Détection de points de vue à l'aide des proximités inter-profils

Ophélie Fraisier (1, 2) , Guillaume Cabanac (2, 3) , Yoann Pitarch (2) , Romaric Besancon (4) , Mohand Boughanem (2, 3)

1 DOCC - CEA Tech Occitanie
2 IRIT-IRIS - Recherche d’Information et Synthèse d’Information
3 UT3 - Université Toulouse III - Paul Sabatier
4 LIST (CEA) - Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies

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.

Mots clés: Computational Social Science; Stance detection; Social media; Political Expression

Mots clés: Humanités numériques; Expression politique; Media sociaux; Détection de points de vue

Domaines: Réseaux sociaux et d'information [cs.SI]; Systèmes et contrôle [cs.SY]

Ophélie Fraisier, Guillaume Cabanac, Yoann Pitarch, Romaric Besancon, Mohand Boughanem. Détection de points de vue à l'aide des proximités inter-profils. Conférence sur les Modèles et l'Analyse des Réseaux : Approches Mathématiques et Informatique (MARAMI 2017), Oct 2017, La Rochelle, France. ⟨hal-02611652⟩