Détection de points de vue à l'aide des proximités inter-profils
Résumé
Numerous domains have interests in studying the viewpoints expressed online, be it for marketing, cybersecurity, or computational social sciences. We propose a generic model to detect said viewpoints, relying on the proximity between user profiles, determined according to the information available online. We use a sample of seed profiles for whom we know the stance, and graphs modeling the proximity of the user profiles, to classify the rest of the population. This model exploits communities, which represent profiles close enough to assume they share a similar stance. Using several datasets, we show that by combining several types of proximity we can achieve excellent effectiveness despite the simplicity of the method.
De nombreux domaines ont intérêt à étudier les points de vue exprimés en ligne, que ce soit le marketing, la cybersécurité, ou les humanités numériques. Nous proposons un modèle générique permettant de détecter ces points de vue en s'appuyant sur la proximité entre les profils utilisateurs, déterminée en fonction des éléments disponibles sur la plateforme étudiée. Nous utilisons un échantillon de profils annotés au départ, et des graphes modélisant la proximité des profils, afin de catégoriser le reste de la population. Ce modèle exploite les communautés, représentant des profils assez proches pour supposer qu'ils partagent une posture similaire. En utilisant plusieurs jeux de données, nous montrons qu'en combinant plusieurs types de proximités, nous obtenons des résultats très pertinents malgré la simplicité de la méthode.
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