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DÉTECTION DE POINTS DE VUE SUR LES MÉDIAS SOCIAUX NUMÉRIQUES OPHÉLIE FRAISIER-VANNIER

Encadrée par Mohand Boughanem, Romaric Besançon, Guillaume Cabanac et Yoann Pitarch

7 décembre 2018

DÉTECTION DE POINTS DE VUE SUR LES MÉDIAS SOCIAUX NUMÉRIQUES

OPHÉLIE FRAISIER-VANNIER

07/12/18

CONTEXTE

�2

DES MÉDIAS SOCIAUX OMNIPRÉSENTS

Moreno (1934), Who Shall Survive?



07/12/18

CONTEXTE

�2


Moreno (1934), Who Shall Survive?

(1997)



07/12/18

CONTEXTE

�3


Facebook

YouTube

WhatsApp

Messenger

WeChat

Instagram

Tumblr

QQ

QZone

Weibo

Reddit

Twitter

Tieba

Skype

LinkedIn

Viber

Snapchat

LINE

Pinterest

Telegram

2 234

1 5001 500

1 300

980

813 794 783

563

392330 330 300 300 260 260 255

203 200 200

Nombredeprofilsactifs

(enmillions)



07/12/18

CONTEXTE

�3


Facebook

YouTube

WhatsApp

Messenger

WeChat

Instagram

Tumblr

QQ

QZone

Weibo

Reddit

Twitter

Tieba

Skype

LinkedIn

Viber

Snapchat

LINE

Pinterest

Telegram

2 234

1 5001 500

1 300

980

813 794 783

563

392330 330 300 300 260 260 255

203 200 200

Nombredeprofilsactifs

(enmillions)

➡ Données intéressantes pour la recherche



07/12/18

�4

PROBLÉMATIQUECONTEXTE

➡ Comment déterminer le point de vue des profils sur les médias sociaux ?



07/12/18

�4



▸ Comment exploiter efficacement les similarités inter-profils ?



07/12/18

�4




▸ Existe-t-il un intérêt à considérer plusieurs similarités ?



07/12/18

�4




▸ Existe-t-il un intérêt à considérer plusieurs similarités ?

▸ Les profils expriment-ils plusieurs points de vue sur les médias sociaux ?



07/12/18

�5

DÉFINITIONS

MÉDIA SOCIAL NUMÉRIQUE

POINT DE VUE

CONTEXTE



07/12/18

�5

DÉFINITIONS

Média numérique basé sur les technologies du Web 2.0, qui vise à faciliter la création et le partage de contenu généré par les utilisateurs via des PROFILS, la collaboration et l’interaction sociale.


POINT DE VUE

CONTEXTE



07/12/18

�5

DÉFINITIONS

Média numérique basé sur les technologies du Web 2.0, qui vise à faciliter la création et le partage de contenu généré par les utilisateurs via des PROFILS, la collaboration et l’interaction sociale.


Positionnement social d’une personne, réfléchi et justifié par un ensemble de valeurs et de croyances. À mettre en relation avec les autres points de vue existant sur le sujet donné.

POINT DE VUE

CONTEXTE



07/12/18

‣ FOUILLE DE POINTS DE VUEDétection de positionnements sociaux

Républicain

Démocrate

�6

CONTEXTE DÉFINITIONS



07/12/18


Républicain

Démocrate

‣ FOUILLE D'OPINIONSDétection de sentiments positifs ou négatifs exprimés envers une cible

Opinion négative d'Obama

Opinion positive d'Obama

�6




07/12/18


Républicain

Démocrate

‣ FOUILLE D'OPINIONSDétection de sentiments positifs ou négatifs exprimés envers une cible

Opinion négative d'Obama

Opinion positive d'Obama

‣ FOUILLE DE SENTIMENTSDétection des six sentiments fondamentaux (Ekman et al., 1987)

Surprise

Joie

�6




07/12/18

ÉTAT DE L'ART

JEU DE DONNÉES #Élysée2017fr

MODÈLES DE DÉTECTION

DÉTECTION COMMUNAUTAIRE SÉQUENTIELLE

ÉVOLUTION DES POINTS DE VUE

CONCLUSION

�7

ÉTAT DE L'ART



07/12/18

�9

ÉTAT DE L'ART

‣ POINTS DE VUE STATIQUESPas d'évolution dans le temps



07/12/18

�9

ÉTAT DE L'ART

‣ POINTS DE VUE STATIQUESPas d'évolution dans le temps

56% des publications

utilisent des données traitant

des États-Unis

76% des publications utilisent des données

provenant de Twitter



07/12/18

�10

ÉTAT DE L'ART

‣ Points de vue politiques largement majoritaires

Gauche Droite



07/12/18

MIXTE

�11

ÉTAT DE L'ART

CONTENU TEXTUEL

INTERACTIONS SOCIALES



07/12/18

�12

CONTENU TEXTUELÉTAT DE L'ART

▸ Premier contenu exploité ▸ Reste incontournable lorsque peu d'interactions sociales



07/12/18

�12



‣ MODÉLISATION DU DISCOURSSpécificité du discours en fonction du point de vue

Hasa

n et N

g (20

13)

Zhan

g et a

l. (20

17)



07/12/18

�12



Fang

et al

. (20

15)

Boire

au (2

014)

Ce

ron (

2017

) Da

vid et

al. (

2016

)

‣ SÉQUENCES D'ARGUMENTSAspect séquentiel des discussions


Hasa

n et N

g (20

13)

Zhan

g et a

l. (20

17)



07/12/18

�12



Fang

et al

. (20

15)

Boire

au (2

014)

Ce

ron (

2017

) Da

vid et

al. (

2016

)

‣ SÉQUENCES D'ARGUMENTSAspect séquentiel des discussions


Hasa

n et N

g (20

13)

Zhan

g et a

l. (20

17)

‣ INFÉRENCES BASÉES SUR OPINIONS / SENTIMENTS Point de vue déduit à partir d'opinions sur des problématiques spécifiquesAk

oglu

(201

4)

Moha

mmad

et al

. (2

017)



07/12/18

MIXTE

�13

ÉTAT DE L'ART

CONTENU TEXTUEL

‣ Modélisation du discours

‣ Séquences d'arguments

‣ Inférences basées sur opinions / sentiments




07/12/18

�14

INTERACTIONS SOCIALESÉTAT DE L'ART

▸ Justifié par l'homophilie présente sur les médias sociaux ▸ Polarisation particulièrement forte sur les sujets politiques

Retweets durant les élections de mi-mandat 2010 aux États-Unis (Conover et al., 2011)

Références entre blogs conservateurs et libéraux (Adamic et al., 2005)



07/12/18

�15

INTERACTIONS SOCIALESÉTAT DE L'ART

‣ PROPAGATION DE L'INFORMATIONPropagation des points de vue en fonction des liens existant entre profils

Cono

ver e

t al. (

2011

) Ab

basi

et al.

(201

4)



07/12/18

�15

INTERACTIONS SOCIALESÉTAT DE L'ARTCh

erep

nalko

ski e

t al.

(201

5)

Guer

rero

-Solé

(201

7)

Rizo

s et a

l. (20

17) ‣ DÉTECTION DE COMMUNAUTÉS

Utilisation d'outils de détection de communautés pour propager les points de vue


Cono

ver e

t al. (

2011

) Ab

basi

et al.

(201

4)



07/12/18

�15

INTERACTIONS SOCIALESÉTAT DE L'ARTCh

erep

nalko

ski e

t al.

(201

5)

Guer

rero

-Solé

(201

7)

Rizo

s et a

l. (20

17) ‣ DÉTECTION DE COMMUNAUTÉS

Utilisation d'outils de détection de communautés pour propager les points de vue


Cono

ver e

t al. (

2011

) Ab

basi

et al.

(201

4)

‣ AUTRES SIMILARITÉSModélisation bayésienne ou utilisation des catégories d'intérêts de TwitterBa

rber

á (20

15)

Volko

va et

al. (

2016

)



07/12/18

MIXTE

�16

ÉTAT DE L'ART

CONTENU TEXTUEL

‣ Modélisation du discours

‣ Séquences d'arguments

‣ Inférences basées sur opinions / sentiments


‣ Propagation de l'information

‣ Détection de communautés

‣ Autres similarités



07/12/18

�17

MÉTHODES MIXTESÉTAT DE L'ART

▸ Tirent partie à la fois du contenu textuel et des interactions sociales



07/12/18

�17



‣ UTILISATION CONJOINTEExploitation simultanée du contenu textuel et des interactions sociales

Maka

zhan

ov et

al. (

2014

) Ma

gdy e

t al. (

2016

) Th

onet

et al.

(201

7)

Dong

et al

. (20

17)

Trabe

lsi et

al. (

2018

)

POINTDE VUE

CONTENU TEXTUEL




07/12/18

�17



‣ UTILISATION CONJOINTEExploitation simultanée du contenu textuel et des interactions sociales

Maka

zhan

ov et

al. (

2014

) Ma

gdy e

t al. (

2016

) Th

onet

et al.

(201

7)

Dong

et al

. (20

17)

Trabe

lsi et

al. (

2018

)

POINTDE VUE

CONTENU TEXTUEL


‣ RENFORCEMENT MUTUELUtilisation séquentielle (ou alternative) du texte et des interactions sociales

Penn

acch

iotti e

t al. (

2011

) Ra

belo

et al.

(201

2)

Rajad

esing

an et

al. (

2014

) Wo

ng et

al. (

2013

, 201

6)

CONTENU TEXTUEL


POINTDE VUE


CONTENU TEXTUEL

POINTDE VUE



07/12/18

�18

ÉTAT DE L'ART SYNTHÈSE

TEXTE


AUTRES INFORMATIONS

PLUS D'UNE PLATEFORME GÉRÉE

PLUS DE 2 POINTS DE VUE GÉRÉS

PEU D'ANNOTATIONS NÉCESSAIRES

Abb

asi e

t al.

(201

4)

Ako

glu

(201

4)

Barb

erá

(201

5)

Boire

au (2

014)

Cero

n (2

017)

Cono

ver e

t al.

(201

1)

Dav

id e

t al.

(201

6)

Don

g et

al.

(201

7)

Fang

et a

l. (2

015)

Has

an e

t N

g (2

013)

Mag

dy e

t al.

(201

6)

Mak

azha

nov

et a

l. (2

014)

Moh

amm

ad e

t al.

(201

7)

Penn

acch

iotti

et a

l. (2

011)

Rabe

lo e

t al.

(201

2)

Raja

desin

gan

et a

l. (2

014)

Rizo

s et a

l. (2

017)

Thon

et e

t al.

(201

7)

Volk

ova

et a

l. (2

016)

Won

g et

al.

(201

3)

Won

g et

al.

(201

6)

Zhan

g et

al.

(201

7)

Zubi

aga

et a

l. (2

018)

DONN

ÉES

UTILI

SÉES



07/12/18

�18


TEXTE


AUTRES INFORMATIONS




Abb

asi e

t al.

(201

4)

Ako

glu

(201

4)

Barb

erá

(201

5)

Boire

au (2

014)

Cero

n (2

017)

Cono

ver e

t al.

(201

1)

Dav

id e

t al.

(201

6)

Don

g et

al.

(201

7)

Fang

et a

l. (2

015)

Has

an e

t N

g (2

013)

Mag

dy e

t al.

(201

6)

Mak

azha

nov

et a

l. (2

014)

Moh

amm

ad e

t al.

(201

7)

Penn

acch

iotti

et a

l. (2

011)

Rabe

lo e

t al.

(201

2)

Raja

desin

gan

et a

l. (2

014)

Rizo

s et a

l. (2

017)

Thon

et e

t al.

(201

7)

Volk

ova

et a

l. (2

016)

Won

g et

al.

(201

3)

Won

g et

al.

(201

6)

Zhan

g et

al.

(201

7)

Zubi

aga

et a

l. (2

018)

MANQUE DE GÉNÉRICITÉ

DONN

ÉES

UTILI

SÉES



07/12/18

�18


TEXTE


AUTRES INFORMATIONS




Abb

asi e

t al.

(201

4)

Ako

glu

(201

4)

Barb

erá

(201

5)

Boire

au (2

014)

Cero

n (2

017)

Cono

ver e

t al.

(201

1)

Dav

id e

t al.

(201

6)

Don

g et

al.

(201

7)

Fang

et a

l. (2

015)

Has

an e

t N

g (2

013)

Mag

dy e

t al.

(201

6)

Mak

azha

nov

et a

l. (2

014)

Moh

amm

ad e

t al.

(201

7)

Penn

acch

iotti

et a

l. (2

011)

Rabe

lo e

t al.

(201

2)

Raja

desin

gan

et a

l. (2

014)

Rizo

s et a

l. (2

017)

Thon

et e

t al.

(201

7)

Volk

ova

et a

l. (2

016)

Won

g et

al.

(201

3)

Won

g et

al.

(201

6)

Zhan

g et

al.

(201

7)

Zubi

aga

et a

l. (2

018)


BESOIN D'UNE GRANDE QUANTITÉ DE DONNÉES ANNOTÉES

DONN

ÉES

UTILI

SÉES



07/12/18

MODÈLED'OBSERVATION DEL'ÉVOLUTION DES

POINTS DE VUE

�19

JEU DE DONNÉES #ÉLYSÉE2017FR

MODÈLE DE DÉTECTION COMMUNAUTAIRE

SÉQUENTIELLE DESPOINTS DE VUE

MANQUE DE DONNÉES ANNOTÉES




07/12/18

▸ Manque de grands jeux de données annotés ▸ Manque de jeux de données sur la politique française ▸ Manque de jeux de données avec plus de 2 points de vue

�21




07/12/18


�21


➡ Campagne présidentielle française 2017



07/12/18


�21


➡ Campagne présidentielle française 2017

‣ Collecte via l'API Twitter Streaming ‣ Sélection de mots-clés par expert-e-s du projet ANR ‣ Annotations par expert-e-s



07/12/18

�22


▸ 22 853 profils annotés ▸ France Insoumise

▸ Parti Socialiste

▸ En Marche !

▸ Les Républicains

▸ Front National

▸ Indéterminé



07/12/18

�22




▸ En Marche !


▸ Front National

▸ Indéterminé

Retweets

Tweets

Profiles

FI PS EM LR FN Und. Rest

22% 8% 17% 19% 15% 15%

22% 7% 16% 23% 14% 15%

21% 7% 15% 28% 20% 6%



07/12/18

�22




▸ En Marche !


▸ Front National

▸ Indéterminé

Retweets

Tweets

Profiles


22% 8% 17% 19% 15% 15%

22% 7% 16% 23% 14% 15%

21% 7% 15% 28% 20% 6%

FI PS EM LR FN Und. Oth.Individual

Male Female Other/Und.Non individual

Political Other

53%

21%

20%

6%

38%

33%

18%

11%

52%

19%

12%

17%

51%

21%

14%

14%

57%

17%

24%

42%

21%

31%

10%

52%

24%

22%



Political Other

53%

21%

20%

6%

38%

33%

18%

11%

52%

19%

12%

17%

51%

21%

14%

14%

57%

17%

24%

42%

21%

31%

10%

52%

24%

22%



Political Other

53%

21%

20%

6%

38%

33%

18%

11%

52%

19%

12%

17%

51%

21%

14%

14%

57%

17%

24%

42%

21%

31%

10%

52%

24%

22%



Political Other

53%

21%

20%

6%

38%

33%

18%

11%

52%

19%

12%

17%

51%

21%

14%

14%

57%

17%

24%

42%

21%

31%

10%

52%

24%

22%



Political Other

53%

21%

20%

6%

38%

33%

18%

11%

52%

19%

12%

17%

51%

21%

14%

14%

57%

17%

24%

42%

21%

31%

10%

52%

24%

22%



Political Other

53%

21%

20%

6%

38%

33%

18%

11%

52%

19%

12%

17%

51%

21%

14%

14%

57%

17%

24%

42%

21%

31%

10%

52%

24%

22%FI PS EM LR FN Und. Oth.Individual


Political Other

53%

21%

20%

6%

38%

33%

18%

11%

52%

19%

12%

17%

51%

21%

14%

14%

57%

17%

24%

42%

21%

31%

10%

52%

24%

22%



Political Other

53%

21%

20%

6%

38%

33%

18%

11%

52%

19%

12%

17%

51%

21%

14%

14%

57%

17%

24%

42%

21%

31%

10%

52%

24%

22%



07/12/18

�23


▸ États-Unis (194)

▸ Canada (79)

50 100 150 2000

~13000

70

Nombre de profils :

141

99

51

45

40

29

22



07/12/18

�23

JEU DE DONNÉES #Élysée2017fr5 000

20/03: 1

er

debat presidentiel

04/04: 2

nd

debat presidentiel

20/04: Interviews TV / Attaque sur les Champs

´

Elysees

23/04: 1

er

tour de l’election presidentielle

07/05: 2

nd

tour de l’election presidentielle

10 000

20 000

30 000

05/02: Hologramme de Melenchon

5 000

10 000 01/12: Hollande annonce qu’ilne sera pas candidat

22/01: 1er tour de laprimaire de gauche

29/01: 2nd tour de la primaire de gauche

5 000

10 000

20 000

30 00002/03: Publication du programme de Macron

5 000

10 000

20 000

30 000

27/11: 2nd tour de la primairede droite 25/01: FillonGate

5 000

10 000

20 000

30 000

FI PS EM LR FN

Nombre de tweets

Nombre de retweets

▸ États-Unis (194)

▸ Canada (79)

50 100 150 2000

~13000

70

Nombre de profils :

141

99

51

45

40

29

22



07/12/18

�24


Retweets

Mentions

Retweets

Tweets

Profiles


22% 8% 17% 19% 15% 15%

22% 7% 16% 23% 14% 15%

21% 7% 15% 28% 20% 6%



07/12/18

MODÈLED'OBSERVATION DEL'ÉVOLUTION DES

POINTS DE VUE

�25

JEU DE DONNÉES #ÉLYSÉE2017FR

MODÈLE DE DÉTECTION COMMUNAUTAIRE

SÉQUENTIELLE DESPOINTS DE VUE

MANQUE DE DONNÉES ANNOTÉES




07/12/18

�27

PROXIMITÉSMODÈLES DE DÉTECTION




07/12/18

�27



INTERACTIONS SOCIALES LOCALISATIONCONTENU TEXTUEL

▸ Multiples aspects présents sur les médias sociaux

▸ Différences en terme de diffusion de points de vue



07/12/18

�27






Retweets

Tweets

Profiles


22% 8% 17% 19% 15% 15%

22% 7% 16% 23% 14% 15%

21% 7% 15% 28% 20% 6%

Retweets

Tweets

Profiles


22% 8% 17% 19% 15% 15%

22% 7% 16% 23% 14% 15%

21% 7% 15% 28% 20% 6%

Retweets

Tweets

Profiles


22% 8% 17% 19% 15% 15%

22% 7% 16% 23% 14% 15%

21% 7% 15% 28% 20% 6%

Retweets

Tweets

Profiles


22% 8% 17% 19% 15% 15%

22% 7% 16% 23% 14% 15%

21% 7% 15% 28% 20% 6%

Retweets

Tweets

Profiles


22% 8% 17% 19% 15% 15%

22% 7% 16% 23% 14% 15%

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Retweets

Tweets

Profiles


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2 profils similaires ont une plus grande probabilité d'être proches.

HOMOPHILIE



07/12/18

�27






➡ Notion générique de proximité

Retweets

Tweets

Profiles


22% 8% 17% 19% 15% 15%

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Tweets

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Retweets

Tweets

Profiles


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Retweets

Tweets

Profiles


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Retweets

Tweets

Profiles


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Retweets

Tweets

Profiles


22% 8% 17% 19% 15% 15%

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21% 7% 15% 28% 20% 6%

2 profils similaires ont une plus grande probabilité d'être proches.

HOMOPHILIE



07/12/18

▸ Chaque proximité est représenté par un graphe pondérénon dirigé Gi = (V, E)

▸ V = {v1, v2, …} un ensemble de profils

▸ E = { (vj, vk) | {vj, vk} ⊆ V et Simi(vj, vk) > 0 } ▸ Exprime la similarité inter-profils dans V selon la proximité choisie

�28




07/12/18

Hashtag

a b

c dA

B

C

D E

F

G

H

I

JK

Retweeta

bc

dA

B

C

D E

F

G

H

I

JK

Ville

a

b

A

B

C

D E

F

G

H

I

JK

PROXIMITÉ 1 PROXIMITÉ 2 PROXIMITÉ 3




�28




07/12/18

Hashtag

a b

c dA

B

C

D E

F

G

H

I

JK

Retweeta

bc

dA

B

C

D E

F

G

H

I

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Ville

a

b

A

B

C

D E

F

G

H

I

JK

PROXIMITÉ 1 PROXIMITÉ 2 PROXIMITÉ 3




�28


HASHTAG RETWEET VILLE



07/12/18

PROXIMITÉS

�29


DÉTECTION COMMUNAUTAIRE

SÉQUENTIELLE

ÉVOLUTION DES

POINTS DE VUE



07/12/18

�30

DÉTECTION COMMUNAUTAIRE SÉQUENTIELLEMODÈLES DE DÉTECTION

▸ Comment détecter des profils suffisamment similaires pour partager un point de vue avec nos proximités ?

▸ Comment gérer le manque de données annotées ?



07/12/18

�30


▸ Comment détecter des profils suffisamment similaires pour partager un point de vue avec nos proximités ?➡ Détection de communautés

▸ Comment gérer le manque de données annotées ?



07/12/18

�30



▸ Comment gérer le manque de données annotées ?➡ Diffusion dans les communautés à partir d'une poignée

de profils-graines aux points de vue connus



07/12/18

�30



▸ Comment gérer le manque de données annotées ?➡ Diffusion dans les communautés à partir d'une poignée

de profils-graines aux points de vue connus➡ Combinaison de plusieurs proximités



07/12/18

▸ Un ensemble de communautés est détecté sur différents graphes de proximités

Hashtag

a b

c dA

B

C

D E

F

G

H

I

JK

Retweeta

bc

dA

B

C

D E

F

G

H

I

JK

Ville

a

b

A

B

C

D E

F

G

H

I

JK

PROXIMITÉ 1 PROXIMITÉ 2 PROXIMITÉ 3HASHTAG RETWEET VILLE

�31

MODÈLES DE DÉTECTION DÉTECTION COMMUNAUTAIRE SÉQUENTIELLE



07/12/18

▸ Un ensemble de communautés est détecté sur différents graphes de proximités

Hashtag

a b

c dA

B

C

D E

F

G

H

I

JK

Retweeta

bc

dA

B

C

D E

F

G

H

I

JK

Ville

a

b

A

B

C

D E

F

G

H

I

JK

PROXIMITÉ 1 PROXIMITÉ 2 PROXIMITÉ 3HASHTAG RETWEET VILLEHashtag

a b

c dA

B

C

D E

F

G

H

I

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Retweeta

bc

dA

B

C

D E

F

G

H

I

JK

Ville

a

b

A

B

C

D E

F

G

H

I

JK


�31




07/12/18

▸ Un ensemble de communautés est détecté sur différents graphes de proximités➡ Groupes de profils fortement similaires en fonction des

différentes proximités considérées

Hashtag

a b

c dA

B

C

D E

F

G

H

I

JK

Retweeta

bc

dA

B

C

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F

G

H

I

JK

Ville

a

b

A

B

C

D E

F

G

H

I

JK

PROXIMITÉ 1 PROXIMITÉ 2 PROXIMITÉ 3HASHTAG RETWEET VILLEHashtag

a b

c dA

B

C

D E

F

G

H

I

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Retweeta

bc

dA

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C

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F

G

H

I

JK

Ville

a

b

A

B

C

D E

F

G

H

I

JK


�31




07/12/18

Ville a b

A

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

Hashtag

a

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c

dA

B

C

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E

F

G

H

I

J

K

Retweet

a

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c

dA

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

�32


HASHTAG

RETWEET

VILLE



07/12/18

Pour chaque proximité xiord :

Pour chaque communauté c dans xiord :

Pour chaque profil p :

Si le point de vue sp est inconnu :

sp = point de vue majoritaire de c

Ville a b

A

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

Hashtag

a

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c

dA

B

C

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E

F

G

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K

Retweet

a

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c

dA

B

C

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H

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HASHTAG

RETWEET

VILLE



07/12/18






Ville a b

A

B

C

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E

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Hashtag

a

b

c

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B

C

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G

H

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a

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dA

B

C

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H

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Ville a b

A

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E

F

G

H

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EG

Hashtag

a

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c

dA

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G

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K

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Retweet

a

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B

C

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G

H

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K

B

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HASHTAG

RETWEET

VILLE



07/12/18






Ville a b

A

B

C

D

E

F

G

H

I

J

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Hashtag

a

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c

dA

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C

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E

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G

H

I

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a

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c

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C

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E

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G

H

I

J

K

Ville a b

A

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E

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G

H

I

J

K

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EG

Hashtag

a

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c

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C

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G

H

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K

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a

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dA

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C

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G

H

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Ville a b

A

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G

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A

D

H

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a

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C

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K

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A

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J

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G

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B

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A

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H

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HASHTAG

RETWEET

VILLE



07/12/18






Ville a b

A

B

C

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G

H

I

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K

Hashtag

a

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c

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C

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K

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a

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K

Ville a b

A

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C

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H

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EG

Hashtag

a

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c

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Retweet

a

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G

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K

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Ville a b

A

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C

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K

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A

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a

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c

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K

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EG

A

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C

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A

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Ville a b

A

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C

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K

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EG

A

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a

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A

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c

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A

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HASHTAG

RETWEET

VILLE



07/12/18






Ville a b

A

B

C

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E

F

G

H

I

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K

Hashtag

a

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c

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C

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E

F

G

H

I

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K

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c

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C

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G

H

I

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K

Ville a b

A

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C

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E

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G

H

I

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K

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EG

Hashtag

a

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c

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C

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E

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G

H

I

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K

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EG

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a

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B

C

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G

H

I

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K

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Ville a b

A

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E

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G

H

I

J

K

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A

D

H

I

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dA

B

C

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E

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G

H

I

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K

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EG

A

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H

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J

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C

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G

H

I

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K

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EG

A

D

H

I

J

Ville a b

A

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E

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G

H

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K

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EG

A

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H

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J

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a

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c

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C

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K

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EG

A

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H

I

J

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a

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c

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C

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K

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EG

A

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H

I

J

Ville a b

A

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C

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E

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K

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EG

A

D

H

I

J

C

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a

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c

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K

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EG

A

D

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G

H

I

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K

B

EG

A

D

H

I

J

C

F

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HASHTAG

RETWEET

VILLE



07/12/18






Ville a b

A

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

Hashtag

a

b

c

dA

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C

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E

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K

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c

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C

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I

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K

Ville a b

A

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E

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K

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Hashtag

a

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c

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I

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K

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a

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c

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B

C

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H

I

J

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Ville a b

A

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E

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G

H

I

J

K

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A

D

H

I

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C

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G

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I

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K

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EG

A

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J

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H

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K

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A

D

H

I

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Ville a b

A

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C

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G

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I

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EG

A

D

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a

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EG

A

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Ville a b

A

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EG

A

D

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a

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C

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K

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EG

A

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A

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A

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A

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c

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F

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c

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C

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B

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A

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HASHTAG

RETWEET

VILLE



07/12/18






Ville a b

A

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C

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Hashtag

a

b

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C

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A

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J

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A

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A

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Hashtag

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J

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B

C

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J

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EG

A

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Ville a b

A

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A

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J

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A

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D

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EG

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C

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EG

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HASHTAG

RETWEET

VILLE



07/12/18






▸ Le point de vue d'un profil ne peut pas être modifié

➡ Ordre des proximités

➡ Sélection des profils-graines

Ville a b

A

B

C

D

E

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I

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Hashtag

a

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Ville a b

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A

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EG

A

D

H

I

J

C

F

Retweet

a

b

c

dA

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

B

EG

A

D

H

I

J

C

F

Ville a b

A

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

B

EG

A

D

H

I

J

C

F

Hashtag

a

b

c

dA

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

B

EG

A

D

H

I

J

C

F

Retweet

a

b

c

dA

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

B

EG

A

D

H

I

J

C

F

Ville a b

A

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

B

EG

A

D

H

I

J

C

F

K

Hashtag

a

b

c

dA

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

B

EG

A

D

H

I

J

C

F

K

Retweet

a

b

c

dA

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

B

EG

A

D

H

I

J

C

F

K

�32


HASHTAG

RETWEET

VILLE



07/12/18

Ville a b

A

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

B

EG

Hashtag

a

b

c

dA

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

B

EG

Retweet

a

b

c

dA

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

B

EG

HASHTAG

RETWEET

VILLE

�33






07/12/18

Ville a b

A

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

B

EG

Hashtag

a

b

c

dA

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

B

EG

Retweet

a

b

c

dA

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

B

EG

HASHTAG

RETWEET

VILLE

▸ Objectif : ➡ Limiter le coût de l'annotation

�33






07/12/18

Ville a b

A

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

B

EG

Hashtag

a

b

c

dA

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

B

EG

Retweet

a

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c

dA

B

C

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E

F

G

H

I

J

K

B

EG

HASHTAG

RETWEET

VILLE

Retweet

a

b

c

dA

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

B

EGRETWEET

▸ L'utilisatrice finale annote seulement s profils-graines

▸ Compris dans au moins scom communautés de la 1ère proximité

▸ Avec scom ≥ nombre de points de vue distincts à détecter

▸ Et au moins smin profils-graines par communauté-graine


�33






07/12/18

Ville a b

A

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

B

EG

Hashtag

a

b

c

dA

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

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Retweet

a

b

c

dA

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

B

EG

HASHTAG

RETWEET

VILLE

Retweet

a

b

c

dA

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

B

EGRETWEET

▸ L'utilisatrice finale annote seulement s profils-graines

▸ Compris dans au moins scom communautés de la 1ère proximité

▸ Avec scom ≥ nombre de points de vue distincts à détecter

▸ Et au moins smin profils-graines par communauté-graine


�33



▸ Sélection manuelle Utile lorsque certains profils ont des points de vue connus a priori

▸ Sélection automatique ▸ Degré ▸ Centralité ▸ …




07/12/18

�34


Ville a b

A

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

B

EG

A

D

H

I

J

C

F

K

Hashtag

a

b

c

dA

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

B

EG

A

D

H

I

J

C

F

K

Retweet

a

b

c

dA

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

B

EG

A

D

H

I

J

C

F

K

HASHTAG

RETWEET

VILLE





07/12/18

▸ Premières proximités ➡ Communautés les plus

homogènes

�34


Ville a b

A

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

B

EG

A

D

H

I

J

C

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K

Hashtag

a

b

c

dA

B

C

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E

F

G

H

I

J

K

B

EG

A

D

H

I

J

C

F

K

Retweet

a

b

c

dA

B

C

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E

F

G

H

I

J

K

B

EG

A

D

H

I

J

C

F

K

HASHTAG

RETWEET

VILLE





07/12/18

▸ Ordonnancement manuel Utile lorsque l'utilisatrice finalea une expertise sur le jeu de données étudié


homogènes

�34


Ville a b

A

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

B

EG

A

D

H

I

J

C

F

K

Hashtag

a

b

c

dA

B

C

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E

F

G

H

I

J

K

B

EG

A

D

H

I

J

C

F

K

Retweet

a

b

c

dA

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

B

EG

A

D

H

I

J

C

F

K

HASHTAG

RETWEET

VILLE





07/12/18


Retweet > Hashtag > Ville


homogènes

�34


Ville a b

A

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

B

EG

A

D

H

I

J

C

F

K

Hashtag

a

b

c

dA

B

C

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E

F

G

H

I

J

K

B

EG

A

D

H

I

J

C

F

K

Retweet

a

b

c

dA

B

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D

E

F

G

H

I

J

K

B

EG

A

D

H

I

J

C

F

K

HASHTAG

RETWEET

VILLE





07/12/18


Retweet > Hashtag > Ville


homogènes

�34


Ville a b

A

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

B

EG

A

D

H

I

J

C

F

K

Hashtag

a

b

c

dA

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

B

EG

A

D

H

I

J

C

F

K

Retweet

a

b

c

dA

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

B

EG

A

D

H

I

J

C

F

K

HASHTAG

RETWEET

VILLE



▸ Ordonnancement automatique ‣ Modularité ‣ Nombre de communautés

détectées ‣ …



07/12/18

�35


▸ Expérimentations



07/12/18

�35


▸ Expérimentations▸ Comment ordonner au mieux les proximités ?



07/12/18

�35


▸ Expérimentations▸ Comment ordonner au mieux les proximités ?▸ Comment sélectionner les profils-graines ?



07/12/18

�35


▸ Expérimentations▸ Comment ordonner au mieux les proximités ?▸ Comment sélectionner les profils-graines ?▸ Quelles sont les performances de ce modèle par rapport

aux modèles de base ?



07/12/18

�35


▸ Expérimentations▸ Comment ordonner au mieux les proximités ?▸ Comment sélectionner les profils-graines ?▸ Quelles sont les performances de ce modèle par rapport

aux modèles de base ?

▸ 5 jeux de données ▸ 2 plateformes

▸ 3 types de proximités



07/12/18

�36


SR Référendum sur l'indépendance écossaise de 2014

ME Élection de mi-mandat aux États-Unis de 2014

PE Élection présidentielleaux États-Unis de 2016

#E Élection présidentielle françaisede 2017

GC Contrôle des armes à feu




07/12/18

�36


SR Référendum sur l'indépendance écossaise de 2014

ME Élection de mi-mandat aux États-Unis de 2014

PE Élection présidentielleaux États-Unis de 2016

#E Élection présidentielle françaisede 2017

GC Contrôle des armes à feu

Points de vueProfils

annotésOui 535Non 508

Républicain 756Démocrate 701

Républicain 481Démocrate 427

France Insoumise 5 113

Parti Socialiste 1 832

En Marche ! 3 962

Les Républicains 4 366Front National 3 376

Pour un contrôle strict 312Contre un contrôle strict 489

(VT)




07/12/18

�37


Proximité

TEXTEKeyword Hashtag Substantif

Reference Url Domaine


Cite Retweet Inclusion d'une autre publication

Call Mention Publication de support / de clarification

Association Amis Alliés

Socio Sexe, âge et niveau d'éducation

Beliefs Religion et parti politique

LOCALISATION

City Lieu indiqué dans la biographie

Region Lieu indiqué dans la biographie

Country Lieu indiqué dans le profil

▸ xrec, xrec : interactions réciproques / non réciproques




07/12/18

�38

MODÈLES DE DÉTECTION‣ Ordre des proximités (avec sélection des profils-graines par degré et s = 3%×|VT|)

Rapp

el m

acro

0,00

0,25

0,50

0,75

1,00

Préc

ision

m

acro

0,25

0,50

0,75

1,00

Manuel Modularité (d) # communautés (c) # communautés (d)# profils (c) # profils (d) Aléatoire

SR ME PE #E GC




07/12/18

�39

MODÈLES DE DÉTECTION➡ Sélection des profils-graines

▸ Fonctions comparées(avec un ordonnancement manuel des proximités) ▸ Degré ▸ Centralité de proximité ▸ Nombre de publications ▸ Séniorité ▸ Aléatoire




07/12/18

�39



SCORES MACRO IDENTIQUESPrécision Rappel F1

SR 0,95 0,95 0,95

ME 0,95 0,95 0,95

PE 0,99 0,98 0,98

#E 0,90 0,86 0,87

GC 0,58 0,52 0,45

s = 3%×|VT|

33

47

27

560

24




07/12/18

�39


▸ Communautés initiales très homogènes ▸ Possibilité de sélectionner des profils dont le point de vue est

connu a priori sans handicaper les performances


SCORES MACRO IDENTIQUESPrécision Rappel F1

SR 0,95 0,95 0,95

ME 0,95 0,95 0,95

PE 0,99 0,98 0,98

#E 0,90 0,86 0,87

GC 0,58 0,52 0,45

s = 3%×|VT|

33

47

27

560

24




07/12/18

SCORES F1 MACRO MOYENSSR ME PE #E GC

SVM 0,92 0,87 0,89 0,75 0,37

RFCITE 0,90 0,92 0,92 0,89 0,51

RFASSO 0,94 0,93 0,97 0,83 0,50

LPCITE 0,78 0,24 0,09 0,20 0,08

LPASSO 0,94 0,07 0,91 0,10 0,19

SCSD 0,95 0,95 0,98 0,89 0,48

�40


▸ Comparaison avec les modèles de références

Basés sur les interactions

sociales

Basé sur le contenu textuel




07/12/18

SCORES F1 MACRO MOYENSSR ME PE #E GC

SVM 0,92 0,87 0,89 0,75 0,37

RFCITE 0,90 0,92 0,92 0,89 0,51

RFASSO 0,94 0,93 0,97 0,83 0,50

LPCITE 0,78 0,24 0,09 0,20 0,08

LPASSO 0,94 0,07 0,91 0,10 0,19

SCSD 0,95 0,95 0,98 0,89 0,48

�40


▸ Comparaison avec les modèles de références

Annotations 80%

Annotations 3%

Basés sur les interactions

sociales

Basé sur le contenu textuel




07/12/18

�41


➡ Bilan : ▸ Modèle semi-supervisé générique

▸ Ne nécessite pas plus de 3% de données annotées

▸ Résultats comparables, voire meilleurs, à des modèles supervisés




07/12/18

PROXIMITÉS

�42


DÉTECTION COMMUNAUTAIRE

SÉQUENTIELLE

ÉVOLUTION DES

POINTS DE VUE



07/12/18

�43

MODÈLES DE DÉTECTION ÉVOLUTION DES POINTS DE VUE

▸ Comment détecter d'éventuels changements de points de vue ?



07/12/18

�43


▸ Comment détecter d'éventuels changements de points de vue ?➡ Observations par période



07/12/18

▸ Modèle précédent peu adapté pour cette tâche ▸ Liens plus épars avec la division par périodes ▸ Profils-graines dépendant des communautés

�43





07/12/18


�43


▸ Graines instables dans le temps





07/12/18


�43


▸ Graines instables dans le temps

➡ Mise en place d'un nouveau modèle





07/12/18

�44


▸ Construction d'un graphe par proximité et période Gip = (P, Simi

p)




07/12/18

PROXIMITÉ 1

JOUR

1

PROXIMITÉ 2

JOUR

5

… …

�44


▸ Construction d'un graphe par proximité et période Gip = (P, Simi

p)




07/12/18

PROXIMITÉ 1

JOUR

1

PROXIMITÉ 2

JOUR

5

… …

�45


▸ Sélection d'un profil-graine par point de vue ▸ Profils-graines S constant à travers les proximités et dans le temps




07/12/18

PROXIMITÉ 1

JOUR

1

PROXIMITÉ 2

�46


▸ Construction de la matrice de voisinage Mp

▸ Concaténation des matrices d'adjacence des graphes de proximités




07/12/18

PROXIMITÉ 1

JOUR

1

PROXIMITÉ 2

�46



▸ Concaténation des matrices d'adjacence des graphes de proximités{ {0 2 3 0 1 … 2 0 0 1 … 0 2 2 0 11 0 0 3 0 … 0 1 2 1 … 1 1 0 4 00 0 0 0 0 … 0 0 0 0 … 0 0 0 0 00 1 1 0 2 … 1 0 0 3 … 0 3 0 0 12 0 1 2 0 … 0 1 1 0 … 1 0 0 1 0… … … … … … … … … … … … … … … …( )M1 =




07/12/18

PROXIMITÉ 1

JOUR

1

PROXIMITÉ 2

�46



▸ Concaténation des matrices d'adjacence des graphes de proximités{ {0 2 3 0 1 … 2 0 0 1 … 0 2 2 0 11 0 0 3 0 … 0 1 2 1 … 1 1 0 4 00 0 0 0 0 … 0 0 0 0 … 0 0 0 0 00 1 1 0 2 … 1 0 0 3 … 0 3 0 0 12 0 1 2 0 … 0 1 1 0 … 1 0 0 1 0… … … … … … … … … … … … … … … …( )M1 = M1

Jaune,•

M1Vert,•




07/12/18

�47


▸ Calcul des scores d'expression des points de vue Σ ▸ Score d'expression du point de vue σj par le profil vi pour la période p

Σi,j,p ={ cos(Mpi,•, Mp

σj,•)

Σi,j,p-1 0

si vi actif sur la période p

si vi inactif sur p et p-1sinon




07/12/18

Jour Σ1,Jaune,p Σ1,Vert,p

1 Actif

2 Inactif3 Actif

v 1

�47




σj,•)

Σi,j,p-1 0






07/12/18


1 Actif

2 Inactif3 Actif

v 1

cos(M11,•, M1

Jaune,•) cos(M11,•, M1

Vert,•)

�47




σj,•)

Σi,j,p-1 0






07/12/18


1 Actif

2 Inactif3 Actif

v 1

cos(M11,•, M1


Vert,•)

Σ1,Jaune,1 Σ1,Vert,1

�47




σj,•)

Σi,j,p-1 0






07/12/18


1 Actif

2 Inactif3 Actif

v 1

cos(M31,•, M3


Vert,•)

cos(M11,•, M1


Vert,•)

Σ1,Jaune,1 Σ1,Vert,1

�47




σj,•)

Σi,j,p-1 0






07/12/18

�48


▸ Prédiction des points de vue des profils par période

Prédictionp(vi) = { arg maxj(Σi,j,p)

Indéterminé

si Σi,j,p ≠ 0

sinon

Jour

1

23

Actif

InactifActif

Σ1,Jaune,p

0,1

0,10,4

Σ1,Vert,p

0,6

0,60,3

v 1ÉVOLUTION DES POINTS DE VUE



07/12/18

�48


▸ Prédiction des points de vue des profils par période

Prédictionp(vi) = { arg maxj(Σi,j,p)

Indéterminé

si Σi,j,p ≠ 0

sinon

Jour

1

23

Actif

InactifActif

Σ1,Jaune,p

0,1

0,10,4

Σ1,Vert,p

0,6

0,60,3

Prédiction

v 1ÉVOLUTION DES POINTS DE VUE



07/12/18

�49


▸ Expérimentations : Présidentielles françaises (Nov. 16 — Mai 17)

FI PS EM LR FN

France Insoumise 5 113 228 33 4 22

Parti Socialiste 1 832 151 2 3

En Marche ! 3 962 148 1

Les Républicains 4 366 211Front National 3 376

ÉVOLUTION DES POINTS DE VUE1èr

e affi

liatio

n

2nde affiliation



07/12/18

�49



FI PS EM LR FN



En Marche ! 3 962 148 1


18 649 profils


e affi

liatio

n

2nde affiliation



07/12/18

�49



FI PS EM LR FN



En Marche ! 3 962 148 1


18 649 profils

803 profils


e affi

liatio

n

2nde affiliation



07/12/18

�49



▸ 2 ensembles de profils-graines : SPARTIS et SCANDIDAT·E·S

▸ 1 proximité : Cite (Retweet)

▸ Période : Jour

FI PS EM LR FN



En Marche ! 3 962 148 1


18 649 profils

803 profils


e affi

liatio

n

2nde affiliation



07/12/18

�50


▸ Scores macro par jour

SPARTIS

SCANDIDAT·E·S

1er tour

2ème tour




07/12/18

�50


▸ Scores macro par jour

SPARTIS

SCANDIDAT·E·S

+3 points / jour

1er tour

2ème tour




07/12/18

▸ Changements de points de vue ?

�51




07/12/18

FI

FI

PS

PS

EM

EM

LR

LRFN

FNS52 S10 S15S05

▸ Observation qualitative des prédictionspar semaine avec SPARTIS

1er tour2ème tour▸ Changements de points de vue ?

�51




07/12/18

FI

FI

PS

PS

EM

EM

LR

LRFN

FNS52 S10 S15S05


1er tour2ème tour

▸ Proximité Front National / Les Républicains


�51




07/12/18

FI

FI

PS

PS

EM

EM

LR

LRFN

FNS52 S10 S15S05


1er tour2ème tour

▸ Proximité Front National / Les Républicains▸ Reports de voix vers En Marche ! après la publication du programme


�51




07/12/18

FI

FI

PS

PS

EM

EM

LR

LRFN

FNS52 S10 S15S05


1er tour2ème tour

▸ Proximité Front National / Les Républicains▸ Reports de voix vers En Marche ! après la publication du programme▸ Reports de voix après le 1er tour


�51




07/12/18

�52


▸ Détection de changements pour 20% des profils




07/12/18

�52



▸ Extraction de la vérité terrain : points de vue reportés dans les biographies

▸ 1 point de vue : 2 699 profil

▸ 2+ points de vue : 294 profils




07/12/18

�52



▸ Extraction de la vérité terrain : points de vue reportés dans les biographies

▸ 1 point de vue : 2 699 profil

▸ 2+ points de vue : 294 profils

▸ Dates des changements de points de vue connues

0

5

10

15

Dec. 16 Jan. 17 Fev. 17 Mars 17 Avr. 17

Nombredechangements

depointsdevue




07/12/18

�53


▸ Précision macro par jour avec SPARTIS pour les profils changeant de point de vue1er tour

2èmetour




07/12/18

�54


➡ Bilan : ▸ Modèle utilisant le minimum de données annotées

▸ Confirme la difficulté d'observer des changements de points de vue sur les médias sociaux ▸ Biais : Profils s'exprimant plus militants

▸ Changements visibles via les proximités avant leur annonce


CONCLUSION



07/12/18

�56

CONCLUSION RÉSUMÉ DES CONTRIBUTIONS

▸ Constitution d'un nouveau jeu de données : #Élysée2017fr ▸ Annotation manuelle de 23 000 profils Twitter

▸ Appartenance politique et nature des profils

▸ Réseaux de retweets et de mentions disponibles

▸ Nombreuses utilisations possibles

▸ 2 modèles semi-supervisés de détection des points de vue ▸ Génériques

▸ Combinant plusieurs proximités

▸ Fonctionnant avec au plus 3% de données annotées

▸ Précision > 90% avec 1 profil-graine par point de vue



07/12/18

▸ Comment exploiter efficacement les similarités inter-profils ? ▸ Définition générique des proximités

▸ Existe-t-il un intérêt à considérer plusieurs similarités ? ▸ Modèle plus robuste lorsque les proximités les plus précises

s'appuient sur les autres proximités

▸ Les profils expriment-ils plusieurs points de vue sur les médias sociaux ? ▸ Phénomène présent mais marginal

▸ Biais de représentativité des profils s'exprimant

�57

CONCLUSION RÉSUMÉ DES CONTRIBUTIONS



07/12/18

�58

CONCLUSION

▸ Proximités plus fines ▸ Aspect textuel approfondi

▸ Meilleure gestion de l'aspect géographique

▸ Prise en compte d'informations complémentaires

▸ Lien temporel entre périodes ▸ Prise en compte de l'incertitude

PERSPECTIVES

COURT TERME

LONG TERME



07/12/18

�60


▸ Verbalisations produites par de nombreux profils ▸ Conscients que d'autres réagissent ▸ Possibilité d'atteindre un but ▸ Sujets importants et ancrés dans la culture commune ▸ Conflits lorsque les points de vue diffèrent

Allpo

rt (1

937)

?POINTS DE VUE

MÉDIAS SOCIAUX

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07/12/18

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