Literatura científica selecionada sobre o tema "Réseaux sociaux (Internet) – Analyse informatique"

Les précédents symposia sur la psychiatrie en 2030 ont suscité de nombreuses questions. Les patients risquent d’avoir de plus grandes exigences, sur un mode vraisemblablement plus consumériste, avec, par exemple, l’exigence que les thérapeutes soient plus facilement accessibles. La relation médecin-malade risque d’en être profondément modifiée. Les nouvelles technologies et les nouveaux moyens de communication vont certainement jouer aussi un rôle crucial. Les réseaux sociaux de patients risquent d’influencer la relation médecin-malade et la qualité des soins, en raison notamment de l’abondance des informations médicales sur Internet. La qualité et la pertinence de ces informations, très variables, vont vraisemblablement amener les médecins à développer leurs compétences en psychoéducation. Les psychiatres risquent de n’avoir pas d’autres choix que d’apprendre à canaliser le flot d’informations, à identifier les sources fiables et utiles pour apprendre aux patients à utiliser à bon escient les connaissances illimitées fournies par Internet. Il leur faudra faire preuve d’autorité sans être autoritaire.Ces évolutions seront particulièrement nettes chez les plus jeunes, issus de la génération Z, celle qui a grandi avec ces outils et les maîtrisent parfaitement. Les relations seront plus marquées par l’immédiateté, avec son corollaire, la dispersion et une plus faible vision de l’avenir à long terme. Le stockage des informations sur support informatique, la gestion des e-mails envoyés par les patients poseront aussi des problèmes spécifiques éthiques, juridiques, qui ne pourront être éludés, notamment des problèmes de confidentialité et de protection des données.

Dans le livre Totem et tabou Sigmund Freud remarque que « le fondement du tabou est une action interdite pour laquelle il existe dans l’inconscient une forte inclination ». La politique est un domaine qui, depuis son apparition, met en valeur des hommes qui éveillent en même temps des émotions ambiguës comme l’admiration, la curiosité, voire parfois la jalousie et le mépris. Avec l’émergence des réseaux sociaux (Twitter et Facebook) et grâce à la liberté d’expression sur Internet, on constate que cette forte inclination de notre inconscient peut enfin être assouvie sans limites. Le but de notre communication sera de présenter comment le tabou concernant les penchants vers l’alcool de l’ex-président de la Pologne Aleksander Kwaśniewski demeure sur Internet. A l’aide de supports visuels et à la fois d’outils contemporains de la communication sur Internet - des mèmes, nous allons présenter une campagne de dénigrement relevant du hate dans laquelle l’euphémisme et l’ironie sont responsables de la rupture d’un tabou datant d’il y a près de 25 ans. Notre classement sera effectué sur un corpus d’une centaine de mèmes tirés essentiellement de Facebook et du fanpage « Aleksander Kwaśniewski Memes ». Mis à part l’analyse sociolinguistique de ce phénomène, nous allons procéder à un classement de ces mèmes du point de vue de leur construction en distinguant entre autres les figures, les allusions, les néologismes, les emprunts, les jeux graphiques et phonétiques qui s’y produisent.

O artigo analisa algumas manifestações sociais que surgiram pelo mundo a partir de 2008, em especial no Egito, na Espanha, nos EUA, no Chile e no Brasil. O nosso interesse está no impacto, nessas manifestações, do uso das redes sociais, já razoavelmente inseridas num contexto de intensa mediação na comunicação entre manifestantes e na opinião pública em geral. Analisamos dois aspectos: o impacto na organização desses movimentos e o uso cada vez mais central das imagens como forma de comunicação. Com a preocupação de identificar pontos de novidade mais do que analisá-los profundamente, indicamos que há interessantes possibilidades de luta contra-hegemônica a partir do uso extensivo e intensivo das mídias sociais, o que se dá pela busca da democracia radical e pelo uso crítico da imagem. PALAVRAS-CHAVE: Internet. Mídias sociais. Hegemonia. Movimentos sociais. Política.SOCIAL MANIFESTATIONS AND NEW MEDIA: the construction of a counter-hegemonic culture Paulo Rodrigues Gajanigo Rogério Ferreira de Souza The article analyzes some social protests that have appeared around the world from 2008, especially in Egypt, Spain, USA, Chile and Brazil. Our interest is in the impact, on these events, of the use of social networks, already fairly inserted in a context of intense mediation in communication between protesters and public opinion in general. We analyze two aspects: the impact on the organization of these movements and more central use of images as a form of communication. With a view to identify new points, more than deeply analyze them, indicate that there are interesting possibilities for counter-hegemonic struggle from the extensive and intensive use of social media, which is given by the search for radical democracy and critical use of images. KEYWORDS: Internet. Social media. Hegemony. Social movements. Policy.MANIFESTATIONS SOCIALES ET NOUVEAUX MÉDIAS: la construction d’une culture contrehégémonique Paulo Rodrigues Gajanigo Rogério Ferreira de Souza Cet article analyse quelques manifestations sociales qui ont eu lieu dans le monde à partir de 2008, tout spécialement en Égypte, en Espagne, aux États-Unis, au Chili et au Brésil. Notre centre d’intérêt se situe au niveau de l’impact créé par l’utilisation des réseaux sociaux dans ces manifestations déjà suffisamment insérées dans un contexte d’intense médiation de ces réseaux pour la communication entre les manifestants et l’opinion publique en général. L’analyse porte sur deux aspects: l’impact au niveau de l’organisation de ces mouvements et l’utilisation chaque fois plus centrale des images comme moyen de communication. Dans l’intérêt d’identifier des éléments nouveaux plus que d’en approfondir l’analyse, nous signalons qu’il y a des possibilités intéressantes de lutte contre-hégémonique grâce à l’utilisation intensive des médias sociaux, auxquels on fait appel en vue d’une démocratie radicale et pour l’utilisation critique de l’image. MOTS-CLÉS: Internet. Médias sociaux. Hégémonie. Mouvements sociaux. Politique. Publicação Online do Caderno CRH no Scielo: http://www.scielo.br/ccrh Publicação Online do Caderno CRH: http://www.cadernocrh.ufba.br

L’anthropologie sociale et la sociologie sont des disciplines jumelles. Toutes deux s’intéressent à la diversité des formations sociales et à leurs transformations, plus particulièrement à l’articulation entre la subjectivité ou l’expérience individuelle et l’univers social. Elles partagent sensiblement les mêmes méthodes (observation, entrevues, recensements, analyse de textes, etc.), elles puisent toutes les deux dans les mêmes disciplines avoisinantes (histoire, philosophie, psychanalyse, études littéraires), et surtout, elles pratiquent entre elles de nombreux échanges (concepts, cadres théoriques, analyses). Nombreuses sont les personnes qui circulent entre les deux par l’enseignement, les colloques et les revues. L’anthropologie et la sociologie partagent également les mêmes doutes: elles sont promptes à se remettre en cause et à interroger leurs fondement en raison du rapport complexe qu’elles entretiennent avec leur «objet»; elles sont tiraillées entre une revendication de scientificité et d’objectivité, et un désir d’engagement dans les débats sociaux, entre un rattachement à la science et un rattachement aux humanités, entre l’usage d’un langage neutre et technique et un langage plus personnel et littéraire; elles demeurent également toutes les deux tentées par une forme d’impérialisme : le désir de rassembler sous son aile théorique les autres sciences sociales. Disciplines jumelles, elles ne sont pas pour autant identiques. Des différences importantes demeurent, qui ont cependant évolué ces dernières décennies. Il y a quarante ans encore, on pouvait distinguer l’anthropologie sociale et la sociologie, en notant que la première (de l'anthropologie culturelle américaine au structuralisme français) s’intéresse aux sociétés les plus diverses, qu’elle compare entre elles, afin de dégager les constantes et les variations, alors que la seconde (de l'école durkheimienne à la sociologie urbaine de Chicago) s’intéresse uniquement aux sociétés modernes, qu’elle compare chacune avec son passé pour mesurer ce qui a changé et comprendre le sens de la modernité. La première fait une comparaison dans l’espace entre des sociétés très différentes, l’autre fait une comparaison dans le temps, entre deux moments d’une même société. La première s’emploie à réduire l’écart entre les cultures en montrant comment les conduites et les représentations des «autres», bien que différentes ne pas sont irrationnelles, barbares ou arriérées (Lévi-Strauss, 1962; Geertz, 1983), alors que la seconde s’interroge sur ce que «nous» sommes devenus, ce que nous avons gagné ou perdu avec les transformations de la société (Touraine, 1992; Freitag, 2002). Cette distinction n’est toutefois plus possible aujourd’hui, et cela pour plusieurs raisons. D’abord, les sociétés exotiques ou radicalement différentes de l’Occident ont disparu, et les cultures comme entités relativement homogènes et séparées ont fait place à des villes cosmopolites et aux échanges planétaires. Anthropologie et sociologie comparent les différentes formes et expériences de modernisation et de modernité à travers le monde (Dumont, 1983). Elles s’intéressent aux mêmes objets, des biotechnologies aux transformations de la famille en passant par l’État et les réseaux internet. Ensuite, les deux disciplines font face à des interprétations concurrentes de plus en plus nombreuses : elles voient leurs analyses critiquées et réfutées par ceux-là même qu’elles étudient. Elles s’insèrent dans des débats sociaux et politiques qui les précèdent et auxquels elles apportent un point de vue susceptible d’être contesté. Enfin, le caractère de plus en plus opérationnel, appliqué et pluridisciplinaire de la recherche, favorise au sein des deux disciplines l’uniformisation des méthodes et des approches théoriques, et surtout conduit à la fragmentation des objets. Elles étudient moins des sociétés ou des cultures que des secteurs d’activités (ex : la santé, la famille, la religion), et avec cette spécialisation, un anthropologue et un sociologue travaillant dans le même secteur ont souvent davantage en commun et à partager, que deux anthropologues travaillant dans des secteurs différents. Ces changements n’ont toutefois pas entièrement effacé les différences. L’anthropologie et la sociologie conservent chacune un style et une orientation qui lui sont propres, et qui tiennent à leur rapport différent à la modernité. Toutes deux entretiennent un rapport ambivalent aux idéaux de la modernité, mais l’ambivalence n’est pas la même. Les sociologues demeurent largement attachés aux idéaux d’autonomie, de rationalisation et d’égalité. L’émancipation des individus et des collectivités à l’égard des croyances et des idéologies, et de toutes les formes de domination politique et culturelle, ainsi que le développement d’une capacité du sujet de réfléchir sa situation et de s’orienter en fonction d’un projet politique, demeurent au centre de l’analyse et de l’imagination sociologique (Wright Mills, 1959). La critique porte largement sur la perversion de ces idéaux : perversion de l’autonomie dans l’individualisme, de la raison dans la rationalité instrumentale, de l’égalité dans les différences d’accès aux décisions, aux biens et aux savoirs. D’où cet effort constant des sociologues pour placer les sociétés modernes devant leurs contradictions, rappeler leurs promesses non tenues (persistance des inégalités, formes de domination) et montrer les effets pervers de leurs idéaux (bureaucratie, narcissisme); d’où leur intérêt pour ce qui favorise l’esprit critique : l’éducation, les espaces de discussion, de délibération et de participation politique. Plus distants à l’égard de l’Occident, les anthropologues n’en sont pas moins attachés à certaines valeurs de la modernité, l’autonomie et l’égalité, et tout particulièrement l’idéal politique de tolérance et de respect des différences. L’anthropologie continue de s’intéresser à tout ce qui s’écarte de la culture occidentale, aux façons de vivre, de faire et de dire qui se démarquent de celles que le marché et les médias imposent partout dans le monde, à toutes les identités, pratiques et savoirs à la marge, dissidentes ou exclues des courants dominants, à tout ce qui est considéré comme anormal, regardé avec mépris ou négligé. L’anthropologie demeure une critique de toute forme d’absolutisme dans la pensée, la morale et le jugement esthétique (Geertz, 2000) ; elle s’emploie à élargir notre expérience et notre compréhension du monde, à les ouvrir à tout ce qui étonne et dérange au premier abord; elle invite à ne pas demeurer prisonnier de son point de vue. Du relativisme culturel qu’elle a longtemps défendu, l’anthropologie conserve cet intérêt pour l’autre, jamais identique ni absolument différent de soi. D’où cette préoccupation constante chez les anthropologues pour la relation qu’ils entretiennent avec ceux qu’ils étudient et ce qui est en jeu dans cette relation; d’où leur attachement au terrain, à la description minutieuse des pratiques et des représentations, alors que les sociologues aiment élaborer de grandes typologies et périodisations. L’autonomie demeure ainsi la grande affaire de la sociologie, et l’altérité est le maitre mot de l’anthropologie. En sociologie, les travaux d’Ulrich Beck (2001) et d’Antony Giddens (1991), chacun à leur manière, illustrent la place centrale qu’occupe la question de l’autonomie. Le premier a défini la société contemporaine comme une société du risque, caractérisée par une crise de la planification et du progrès, une perte de confiance dans la rationalité scientifique et une perte de maitrise des sociétés et des individus sur leur destin; l’un des enjeux principaux auxquelles ces sociétés font face est la capacité des individus à exercer leur jugement critique. Le second s’est longuement intéressé à la manière dont les «acteurs» réfléchissent leur situation, se construisent une identité, font des choix; si la société exerce des contraintes sur les individus, elle leur fournit également des ressources pour penser leur situation et s’en émanciper. En anthropologie, les travaux de Philippe Descola (2005) et d’Ellen Corin (2010) donnent deux aperçus de la manière de traiter la question de l’altérité et des rapports que les individus et les groupes entretiennent avec elle. Le premier s’est attelé à comprendre la diversité des rapports que les sociétés ont entretenu avec la nature, des formes d’altérité que l’homme entretient avec les animaux notamment, brouillant ainsi les frontières entre nature et culture. La seconde s’est longuement intéressée à la capacité des individus et des sociétés à tolérer la différence et la marge, à nommer et symboliser ce qui est étrange et dérange, à composer avec l’altérité radicale, logée en eux-mêmes, leurs pulsions, ce qui les trouble. Ce ne sont là que quelques exemples qui illustrent les préoccupations au centre des deux disciplines. Comme toute distinction, celle-ci est bien sûr trop schématique : les oppositions sont rarement aussi nettes et les chevauchements souvent très nombreux. Sans doute faut-il éviter les cloisonnements, ne pas délimiter des territoires ou des champs de pratique réservés, tout comme il faut se garder de tout confondre et d’abolir les différences. Si un écart doit être maintenu, c’est pour préserver un espace où circuler et échanger.

L'avènement du web 2.0, centré utilisateur, a fait émerger une quantité importante d'informations (personnelles, collectives, partagées, "aimées", etc.). Ces informations peuvent constituer une aide pour les utilisateurs en les guidant vers l'information recherchée. Cependant, cette quantité rend l'accès à l'information partagée de plus en plus difficile, vu la diversité des contenus qui peuvent intéresser l'utilisateur. La désorientation de l'utilisateur est donc l'un des principaux problèmes liés aux médias sociaux. Pour surmonter ce problème, l'adaptation constitue une solution classique qui peut être appliquée dans un contexte social. Avec l'évolution des réseaux sociaux, de nouvelles notions apparaissent comme la navigation sociale, qui est une manière de naviguer en étant influencé par les autres utilisateurs du réseau. Une autre notion importante est celle de "tag". Ce terme définit les annotations sociales créées par les utilisateurs et associées à des ressources. La navigation peut être dès lors effectuée aussi bien par les liens qu'à travers les tags. Adapter la navigation sociale, signifie la rendre plus ciblée pour chaque utilisateur selon ses intérêts. Concrètement, cela peut se faire en recommandant à chaque utilisateur des tags, qu'il pourra suivre ou non. Pour cela, il faut garantir une détection adéquate des intérêts de l'utilisateur ainsi que la prise en compte de leur évolution. Cependant, nous sommes confrontés à des limites liées à : i) la détection des intérêts, puisque ces derniers peuvent être déduits de plusieurs ressources sociales (des amis, des ressources, des tags, etc.). Leur pertinence est primordiale afin de garantir un résultat d'adaptation adéquat. ii) la mise à jour du profil utilisateur. En effet, l'utilisateur social, est caractérisé par sa grande activité sociale, et par conséquent ses intérêts doivent refléter ses "vrais" intérêts à chaque période de temps afin d'aboutir à une adaptation fiable. Afin de résoudre les problèmes affectant la qualité d'adaptation de la navigation sociale cités ci-dessus, nous avons proposé en premier lieu, une approche de détection des intérêts de l'utilisateur. Cette approche analyse les tags des utilisateurs selon le contenu de leurs ressources respectives. La plupart des recherches ne considèrent pas l'exactitude des tags vis-à-vis du contenu des ressources : cette exactitude reflète si l'utilisateur peut vraiment être intéressé par le contenu ou pas. Les tags précis sont ceux qui reflètent fidèlement le contenu des ressources. Ceci est effectué grâce à l'interrogation du réseau de l'utilisateur et de l'analyse de son comportement d'annotation. Notre approche repose sur l'hypothèse qu'un utilisateur qui annote la ressource par des tags reflétant le contenu de ladite ressource, reflète mieux ses "vrais" intérêts. Nous avons proposé en deuxième lieu, une approche de mise à jour des intérêts des utilisateurs. Nous nous sommes intéressés aux techniques d'enrichissement du profil utilisateur est effectué par l'ajout des intérêts jugés pertinents à un moment donné. L'enrichissement dans un contexte social est effectué selon l'information sociale comme les personnes proches qui partagent avec l'utilisateur des comportements en communs, selon le comportement d'annotation des utilisateurs, et selon les métadonnées des ressources annotées. Le choix de ces informations est effectué selon l'étude de leur influence sur l'évolution des intérêts de l'utilisateur. L'approche d'enrichissement nous a servi à proposer des recommandations (de tags) selon les nouveaux tags ajoutés au profil utilisateur.Ces deux contributions ont été testées sur la base sociale Delicious. Elles ont montré un taux de précision assez important. Elles ont aussi prouvé leur efficacité par rapport à des méthodes classiques. De plus, le taux d'ambigüité associé aux tags a été fortement réduit, grâce au filtrage implicite des tags non pertinents par rapport au contenu des ressources
The advent of Web 2.0, user-centered, has given rise to a significant amount of information (personal, collective, shared, "loved", etc.). This information is a way to help users and guide them to the information sought. However, this quantity makes access to shared information more and more difficult, given the diversity of content that may interest the user. Disorientation of the user is one of the main problems related to social media. To overcome such problem, adaptation is a standard solution that can be applied in a social context. With the evolution of these social networks, new concepts appear such as social navigation, which is a way to navigate while being influenced by other users in the network: Another important concept is that of "tag". This term is defined as social annotations created by users and associated to resources. Navigation can be therefore carried out by both links and tags. Adapting social navigation means making it more targeted for each user according to their interests. In practice, this can be done by recommending tags to each user, so he can follow or not. To adapt the social navigation, we must ensure proper detection of the user's interests and taking into account their evolution. However, we are faced with some problems: i) the detection of interest, since they can be derived from several social resources (friends, resources, tags, etc.). Their relevance is primordial to ensure adequate adaptation result. ii) updating the user profile. Indeed, the social user, is characterized by its great social activity, and therefore its interests should reflect its "real" interest each time period in order to achieve a reliable adaptation. To solve the problems affecting the quality of adaptation of social navigation quoted above, we first proposed a method for detecting the user's interests. This proposal aims to overcome the detection of irrelevant interests issues. This approach analyzes the user tags depending on the content of their respective resources. Unlike most research, who do not consider the accuracy of tags with the contents of resource, the accuracy reflects whether the user is really interested with the content or not. This is done by querying the user's network and analysis of the user annotation behavior. The approach is based on the assumption that a user annotates the resource by tags reflecting the content of this resource better reflects its "true" interests. Following the proposal of the interests of detection approach, we conducted second, the treatment of the problem of updating these interests. We were interested to the user profile enrichment techniques, performed by adding interests deemed relevant at a given time. The enrichment in a social context is performed according to social information such as neighbours who share the user behaviors in common, according to the user annotation behavior, and according to the metadata annotated resources. The choice of such information shall follow the study of their influence on the changing interests of the user. The approach we used enrichment propose recommendations (tags) according to the new tags added to the user profile. Both contributions were tested on the social database Delicious. They showed a sizeable accuracy rate. They have also proven their efficiency compared to conventional methods. In addition, the rate of ambiguity associated with the tags has been greatly reduced, thanks to the implicit filtering of irrelevant tags relative to resource content

Notre société doit faire face à de nombreux changements dans les modes de communication.L’émergence simultanée des terminaux nomades et des réseaux sociaux numériques permet désormais de partager des informations depuis presque n’importe quel lieu et potentiellement avec toutes les entités connectées.Le développement de l’usage des smartphones dans un cadre professionnel ainsi que celui des réseaux sociaux numériques constitue une opportunité, mais également une source d’exposition à de nombreuses menaces telles que la fuites d’information sensible, le hameçonnage, l’accès non légitime à des données personnelles, etc.Alors que nous observons une augmentation significative de la malveillance sur les plateformes sociales, aucune solution ne permet d’assurer un usage totalement maîtrisé des réseaux sociaux numériques. L’apport principal de ce travail est la mise en place de la méthodologie (SPOTLIGHT) qui décrit un outil d’analyse comportementale d’un utilisateur de smartphone et de ses contacts sur les différents médias sociaux. La principale hypothèse est que les smartphones, qui sont étroitement liés à leurs propriétaires, mémorisent les activités de l’utilisateur (interactions) et peuvent être utiles pour mieux le protéger sur le numérique.Cette approche est implémentée dans un prototype d’application mobile appelé SPOTLIGHT 1.0 qui permet d’analyser les traces mémorisées dans le smartphone d’un utilisateur afin de l’aider à prendre les décisions adéquates dans le but de protéger ses données
Our society is facing many changes in the way it communicates. The emergence of mobile terminals alongside digital social networks allows information to be shared from almost anywhere with the option of all parties being connected simultaneously. The growing use of smartphones and digital social networks in a professional context presents an opportunity, but it also exposes businesses and users to many threats, such as leakage of sensitive information, spamming, illegal access to personal data, etc.Although a significant increase in malicious activities on social platforms can be observed, currently there is no solution that ensures a completely controlled usage of digital social networks. This work aims to make a major contribution in this area through the implementation of a methodology (SPOTLIGHT) that not only uses the behaviour of profiles for evaluation purposes, but also to protect the user. This methodology relies on the assumption that smartphones, which are closely related to their owners, store and memorise traces of activity (interactions) that can be used to better protect the user online.This approach is implemented in a mobile prototype called SPOTLIGHT 1.0, which analyses traces stored in users’ smartphone to help them make the right decisions to protect their data

En fonction des connexions entre utilisateurs de ces réseaux, certains contenus peuvent bénéficier d’une large audience et tout d’un coup se transformer en tendance. Comprendre comment du contenu peut se transformer en tendance est donc crucial pour pouvoir expliquer la propagation des opinions ainsi que pour établir des stratégies de marketing sociale. Les précédentes études se sont concentrées sur les caractéristiques du contenu pouvant se transformer en tendance et sur la structure du réseau d’individus dans les médias sociaux. Ce travail complète ces études en explorant les facteurs humains derrières la génération du contenu tendance. Nous nous appuyons sur cette analyse pour définir de nouveaux outils de personnalisation permettant aux individus de repérer le contenu qui les intéresse dans les médias sociaux. Les contributions de ce travail sont les suivantes:une analyse approfondie des individus créant du contenu tendance dans les médias sociaux ce qui permet de découvrir leurs caractéristiques distinctives; un nouveau moyen d’identifier le contenu tendance en s’appuyant sur la capacité des individus spéciaux qui le créent; un mécanisme d’élaboration de système de recommandation afin de personnaliser le contenu tendance.; et des techniques d’amélioration de la qualité des recommandations allant au-delà de la seule évaluation de la précision. Nos études montrent le rôle vital de certains utilisateurs spéciaux dans la création de contenu tendance dans les médias sociaux. Ces utilisateurs avec leur sagesse permettent aux autres individus de découvrir du contenu tendance à leur goût
Fluctuating along user connections, some content succeeds at capturing the attention of a large amount of users and suddenly becomes trending. Understanding trending content and its dynamics is crucial to the explanation of opinion spreading, and to the design of social marketing strategies. While previous research has mostly focused on trending content and on the network structure of individuals in social media, this work complements these studies by exploring in depth the human factors behind the generation of this content. We build upon this analysis to investigate new personalization tools helping individuals to discover interesting social media content. This work contributes to the literature on the following aspects: an in depth analysis on individuals who create trending content in social media that uncovers their distinguishing characteristics; a novel means to identify trending content by relying on the ability of special individuals who create them; a mechanism to build a recommender system to personalize trending content; and techniques to improve the quality of recommendations beyond the core theme of accuracy. Our studies underline the vital role of special users in the creation of trending content in social media. Thanks to such special users and their ``wisdom'', individuals may discover the trending content distilled to their tastes. Our work brings insights in two main research directions - trending content in social media and recommender systems

Cette thèse vise à comprendre le risque de fuite d’informations personnelles sur un réseau social. Nous étudions les violations potentielles de la vie privée, concevons des attaques, prouvons leur faisabilité et analysons leur précision. Cette approche nous aide à identifier l’origine des menaces et constitue un premier pas vers la conception de contre-mesures efficaces. Nous avons d’abord introduit une mesure de sensibilité des sujets à travers une enquête par questionnaire. Puis, nous avons conçu des attaques de divulgation (avec certitude) des liens d’amitié et des liens d’appartenance aux groupes sur “Facebook”. Ces attaques permettent de découvrir le réseau local d’une cible en utilisant uniquement des requêtes légitimes. Nous avons également conçu une technique d’échantillonnage pour collecter rapidement des données utiles autour d’une cible. Les données collectées sont ensuite représentées par des graphes et utilisées pour effectuer des inférences d’attributs (avec incertitude). Pour augmenter la précision des attaques, nous avons conçu des algorithmes de nettoyage. Ces algorithmes quantifient la corrélation entre les sujets, sélectionnent les plus pertinents et permettent de gérer la rareté (sparsity) des données. Enfin, nous avons utilisé un réseau de neurones pour classer les données et déduire les valeurs secrètes d’un attribut sensible d’une cible donnée avec une précision élevée mesurée par AUC sur des données réelles. Les algorithmes proposés dans ce travail sont inclus dans un système appelé SONSAI qui aide les utilisateurs finaux à contrôler la collecte d’informations sur leur vie privée
In this thesis we shed the light on the danger of privacy leakage on social network. We investigate privacy breaches, design attacks, show their feasibility and study their accuracies. This approach helps us to track the origin of threats and is a first step toward designing effective countermeasures. We have first introduced a subject sensitivity measure through a questionnaire survey. Then, we have designed on-line friendship and group membership link disclosure (with certainty) attacks on the largest social network “Facebook”. These attacks successfully uncover the local network of a target using only legitimate queries. We have also designed sampling techniques to rapidly collect useful data around a target. The collected data are represented by social-attribute networks and used to perform attribute inference (with uncertainty) attacks. To increase the accuracy of attacks, we have designed cleansing algorithms. These algorithms quantify the correlation between subjects, select the most relevant ones and combat data sparsity. Finally, we have used a shallow neural network to classify the data and infer the secret values of a sensitive attribute of a given target with high accuracy measured by AUC on real datasets. The proposed algorithms in this work are included in a system called SONSAI that can help end users analyzing their local network to take the hand over their privacy

De nos jours, la popularité des réseaux sociaux (RS) est en constante progression. En effet, de plus en plus d’utilisateurs interagissent dans le monde virtuel, soit en y exprimant des opinions, en partageant des expériences, en réagissant aux avis d’autrui ou encore en échangeant des idées, en fonction de leurs qualités : influents, populaires, dignes de confiance, etc.. Dans la littérature, l’influence a fait l'objet d'une attention particulière ces dernières années. En effet, de nombreux domaines, dont l’Analyse des Réseaux Sociaux (ARS) et les systèmes de recommandation ont étudié l’influence, sa détection, la propagation de son effet et sa mesure. Ainsi, des modèles d'identification et d'estimation de l'influence sont aujourd'hui largement utilisés dans de nombreuses applications dédiées au marketing, aux campagnes politiques/sociales, etc. De plus, les interactions entre utilisateurs indiquent non seulement l’influence mais aussi la confiance, la popularité ou la réputation. Cependant, ces notions sont encore vaguement définies et il n'existe pas de consensus dans la communauté ARS. Définir, distinguer et mesurer la force de ces relations entre les utilisateurs posent également de nombreux défis, à la fois théoriques et pratiques, qui restent à explorer. La modélisation de l’influence pose de multiples défis et les méthodes actuelles de découverte et d’évaluation n’explorent pas encore pleinement les différents types d’interactions et ne sont en général pas applicables à plusieurs RS. En outre, la prise en compte de la dimension temporelle dans le modèle d’influence est importante, difficile et nécessite un examen plus approfondi. Enfin, l’exploration de liens possibles entre des notions, telles que l’influence et la réputation, reste un sujet ouvert. Dans cette thèse, nous nous focalisons sur les quatre concepts qualifiant les utilisateurs : influence, réputation, confiance et popularité, pour la modélisation de l'influence. Nous analysons les travaux existants utilisant ces notions et comparons leurs différentes interprétations. Par cette analyse, nous mettons en avant les caractéristiques essentielles que ces concepts devraient inclure, et nous en effectuons une analyse comparative. Cela nous permet d'établir une classification globale des différentes interprétations des notions selon leur niveau d'abstraction et leurs divergences ; cela constitue la première, contribution de cette thèse. En conséquence, nous proposons un modèle théorique de l'influence ainsi qu'une ontologie associée décrivant ce concept. Nous présentons également une variante de l'influence, inexplorée à ce jour dans le domaine de l’ARS, la micro-influence. Celle-ci cible un phénomène nouveau dans les RS que sont les utilisateurs avec une faible audience, mais fortement impliqués ; ces derniers apparaissent en effet comme ayant un impact fort malgré tout. En s'appuyant sur ces définitions, nous proposons ensuite un modèle pratique dénommé ARIM (Action-Reaction Influence Model). Ce modèle considère le type, la qualité, la quantité et la fréquence des actions réalisées par les utilisateurs, et ce en étant compatible avec différents RS. Nous abordons également la quantification de l'influence au cours du temps et la représentation de ses effets de causalité. Pour cela, nous considérons un type spécifique de RS: les réseaux de citations, particulièrement sensibles au temps. Ainsi, nous proposons un modèle, TiDIE (Time Dependent Influence Estimation), qui détermine l'influence, sur une période de temps, entre les communautés de ces réseaux. Enfin, nous combinons l’influence et la réputation avec le modèle TiDIE, afin d’étudier les dépendances entre elles. Nous proposons une méthode de transition, ReTiDIE, utilisant l’influence pour obtenir la réputation. Pour chacune de nos approches, des expérimentations ont été menées sur des jeux de données réels et ont montré la pertinence de nos méthodes
Online social networks are constantly growing in popularity. They enable users to interact with one another and shifting their relations to the virtual world. Users utilize social media platforms as a mean for a rich variety of activities. Indeed, users are able to express their opinions, share experiences, react to other users' views and exchange ideas. Such online human interactions take place within a dynamic hierarchy where we can observe and distinguish many qualities related to relations between users, concerning influential, trusted or popular individuals. In particular, influence within Social Networks (SN) has been a recent focus in the literature. Many domains, such as recommender systems or Social Network Analysis (SNA), measure and exploit users’ influence. Therefore, models discovering and estimating influence are important for current research and are useful in various disciplines, such as marketing, political and social campaigns, recommendations and others. Interestingly, interactions between users can not only indicate influence but also involve trust, popularity or reputation of users. However, all these notions are still vaguely defined and not meeting the consensus in the SNA community. Defining, distinguishing and measuring the strength of those relations between the users are also posing numerous challenges, on theoretical and practical ground, and are yet to be explored. Modelization of influence poses multiple challenges. In particular, current state-of-the-art methods of influence discovery and evaluation still do not fully explore users’ actions of various types, and are not adaptive enough for using different SN. Furthermore, adopting the time aspect into influence model is important, challenging and in need of further examination part of the research. Finally, exploring possible connections and links between coinciding notions, like influence and reputation, remains to be performed.In this thesis, we focus on the qualities of users connected to four important concepts: influence, reputation, trust, and popularity, in the scope of SNA for influence modeling. We analyze existing works utilizing these notions and we compare and contrast their interpretations. Consequently, we emphasize the most important features that these concepts should include and we make a comparative analysis of them. Accordingly, we present a global classification of the notions concerning their abstract level and distinction of the terms from one another, which is a first and required contribution of the thesis. Consequently, we then propose a theoretical model of influence and present influence-related ontology. We also present a distinction of notion not yet explored in SNA discipline -- micro-influence, which targets new phenomena of users with a small but highly involved audience, who are observed to be still highly impactful. Basing on the definitions of the concepts, we propose a practical model, called Action-Reaction Influence Model (ARIM). This model considers type, quality, quantity, and frequency of actions performed by users in SN, and is adaptive to different SN types. We also focus on the quantification of influence over time and representation of influence causal effect. In order to do that, we focus on a particular SN with a specific characteristic - citation network. Indeed, citation networks are particularly time sensitive. Accordingly, we propose Time Dependent Influence Estimation (TiDIE), a model for determining influence during a particular time period between communities within time-dependent citation networks. Finally, we also combine two of the abovementioned notions, influence and reputation, in order to investigate the dependencies between them. In particular, we propose a transition method, ReTiDIE, that uses influence for predicting the reputation. For each of the proposed approaches, experiments have been conducted on real-world datasets and demonstrate the suitability of the methods

En fonction des connexions entre utilisateurs de ces réseaux, certains contenus peuvent bénéficier d’une large audience et tout d’un coup se transformer en tendance. Comprendre comment du contenu peut se transformer en tendance est donc crucial pour pouvoir expliquer la propagation des opinions ainsi que pour établir des stratégies de marketing sociale. Les précédentes études se sont concentrées sur les caractéristiques du contenu pouvant se transformer en tendance et sur la structure du réseau d’individus dans les médias sociaux. Ce travail complète ces études en explorant les facteurs humains derrières la génération du contenu tendance. Nous nous appuyons sur cette analyse pour définir de nouveaux outils de personnalisation permettant aux individus de repérer le contenu qui les intéresse dans les médias sociaux. Les contributions de ce travail sont les suivantes:une analyse approfondie des individus créant du contenu tendance dans les médias sociaux ce qui permet de découvrir leurs caractéristiques distinctives; un nouveau moyen d’identifier le contenu tendance en s’appuyant sur la capacité des individus spéciaux qui le créent; un mécanisme d’élaboration de système de recommandation afin de personnaliser le contenu tendance.; et des techniques d’amélioration de la qualité des recommandations allant au-delà de la seule évaluation de la précision. Nos études montrent le rôle vital de certains utilisateurs spéciaux dans la création de contenu tendance dans les médias sociaux. Ces utilisateurs avec leur sagesse permettent aux autres individus de découvrir du contenu tendance à leur goût
Fluctuating along user connections, some content succeeds at capturing the attention of a large amount of users and suddenly becomes trending. Understanding trending content and its dynamics is crucial to the explanation of opinion spreading, and to the design of social marketing strategies. While previous research has mostly focused on trending content and on the network structure of individuals in social media, this work complements these studies by exploring in depth the human factors behind the generation of this content. We build upon this analysis to investigate new personalization tools helping individuals to discover interesting social media content. This work contributes to the literature on the following aspects: an in depth analysis on individuals who create trending content in social media that uncovers their distinguishing characteristics; a novel means to identify trending content by relying on the ability of special individuals who create them; a mechanism to build a recommender system to personalize trending content; and techniques to improve the quality of recommendations beyond the core theme of accuracy. Our studies underline the vital role of special users in the creation of trending content in social media. Thanks to such special users and their ``wisdom'', individuals may discover the trending content distilled to their tastes. Our work brings insights in two main research directions - trending content in social media and recommender systems

De nos jours, les Réseaux Sociaux sont omniprésents dans tous les aspects de la vie. Une fonctionnalité fondamentale de ces réseaux est la connexion entre les utilisateurs. Ces derniers sont engagés progressivement à contribuer en ajoutant leurs propres contenus. Donc, les Réseaux Sociaux intègrent également les créations des utilisateurs ; ce qui incite à revisiter les méthodes de leur analyse. Ce domaine a conduit désormais à de nombreux travaux de recherche ces dernières années. L’un des problèmes principaux est la détection des communautés. Les travaux de recherche présentés dans ce mémoire se positionnent dans les thématiques de l’analyse sémantique des Réseaux Sociaux et de la génération des applications interactives personnalisées. Cette thèse propose une approche pour la détection des communautés d’intérêt dans les Réseaux Sociaux. Cette approche modélise les données sociales sous forme d’un profil utilisateur social représenté par un ontologie. Elle met en oeuvre une méthode pour l’Analyse des Sentiments basées sur les phénomènes de l’influence sociale et d’Homophilie. Les communautés détectées sont exploitées dans la génération d’applications interactives personnalisées. Cette génération est basée sur une approche de type MDA, indépendante du domaine d’application. De surcroît, cet ouvrage fait état d’une évaluation de nos propositions sur des données issues de Réseaux Sociaux réels
Nowadays, Social Networks are ubiquitous in all aspects of life. A fundamental feature of these networks is the connection between users. These are gradually engaged to contribute by adding their own content. So Social Networks also integrate user creations ; which encourages researchers to revisit the methods of their analysis. This field has now led to a great deal of research in recent years. One of the main problems is the detection of communities. The research presented in this thesis is positioned in the themes of the semantic analysis of Social Networks and the generation of personalized interactive applications. This thesis proposes an approach for the detection of communities of interest in Social Networks. This approach models social data in the form of a social user profile represented by an ontology. It implements a method for the Sentiment Analysis based on the phenomena of social influence and homophily. The detected communities are exploited in the generation of personalized interactive applications. This generation is based on an approach of type MDA, independent of the application domain. In addition, this manuscript reports an evaluation of our proposals on data from Real Social Networks

Dans la plupart des systèmes nécessitant la modélisation de l'utilisateur pour adapter l'information à ses besoins spécifiques, l'utilisateur est représenté avec un profil généralement composé de ses centres d'intérêts. Les centres d'intérêts de l'utilisateur sont construits et enrichis au fil du temps à partir de ses interactions avec le système. De par cette nature évolutive des centres d'intérêts de l'utilisateur, le profil de l'utilisateur ne peut en aucun moment être considéré comme entièrement connu par un système. Cette connaissance partielle du profil de l'utilisateur à tout instant t a pour effet de réduire considérablement les performances des mécanismes d'adaptation de l'information à l'utilisateur lorsque le profil de l'utilisateur ne contient pas (ou contient très peu) les informations nécessaires à leur fonctionnement. Cet inconvénient est particulièrement plus récurrent chez les nouveaux utilisateurs d'un système (instant t=0, problème du démarrage à froid) et chez les utilisateurs peu actifs. Pour répondre à cette problématique, plusieurs travaux ont exploré des sources de données autres que celles produites par l'utilisateur dans le système : utilisateurs au comportement similaire (utilisé dans le filtrage collaboratif) ou données produites par l'utilisateur dans d'autres systèmes (conception de profil utilisateur multi-application et gestion des identités multiples des utilisateurs). Très récemment, avec l'avènement du Web social et l'explosion des réseaux sociaux en ligne, ces derniers sont de plus en plus étudiés comme source externe de données pouvant servir à l'enrichissement du profil de l'utilisateur. Ceci a donné naissance à de nouveaux mécanismes de filtrage social de l'information : systèmes de recherche d'information sociale, systèmes de recommandation sociaux, etc. Les travaux actuels portant sur les mécanismes de filtrage social de l'information démontrent que ce nouveau champ de recherche est très prometteur. Une étude sur les travaux existants nous permet tout de même de noter particulièrement deux faiblesses : d'une part, chacune des approches proposées dans ces travaux reste très spécifique à son domaine d'application (et au mécanisme associé), et d'autre part, ces approches exploitent de manière unilatérale les profils des individus autour de l'utilisateur dans le réseau social. Pour pallier ces deux faiblesses, nos travaux de recherche proposent une démarche méthodique permettant de définir d'une part un modèle social générique de profil de l'utilisateur réutilisable dans plusieurs domaines d'application et par différents mécanismes de filtrage social de l'information, et à proposer d'autre part, une technique permettant de dériver de manière optimale des informations du profil de l'utilisateur à partir de son réseau social. Nous nous appuyons sur des travaux existants en sciences sociales pour proposer une approche d'usage des communautés (plutôt que des individus) autour de l'utilisateur. La portion significative de son réseau social est constituée des individus situés à une distance maximum k de l'utilisateur et des relations entre ces individus (réseau k-égocentrique). A partir de deux évaluations de l'approche proposée, l'une dans le réseau social numérique Facebook, et l'autre dans le réseau de co-auteurs DBLP, nous avons pu démontrer la pertinence de notre approche par rapport aux approches existantes ainsi que l'impact de mesures telles que la centralité de communautés (degré ou proximité par exemple) ou la densité des réseaux k-égocentriques sur la qualité des résultats obtenus. Notre approche ouvre de nombreuses perspectives aux travaux s'intéressant au filtrage social de l'information dans de multiples domaines d'application aussi bien sur le Web (personnalisation de moteurs de recherche, systèmes de recommandation dans le e-commerce, systèmes adaptatifs dans les environnements e-Learning, etc. ) que dans les intranets d'entreprise (systèmes d'analyses comportementales dans les réseaux d'abonnés de clients télécoms, détection de comportements anormaux/frauduleux dans les réseaux de clients bancaires, etc. )
In most systems that require user modeling to adapt information to each user's specific need, a user is usually represented by a user profile in the form of his interests. These interests are learnt and enriched over time from users interactions with the system. By the evolving nature of user's interests, the user's profile can never be considered fully known by a system. This partial knowledge of the user profile at any time t significantly reduces the performance of adaptive systems, when the user's profile contains no or only some information. This drawback is particularly most recurrent for new users in a system (time t = 0, also called cold start problem) and for less active users. To address this problem, several studies have explored data sources other than those produced by the user in the system: activities of users with similar behavior (e. G. Collaborative filtering techniques) or data generated by the user in other systems (e. G. , multi-application user's profiles, multiple identities management systems). By the recent advent of Social Web and the explosion of online social networks sites, social networks are more and more studied as an external data source that can be used to enrich users' profiles. This has led to the emergence of new social information filtering techniques (e. G. Social information retrieval, social recommender systems). Current studies on social information filtering show that this new research field is very promising. However, much remains to be done to complement and enhance these studies. We particularly address two drawbacks: (i) each existing social information filtering approach is specific in its field scope (and associated mechanisms), (ii) these approaches unilaterally use profiles of individuals around the user in the social network to improve traditional information filtering systems. To overcome these drawbacks in this thesis, we aim at defining a generic social model of users' profiles that can be reusable in many application domains and for several social information filtering mechanisms, and proposing optimal techniques for enriching user's profile from the user's social network. We rely on existing studies in social sciences to propose a communities (rather than individuals) based approach for using individuals around the user in a specific part of his social network, to derive his social profile (profile that contains user's interest derived from his social network). The significant part of the user's social network used in our studies is composed of individuals located at a maximum distance k (in the entire social network) from the user, and relationships between these individuals (k-egocentric network). Two evaluations of the proposed approach based on communities in k-egocentric networks have been conducted in the online social network Facebook and the co-authors network DBLP. They allow us to demonstrate the relevance of the proposal with respect to existing individual based approaches, and the impact of structural measures such as the centrality of communities (degree or proximity) or user's k-egocentric network density, on the quality of results. Our approach opens up many opportunities for future studies in social information filtering and many application domains as well as on the Web (e. G. Personalization of search engines, recommender systems in e-commerce, adaptive systems in e-Learning environment) or in Intranets business systems (e. G. Behavioral analysis in networks of subscribers telecom customers, detection of abnormal behavior network bank customers, etc. )

La visualisation d'informations est un domaine qui connaît un réel intérêt depuis une dizaine d'années. Dernièrement, avec l'explosion des moyens de communication, l'analyse de réseaux sociaux fait l'objet de nombreux travaux de recherches. Nous présentons dans cette thèse des travaux sur l'analyse de réseaux sociaux dynamiques, c'est à dire que nous prenons en compte l'aspect temporel des données. [...]
Since ten years, informations visualization domain knows a real interest.Recently, with the growing of communications, the research on social networks analysis becomes strongly active. In this thesis, we present results on dynamic social networks analysis. That means that we take into account the temporal aspect of data. We were particularly interested in communities extraction within networks and their evolutions through time. [...]

Le principal objectif de cette thèse est d'évaluer les protocoles qui prennent en considération la protection de la vie privée et qui nécessitent seulement des métadonnées locales pour détecter les comportements malveillants sur les réseaux sociaux décentralisés. En appliquant des techniques d'analyse de réseaux sociaux qui réduisent la quantité de métadonnées sensibles, nous obtenons des résultats acceptables comparé aux techniques qui ne préservent pas la vie privée. De plus, nous prévoyons d'élaborer une série de recommandations pour construire de futurs réseaux sociaux décentralisés qui découragent cette type des comportements abusifs
The main goal of this thesis is to evaluate privacy-preserving protocols to detect abuse in future decentralised online social platforms or microblogging services, where often limited amount of metadata is available to perform data analytics. Taking into account such data minimization, we obtain acceptable results compared to techniques of machine learning that use all metadata available. We draw a series of conclusion and recommendations that will aid in the design and development of a privacy-preserving decentralised social network that discourages abusive behavior

Plus rapidement encore que les cas de covid-19, les fausses informations se sont répandues dans l’espace public comme une traînée de poudre depuis mars 2020. Or cette infodémie interroge la confiance sociale en un système médiatique libre (Thomaß 2008), pilier des démocraties modernes et permettant d’alimenter le débat politique et sociétal, alimentée par les discours complotistes sur les réseaux sociaux (Thimm 2018). Dans cette contribution, je poserai la question de la confiance sociale en et par les informations médiatiques et le travail journalistique afin de réfléchir aux implications pour la société et la démocratie, en proie à une situation nouvelle et anxiogène. Je souhaite interroger les dispositifs socio-techniques de communication qui se mettent en place dans le contexte de cette pandémie pour contrer la diffusion de fake news et les effets que ceux-ci peuvent avoir à long-terme pour les démocraties. En effet, les débats entre pro et contre Hydroxychloroquine, pro et contre-masque et dernièrement pro et contre-vaccin sont virulents, les accusations personnelles remplaçant le dialogue scientifique entre chercheur.e.s, comme si le truchement des écrans dédouanait de tout respect des personnes. On note que les débats autour de l’hydroxychloroquine et le soutien à Didier Raoult se font sur internet, essentiellement sur Facebook (Bonnaire 2020). Un climat angoissant règne, aussi bien par l’insécurité créée par la pandémie même que par les discours de peur propagée sur internet et dans certains médias. Pendant le confinement, une dépêche de l’AFP sur deux parle de la pandémie (Hervé 2020) : celle-ci est donc surprésente et occupe toutes les pensées. Cette angoisse culmine en la sortie, le 11 novembre dernier, du documentaire Hold-Up de Pierre Barnerias. Financé en grande partie par le crowd-funding, les réactions et les détracteurs du film s’expriment à la fois sur les médias et sur les réseaux sociaux et donnent de nouveau lieu à une fracture entre pro et contre. Un groupe en particulier, la Covid19 Fédération, s’est attaqué à un débunkage de chaque information du film. A l’aide d’une observation participante, nous analyserons le travail en ligne de ce groupe qui ne se connait pas en dehors d’une plate-forme de communication dédiée. Chacun.e a un job différent, une formation différente, un lieu d’habitation différent, mais tou.te.s sont réuni.e.s autour de ce même désir d’informer sur la pandémie, de manière la plus objective qui soit. Elles et ils préparent des analyses de film, des vidéos, des articles sur un groupe et une page facebook, un blog d’information et des publications instagram (Covid 19 Fédération 2020). Le recrutement des nouveaux membres se fait par cooptation. Mon analyse basée sur une observation participante montrera une organisation par tâches et par compétences, un processus décisionnel démocratique et de nécessaires compétences en matière d’outils de visio-conférence et d’écriture internet pour réaliser un travail collaboratif en ligne, qui se veut non militant mais au contraire informatif.