Direction de recherche : Clémence MAGNIEN

Co-encadrement : LAMARCHE-PERRIN Robin

Dynamique d'opinion et conflits politiques dans les médias - une perspective réseaux complexes

De nombreuses entités possiblement de natures différentes sont reliées par des liens (physiques ou virtuels) pouvant également être de natures différentes. De telles données peuvent être représentées par un graphe d’information hétérogène (heterogeneous information network, HIN). De plus, il existe souvent des corrélations entre entités ou événements de la vie réelle. Une fois ces derniers représentés par des abstractions appropriées telles que les HIN, les corrélations peuvent dès lors se retrouver dans ces graphes particuliers. Motivé par ces considérations, ce travail s’intéresse aux effets des possibles corrélations entre les liens d’un HIN sur sa structure et tente de répondre à des questions telles que : y a-t-il effectivement des corrélations entre les liens de différents types ? Si oui, est-il possible de les quantifier ? Que signifient-elles ? Comment les interpréter ? Est-ce que ces corrélations peuvent servir à prédire l’apparition de liens ? À modéliser des dynamiques de co-évolution ? Les exemples étudiés peuvent être divisés en deux catégories. Premièrement, l’utilisation des corrélations pour la prédiction du poids des liens est étudiée. Il est montré que les corrélations entre les liens, et plus particulièrement entre les chemins, peuvent être utilisées pour récupérer et prédire le poids d’autres liens, d’un type spécifié. Deuxièmement, une dynamique de poids de liens est considérée. Il est montré que la co-évolution de liens peut servir, par exemple, à définir un modèle d’attention entre individus et sujets. Les résultats préliminaires sont en accord avec d’autres présents dans la littérature, principalement relatifs aux modèles de dynamiques d’opinions. Globalement, ce travail illustre l’importance des corrélations entre les liens d’un HIN. En outre, il soutient le fait général que différents types de nœuds et liens abondent dans la nature et qu’il peut être important et instructif de prendre en compte cette diversité afin de comprendre l’organisation et le fonctionnement d’un système.

Publications 2018-2021

• 2021
  • H.‑L. Botterman, R. Lamarche‑Perrin : “Link weights recovery in heterogeneous information networks”, Computational Social Networks, vol. 8, pp. 15, (Springer) (2021)
• 2020
  • H.‑L. Botterman : “Dynamique d’opinion et conflits politiques dans les médias - une perspective réseaux complexes”, soutenance de thèse, soutenance 19/11/2020, direction de recherche Magnien, Clémence, co-encadrement : Lamarche-perrin, Robin (2020)
• 2019
  • H.‑L. Botterman, R. Lamarche‑Perrin : “Combining path-constrained random walks to recover link weights in heterogeneous information networks”, CompleNet 2019 - 10^th Conference on Complex Networks, Springer Proceedings in Complexity, Tarragona, Spain, pp. 97-109, (Springer) (2019)
• 2018
  • H.‑L. Botterman, C. Grasland, R. Lamarche‑Perrin, R. Leconte, M. Severo, É. Toureille : “The International Geomedia Agenda: ODYCCEUS Deliverable 1.3”, 55 p. pages (2018)