Information diffusion in social media: modeling and analysis
Diffusion de l’information dans les médias sociaux : modélisation et analyse
Résumé
Social media have greatly modified the way we produce, diffuse and consume information, and have become powerful information vectors. The goal of this thesis is to help in the understanding of the information diffusion phenomenon in social media by providing means of modeling and analysis.
First, we propose MABED (Mention-Anomaly-Based Event Detection), a statistical method for automatically detecting events that most interest social media users from the stream of messages they publish. In contrast with existing methods, it doesn't only focus on the textual content of messages but also leverages the frequency of social interactions that occur between users. MABED also differs from the literature in that it dynamically estimates the period of time during which each event is discussed rather than assuming a predefined fixed duration for all events. Secondly, we propose T-BASIC (Time-Based ASynchronous Independent Cascades), a probabilistic model based on the network structure underlying social media for predicting information diffusion, more specifically the evolution of the number of users that relay a given piece of information through time. In contrast with similar models that are also based on the network structure, the probability that a piece of information propagate from one user to another isn't fixed but depends on time. We also describe a procedure for inferring the latent parameters of that model, which we formulate as functions of observable characteristics of social media users. Thirdly, we propose SONDY (SOcial Network DYnamics), a free and extensible software that implements state-of-the-art methods for mining data generated by social media, i.e. the messages published by users and the structure of the social network that interconnects them. As opposed to existing academic tools that either focus on analyzing messages or analyzing the network, SONDY permits the joint analysis of these two types of data through the analysis of influence with respect to each detected event.
The experiments, conducted on data collected on Twitter, demonstrate the relevance of our proposals and shed light on some properties that give us a better understanding of the mechanisms underlying information diffusion. First, we compare the performance of MABED against those of methods from the literature and find that taking into account the frequency of social interactions between users leads to more accurate event detection and improved robustness in presence of noisy content. We also show that MABED helps with the interpretation of detected events by providing clearer textual description and more precise temporal descriptions. Secondly, we demonstrate the relevancy of the procedure we propose for estimating the pairwise diffusion probabilities on which T-BASIC relies. For that, we illustrate the predictive power of users' characteristics, and compare the performance of the method we propose to estimate the diffusion probabilities against those of state-of-the-art methods. We show the importance of having non-constant diffusion probabilities, which allows incorporating the variation of users' level of receptivity through time into T-BASIC. We also study how -- and in which proportion -- the social, topical and temporal characteristics of users impact information diffusion. Thirdly, we illustrate with various scenarios the usefulness of SONDY, both for non-experts -- thanks to its advanced user interface and adapted visualizations -- and for researchers -- thanks to its application programming interface.
Les médias sociaux ont largement modifié la manière dont nous produisons, diffusons et consommons l'information et sont de fait devenus des vecteurs d'information importants. L’objectif de cette thèse est d’aider à la compréhension du phénomène de diffusion de l’information dans les médias sociaux, en fournissant des moyens d’analyse et de modélisation.
Premièrement, nous proposons MABED, une méthode statistique pour détecter automatiquement les évènements importants qui suscitent l'intérêt des utilisateurs des médias sociaux à partir du flux de messages qu'ils publient, dont l'originalité est d'exploiter la fréquence des interactions sociales entre utilisateurs, en plus du contenu textuel des messages. Cette méthode diffère par ailleurs de celles existantes en ce qu'elle estime dynamiquement la durée de chaque évènement, plutôt que de supposer une durée commune et fixée à l'avance pour tous les évènements. Deuxièmement, nous proposons T-BASIC, un modèle probabiliste basé sur la structure de réseau sous-jacente aux médias sociaux pour prédire la diffusion de l'information, plus précisément l'évolution du volume d'utilisateurs relayant une information donnée au fil du temps. Contrairement aux modèles similaires également basés sur la structure du réseau, la probabilité qu'une information donnée se diffuse entre deux utilisateurs n'est pas constante mais dépendante du temps. Nous décrivons aussi une procédure pour l'inférence des paramètres latents du modèle, dont l'originalité est de formuler les paramètres comme des fonctions de caractéristiques observables des utilisateurs. Troisièmement, nous proposons SONDY, un logiciel libre et extensible implémentant des méthodes tirées de la littérature pour la fouille et l'analyse des données issues des médias sociaux. Le logiciel manipule deux types de données : les messages publiés par les utilisateurs, et la structure du réseau social interconnectant ces derniers. Contrairement aux logiciels académiques existants qui se concentrent soit sur l'analyse des messages, soit sur l'analyse du réseau, SONDY permet d'analyser ces deux types de données conjointement en permettant l'analyse de l'influence par rapport aux évènements détectés.
Les expérimentations menées à l'aide de divers jeux de données collectés sur le média social Twitter démontrent la pertinence de nos propositions et mettent en lumière des propriétés qui nous aident à mieux comprendre les mécanismes régissant la diffusion de l'information. Premièrement, en comparant les performances de MABED avec celles de méthodes récentes tirées de la littérature, nous montrons que la prise en compte des interactions sociales entre utilisateurs conduit à une détection plus précise des évènements importants, avec une robustesse accrue en présence de contenu bruité. Nous montrons également que MABED facilite l'interprétation des évènements détectés en fournissant des descriptions claires et précises, tant sur le plan sémantique que temporel. Deuxièmement, nous montrons la validité de la procédure proposée pour estimer les probabilités de diffusion sur lesquelles repose le modèle T-BASIC, en illustrant le pouvoir prédictif des caractéristiques des utilisateurs sélectionnées et en comparant les performances de la méthode d'estimation proposée avec celles de méthodes tirées de la littérature. Nous montrons aussi l'intérêt d'avoir des probabilités non constantes, ce qui permet de prendre en compte dans T-BASIC la fluctuation du niveau de réceptivité des utilisateurs des médias sociaux au fil du temps. Enfin, nous montrons comment, et dans quelle mesure, les caractéristiques sociales, thématiques et temporelles des utilisateurs affectent la diffusion de l'information. Troisièmement, nous illustrons à l'aide de divers scénarios l'utilité du logiciel SONDY, autant pour des non-experts, grâce à son interface utilisateur avancée et des visualisations adaptées, que pour des chercheurs du domaine, grâce à son interface de programmation.
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