EVARIST: un outil de monitoring du buzz et de l'e-reputation sur Twitter

Etienne Cuvelier (1) , Marie-Aude Aufaure (1)

1 MAS - Mathématiques Appliquées aux Systèmes - EA 4037

Dans le monde interconnecté actuel, la vitesse de diffusion des informations amène à une formation des opinions tendant vers de plus en plus d'immédiateté. En effet, les grands réseaux sociaux, en permettant le partage, et donc, la diffusion de l'information de manière quasi-instantanée, accélèrent aussi la formation des opinions concernant l'actualité. Cela fait de ces réseaux de formidables observatoires des opinions et aussi de l'e-réputation. Dans cet article nous proposons un prototype d'outil, basé sur les treillis de Galois, nommé EVARIST, qui permet à un utilisateur, institutionnel ou individuel, à partir d'un ensemble de mots clés de son choix (thème, marque, nom propre,...) de visualiser l'ensemble des termes les plus associés circulant à travers le réseau Twitter, et formant donc l'actualité brulante (buzz) concernant le sujet choisi

Domaines: Machine Learning [stat.ML]

Etienne Cuvelier, Marie-Aude Aufaure. EVARIST: un outil de monitoring du buzz et de l'e-reputation sur Twitter. 9e Atelier Visualisation et extraction de connaissances, 11ème Conférence Internationale Francophone sur l'Extraction et la Gestion des Connaissances - EGC 2011, Brest, France, Du 25 au 28 janvier 2011., Jan 2011, Brest, France. pp.1-8. ⟨hal-00704365⟩