodes efficaces Evolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013 Influence des capitalistes sociaux 6 Qui mentionner ? EasyMention 7 D´etection d’´ev`enements : MABED 8 Analyse de polarit´e 27/85 N. Dugu´e
  • 104. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Mesure : D´efinitions du Larousse ”Moyen de comparaison et d’appr´eciation” ”Action d’´evaluer une grandeur d’apr`es son rapport avec une grandeur de mˆeme esp`ece, prise comme unit´e et comme r´ef´erence” 28/85 N. Dugu´e
  • 105. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Mesure : D´efinitions du Larousse ”Moyen de comparaison et d’appr´eciation” ”Action d’´evaluer une grandeur d’apr`es son rapport avec une grandeur de mˆeme esp`ece, prise comme unit´e et comme r´ef´erence” Influence : D´efinitions du Larousse ”Ascendant de quelqu’un sur quelqu’un d’autre” ”Pouvoir social et politique de quelqu’un, d’un groupe , qui leur permet d’agir sur le cours des ´ev´enements, des d´ecisions prises, etc.” 28/85 N. Dugu´e
  • 106. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Une mesure na¨ıve Degr´e Plus on a de followers, plus on est important. 29/85 N. Dugu´e
  • 107. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Une mesure na¨ıve Degr´e Plus on a de followers, plus on est important. Figure : Suis-je moins influent que ce robot ? :( 29/85 N. Dugu´e
  • 108. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Des mesures d’interaction Retweet and Mention [AK11] ratio : fraction of tweets leading to a retweet or a mention ; Interactions ratio : distinct number of users that retweeted or mentioned a user divided by her number of followers [AK11] ; Social Networking Potential : mean of these two ratios. 30/85 N. Dugu´e
  • 109. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ PageRank PR(u) = v∈N− u PR(v) d(v) Id´ee Si u est connect´e `a v, c’est que u recommande v, vote pour son autorit´e. 31/85 N. Dugu´e
  • 110. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 32/85 N. Dugu´e
  • 111. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 32/85 N. Dugu´e
  • 112. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Les outils industriels Klout Rao, A., Spasojevic, N., Li, Z., & DSouza, T. (2015). Klout Score: Measuring Influence Across Multiple Social Networks. arXiv preprint arXiv:1510.08487. 33/85 N. Dugu´e
  • 113. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Les outils industriels Klout Rao, A., Spasojevic, N., Li, Z., & DSouza, T. (2015). Klout Score: Measuring Influence Across Multiple Social Networks. arXiv preprint arXiv:1510.08487. Kred http://home.kred/rules/ 33/85 N. Dugu´e
  • 114. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Une infinit´e d’indicateurs Bas´es sur le graphe des liens de follow ; Bas´es sur les interactions ; Bas´es sur les attributs des comptes ; Bas´es sur des donn´ees externes. 34/85 N. Dugu´e
  • 115. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Une infinit´e d’indicateurs Bas´es sur le graphe des liens de follow ; Bas´es sur les interactions ; Bas´es sur les attributs des comptes ; Bas´es sur des donn´ees externes. 34/85 N. Dugu´e
  • 116. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Une infinit´e d’indicateurs Bas´es sur le graphe des liens de follow ; Bas´es sur les interactions ; Bas´es sur les attributs des comptes ; Bas´es sur des donn´ees externes. 34/85 N. Dugu´e
  • 117. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Une infinit´e d’indicateurs Bas´es sur le graphe des liens de follow ; Bas´es sur les interactions ; Bas´es sur les attributs des comptes ; Bas´es sur des donn´ees externes. 34/85 N. Dugu´e
  • 118. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ D´etection des leaders d’opinion : cas d’´etude Challenge RepLab Manually labeled users by specialists from Llorente & Cuencaa : opinion-maker VS not opinion-makers ; Annotated according to their perceived real-world (offline) influence ; Training set :2500 users, including 796 opinion-makers ; Two domains : Automotive and Banking. a http://www.llorenteycuenca.com/ 35/85 N. Dugu´e
  • 119. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ D´etection des leaders d’opinion : cas d’´etude Challenge RepLab Manually labeled users by specialists from Llorente & Cuencaa : opinion-maker VS not opinion-makers ; Annotated according to their perceived real-world (offline) influence ; Training set :2500 users, including 796 opinion-makers ; Two domains : Automotive and Banking. a http://www.llorenteycuenca.com/ 35/85 N. Dugu´e
  • 120. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ D´etection des leaders d’opinion : cas d’´etude Challenge RepLab Manually labeled users by specialists from Llorente & Cuencaa : opinion-maker VS not opinion-makers ; Annotated according to their perceived real-world (offline) influence ; Training set :2500 users, including 796 opinion-makers ; Two domains : Automotive and Banking. a http://www.llorenteycuenca.com/ 35/85 N. Dugu´e
  • 121. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ D´etection des leaders d’opinion : cas d’´etude Challenge RepLab Manually labeled users by specialists from Llorente & Cuencaa : opinion-maker VS not opinion-makers ; Annotated according to their perceived real-world (offline) influence ; Training set :2500 users, including 796 opinion-makers ; Two domains : Automotive and Banking. a http://www.llorenteycuenca.com/ 35/85 N. Dugu´e
  • 122. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ D´etection des leaders d’opinion : cas d’´etude Challenge RepLab Manually labeled users by specialists from Llorente & Cuencaa : opinion-maker VS not opinion-makers ; Annotated according to their perceived real-world (offline) influence ; Training set :2500 users, including 796 opinion-makers ; Two domains : Automotive and Banking. → Apprendre un classifieur capable de d´etecter les leaders d’opinion a http://www.llorenteycuenca.com/ 35/85 N. Dugu´e
  • 123. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ D´etection des leaders d’opinion : cas d’´etude Classification supervis´ee Attributs pr´ec´edemments d´ecrits ? Attributs de langage ? 35/85 N. Dugu´e
  • 124. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ D´etection des leaders d’opinion : cas d’´etude Soit W le dictionnaire de mots au moins une fois dans un ensemble de tweets T. La repr´esentation sac de mots d’un tweet tj ∈ T est un vecteur de poids (w1j, ..., w|W|j) o`u wij est la fr´equence d’apprition du mot wi du dictionnaire dans le tweet tj 35/85 N. Dugu´e
  • 125. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ D´etection des leaders d’opinion : cas d’´etude Soit W le dictionnaire de mots au moins une fois dans un ensemble de tweets T. La repr´esentation sac de mots d’un tweet tj ∈ T est un vecteur de poids (w1j, ..., w|W|j) o`u wij est la fr´equence d’apprition du mot wi du dictionnaire dans le tweet tj Tweet1 Un tweet passionnant. Tweet2 Ce tweet est consternant. 35/85 N. Dugu´e
  • 126. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ D´etection des leaders d’opinion : cas d’´etude Soit W le dictionnaire de mots au moins une fois dans un ensemble de tweets T. La repr´esentation sac de mots d’un tweet tj ∈ T est un vecteur de poids (w1j, ..., w|W|j) o`u wij est la fr´equence d’apprition du mot wi du dictionnaire dans le tweet tj Tweet1 Un tweet passionnant. Tweet2 Ce tweet est consternant. un tweet passionnant ce est consternant User 1 2 1 1 1 1 35/85 N. Dugu´e
  • 127. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ D´etection des leaders d’opinion : cas d’´etude Cosine distance between document and influents class’ vocabulary No specific training, parameters tuning, or features selection Author ranking performances System AUTOMOTIVE BANKING AVG MAP Cosine .803 .626 .714 LIA Participation .764 .652 .708 REPLAB1 .721 .410 .565 Baseline .370 .385 .378 Klout .304 .275 .289 35/85 N. Dugu´e
  • 128. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ D´etection des leaders d’opinion : cas d’´etude Author ranking performances System AUTOMOTIVE BANKING AVG MAP Cosine .803 .626 .714 LIA Participation .764 .652 .708 REPLAB1 .721 .410 .565 Baseline .370 .385 .378 Klout .304 .275 .289 LIA Participation is a manually tuned KNN* (not replicable) REPLAB1 used hot topics information Baseline rank according to the Followers number Raw features (Tweets, followees etc.) are under Klout 35/85 N. Dugu´e
  • 129. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Publications Cossu, J. V., Dugu´e, N., & Labatut, V. (2015). Detecting real-world influence through Twitter. arXiv preprint arXiv:1506.05903. Published in ENIC 2015 [CDL15] Cossu, J. V., Labatut, V., & Dugu´e, N. (2015). A Review of Features for the Discrimination of Twitter Users: Application to the Prediction of Offline Influence. arXiv preprint arXiv:1509.06585. Submitted to Social Network Analysis and Mining [CLD15] 36/85 N. Dugu´e
  • 130. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 1 Introduction 2 Donn´ees Twitter Obtenir les donn´ees Quelles donn´ees obtenir ? 3 Apprentissage automatique Classification binaire supervis´ee Classification non supervis´ee D´etection de communaut´es 4 Mesurer l’influence 5 Jouer avec l’influence : Le capitalisme social Capitalisme social : des m´ethodes efficaces Evolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013 Influence des capitalistes sociaux 6 Qui mentionner ? EasyMention 7 D´etection d’´ev`enements : MABED 8 Analyse de polarit´e 37/85 N. Dugu´e
  • 131. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Le capitalisme social sur Twitter 38/85 N. Dugu´e
  • 132. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 38/85 N. Dugu´e
  • 133. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Capital social ? Bourdieu : ”l’ensemble des ressources actuelles ou potentielles qui sont li´ees `a la possession d’un r´eseau durable de relations” 39/85 N. Dugu´e
  • 134. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 39/85 N. Dugu´e
  • 135. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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. 40/85 N. Dugu´e
  • 136. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 40/85 N. Dugu´e
  • 137. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Strat´egies des capitalistes sociaux I Follow You, Follow Me (IFYFM) Follow Me, I Follow You (FMIFY) in out in out 41/85 N. Dugu´e
  • 138. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Strat´egies des capitalistes sociaux Figure : Figure issue de Lee et al. [LEC11] IFYFM Utilisateur r´egulier 41/85 N. Dugu´e
  • 139. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Objectifs Spam [LCKC12] Narcissime [MKD12] Obtenir de la visibilit´e Vendre de la visibilit´e 42/85 N. Dugu´e
  • 140. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Objectifs Spam [LCKC12] Narcissime [MKD12] Obtenir de la visibilit´e Vendre de la visibilit´e 42/85 N. Dugu´e
  • 141. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Objectifs Spam [LCKC12] Narcissime [MKD12] Obtenir de la visibilit´e Vendre de la visibilit´e 42/85 N. Dugu´e
  • 142. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Objectifs Spam [LCKC12] Narcissime [MKD12] Obtenir de la visibilit´e Vendre de la visibilit´e 42/85 N. Dugu´e
  • 143. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 43/85 N. Dugu´e
  • 144. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 43/85 N. Dugu´e
  • 145. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 43/85 N. Dugu´e
  • 146. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 43/85 N. Dugu´e
  • 147. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 43/85 N. Dugu´e
  • 148. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 1 Introduction 2 Donn´ees Twitter Obtenir les donn´ees Quelles donn´ees obtenir ? 3 Apprentissage automatique Classification binaire supervis´ee Classification non supervis´ee D´etection de communaut´es 4 Mesurer l’influence 5 Jouer avec l’influence : Le capitalisme social Capitalisme social : des m´ethodes efficaces Evolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013 Influence des capitalistes sociaux 6 Qui mentionner ? EasyMention 7 D´etection d’´ev`enements : MABED 8 Analyse de polarit´e 44/85 N. Dugu´e
  • 149. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ #TeamFollowBack 45/85 N. Dugu´e
  • 150. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ #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 ? 45/85 N. Dugu´e
  • 151. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Les hashtags Figure : Les 10 hashtags les plus utilis´es (50% du jeu de donn´ees). 46/85 N. Dugu´e
  • 152. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Les sources Figure : Sources utilis´ees pour 90% des tweets du jeu de donn´ees. Sources automatiques en haut `a droite. 47/85 N. Dugu´e
  • 153. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 48/85 N. Dugu´e
  • 154. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Compte automatis´e 48/85 N. Dugu´e
  • 155. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Compte automatis´e Nouveaux abonn´es 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 48/85 N. Dugu´e
  • 156. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Compte automatis´e Retweets 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 48/85 N. Dugu´e
  • 157. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Strat´egies des capitalistes sociaux I Follow You, Follow Me (IFYFM) Follow Me, I Follow You (FMIFY) in out in out 49/85 N. Dugu´e
  • 158. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ D´etection topologique Indice de chevauchement Ic(A, B) = |A ∩ B| min {|A|, |B|} 50/85 N. Dugu´e
  • 159. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 50/85 N. Dugu´e
  • 160. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 1 Introduction 2 Donn´ees Twitter Obtenir les donn´ees Quelles donn´ees obtenir ? 3 Apprentissage automatique Classification binaire supervis´ee Classification non supervis´ee D´etection de communaut´es 4 Mesurer l’influence 5 Jouer avec l’influence : Le capitalisme social Capitalisme social : des m´ethodes efficaces Evolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013 Influence des capitalistes sociaux 6 Qui mentionner ? EasyMention 7 D´etection d’´ev`enements : MABED 8 Analyse de polarit´e 51/85 N. Dugu´e
  • 161. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ ´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 52/85 N. Dugu´e
  • 162. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ ´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 52/85 N. Dugu´e
  • 163. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ ´Evolution 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 52/85 N. Dugu´e
  • 164. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ ´Evolution 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 52/85 N. Dugu´e
  • 165. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ ´Evolution 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 52/85 N. Dugu´e
  • 166. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 1 Introduction 2 Donn´ees Twitter Obtenir les donn´ees Quelles donn´ees obtenir ? 3 Apprentissage automatique Classification binaire supervis´ee Classification non supervis´ee D´etection de communaut´es 4 Mesurer l’influence 5 Jouer avec l’influence : Le capitalisme social Capitalisme social : des m´ethodes efficaces Evolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013 Influence des capitalistes sociaux 6 Qui mentionner ? EasyMention 7 D´etection d’´ev`enements : MABED 8 Analyse de polarit´e 53/85 N. Dugu´e
  • 167. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Faux ´Ev`enements Tweet du 4 septembre 2013 Information d´ementie par l’AFP le lendemain 54/85 N. Dugu´e
  • 168. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 54/85 N. Dugu´e
  • 169. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Hashtags populaires Figure : Hashtags les plus corr´el´es au hashtag #fathersday d’apr`es http://hashtagify.me/ 55/85 N. Dugu´e
  • 170. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Hashtags populaires Figure : Hashtags les plus populaires d’apr`es http://hashtags.org/ 55/85 N. Dugu´e
  • 171. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Influence des capitalistes sociaux 56/85 N. Dugu´e
  • 172. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Influence des capitalistes sociaux Compte automatis´e [MSOB13] 56/85 N. Dugu´e
  • 173. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Influence des capitalistes sociaux 56/85 N. Dugu´e
  • 174. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Influents ? 57/85 N. Dugu´e
  • 175. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Influents ? Sont-ils r´eellement influents ? L’influence qui leur est accord´ee est elle l´egitime ? 57/85 N. Dugu´e
  • 176. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 1 Introduction 2 Donn´ees Twitter Obtenir les donn´ees Quelles donn´ees obtenir ? 3 Apprentissage automatique Classification binaire supervis´ee Classification non supervis´ee D´etection de communaut´es 4 Mesurer l’influence 5 Jouer avec l’influence : Le capitalisme social Capitalisme social : des m´ethodes efficaces Evolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013 Influence des capitalistes sociaux 6 Qui mentionner ? EasyMention 7 D´etection d’´ev`enements : MABED 8 Analyse de polarit´e 58/85 N. Dugu´e
  • 177. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 59/85 N. Dugu´e
  • 178. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 Choix d’ids Twitter al´eatoires R´ecup´eration de leurs abonnements (friends, followees) → 54.000 instances crawl´ees. 60/85 N. Dugu´e
  • 179. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Les attributs Topologie locale L’activit´e de l’utilisateur Les caract´eristiques des tweets Le retweet Les sources utilis´ees pour tweeter 61/85 N. Dugu´e
  • 180. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 61/85 N. Dugu´e
  • 181. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 62/85 N. Dugu´e
  • 182. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 62/85 N. Dugu´e
  • 183. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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. 62/85 N. Dugu´e
  • 184. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 63/85 N. Dugu´e
  • 185. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Application en ligne 64/85 N. Dugu´e
  • 186. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Application en ligne Attributs suppl´ementaires Polarit´e des tweets Similarit´e des tweets Caract´eristiques des tweets Topologie locale 64/85 N. Dugu´e
  • 187. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 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 64/85 N. Dugu´e
  • 188. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Application en ligne Fonctionnalit´es administrateur Mode batch ´Etiquetage manuel des utilisateurs test´es Renforcement du classifieur 64/85 N. Dugu´e
  • 189. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Application en ligne D´emo : http://45.55.196.48/WebApp/ Dugu´e, N., Perez, A., Danisch, M., Bridoux, F., Daviau, A., Kolubako, T., & Durbano, H. (2015). A reliable and evolutive web application to detect social capitalists. ASONAM 2015. [DPD+15] Danisch, M., Dugu´e, N., & Perez, A. (2014, November). On the importance of considering social capitalism when measuring influence on Twitter. In Behavioral, Economic, and Socio-Cultural Computing [DDP14] 64/85 N. Dugu´e
  • 190. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 1 Introduction 2 Donn´ees Twitter Obtenir les donn´ees Quelles donn´ees obtenir ? 3 Apprentissage automatique Classification binaire supervis´ee Classification non supervis´ee D´etection de communaut´es 4 Mesurer l’influence 5 Jouer avec l’influence : Le capitalisme social Capitalisme social : des m´ethodes efficaces Evolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013 Influence des capitalistes sociaux 6 Qui mentionner ? EasyMention 7 D´etection d’´ev`enements : MABED 8 Analyse de polarit´e 65/85 N. Dugu´e
  • 191. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Qui mentionner ? EasyMention Pramanik, S., Wang, Q., Danisch, M., Sharma, M., Bandi, S., Guillaume, J. L., & Mitra, B. Augmenter les retweets sur Twitter: comment tirer parti des mentions ?. MARAMI 2015 [PWD+] Pramanik, S., Danisch, M., Wang, Q., & Mitra, B. An empirical approach towards an efficient ”whom to mention?” Twitter app. 1st International Conference on Twitter for Research [PDWM] Slides emprunt´es `a Maximilien Danisch. 66/85 N. Dugu´e
  • 192. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Retweets = propagation Where do retweets come from? Someone has to see your tweet: One of your followers One of the followers of someone that retweeted your tweet Someone you mentioned @ Someone who saw your tweet searching for keywords or # Someone who saw it somewhere else on the Internet 67/85 N. Dugu´e
  • 193. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ World cup dataset The dataset consists of all tweets made during May, June or July 2014 and containing hashtags specific to the 2014 soccer world cup. 68/85 N. Dugu´e
  • 194. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ World cup dataset The dataset consists of all tweets made during May, June or July 2014 and containing hashtags specific to the 2014 soccer world cup. 27.916.100 tweets made by 6.020.228 unique users. 15.249.762 retweets (55%) 937.201 answers (3%) 11.729.137 original tweets (42%) 68/85 N. Dugu´e
  • 195. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Data study 0 2 4 6 8 10 12 14 Number of mentions 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 Averagenumberofretweets 69/85 N. Dugu´e
  • 196. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Data study 10 0 10 1 10 2 10 3 10 4 10 5 10 6 10 7 Number of followers of the mentioned user 10 -5 10 -4 10 -3 10 -2 10 -1 Retweetprobability 70/85 N. Dugu´e
  • 197. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Data study 10 0 10 1 10 2 10 3 10 4 10 5 10 6 10 7 Number of followers of the mentioned user 10 -2 10 -1 10 0 10 1 10 2 10 3 10 4 Retweetprobabilitytimes#followers 71/85 N. Dugu´e
  • 198. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ EasyMention : Online App Make a whom-to-mention recommendation system to maximize the spread of a tweet, working only on real time experiments, with a usable app, and improve the app every time it is used. 72/85 N. Dugu´e
  • 199. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ EasyMention : Online App Target users that are popular: fP(u) are susceptible to retweet the tweet: fRT (u, t) post similar content : fI(u, T) −→ i.e. have a high S(u, t) = fP(u).fRT (u, t).fI(u, T) 73/85 N. Dugu´e
  • 200. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ EasyMention : Online App Target users that are popular: fP(u) are susceptible to retweet the tweet: fRT (u, t) post similar content : fI(u, T) −→ i.e. have a high S(u, t) = fP(u).fRT (u, t).fI(u, T) Approximation Maximize the number of people that will see the tweet at hop one. u S(u, t) fP(u) = number of followers of u Learn fRT (u, t) using logistic regression Use cosine similarity to compute fI(u, T) 73/85 N. Dugu´e
  • 201. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ EasyMention : Online App D´emo : http://bit.ly/easymention 74/85 N. Dugu´e
  • 202. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 1 Introduction 2 Donn´ees Twitter Obtenir les donn´ees Quelles donn´ees obtenir ? 3 Apprentissage automatique Classification binaire supervis´ee Classification non supervis´ee D´etection de communaut´es 4 Mesurer l’influence 5 Jouer avec l’influence : Le capitalisme social Capitalisme social : des m´ethodes efficaces Evolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013 Influence des capitalistes sociaux 6 Qui mentionner ? EasyMention 7 D´etection d’´ev`enements : MABED 8 Analyse de polarit´e 75/85 N. Dugu´e
  • 203. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ D´etection d’´ev`enements : MABED Slides inspir´es de ceux d’Adrien Guille MABED En entr´ee Un corpus de tweets partitionn´es en tranches temporelles En sortie La liste des ´ev`enements ayant la plus forte magnitude d’impact 76/85 N. Dugu´e
  • 204. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ D´etection d’´ev`enements : MABED Slides inspir´es de ceux d’Adrien Guille D´efinition ´Ev`enement : une th´ematique saillante et une valeur Mag traduisant sa magnitude d’impact Th´ematique saillante : un intervalle temporel, un ensemble de termes principaux et de mots li´es 76/85 N. Dugu´e
  • 205. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ D´etection d’´ev`enements : MABED Slides inspir´es de ceux d’Adrien Guille D´etecter les ´ev`enements `a partir de la fr´equence d’utilisation des mots ; S´electionner les mot-cl´es li´es `a chaque ´ev`enements ; Cr´eer la liste d’´ev`enements. 76/85 N. Dugu´e
  • 206. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ D´etection d’´ev`enements : MABED Slides inspir´es de ceux d’Adrien Guille D´etecter les ´ev`enements `a partir de la fr´equence d’utilisation des mots ; S´electionner les mot-cl´es li´es `a chaque ´ev`enements ; Cr´eer la liste d’´ev`enements. 76/85 N. Dugu´e
  • 207. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ D´etection d’´ev`enements : MABED Slides inspir´es de ceux d’Adrien Guille D´etecter les ´ev`enements `a partir de la fr´equence d’utilisation des mots ; S´electionner les mot-cl´es li´es `a chaque ´ev`enements ; Cr´eer la liste d’´ev`enements. 76/85 N. Dugu´e
  • 208. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ D´etection d’´ev`enements : MABED Slides inspir´es de ceux d’Adrien Guille Mabed : open source http://mediamining.univ-lyon2.fr/people/guille/ https://github.com/AdrienGuille/MABED 76/85 N. Dugu´e
  • 209. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ D´etection d’´ev`enements : MABED Slides inspir´es de ceux d’Adrien Guille Mabed : open source http://mediamining.univ-lyon2.fr/people/guille/ https://github.com/AdrienGuille/MABED Prochainement une release pour : Collecter des tweets automatiquement ; Les partitionner ; D´etecter les ´ev`enements ; Obtenir un rapport HTML. 76/85 N. Dugu´e
  • 210. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ D´emo 1 million de tweets r´ecolt´es sur #paris samedi 14 novembre http://www.univ-orleans.fr/lifo/Members/Nicolas.Dugue/mabed/ Guille, A., & Favre, C. (2015). Event detection, tracking, and visualization in Twitter: a mention-anomaly-based approach. Social Network Analysis and Mining, 5(1), 1-18. [GF15] 77/85 N. Dugu´e
  • 211. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 1 Introduction 2 Donn´ees Twitter Obtenir les donn´ees Quelles donn´ees obtenir ? 3 Apprentissage automatique Classification binaire supervis´ee Classification non supervis´ee D´etection de communaut´es 4 Mesurer l’influence 5 Jouer avec l’influence : Le capitalisme social Capitalisme social : des m´ethodes efficaces Evolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013 Influence des capitalistes sociaux 6 Qui mentionner ? EasyMention 7 D´etection d’´ev`enements : MABED 8 Analyse de polarit´e 78/85 N. Dugu´e
  • 212. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ L’analyse de sentiment ˆEtre capable d’analyser `a partir d’un corpus de textes les avis, sentiments exprim´es dans ces textes. 79/85 N. Dugu´e
  • 213. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ L’analyse de sentiment ˆEtre capable d’analyser `a partir d’un corpus de textes les avis, sentiments exprim´es dans ces textes. Un outil puissant Synthesio, Trendybuzz ou AMI Software −→ Comprendre l’image d’une marque, d’un produit `a travers l’avis des clients, usagers. 79/85 N. Dugu´e
  • 214. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ L’analyse de polarit´e La base de l’analyse de sentiment ˆEtre capable d’analyser `a partir d’un corpus de textes si les avis, sentiments exprim´es sont positifs, n´egatifs ou neutres. 80/85 N. Dugu´e
  • 215. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification supervis´ee des tweets Soit W le dictionnaire de mots au moins une fois dans un ensemble de tweets T. La repr´esentation sac de mots d’un tweet tj ∈ T est un vecteur de poids (w1j, ..., w|W|j) o`u wij est la fr´equence d’apprition du mot wi du dictionnaire dans le tweet tj 81/85 N. Dugu´e
  • 216. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification supervis´ee des tweets Soit W le dictionnaire de mots au moins une fois dans un ensemble de tweets T. La repr´esentation sac de mots d’un tweet tj ∈ T est un vecteur de poids (w1j, ..., w|W|j) o`u wij est la fr´equence d’apprition du mot wi du dictionnaire dans le tweet tj Tweet1 Un tweet passionnant. Tweet2 Ce tweet est consternant. 81/85 N. Dugu´e
  • 217. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification supervis´ee des tweets Soit W le dictionnaire de mots au moins une fois dans un ensemble de tweets T. La repr´esentation sac de mots d’un tweet tj ∈ T est un vecteur de poids (w1j, ..., w|W|j) o`u wij est la fr´equence d’apprition du mot wi du dictionnaire dans le tweet tj Tweet1 Un tweet passionnant. Tweet2 Ce tweet est consternant. un tweet passionnant ce est consternant Tweet1 1 1 1 0 0 0 Tweet2 0 1 0 1 1 1 81/85 N. Dugu´e
  • 218. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification supervis´ee des tweets Etiqueter les tweets 81/85 N. Dugu´e
  • 219. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Classification supervis´ee des tweets Algo Data mining K plus proches voisins ; Naive Bayes ; R´egression logistique. 81/85 N. Dugu´e
  • 220. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Corpus ´etiquet´es http://help.sentiment140.com/for-students Supervision distante Go, A., Bhayani, R., & Huang, L. (2009). Twitter sentiment classification using distant supervision. CS224N Project Report, Stanford, 1, 12. Utilisation des smileys pour l’´etiquetage automatique. 82/85 N. Dugu´e
  • 221. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ 1 Introduction 2 Donn´ees Twitter Obtenir les donn´ees Quelles donn´ees obtenir ? 3 Apprentissage automatique Classification binaire supervis´ee Classification non supervis´ee D´etection de communaut´es 4 Mesurer l’influence 5 Jouer avec l’influence : Le capitalisme social Capitalisme social : des m´ethodes efficaces Evolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013 Influence des capitalistes sociaux 6 Qui mentionner ? EasyMention 7 D´etection d’´ev`enements : MABED 8 Analyse de polarit´e 83/85 N. Dugu´e
  • 222. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Conclusion Fouiller Twitter Collecter les donn´ees ; Analyser les donn´ees ; Utiliser des m´ethodes automatiques ; Garder un oeil critique sur les r´esultats ! 84/85 N. Dugu´e
  • 223. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Conclusion Fouiller Twitter Collecter les donn´ees ; Analyser les donn´ees ; Utiliser des m´ethodes automatiques ; Garder un oeil critique sur les r´esultats ! 84/85 N. Dugu´e
  • 224. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Conclusion Fouiller Twitter Collecter les donn´ees ; Analyser les donn´ees ; Utiliser des m´ethodes automatiques ; Garder un oeil critique sur les r´esultats ! 84/85 N. Dugu´e
  • 225. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Conclusion Fouiller Twitter Collecter les donn´ees ; Analyser les donn´ees ; Utiliser des m´ethodes automatiques ; Garder un oeil critique sur les r´esultats ! 84/85 N. Dugu´e
  • 226. INTRODUCTION DATA APPRENTISSAGE INFLUENCE CAPITALISME SOCIAL EASYMENTION MABED POLARIT ´E [ Conclusion @NicolasDugue nicolas.dugue@loria.fr http://www.univ-orleans.fr/lifo/Members/Nicolas.Dugue/ 85/85 N. Dugu´e
  • 227. R´ef´erences I [AK11] I. Anger and C. Kittl. Measuring influence on Twitter. In 11th International Conference on Knowledge Management and Knowledge Technologies, pages 1–4, 2011. [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. [CDL15] Jean-Val`ere Cossu, Nicolas Dugu´e, and Vincent Labatut. Detecting real-world influence through twitter. arXiv preprint arXiv:1506.05903, 2015. 86/85 N. Dugu´e
  • 228. R´ef´erences II [CLD15] Jean-Val`ere Cossu, Vincent Labatut, and Nicolas Dugu´e. A review of features for the discrimination of twitter users: Application to the prediction of offline influence. arXiv preprint arXiv:1509.06585, 2015. [DDP14] Maximilien Danisch, Nicolas Dugu´e, and Anthony Perez. On the importance of considering social capitalism when measuring influence on twitter. In Behavioral, Economic, and Socio-Cultural Computing, 2014. [DPD+ 15] Nicolas Dugu´e, Anthony Perez, Maximilien Danisch, Florian Bridoux, Am´elie Daviau, Tennessy Kolubako, Simon Munier, and Hugo Durbano. A reliable and evolutive web application to detect social capitalists. 2015. 87/85 N. Dugu´e
  • 229. R´ef´erences III [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. [GF15] Adrien Guille and C´ecile Favre. Event detection, tracking, and visualization in twitter: a mention-anomaly-based approach. Social Network Analysis and Mining, 5(1):1–18, 2015. [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. 88/85 N. Dugu´e
  • 230. R´ef´erences IV [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. 89/85 N. Dugu´e
  • 231. R´ef´erences V [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. 90/85 N. Dugu´e
  • 232. R´ef´erences VI [LN08] E. A. Leicht and M. E. J. Newman. Community structure in directed networks. Phys. Rev. Lett., 100(11):118703, 2008. [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. [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. 91/85 N. Dugu´e
  • 233. R´ef´erences VII [PDWM] Soumajit Pramanik, Maximilien Danisch, Qinna Wang, and Bivas Mitra. An empirical approach towards an efficient ”whom to mention?” twitter app. [PWD+ ] Soumajit Pramanik, Qinna Wang, Maximilien Danisch, Mohit Sharma, Sumanth Bandi, Jean-Loup Guillaume, St´ephane Raux, and Bivas Mitra. Augmenter les retweets sur twitter: comment tirer parti des mentions? 92/85 N. Dugu´e