Identifier des signaux faibles avec Twitter : comment développer à partir de la Social Network Analysis des méthodologies spécifiques - Université d'Angers Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2020

Identify weak signals on Twitter : how developing from Social Network Analysis well adapted methodologies

Identifier des signaux faibles avec Twitter : comment développer à partir de la Social Network Analysis des méthodologies spécifiques

Résumé

The paper shows the interest of using advanced methodologies for analyzing Twitter data in order to better forecast new trends about future information. We study two kinds of information: the Fake New Viral Process and the Up-grading Startup Forecasting. In both of cases, we use automatic data collect given by Visisbrain and Gephi Data Visualization Tools in order to deeply study Social Graphs by identifying the role of different leaders on Twitter network in using human analysis. The first part presents adapted monitoring tools for the Twitter social network. The second part applies the opinion leader’s theory on Twitter analysis by combining Social Network Analysis tools and human’s economic networks analysis. The third and four parts present concrete applications of this new methodology for analyzing the Marrakech Pact Fake News and the forecasting of the up-grading start-up, named Momenprunt, which today plays a key role in real estate market.
L’article montre l’intérêt d’utiliser des méthodologies avancées pour analyser les données du réseau social Twitter propres à prévoir les nouvelles tendances des informations futures. Deux types d’information sont étudiés : la viralité des Fake News sur internet et la prévision de start-up montante. Dans les deux cas, nous utilisons la collecte automatique de données par Visisbrain et le logiciel Gephi en data visualisation pour étudier en profondeur les Social Graphs dans le but de caractériser par une analyse humaine le rôle des différents leaders sur Twitter. La première partie présente les outils de veille adaptés pour le réseau social Twitter. La seconde partie applique la théorie des leaders d’opinion à Twitter en combinant les outils de la Social Network et l’analyse des réseaux économiques. La troisième et quatrième partie proposent des applications concrètes de cette nouvelle méthodologie sur des cas précis : la viralité des Fake News au sujet du Pacte de Marrakech et la prévision de la the start-up Momenprunt jouant désormais un rôle clef sur le marché de l’immobilier.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-03266182 , version 1 (21-06-2021)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03266182 , version 1

Citer

Camille Baulant, Guillaume Sylvestre. Identifier des signaux faibles avec Twitter : comment développer à partir de la Social Network Analysis des méthodologies spécifiques. Workshop « Intelligence Economique 2020 », 2020 – 2025 : Quelle recherche française et francophone en intelligence économique ?, Jul 2020, Paris, France. ⟨hal-03266182⟩
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