Les Signaux Sociaux Émotionnels : Quel impact sur la RI ?

Ismail Badache - Mohand BoughanemIsmail.Badache@lsis.orgMohand.Boughanem@irit.fr

Les Signaux ÉmotionnelsQuel impact sur la RI ?

1 Introduction

2 Travaux connexes

3 Analyse des réactions sur Facebook

4 Modèle de RI basé sur les réactions

5 Conclusion

Introduction

Les signaux et le Web

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Introduction

Les signaux émotionnels (Facebook Reactions)

I 300 milliards de réactions (24/02/2017), soit plus de 800millions par jour.

I La réaction j’adore est la plus populaire.I La majorité des réactions j’adore étaient durant Noël 2016.I Les pays où les réactions sont populaires : le Mexique, le Chili,

la Grèce, le Paraguay, les États-Unis (la France 14eme).

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Introduction

Questions de recherche

I Comment les utilisateurs utilisent-ils ces réactions pourinteragir avec les ressources web ?

I Comment modéliser ces critères et les prendre en compte dansun modèle de RI ?

I Quel est l’impact de ces réactions sur les performances d’unsystème de RI ?

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Travaux connexes

Nos travaux antérieurs

I Impact des signaux (ex. j’aime, partage, +1, etc) sur la RI.

I Prise en compte individuelle des signaux.

I Groupement des signaux sous forme de propriétés sociales(popularité et réputation).

I Temporalité des signaux (fraîcheur des signaux et âge de laressource).

I Diversité et qualité des signaux dans une ressource.

Badache et Boughanem à : IIiX’14, ECIR’15, SIGIR’15 et CHIIR’17

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Travaux connexes

État de l’art

Inagaki et al., 2010Recency ranking : ClickBuzz (Intérêt du document au fil du temps)

Chelaru et al., 2013Impact des signaux (j’aime, je n’aime pas, commentaire) surl’efficacité de la recherche sur YouTube.

Buijs et Spruit, 2014Social Score Method basée sur plusieurs signaux et le TF-IDF

Zhang et al., 2016learning-to-rank en exploitant les ratings, reviews et tags sur SBS

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Analyse des réactions sur Facebook

Réactions dans les médias internationaux et les films

Réactions des utilisateurs sur 10 meilleurs films en 2016 et 4650articles sur 10 médias.

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Analyse des réactions sur Facebook

Exemple : réactions "haha" et "triste"

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Analyse des réactions sur Facebook

Réactions des utilisateurs : l’attentat de Bruxelles

Analyse du premier reportage (article) publié par chaque média surl’attaque du 22 mars à Bruxelles.

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Modèle de RI basé sur les réactions

Impact des réactions sociales en RI

I Pertinence textuelle et probabilité a priori du document :

RSV (D,Q)rank= P(D) · RSVtextuel(Q,D) (1)

I Estimation des probabilités a priori (réactions) :

P(Di ) =∏rj∈R

P(rj |Dri ) Où P(rj |Dr

i ) =|rj(Di )||r•(Di )|

(2)

I Les probabilités sont lissées en utilisant Dirichlet.I |rj(Di )| est le nombre de réactions de type rj sur le document

Di et |r•(Di )| le nombre total de réactions sur le document Di .

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Modèle de RI basé sur les réactions

Évaluation expérimentale

I Objectifs :I Étudier l’impact des réactions sociales sur la RI.I Corrélation entre la pertinence et les réactions.

I Cadre d’expérimentation :I Collection IMDb (30 Requêtes, Qrels, 1.6 millions Documents).I 1000 premiers documents retournés par chaque requête.I Collecter des réactions via l’API Facebook et le Parsing.

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Modèle de RI basé sur les réactions

Réactions prises en compte individuellement

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Modèle de RI basé sur les réactions

Impact des réactions groupées selon leur signification

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Modèle de RI basé sur les réactions

Requêtes et réactions (positives et négatives)

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Modèle de RI basé sur les réactions

Corrélation entre les réactions et la pertinence

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Conclusion

Conclusion et perspectives

I Contribution :I Analyse des réactions de Facebook un an après leur lancement.I Impact des signaux émotionnels sur la RI.

I limites :I Simplicité de la modélisation des réactions.I Expérimentation sur IMDb : très peu de requêtes négatives qui

attirent des documents avec des réactions négatives.I Perspectives :

I Étudier la correspondance entre les émotions des réactions etles émotions exprimées dans les commentaires.

I D’autres expérimentations sur d’autres collections standards.I Évaluer l’impact des réactions sur la détection de sentiments.

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