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Analyse du capitalisme social sur Twitter
Nicolas Dugue
Dirige par :Jean-Michel Couvreur, Professeur a l’universite d’orleans
Encadre par :Frederic Moal, Maıtre de conferences a l’Universite d’OrleansAnthony Perez, Maıtre de conferences a l’Universite d’Orleans
29 juin 2015
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Reseau social numerique
Cree en 2006302 millions d’utilisateurs mensuelsProfils publicsConnexions entre utilisateursmicro-blogging
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Reseau social numerique
Cree en 2006302 millions d’utilisateurs mensuelsProfils publicsConnexions entre utilisateursmicro-blogging
2/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Twitter - Systeme d’abonnements
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Twitter - Timeline
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Twitter - Hashtags
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Twitter - Hashtags
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Twitter - Mentions
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Un outil massivement utiliseUn milliard de tweets sont postes tous les deux jours et demiUn usage abondant dans les medias94% des 100 plus grandes compagnies (classement Interbrand) :au moins un par jourBarack Obama pour sa campagne [HHSS14]Plus de 260 publications recensees sur le site de Danah Boyd
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Un outil massivement utiliseUn milliard de tweets sont postes tous les deux jours et demiUn usage abondant dans les medias94% des 100 plus grandes compagnies (classement Interbrand) :au moins un par jourBarack Obama pour sa campagne [HHSS14]Plus de 260 publications recensees sur le site de Danah Boyd
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Un outil massivement utiliseUn milliard de tweets sont postes tous les deux jours et demiUn usage abondant dans les medias94% des 100 plus grandes compagnies (classement Interbrand) :au moins un par jourBarack Obama pour sa campagne [HHSS14]Plus de 260 publications recensees sur le site de Danah Boyd
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Un outil massivement utiliseUn milliard de tweets sont postes tous les deux jours et demiUn usage abondant dans les medias94% des 100 plus grandes compagnies (classement Interbrand) :au moins un par jourBarack Obama pour sa campagne [HHSS14]Plus de 260 publications recensees sur le site de Danah Boyd
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Un outil massivement utiliseUn milliard de tweets sont postes tous les deux jours et demiUn usage abondant dans les medias94% des 100 plus grandes compagnies (classement Interbrand) :au moins un par jourBarack Obama pour sa campagne [HHSS14]Plus de 260 publications recensees sur le site de Danah Boyd
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Recherche academiqueDiffusion de l’informationFouille de donneesVisibilite, influenceDetection des utilisateurs malicieux
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Recherche academiqueDiffusion de l’informationFouille de donneesVisibilite, influenceDetection des utilisateurs malicieux
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Recherche academiqueDiffusion de l’informationFouille de donneesVisibilite, influenceDetection des utilisateurs malicieux
8/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Recherche academiqueDiffusion de l’informationFouille de donneesVisibilite, influenceDetection des utilisateurs malicieux
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Le capitalisme social sur Twitter
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Capital social ?
Bourdieu : ”l’ensemble des ressources actuelles ou potentielles quisont liees a la possession d’un reseau durable de relations”
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Capital social ?
Bourdieu : ”l’ensemble des ressources actuelles ou potentielles quisont liees a la possession d’un reseau durable de relations”
Capital social sur Twitter
Acceder a une information pertinenteDiffuser de l’informationLier de nouveaux contactsSe sentir visible
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Capital social sur Twitter [GVK+12]
Introduit par Ghosh et al. : Utilisateurs ”reels” qui suivent le plus lesspammeurs.
Liste de 100.000 utilisateurs.
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Capital social sur Twitter [GVK+12]
Introduit par Ghosh et al. : Utilisateurs ”reels” qui suivent le plus lesspammeurs.
Liste de 100.000 utilisateurs.
Maximiser le nombre d’abonnes pour maximiser le capital social
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Strategies des capitalistes sociaux
I Follow You, Follow Me (IFYFM)
Follow Me, I Follow You (FMIFY)
in out
in out
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Strategies des capitalistes sociaux
Figure : Figure issue de Lee et al. [LEC11]
IFYFM
Utilisateurregulier
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Objectifs
Spam [LCKC12]Narcissime [MKD12]Obtenir de la visibiliteVendre de la visibilite
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Objectifs
Spam [LCKC12]Narcissime [MKD12]Obtenir de la visibiliteVendre de la visibilite
13/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Objectifs
Spam [LCKC12]Narcissime [MKD12]Obtenir de la visibiliteVendre de la visibilite
13/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Objectifs
Spam [LCKC12]Narcissime [MKD12]Obtenir de la visibiliteVendre de la visibilite
13/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Les capitalistes sociaux
Collecte de jeux de donnees sur le phenomeneDetection automatiqueEvaluation de la visibilite qu’ils obtiennentModelisation de ces utilisateursPonderation de l’influence attribuee a ces utilisateurs
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Les capitalistes sociaux
Collecte de jeux de donnees sur le phenomeneDetection automatiqueEvaluation de la visibilite qu’ils obtiennentModelisation de ces utilisateursPonderation de l’influence attribuee a ces utilisateurs
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Les capitalistes sociaux
Collecte de jeux de donnees sur le phenomeneDetection automatiqueEvaluation de la visibilite qu’ils obtiennentModelisation de ces utilisateursPonderation de l’influence attribuee a ces utilisateurs
14/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Les capitalistes sociaux
Collecte de jeux de donnees sur le phenomeneDetection automatiqueEvaluation de la visibilite qu’ils obtiennentModelisation de ces utilisateursPonderation de l’influence attribuee a ces utilisateurs
14/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Les capitalistes sociaux
Collecte de jeux de donnees sur le phenomeneDetection automatiqueEvaluation de la visibilite qu’ils obtiennentModelisation de ces utilisateursPonderation de l’influence attribuee a ces utilisateurs
14/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
1 Introduction
2 Capitalisme social : des methodes efficacesDes hashtags dediesCapitalisme social automatiqueDetection topologiqueEvolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013
3 Visibilite : roles communautairesStructure de communautesRoles communautairesPosition des capitalistes sociaux
4 Influence percueMesurer l’influence sur TwitterInfluence des capitalistes sociauxPonderer leur influence
5 Conclusion
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
#TeamFollowBack
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
#TeamFollowBack
725.000 tweets recoltes en fevrier 2013Nombre de hashtags moyen par tweet : 5,8Nombre de mentions moyen par tweet : 125.000 hashtags differents
Quelles sont les sources des tweets ?Quels sont les autres hashtags utilises ?L’automatisation de cette methode est elle efficace ?
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Les hashtags
Figure : Les 10 hashtags les plus utilises (50% du jeu de donnees).
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Les sources
Figure : Sources utilisees pour 90% des tweets du jeu de donnees. Sourcesautomatiques en haut a droite.
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
1 Introduction
2 Capitalisme social : des methodes efficacesDes hashtags dediesCapitalisme social automatiqueDetection topologiqueEvolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013
3 Visibilite : roles communautairesStructure de communautesRoles communautairesPosition des capitalistes sociaux
4 Influence percueMesurer l’influence sur TwitterInfluence des capitalistes sociauxPonderer leur influence
5 Conclusion
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Compte automatise
Une IA digne de DeepBlue
Rejoue les tweets du jeu de donnees”Follow back”S’abonne aux utilisateurs qui le mentionnentS’abonne aux utilisateurs qui le retweetent
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Compte automatise
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Retweets quotidiens
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Nouveaux abonnes quotidiens
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day
num
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llow
ers
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
1 Introduction
2 Capitalisme social : des methodes efficacesDes hashtags dediesCapitalisme social automatiqueDetection topologiqueEvolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013
3 Visibilite : roles communautairesStructure de communautesRoles communautairesPosition des capitalistes sociaux
4 Influence percueMesurer l’influence sur TwitterInfluence des capitalistes sociauxPonderer leur influence
5 Conclusion
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Strategies des capitalistes sociaux
I Follow You, Follow Me (IFYFM)
Follow Me, I Follow You (FMIFY)
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in out
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Detection topologique
Indice de chevauchement
Ic(A,B) =|A ∩ B|
min {|A|, |B|}
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Detection topologique
Indice de chevauchement
Ic(A,B) =|A ∩ B|
min {|A|, |B|}
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0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
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overlap index
Cum
ulat
ive
user
s pr
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tion
0.74
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Evolution
Une capture du reseau de Twitter
Un graphe collecte par Kwak et. al en 2009 [KLPM10] :41 millions d’utilisateurs1,4 milliard d’arcs
Capitalistes sociaux
145.000 detectes
⇒ Echantillon de 75% en 2013
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Evolution
Une capture du reseau de Twitter
Un graphe collecte par Kwak et. al en 2009 [KLPM10] :41 millions d’utilisateurs1,4 milliard d’arcs
Capitalistes sociaux
145.000 detectes
⇒ Echantillon de 75% en 2013
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Les abonnements
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0 5000 10000 15000 20000
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Ratio / Indice de chevauchement
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Username out- in- ratio Ic
@ladygaga 636929 73274 8.69 0.97@BarackObama 1882889 770155 2.44 0.91@BritneySpears 2674874 406238 6.58 0.95@paulocoelho 75423 48446 1.56 0.98@paulpierce34 815197 524 1555.72 0.95
Username out- in- ratio Ic
@ladygaga 136386 37485540 0.00 0.82@BarackObama 680428 30836226 0.02 0.77@BritneySpears 412703 27763836 0.01 0.81@paulocoelho 98 7721670 0.00 0.86@paulpierce34 85 2804060 0.00 0.78
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
1 Introduction
2 Capitalisme social : des methodes efficacesDes hashtags dediesCapitalisme social automatiqueDetection topologiqueEvolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013
3 Visibilite : roles communautairesStructure de communautesRoles communautairesPosition des capitalistes sociaux
4 Influence percueMesurer l’influence sur TwitterInfluence des capitalistes sociauxPonderer leur influence
5 Conclusion
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Le graphe de TwitterLes utilisateurs sont des sommetsLes liens d’abonnement sont des arcs orientes.
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Le graphe de TwitterLes utilisateurs sont des sommetsLes liens d’abonnement sont des arcs orientes.
Visibilite des capitalistes sociaux
Au centre du reseau ?A la marge du reseau ?Connectes a qui ?
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Le graphe de TwitterLes utilisateurs sont des sommetsLes liens d’abonnement sont des arcs orientes.
Niveau intermediaire du reseau
31/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
1 Introduction
2 Capitalisme social : des methodes efficacesDes hashtags dediesCapitalisme social automatiqueDetection topologiqueEvolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013
3 Visibilite : roles communautairesStructure de communautesRoles communautairesPosition des capitalistes sociaux
4 Influence percueMesurer l’influence sur TwitterInfluence des capitalistes sociauxPonderer leur influence
5 Conclusion
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Structure de communautes
DefinitionPartition du graphe telle que les noeuds d’une partie sont plusconnectes entre eux qu’avec le reste du graphe.
61510
192
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Structure de communautes
Modularite [GN02]
Q =1
2m
∑i,j
(Aij −d(i)d(j)
2m)δ(ci , cj)
d(i) le degre du noeud im le nombre d’aretes du reseauAij le poids de l’arete entre i et j ou 0 s’il n’y en a pasci la communaute du noeud iδ(ci , cj ) egal a 1 si i et j sont dans la meme communaute, 0 sinon.
34/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Structure de communautes
Modularite orientee [LN08]
Qo =1
2m
∑i,j
(Aij −d−(i)d+(j)
2m)δ(ci , cj)
d−(i) le degre entrant du noeud id+(i) le degre entrant du noeud im le nombre d’aretes du reseauAij le poids de l’arete entre i et j ou 0 s’il n’y en a pasci la communaute du noeud iδ(ci , cj ) egal a 1 si i et j sont dans la meme communaute, 0 sinon.
34/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Structure de communautes
Modularite orientee [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
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
1 Introduction
2 Capitalisme social : des methodes efficacesDes hashtags dediesCapitalisme social automatiqueDetection topologiqueEvolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013
3 Visibilite : roles communautairesStructure de communautesRoles communautairesPosition des capitalistes sociaux
4 Influence percueMesurer l’influence sur TwitterInfluence des capitalistes sociauxPonderer leur influence
5 Conclusion
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Role communautaire
ObjectifSont ils hubs dans lescommunautes ?Sont ils isoles dans leurscommunautes ?Sont ils tres connectes auxcommunautes exterieures ?
36/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Role communautaire
ObjectifSont ils hubs dans lescommunautes ?Sont ils isoles dans leurscommunautes ?Sont ils tres connectes auxcommunautes exterieures ?
36/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Role communautaire
ObjectifSont ils hubs dans lescommunautes ?Sont ils isoles dans leurscommunautes ?Sont ils tres connectes auxcommunautes exterieures ?
36/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Methode de Guimera & Amaral [GA05]
Principe :Caracteriser la position d’unnœud en fonction de saconnectivite communautaireConnectivite communautairedecrite par 2 mesures
Processus :1 Identification des
communautes2 Calcul des 2 mesures
nodales3 Partition de l’espace 2D
obtenu4 Mise en correspondance des
roles
37/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Methode de Guimera & Amaral [GA05]
Principe :Caracteriser la position d’unnœud en fonction de saconnectivite communautaireConnectivite communautairedecrite par 2 mesures
Processus :1 Identification des
communautes2 Calcul des 2 mesures
nodales3 Partition de l’espace 2D
obtenu4 Mise en correspondance des
roles
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Methode de Guimera & Amaral [GA05]
Principe :Caracteriser la position d’unnœud en fonction de saconnectivite communautaireConnectivite communautairedecrite par 2 mesures
Processus :1 Identification des
communautes2 Calcul des 2 mesures
nodales3 Partition de l’espace 2D
obtenu4 Mise en correspondance des
roles 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0
-10
12
3W
ithin
-Com
mun
ity D
egre
e z
Participation Coe�cient P
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Methode de Guimera & Amaral [GA05]
Principe :Caracteriser la position d’unnœud en fonction de saconnectivite communautaireConnectivite communautairedecrite par 2 mesures
Processus :1 Identification des
communautes2 Calcul des 2 mesures
nodales3 Partition de l’espace 2D
obtenu4 Mise en correspondance des
roles 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0
-10
12
3W
ithin
-Com
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ity D
egre
e z
Participation Coe�cient P
Provincial Hubs
Peripheral Non-HubsUltr
a-Pe
riphe
ral N
on-H
ubs
Conn
ecto
r Non
-Hub
s
Kinless Non-Hubs
Connector Hubs Kinless Hubs
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Methode de Guimera & Amaral [GA05]
Principe :Caracteriser la position d’unnœud en fonction de saconnectivite communautaireConnectivite communautairedecrite par 2 mesures
Processus :1 Identification des
communautes2 Calcul des 2 mesures
nodales3 Partition de l’espace 2D
obtenu4 Mise en correspondance des
roles 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0
-10
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ithin
-Com
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ity D
egre
e z
Participation Coe�cient P
Provincial Hubs
Peripheral Non-HubsUltr
a-Pe
riphe
ral N
on-H
ubs
Conn
ecto
r Non
-Hub
s
Kinless Non-Hubs
Connector Hubs Kinless Hubs
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Mesures de role
Connectivite internez(u) = dint (u)−µi (dint)
σi (dint ), u ∈ Ci
z-score du degre interne dintz=0.27
z=0.27 z=0.27
z=0.27
z=1.07
z=–2.14
z=–0.45
z=–0.45
z=–0.45
z=–0.45
z=–0.45
z=2.24
38/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Mesures de role
Connectivite externeP(u) = 1−
∑i
(di (u)d(u)
)2
di : degre pour CiP(u) = 0 :
Une seule communauteP(u) ≈ 1 :
NombreusescommunautesMeme nombre de liens
P=0.19 P=0.89
38/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Les roles
Seuils Universels8 reseaux du reel8 reseaux artificielsDistribution des mesures de connectivite
39/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Les roles
Seuils Universels8 reseaux du reel8 reseaux artificielsDistribution des mesures de connectivite
Degre intra-communautaire Coefficient de ParticipationHub z ≥ 2,5 Provincial P ≤ 0,30
Connecteur P ∈]0,30; 0,75]Orphelin P > 0,75
Non-Hub z < 2,5 Ultra-peripherique P ≤ 0,05Peripherique P ∈]0,05; 0,62]Connecteur P ∈]0,62; 0,80]Orphelin P > 0,80
39/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Limitations de l’approche
Hypothese : Seuils universels
0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0
-10
12
3W
ithin
-Com
mun
ity D
egre
e z
Participation Coe�cient P
Provincial Hubs
Peripheral Non-HubsUltr
a-Pe
riphe
ral N
on-H
ubs
Conn
ecto
r Non
-Hub
s
Kinless Non-Hubs
Connector Hubs Kinless Hubs
40/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Limitations de l’approche
Hypothese : Seuils universels
0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0
-10
12
3W
ithin
-Com
mun
ity D
egre
e z
Participation Coe�cient P
Provincial Hubs
Peripheral Non-HubsUltr
a-Pe
riphe
ral N
on-H
ubs
Conn
ecto
r Non
-Hub
s
Kinless Non-Hubs
Connector Hubs Kinless Hubs
Seuils Universels8 reseaux du reelUne seule methode de detection de communautesProportion de hubs : 2%→ 0,35% dans notre reseau
40/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Limitations de l’approche
Hypothese : Seuils universels
0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0
-10
12
3W
ithin
-Com
mun
ity D
egre
e z
Participation Coe�cient P
Provincial Hubs
Peripheral Non-HubsUltr
a-Pe
riphe
ral N
on-H
ubs
Conn
ecto
r Non
-Hub
s
Kinless Non-Hubs
Connector Hubs Kinless Hubs
Orientation des liens ignoree
Systemes a relations asymetriquesTwitter : followers / followees→ Quels seuils utiliser en oriente ?
40/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Limitations de l’approche
P = 0.58
40/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Limitations de l’approche
P = 0.58
Interpretation de la mesure de connectivite externe
Degre, nombre de communautes, distribution des liensLiens externes, mais aussi internes
40/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Connectivite externe : nouvelle approche
Restriction aux communautes externes3 aspects distincts consideres :
Diversite Dε(u) : nombre de communautes externesD(u) : z-score de ε
Intensite externe Iext
dext : nombre de liens externesIext(u) : z-score de kext
Heterogeneite HDispersion des liens externesλ(u) : ecart type de ki
H(u) : z-score de λ
ε = 2, dext = 5, λ = 1.5
ε = 2, dext = 6, λ = 2
ε = 3, dext = 4, λ = 0.541/63
N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Connectivite externe : nouvelle approche
Restriction aux communautes externes3 aspects distincts consideres :
Diversite Dε(u) : nombre de communautes externesD(u) : z-score de ε
Intensite externe Iext
dext : nombre de liens externesIext(u) : z-score de kext
Heterogeneite HDispersion des liens externesλ(u) : ecart type de ki
H(u) : z-score de λ
ε = 2, dext = 5, λ = 1.5
ε = 2, dext = 6, λ = 2
ε = 3, dext = 4, λ = 0.541/63
N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Connectivite externe : nouvelle approche
Restriction aux communautes externes3 aspects distincts consideres :
Diversite Dε(u) : nombre de communautes externesD(u) : z-score de ε
Intensite externe Iext
dext : nombre de liens externesIext(u) : z-score de kext
Heterogeneite HDispersion des liens externesλ(u) : ecart type de ki
H(u) : z-score de λ
ε = 2, dext = 5, λ = 1.5
ε = 2, dext = 6, λ = 2
ε = 3, dext = 4, λ = 0.541/63
N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Identification non-supervisee des roles
Apprentissage non-supervisedes seuilsChaque groupe obtenucorrespond a un role
R1R1 R2R2R3R3
R5R5R6R6
R4R4
42/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
1 Introduction
2 Capitalisme social : des methodes efficacesDes hashtags dediesCapitalisme social automatiqueDetection topologiqueEvolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013
3 Visibilite : roles communautairesStructure de communautesRoles communautairesPosition des capitalistes sociaux
4 Influence percueMesurer l’influence sur TwitterInfluence des capitalistes sociauxPonderer leur influence
5 Conclusion
43/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Donnees & outils
Reseau etudieCollecte en 2009 [CHBG10]55 millions de nœuds (utilisateurs)2 milliards de liens orientes (liens d’abonnements)
44/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Donnees & outils
MethodologieDetection des capitalistes sociauxDetection de communautes : Louvain orienteCalcul des mesuresAnalyse de regroupement : k-moyennes distribue [Lia09]Selection des groupes : indice Davies-Bouldin [DB79]
44/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Proprietes des groupes
45/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Proprietes des groupes
45/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Les capitalistes sociaux sont visibles !
Presence dans des groupes bien specifiques
Hubs, connecteurs et tres connecteurs
→ Seulement 15% de noeuds peripheriques et non hubs.
46/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
1 Introduction
2 Capitalisme social : des methodes efficacesDes hashtags dediesCapitalisme social automatiqueDetection topologiqueEvolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013
3 Visibilite : roles communautairesStructure de communautesRoles communautairesPosition des capitalistes sociaux
4 Influence percueMesurer l’influence sur TwitterInfluence des capitalistes sociauxPonderer leur influence
5 Conclusion
47/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Faux Evenements
Tweet du 4 septembre 2013Information dementie par l’AFP le lendemain
48/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Faux Evenements
Figure : Evolution des 5 evenements les plus populaires, detectes au coursdes 24 heures precedant le 1er mars 2014 a 8h30.
Mention-Anomaly-Based Event Detection : MABED [GF14]
Vagues regulieres en mars : 6 mois apres→ Une majorite decapitalistes sociaux
48/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Hashtags populaires
Figure : Hashtags les plus correles au hashtag #fathersday d’apreshttp://hashtagify.me/
49/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Hashtags populaires
Figure : Hashtags les plus populaires d’apres http://hashtags.org/
49/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Klout
Outil de mesure de l’influenceKlout achete par Lithium Technology 200 millions de dollars enmars 2014”Your Klout Score : Why You Can’t Afford to Ignore It”, consultantnumerique”Identifying and Measuring Influencers in Social Marketing with@Klout”, Simply Measured
50/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Klout
Outil de mesure de l’influenceKlout achete par Lithium Technology 200 millions de dollars enmars 2014”Your Klout Score : Why You Can’t Afford to Ignore It”, consultantnumerique”Identifying and Measuring Influencers in Social Marketing with@Klout”, Simply Measured
Principalement base sur le nombre d’interactions
50/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Influence des capitalistes sociaux
51/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Influence des capitalistes sociaux
Compte automatise [MSOB13]51/63
N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Influence des capitalistes sociaux
51/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Influents ?
52/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Influents ?
Sont-ils reellement influents ?L’influence qui leur est accordee est elle legitime ?
52/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
1 Introduction
2 Capitalisme social : des methodes efficacesDes hashtags dediesCapitalisme social automatiqueDetection topologiqueEvolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013
3 Visibilite : roles communautairesStructure de communautesRoles communautairesPosition des capitalistes sociaux
4 Influence percueMesurer l’influence sur TwitterInfluence des capitalistes sociauxPonderer leur influence
5 Conclusion
53/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Ponderer leur influence
Collecte d’un jeu de donneesCreation d’un outil de detection qui ne necessite pas tout le reseauImplementation en ligne
54/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Jeu de donnees
Exemples positifs
Utilisateurs ayant tweete au moins trois tweets contenant le hashtag :#TeamFollowBack, #instantfollowback ou #teamautofollow.
→ 23.000 instances crawlees.
Exemples negatifs
1 Choix d’ids Twitter aleatoires2 Recuperation de leurs abonnements (friends, followees)
→ 54.000 instances crawlees.
55/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Les attributs
Topologie localeL’activite de l’utilisateurLes caracteristiques des tweetsLe retweetLes sources utilisees pour tweeter
56/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Les attributs
20 40 60 80 100 120 140AVERAGE NUMBER OF CHARACTERS PER TWEET
0
500
1000
1500
2000
2500
NUM
BER
OF U
SERS
RANDOM USERS' FRIENDSSOCIAL CAPITALISTS
0 1 2 3 4 5 6AVERAGE NUMBER OF HASHTAGS PER TWEET
0
5000
10000
15000
20000
25000
NUM
BER
OF U
SERS
RANDOM USERS' FRIENDSSOCIAL CAPITALISTS
10-3 10-2 10-1 100 101 102 103 104 105
AVERAGE NUMBER OF RETWEETS PER TWEET0
500
1000
1500
2000
2500
3000
NUM
BER
OF U
SERS
RANDOM USERS' FRIENDSSOCIAL CAPITALISTS
0 20 40 60 80 100PERCENTAGE OF RETWEETS AMONG TWEETS
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
NUM
BER
OF U
SERS
RANDOM USERS' FRIENDSSOCIAL CAPITALISTS
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INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Regression Logistique
Principe
Classification binaire en estimant les parametres Θ de la fonctionVΘ(X ) = 1
1+exp(ΘT X)
AvantagesBonne performanceUne estimation de la probabilite d’etre un capitaliste social estobtenuePortabilite : seulement quelques coefficients a stocker
57/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Regression 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
6N
UM
BER
OF
US
ER
S (
NO
RM
ALI
ZED
)RANDOM USERS' FRIENDSSOCIAL CAPITALISTS
F-score de 91% en coupant a 0.5 57/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Regression Logistique
Groupe Fs
Activite 90,06%Topologie locale 89,16%
Contenu des tweets 89,55%Caracteriques des tweets 86,03%
Sources 89,65%
Table : Resultats obtenus en supprimant un seul groupe d’attributs.
57/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Ponderer 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 1.0PROBABILITY OF BEING A SOCIAL CAPITALIST
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
HAND
ICAP
FAC
TOR
58/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Application en ligne
59/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Application en ligne
Attributs supplementaires
Polarite des tweetsSimilarite des tweetsCaracteristiques des tweetsTopologie locale
59/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Application en ligne
Fonctionnalites utilisateurConnexion via compte TwitterRecuperation et visualisation des attributsPonderation du score KloutRecuperation du jeu de donnees
59/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Application en ligne
Fonctionnalites administrateurMode batchEtiquetage manuel des utilisateurs testesRenforcement du classifieur
59/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
1 Introduction
2 Capitalisme social : des methodes efficacesDes hashtags dediesCapitalisme social automatiqueDetection topologiqueEvolution des capitalistes sociaux entre 2009 et 2013
3 Visibilite : roles communautairesStructure de communautesRoles communautairesPosition des capitalistes sociaux
4 Influence percueMesurer l’influence sur TwitterInfluence des capitalistes sociauxPonderer leur influence
5 Conclusion
60/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Conclusion
Le capitalisme social sur Twitter
Mise en lumiere du phenomeneEvaluation des methodes des capitalistes sociauxMethode de detection topologiqueEvaluation de la visibilite des capitalistes sociauxPonderation d’une mesures d’influence globaleCollecte de plusieurs jeux de donnees
61/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Conclusion
Le capitalisme social sur Twitter
Mise en lumiere du phenomeneEvaluation des methodes des capitalistes sociauxMethode de detection topologiqueEvaluation de la visibilite des capitalistes sociauxPonderation d’une mesures d’influence globaleCollecte de plusieurs jeux de donnees
61/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Conclusion
Le capitalisme social sur Twitter
Mise en lumiere du phenomeneEvaluation des methodes des capitalistes sociauxMethode de detection topologiqueEvaluation de la visibilite des capitalistes sociauxPonderation d’une mesures d’influence globaleCollecte de plusieurs jeux de donnees
61/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Conclusion
Le capitalisme social sur Twitter
Mise en lumiere du phenomeneEvaluation des methodes des capitalistes sociauxMethode de detection topologiqueEvaluation de la visibilite des capitalistes sociauxPonderation d’une mesures d’influence globaleCollecte de plusieurs jeux de donnees
61/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Conclusion
Le capitalisme social sur Twitter
Mise en lumiere du phenomeneEvaluation des methodes des capitalistes sociauxMethode de detection topologiqueEvaluation de la visibilite des capitalistes sociauxPonderation d’une mesures d’influence globaleCollecte de plusieurs jeux de donnees
61/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Conclusion
Le capitalisme social sur Twitter
Mise en lumiere du phenomeneEvaluation des methodes des capitalistes sociauxMethode de detection topologiqueEvaluation de la visibilite des capitalistes sociauxPonderation d’une mesures d’influence globaleCollecte de plusieurs jeux de donnees
61/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Conclusion
Le capitalisme social sur Twitter
Mise en lumiere du phenomeneEvaluation des methodes des capitalistes sociauxMethode de detection topologiqueEvaluation de la visibilite des capitalistes sociauxPonderation d’une mesures d’influence globaleCollecte de plusieurs jeux de donnees
Apports methodologiques
Validation empirique de la modularite orienteeRoles communautairesDetection des capitalistes sociaux
61/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Perspectives
Un reel commerce ?Quantifier les valeurs echangeesQuantifier l’impact reelLee et al. [LTC13] : ”Crowdturfers”
62/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Perspectives
Roles communautairesImpact de la methode de detection de communautesImpact de l’apprentissageEtude d’autres reseauxCorrelation roles et mesures de centralite
62/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Perspectives
Fouilles des donnees TwitterAssainir le reseauAiguille dans une botte de foinNouvelle mesure d’influence
62/63N. Dugue
INTRODUCTION HASHTAGS DEDIES VISIBILITE : ROLES COMMUNAUTAIRES INFLUENCE PERCUE CONCLUSION
Revues internationales avec comite de lecture
N. DUGUE, V. LABATUT et A. PEREZ – “A community role approach to assess social capitalists visibility in the twitternetwork”, Social Network Analysis and Mining 5 (2015), no. 1, p. 1–13.
N. DUGUE et A. PEREZ – “Social capitalists on Twitter: detection, evolution and behavioral analysis”, Social NetworkAnalysis and Mining 4 (2014), no. 1, p. 1–15, Springer Vienna.
Conferences internationales avec actes et comite de lecture
M. DANISCH, N. DUGUE et A. PEREZ – “On the importance of considering social capitalism when measuring influence ontwitter”, 2014 IEEE/ACM International Conference on Behavioral, Economic, and Socio-Cultural Computing, 2014.
N. DUGUE, V. LABATUT et A. PEREZ – “Identifying the community roles of social capitalists in the twitter network”, 2014IEEE/ACM International Conference Advances in Social Networks Analysis and Mining, Aug 2014, p. 371–374.
N. DUGUE et A. PEREZ – “Detecting social capitalists on Twitter using similarity measures”, Complex Networks IV, Studiesin Computational Intelligence, vol. 476, 2013, p. 1–12.
Travaux soumis
J.-V. COSSU, N. DUGUE et V. LABATUT – “Detecting Real-World Influence Through Twitter”, 2015.
N. DUGUE, A. PEREZ, M. DANISCH, F. BRIDOUX, A. DAVIAU, T. KOLUBAKO, S. MUNIER et H. DURBANO – “A reliable andevolutive web application to detect social capitalists”, 2015.
63/63N. Dugue
References I
[BGLL08] Vincent Blondel, Jean-Loup Guillaume, Renaud Lambiotte, andEtienne Lefebvre.Fast unfolding of communities in large networks.J. Stat. Mech., 10:P10008, Oct 2008.
[CHBG10] Meeyoung Cha, Hamed Haddadi, Fabricio Benevenuto, andKrishna Gummadi.Measuring user influence in twitter: The million follower fallacy.In international AAAI Conference on Weblogs and Social Media,2010.
[DB79] David Davies and Donald Bouldin.A cluster separation measure.IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,1(2):224–227, 1979.
64/63N. Dugue
References II
[GA05] R. Guimera and L. Amaral.Functional cartography of complex metabolic networks.Nature, 433:895–900, 2005.
[GF14] Adrien Guille and Cecile Favre.Une methode pour la detection de thematiques populaires surtwitter.In EGC, pages 83–88, 2014.
[GN02] M. Girvan and M. E. J. Newman.Community structure in social and biological networks.Proceedings of the National Academy of Sciences,99(12):7821–7826, 2002.
65/63N. Dugue
References III
[GVK+12] Saptarshi Ghosh, Bimal Viswanath, Farshad Kooti, NaveenSharma, Gautam Korlam, Fabricio Benevenuto, Niloy Ganguly, andKrishna Gummadi.Understanding and combating link farming in the twitter socialnetwork.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, andD. Schill.Presidential Campaigning and Social Media: An Analysis of the2012 Campaign.Oxford University Press, 2014.
66/63N. Dugue
References IV
[KLPM10] Haewoon Kwak, Changhyun Lee, Hosung Park, and Sue Moon.What is Twitter, a social network or a news media?In Proc. of the 19th int. conference on World wide web, WWW ’10,pages 591–600, 2010.
[LCKC12] Kyumin Lee, James Caverlee, Krishna Y Kamath, and ZhiyuanCheng.Detecting collective attention spam.In Proceedings of the 2nd Joint WICOW/AIRWeb Workshop onWeb 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 contentpolluters on twitter.Citeseer, 2011.
67/63N. Dugue
References V
[Lia09] Wei-Keng Liao.Parallel k-means data clustering, Oct 2009.
[LN08] E. A. Leicht and M. E. J. Newman.Community structure in directed networks.Phys. Rev. Lett., 100(11):118703, 2008.
[LTC13] Kyumin Lee, Prithivi Tamilarasan, and James Caverlee.Crowdturfers, campaigns, and social media: Tracking andrevealing crowdsourced manipulation of social media.2013.
[MKD12] Bruce C. McKinney, Lynne Kelly, and Robert L. Duran.Narcissism or openness?: College students use of facebook andtwitter.Communication Research Reports, 29(2):108–118, 2012.
68/63N. Dugue
References VI
[MSOB13] J. Messias, L. Schmidt, R. Oliveira, and F. Benevenuto.
You followed my bot! transforming robots into influential users inTwitter.
First Monday, 18(7), 2013.
69/63N. Dugue
Les capitalistes sociaux dans le graphe ?
IntuitionLes strategies de capitalisme social devraient mieux marcher si lescibles de ces strategies sont des capitalistes sociaux.
70/63N. Dugue
Les capitalistes sociaux dans le graphe ?
IntuitionLes strategies de capitalisme social devraient mieux marcher si lescibles de ces strategies sont des capitalistes sociaux.
Un ensemble de sommets tres connectesUne composante faiblement connexeUn coefficient de clustering superieur a la moyenneUn voisinage de capitalistes sociaux
70/63N. Dugue
Les capitalistes sociaux dans le graphe ?
Coefficient de Clustering
Soit G = (V ,E) un graphe, et v ∈ V n’importe quel de ses sommets.Le coefficient de clustering ccv de v est defini comme :
ccv = 2 · nedges/(dv (dv − 1))
ou nedges est le nombre d’aretes entre les voisins de v , et dv le nombrede voisins de v .
71/63N. Dugue
Coefficient de Clustering
●
●
●
● ● ● ● ● ● ● ● ● ●
0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Local clustering coefficient
Cum
ulat
ive
user
s pr
opor
tion
● Not social capitalistsSocial capitalists
72/63N. Dugue
Voisinage entrant
●●
●●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●● ● ●
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Percentage of social capitalist followers
Cum
ulat
ive
user
s pr
opso
tion
0.32
0.5
Figure : Pourcentage de capitalistes sociaux parmi les followers descapitalistes sociaux.
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Proprietes des groupes
Groupe Taille Proportion Role1 24543667 46,68% Non-Hub ultra-peripherique2 304 < 0,01% Hub tres connecteur (entrant)3 303674 0,58% Hub connecteur4 11929722 22,69% Non-Hub peripherique (entrant)5 10828599 20,59% Non-Hub peripherique (sortant)6 4973717 9,46% Non-Hub connecteur
Taille des groupes
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Observation sur le positionnement descapitalistes sociaux
Presence dans des groupes bien specifiques
Constituent 38% de G2 et 14% de G3Forte concentration dans G6 (60% des faibles degres) et G3 (90%des degres eleves)Hubs : G2 et G3Connecteurs : G3 et G6Tres connecteurs : G2→ capitalistes sociaux passifs
Confirmation mode passif : 31% de G2 (mesures entranteselevees)Connecteurs et tres connecteurs : Connectes au reste du grapheDiversite sortante elevee (G3, G6)→ suivre de nombreusescommunautes 75/63
N. Dugue
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