CONTENU DES TWEETS
5.2. STYLES DE COMMUNICATION DANS TWITTER 93
facteurs, nous attribuons des r ˆoles communicationnels dans un tweet `a des combinaisons d’op ´erateurs et d’ ´el ´ements voisins. Nous avons choisi environ quarante combinaisons qui semblent ˆetre pertinentes, limit ´ees dans un premier temps aux combinaisons de deux op ´erateurs de communication, le tableau 5.6 montre des exemples de combinaisons d’op ´erateurs.
Les ´el ´ements de gratifications et les sources m ´edias d ´ependent du corpus et du do-maine ´etudi ´es. Par exemple, dans le dodo-maine politique, nous pouvons consid ´erer les termes!merci" et!f ´elicitations" comme ´el ´ements de gratification et le terme!
BBC-News"comme une source m ´edia.
TABLE5.6 – Exemples de combinaisons d’op ´erateurs et d’ ´el ´ements voisins
Combinaisons d’op ´erateurs et d’ ´el ´ements R ˆole communicationnel
@nom personne + #element gratification Interactif @nom personne + photo/vid ´eo Interactif
@nom personne + URL Interactif
@nom personne + #source m ´edia Equilibr ´e´
@source m ´edia + URL Informatif
#source m ´edia + URL Informatif
RT source m ´edia + URL Informatif
5.2.3/ CATEGORISATION DES STYLES DE COMMUNICATION DANS´ Twitter ET
RESULTATS´
Nous pr ´esentons dans cette sous-section l’extension de TwitBelief afin de cat ´egoriser les styles de communication dans Twitter. La m ´ethode consiste `a modifier TwitBelief selon deux aspects : 1) les relations ou motifs sont remplac ´es par les combinaisons d’op ´erateurs et d’ ´el ´ements voisins et 2) le r ˆole communicationnel devient le cadre de discernementΩS tyle et l’op ´eration α est adapt ´ee (voir le tableau5.7) pour d ´eterminer le style de communication.
TABLE5.7 – D ´efinition de l’op ´eration α 3 α
3 Interactif Equilibr ´e´ Informatif ΩSt yle
Interactif Interactif Interactif Equilibr ´e´ Interactif
´
Equilibr ´e Interactif Equilibr ´e´ Informatif Equilibr ´e´
Informatif Equilibr ´e´ Informatif Informatif Informatif
ΩSt yle Interactif Equilibr ´e´ Informatif ΩS tyle
Ainsi, afin de cat ´egoriser les styles de communication dans Twitter, nous combinons les informations sur les diff ´erents op ´erateurs et ´el ´ements utilis ´es dans les tweets. La m ´ethode peut ˆetre appliqu ´ee sur un tweet en tenant compte des diff ´erents op ´erateurs de communication et des ´el ´ements utilis ´es dans ce tweet afin de d ´eterminer son style ou il peut ´egalement cat ´egoriser le style global d’un utilisateur en consid ´erant toutes les combinaisons d’op ´erateurs communicationnels et d’ ´el ´ements qu’il a utilis ´e dans ses tweets. Cependant, afin de fusionner les combinaisons d’op ´erateurs, il est int ´eressant
94 CHAPITRE 5. EXTENSION DE TWITBELIEF AU CONTENU DES TWEETS
de repr ´esenter l’incertitude sur l’importance des combinaisons d’op ´erateurs les unes par rapport aux autres et donc utiliser la d ´emarche de TwitBelief.
Nous avons appliqu ´e notre m ´ethodologie au corpus anglais constitu ´e lors des ´elections europ ´eennes de 2014. Nous avons 309 candidats qui ont ´emis pr `es de 73 000 tweets sur une p ´eriode de quatre semaines. Pour ´etudier leur style de communication, nous avons en premier calcul ´e pour chaque candidat le nombre d’occurrences de chacune des combinaisons. Le tableau5.8montre les r ´esultats pour les trois candidats “DavidoOrr”, “YesEdinSouth” et “LindaMcAvanMEP” et trois combinaisons qui correspondent `a un des trois styles de communication.
TABLE5.8 – Occurences pour trois candidats anglais
Combinaison d’op ´erateurs DavidoOrr YesEdinSouth LindaMcAvanMEP
@nom personne + photo/vid ´eo 8 31 39
@nom personne + #source m ´edia 130 0 1
#autre + #source m ´edia 244 0 1
Le tableau5.9montre avec une masse de croyance le style de communication des trois candidats. Par exemple, le style de communication de “DavidoOrr” est Informatif avec une croyance de 48, 25%. Ainsi, la cat ´egorisation des styles de communication dans Twitter en utilisant le principe de TwitBelief est un travail compl ´ementaire `a celui de [Kondrashova et al., 2015] puisqu’il permet de d ´eduire, de fac¸on automatique, le style de communication global des utilisateurs du r ´eseau, ce qui est difficile `a d ´eduire directement par les sociologues.
TABLE5.9 – Style de communication des 3 candidats
DavidoOrr YesEdinSouth LindaMcAvanMEP
Interactif 0.1943147 0.47523382331 0.43164746
´
Equilibr ´e 0.323154 0.2400061633 0.25460243
Informatif 0.4825313 0.2847600133 0.31375011
Jackson et al. [Jackson et al., 2011] montrent que les politiciens pr ´ef `erent la communi-cation !un- `a-plusieurs", se rapprochant d’une simple distribution d’information (style informatif) plut ˆot que d’une communication interactive!un- `a-un". Ceci n’est pas confirm ´e avec nos r ´esultats puisque la majorit ´e des candidats des ´elections europ ´eennes de 2014 utilisent plut ˆot un style interactif.
5.3/ C
ONCLUSIONDans ce chapitre, nous avons propos ´e deux extensions de TwitBelief afin de consid ´erer le contenu des tweets. La premi `ere est l’estimation de l’influence polaris ´ee sur le r ´eseau Twitter. Dans cette extension, l’analyse des sentiments des tweets avec l’algorithme des for ˆets d’arbres d ´ecisionnels permet de d ´eterminer la polarit ´e de l’influence. Il s’agit de diviser le corpus en trois sous-ensembles, chacun repr ´esente une polarit ´e. TwitBelief
5.3. CONCLUSION 95
est appliqu ´e dans les trois sous-ensembles pour obtenir l’influence polaris ´ee de chaque utilisateur. Enfin, les mesures d’influence des trois polarit ´es sont combin ´ees en utilisant le principe de TwitBelief mais en tenant compte des combinaisons des couples polarit ´e/degr ´e d’influence. La deuxi `eme extension est la cat ´egorisation des styles de communication dans Twitter, il s’agit d’ ´etudier les styles de communication des utilisateurs de Twitter en se basant sur le mod `ele I to I. Cette extension utilise le principe de TwitBelief en modifiant deux aspects : le cadre de discernement et les combinaisons d’op ´erateurs qui remplacent les relations et motifs. L’annexeBdonne des exemples d’illustration des deux extensions de TwitBelief
Ainsi, les extensions pr ´esent ´ees dans ce chapitre montrent la flexibilit ´e de la m ´ethode TwitBelief et son pouvoir d’adaptation aux diff ´erents aspects du r ´eseau Twitter. Par exemple, dans TwitBelief, l’algorithme se base uniquement sur l’aspect multiplexe du r ´eseau et utilise les liens et leur diversit ´e dans les estimations alors que dans les extensions pr ´esent ´ees dans ce chapitre, TwitBelief s’adapte pour consid ´erer l’aspect h ´et ´erog `ene du r ´eseau en exploitant les tweets et leurs contenus.
Afin d’adapter TwitBelief `a des probl ´ematiques diff ´erentes de son intention initiale, l’id ´ee cl ´e est de formaliser le probl `eme et la question `a laquelle nous souhaitons r ´epondre puis de d ´efinir le cadre de discernement qui repr ´esente les r ´eponses possibles `a cette question. En plus du cadre de discernement, il est aussi important d’identifier les crit `eres de mani-festation de chaque probl `eme. Par exemple, afin d’estimer l’influence, les relations et les motifs repr ´esentent les crit `eres de manifestation de l’influence alors que les combinaisons d’op ´erateurs repr ´esentent les crit `eres de manifestation des styles de Twitter.