Détection des influenceurs dans des médias sociaux par une approche hybride
| Autor: | Deturck, Kevin, Nouvel, Damien, Patel, Namrata, Segond, Frederique |
|---|---|
| Přispěvatelé: | Équipe de Recherche en Textes, Informatique, Multilinguisme (ERTIM), Institut National des Langues et Civilisations Orientales (Inalco), Département de Mathématiques et Informatique Appliquées (MIAP), Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Estève, Yannick, Jiménez, Tania, Parcollet, Titouan, Zanon Boito, Marcely |
| Jazyk: | francouzština |
| Rok vydání: | 2022 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Actes de la 29e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 : conférence principale Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN 2022) Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN 2022), Jun 2022, Avignon, France. pp.54-63 |
| Popis: | National audience; L’influence sociale est un phénomène important dans divers domaines, tels que l’économie et la politique, qui a gagné en résonnance avec la popularité des médias sociaux, notamment les réseaux sociaux et les forums. La majorité des travaux sur ce sujet propose des approches fondées sur des théories en sciences humaines (sociologie, linguistique), et des techniques d’analyse de réseau (mesures de propagation et de centralité) ou de TAL. Dans cet article, nous présentons un modèle d’influence inspiré de travaux en psychologie sociale, sur lequel nous construisons un système combinant un module de TAL pour détecter les messages reflétant les processus d’influence, associé à une analyse par centralité de la transmission de ces messages. Nos expériences sur le forum de débats Change My View montrent que l’approche par hybridation, comparée à la centralité seule, aide à mieux détecter les influenceurs. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|