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IC 05 / semestre printemps 2008
IC 05 / semestre printemps 2008
Franck.ghitallaDépartement TSH
Président de WebAtlas
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Social Network Analysis
Bibliothèque de cas
Ressources
Pour un modèle du web
IC 05 / semestre printemps 2008
Bibliothèque de cas et construction de typologies en Network Sciences :
-schèmes typiques d'organisation des données entre agrégats/clusters internes aux agrégats (ie. controverses, communautés oppositives ou coopération, association, complémentarité) / pour une typologie des modalités d’interaction entre communautés
-scénarios d'évolution (temporal patterns / trends / bursty phenomenons…)
- proximité et complémentarité des focus liés à chaque étude
Guilhem Fouetillou, 2005, RTGI.
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Guilhem Fouetillou, 2005, RTGI.
Pour chacune des communautés compétitives sur le réseau, on peut « zoomer » sur sa structure interne, et mieux comprendre la façon dont les militants politiques se sont associés pour défendre le « oui » comme le « non ». Dans ce cas, on trouve des relations de complémentarité/association entre les clusters de chacun des deux groupes.
Dans d’autres corpus web, on peut trouver le cas inverse : si la « géographie générale » ne montre pas d’opposition ou de compétition, l’analyse en clusters montre parfois des systèmes d’opposition forts selon différentes configurations.
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Two Visions of the Web, from globality to localities, Fabien Pfaender, Mathieu Jacomy, Guilhem Fouetillou, 2006.
Sites/blogs/forums de migrants colombiens –
Programme TIC-Migrations – MSH, Sébastien Heymann, 2007.
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L’Eglise de Scientologie (2003 - Eustache Diemert, 2007 - Franck Ghitalla)
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Connecting the DotsTracking Two
Identified Terroristsby Valdis Krebs
http://www.orgnet.com/sna.html
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Géographie de la Géographie de la « Grippe Aviaire » « Grippe Aviaire »
sur le websur le webPistes de recherchePistes de recherche
Mapper l’espace social de diffusion des informations
Domaines à étudierDomaines à étudierLes différentes communautés
associées à divers degrés à la question de la propagation du
H5N1
ObjectifsObjectifsPrévention / capter les signaux faibles associés à un début de
« panique sociale »
Une pluralité de « domaines » (agrégats)
Absence (?) d’un domaine identifiable spécifique sur le web francophone
Un phénomène informationnel dynamique (par « niveaux »)
Présence d’un courant « critique » (?)
Thématique diffuse, peu de documents entièrement dédiés au phénomène
Présence de sources très visibles (couche « haute » du web : web gouvernemental, org. Internationales, industriels, médias…)
Détection probable d’un agrégat important dédié à la grippe aviaire aux E.-U. (ressources anglophones)
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http://www.insna.org/INSNA/soft_inf.html(softs)
Quelques ressources…
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http://ic.fing.org/texts/synthese-social-network-analysis
http://en.wikipedia.org/wiki/Social_network
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Pour un modèle du web…
Double problématique du SNA pour le web-mining :
1) Les données web (liens, contenus…) sont-elles réductibles en termes de social data mining? Si oui, à quelles conditions et selon quelles principes théoriques du social en réseau?
2) Selon quel(s) modèle(s) du web peut-on admettre le principe selon lequel les « traces sociales » (quels que soient les indices matériels) sont ou seraient concentrées dans certaines « zones » ou susceptibles d’être isolées dans certains types de graphes?
La « cartographie sociale » des principaux acteurs européens, RTGI pour le Centre d’Information sur l’Europe(http://www.touteleurope.fr)
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Franck.ghitallaDépartement TSH
Président de WebAtlas