IC05 cours 3

IC 05 / semestre printemps 2008


Franck.ghitallaDépartement TSH

Président de WebAtlas

[email protected]


Social Network Analysis

Bibliothèque de cas

Ressources

Pour un modèle du web


Bibliothèque de cas et construction de typologies en Network Sciences :

-schèmes typiques d'organisation des données entre agrégats/clusters internes aux agrégats (ie. controverses, communautés oppositives ou coopération, association, complémentarité) / pour une typologie des modalités d’interaction entre communautés

-scénarios d'évolution (temporal patterns / trends / bursty phenomenons…)

- proximité et complémentarité des focus liés à chaque étude

Guilhem Fouetillou, 2005, RTGI.


Guilhem Fouetillou, 2005, RTGI.

Pour chacune des communautés compétitives sur le réseau, on peut « zoomer » sur sa structure interne, et mieux comprendre la façon dont les militants politiques se sont associés pour défendre le « oui » comme le « non ». Dans ce cas, on trouve des relations de complémentarité/association entre les clusters de chacun des deux groupes.

Dans d’autres corpus web, on peut trouver le cas inverse : si la « géographie générale » ne montre pas d’opposition ou de compétition, l’analyse en clusters montre parfois des systèmes d’opposition forts selon différentes configurations.


Two Visions of the Web, from globality to localities, Fabien Pfaender, Mathieu Jacomy, Guilhem Fouetillou, 2006.

Sites/blogs/forums de migrants colombiens –

Programme TIC-Migrations – MSH, Sébastien Heymann, 2007.


L’Eglise de Scientologie (2003 - Eustache Diemert, 2007 - Franck Ghitalla)


Connecting the DotsTracking Two

Identified Terroristsby Valdis Krebs

http://www.orgnet.com/sna.html


Géographie de la Géographie de la « Grippe Aviaire » « Grippe Aviaire »

sur le websur le webPistes de recherchePistes de recherche

Mapper l’espace social de diffusion des informations

Domaines à étudierDomaines à étudierLes différentes communautés

associées à divers degrés à la question de la propagation du

H5N1

ObjectifsObjectifsPrévention / capter les signaux faibles associés à un début de

« panique sociale »

Une pluralité de « domaines » (agrégats)

Absence (?) d’un domaine identifiable spécifique sur le web francophone

Un phénomène informationnel dynamique (par « niveaux »)

Présence d’un courant « critique » (?)

Thématique diffuse, peu de documents entièrement dédiés au phénomène

Présence de sources très visibles (couche « haute » du web : web gouvernemental, org. Internationales, industriels, médias…)

Détection probable d’un agrégat important dédié à la grippe aviaire aux E.-U. (ressources anglophones)


http://www.insna.org/INSNA/soft_inf.html(softs)

Quelques ressources…


http://ic.fing.org/texts/synthese-social-network-analysis

http://en.wikipedia.org/wiki/Social_network


Pour un modèle du web…

Double problématique du SNA pour le web-mining :

1) Les données web (liens, contenus…) sont-elles réductibles en termes de social data mining? Si oui, à quelles conditions et selon quelles principes théoriques du social en réseau?

2) Selon quel(s) modèle(s) du web peut-on admettre le principe selon lequel les « traces sociales » (quels que soient les indices matériels) sont ou seraient concentrées dans certaines « zones » ou susceptibles d’être isolées dans certains types de graphes?

La « cartographie sociale » des principaux acteurs européens, RTGI pour le Centre d’Information sur l’Europe(http://www.touteleurope.fr)



Franck.ghitallaDépartement TSH

Président de WebAtlas

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Economy & Finance

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