Offre en lien avec l’Action/le Réseau : – — –/– — –

Laboratoire/Entreprise : ETIS UMR 8051
Durée : 6 mois
Contact : maria.malek@cyu.fr
Date limite de publication : 2022-02-24

Contexte :
Nous explorons dans nos travaux actuels portant sur l’analyse des médias sociaux, la combinaison de méthodes classiques d’exploration d’opinion avec l’analyse des réseaux sociaux et son impact sur la formation et la propagation d’opinion afin de construire un modèle d’opinion cohérent.
Afin d’étudier l’impact des utilisateurs influents (nœuds influents), nous intégrons dans un premier temps plusieurs facteurs d’influence extraits du réseau dans le processus d’exploration d’opinions. Ces facteurs sont généralement calculés en utilisant différentes mesures de centralité comme le degré, la proximité, l’intermédiarité, la centralité PageRank, etc.

Nous définissons et étudions ensuite la notion de la stabilité d’opinion au sein des réseaux égocentriques autour des influenceurs et au sein des communautés détectées, notre objectif étant de détecter la modification d’opinion pour les deux types de sous-réseaux.
Nous analysons les communautés obtenues afin de comprendre les opinions émergeantes à partir de ces communautés non seulement en fonction des profils utilisateurs mais aussi en fonction d’éléments topologiques. Nous souhaitons également proposer des indicateurs concernant la stabilité des opinions et d’autres liés à leurs changements.

Sujet :
Le but de stage est de proposer et d’intégrer une méthode d’explicabilité dans les algorithmes d’analyse d’opinions afin de produire des explications émergeantes qui combinent des informations nodales (comme le profil d’utilisateur) et topologiques extraites de la structure du graphe de propagation des opinions.
En intégrant une méthode d’explicabilité adéquate, nous souhaitons rendre plus compréhensible également les résultats concernant la polarité de l’opinion trouvée au niveau des utilisateurs et au niveau des groupes. De même, le modèle doit être capable d’expliquer les changements d’opinion détectés en lien avec les informations extraites du réseau de propagation et les séquences d’actions entreprises (par exemple : tweets, retweets, réponses) menant à ce changement.

Profil du candidat :
Master 2 ou dernière année d’école d’ingénieur

Formation et compétences requises :
Bonne connaissance en Machine Learning et en programmation Python.

Adresse d’emploi :
2 Av. Adolphe Chauvin, 95300 Pontoise, bâtiment A, 5 étage étage, laboratoire ETIS.

Document attaché : 202202231431_Stage_M2_ETIS_Explicabilite_AnalyseOpinions.pdf