Les capitalistes sociaux sur Twitter : détection via des mesures de similarité
Résumé
Les réseaux sociaux tels que Twitter font partie du phénomène de déluge des données, expression utilisée pour décrire l'apparition de données de plus en plus complexes et volumineuses. Pour représenter ces réseaux, des graphes orientés sont souvent utilisés. Ces graphes, qui modélisent les utilisa- teurs de ces réseaux et les connexions qui existent entre eux, contiennent des dizaines de millions de sommets et des milliards d'arcs (Cha et al. (2010)). Dans cet article, nous nous intéressons essentiellement à deux aspects de l'analyse du réseau social de Twitter. En premier lieu, notre but est de trouver une méth- ode efficace pour stocker et manipuler le graphe du réseau social en utilisant des ressources informatiques raisonnables (nombre de processeurs et quantité de mémoire). Cet axe de recherche constitue un enjeu majeur puisqu'il est ainsi possible de traiter des graphes à échelle réelle sur des machines accessibles par tous. Ensuite, nous nous attachons à étudier les capitalistes sociaux, un type par- ticulier d'utilisateurs de Twitter introduit par Ghosh et al. (2012). En se basant sur deux mesures de similarité appelées indice de chevauchement et ratio, nous proposons une méthode pour détecter et classifier très efficacement ces utilisa- teurs. Nous validons ensuite cette méthode en comparant nos résultats avec une liste de capitalistes sociaux avérés, obtenue avec une approche ad hoc (Ghosh et al. (2012)).