Bernard Conein (1) & Alexandre Delanoë (2)

Jeudi 09 janvier 2014 à 11h, salle 25-26/101

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En proposant d’explorer comment, en envoyant un message sur une liste de discussion, un contributeur peut contrôler la forme du réseau dans lequel il intervient, on montrera quun fil de discussion peut se décrire comme un réseau de répliques dont lextension (nombre de messages, nombre de contributeurs) est gouvernée par des dynamiques de contrôle propre à certaines séquences d’interactions. Slides disponibles à l’adresse suivante : B. Conein :http://www.complexnetworks.fr/?p=1750 A. Delanoë : http://alexandre.delanoe.org/academie/docs/2014-01_DelanoeConein.svg

Qinna Wang

Jeudi 12 Décembre 2013 à 14h,salle 25-26/101

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Dans le contexte des réseaux complexes, la structure communautaire du réseau devient un sujet important pour plusieurs domaines de recherche. Les communautés sont en général vues comme des groupes intérieurement denses. La détection de tels groupes offre un éclairage intéressant sur la structure du réseau. Par exemple, une communauté de pages web regroupe des pages traitant du même sujet. La définition de communautés est en général limitée à une partition de lensemble des nœuds. Cela exclut par définition quun nœud puisse appartenir à plusieurs communautés, ce qui pourtant est naturel dans de nombreux (cas des réseaux sociaux par exemple). Une autre question importante et sans réponse est létude des réseaux et de leur structure communautaire en tenant compte de leur dynamique. Cettethèseporte sur létude de réseaux dynamiques et la détection de communautés recouvrantes. Nous proposons deux méthodes différentes pour la détection de communautés recouvrantes. La première méthode est appelée optimisationde clique. L’optimisation de clique vise à détecter les nœuds recouvrants granulaires. La méthode de l’optimisation de clique est une approche à grain fin. La seconde méthode est nommée détection floue (fuzzy detection). Cette méthode est à grain plus grossier et vise à identifier les groupes recouvrants. Nous appliquons ces deux méthodes à des réseaux synthétiques et réels. Les résultats obtenus indiquent que les deux méthodes peuvent être utilisées pour caractériser les nœuds recouvrants. Les deux approches apportent des points de vue distincts et complémentaires. Dans le cas des graphes dynamiques, nous donnons une définition sur la relation entre les communautés à deux pas de temps consécutif. Cette technique permet de représenter le changement de la structure en fonction du temps. Pour mettre en évidence cette relation, nous proposons des diagrammes de lignage pour la visualisation de la dynamique des communautés. Ces diagrammes qui connectent des communautés à des pas de temps successifs montrent lévolution de la structure et l’évolution des groupes recouvrantes., Nous avons également appliquer ces outils à des cas concrets.

Bertrand Jouve

Jeudi 21 novembre 2013 à 11h, salle 25-26/101

A partir de deux exemples d’applications sur des données historiques (reconstruction de réseaux sociaux de la paysannerie médiévale et dynamiques de parcellaires anciens), nous montrerons comment il est possible d’améliorer nos outils de la théorie des graphes pour l’analyse des réseaux d’interactions. Nous baserons notre propos sur des recherches en théorie intervallaire et en topologie algébrique.

Nicolas Dugué

Jeudi 07 novembre 2013 à 11h, salle 25-26/101

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Les capitalistes sociaux sont des utilisateurs particuliers de Twitter. Ces utilisateurs cherchent à obtenir un maximum de followers par des méthodes que nous décrirons pour gagner de la visibilité sur ce réseau. La visibilité et la potentielle influence obtenues par ces utilisateurs ne sont pas basées sur le contenu de leurs tweets et la crédibilité de leur compte mais sur une accumulation de followers artificielle. Il est donc intéressant de détecter ces utilisateurs afin d’étudier leur réelle influence sur le réseau. Nous proposons une méthode de détection des capitalistes sociaux utilisant des mesures simples basées sur la topologie du réseau uniquement. Suite à cela, nous montrons que les méthodes employées par ces utilisateurs font qu’ils forment un sous groupe densément connecté dans le graphe représentant le réseau. Par ailleurs, à travers une étude sur l’évolution de certains de ces comptes entre 2009 et 2013, nous démontrons l’efficacité de ces techniques pour accumuler des followers. Nous confirmons ensuite grâce à un compte Twitter automatisé qu’il est toujours possible d’appliquer ces méthodes. Enfin, nous nous intéressons à la position des capitalistes sociaux dans le réseau. Nous nous basons ainsi sur la notion de rôles communautaires introduite par Guimerà et Amaral pour caractériser la position de ces utilisateurs au sein des communautés du réseau. Nous généralisons cette méthode, l’adaptons aux graphes orientés et montrons que les capitalistes sociaux occupent des rôles spécifiques.

Laurent Beauguitte

Jeudi 24 octobre 2013 à 11h, salle 26-00/428

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Si la géographie a longtemps et de manière quasi exclusive privilégié l’étude des réseaux techniques (réseaux de transport notamment, voir Barthelemy, 2011), l’analyse de réseau, entendue comme une boîte à outils méthodologiques plus que comme une théorie des phénomènes sociaux, permet d’enrichir les approches en géographie économique ou politique. Cette présentation montre comment divers outils et mesures, issus de la Social network analysis comme des Complex network studies, peuvent être mobilisés pour une réflexion relative à la régionalisation politique du monde. La première partie présente le cadre épistémologique et les emprunts disciplinaires effectués. Diverses hypothèses relatives à la régionalisation politique sont ensuite exposées ainsi que les principaux résultats obtenus avec des données issues de l’Assemblée générale de l’ONU (vote et parrainage de résolution, lien entre tats et groupes régionaux). Enfin, une troisième partie souligne les limites conceptuelles et méthodologiques des choix effectués et de possibles pistes de recherche permettant de les contourner. Si la pluri-disciplinarité paraît une voie prometteuse, les obstacles demeurent et ne se limitent pas à des choix lexicaux divergents. Références Marc Barthelemy, 2011, Spatial networks, Physics reports, 499, 1-101. Laurent Beauguitte, 2011, L’Assemblée générale de l’ONU de 1985 à nos jours. Essai de géographie politique quantitative, Thèse de doctorat, Université Denis Diderot Paris 7, disponible sur TEL.

Charles Bouveyron

Jeudi 03 octobre 2013 à 11h, salle 25-26/101

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In the last two decades, many random graph models have been proposed to extract knowledge from networks. Most of them look for communities or more generally clusters of vertices with homogeneous connection profiles. While the first models focused on networks with binary edges only, extensions now allow to deal with valued networks. Recently, new models were also introduced in order to characterize connection patterns in networks through mixed memberships. This work was motivated by the need of analyzing a historical network where a partition of the vertices is given and where edges are typed. A known partition is seen as a decomposition of a network into subgraphs that we propose to model using a stochastic model with unknown latent clusters. Each subgraph has its own mixing vector and sees its vertices associated to the clusters. The vertices then connect with a probability depending on the subgraphs only, while the types of the edges are assumed to be sampled from the latent clusters. A variational Bayes expectation-maximization algorithm is proposed for inference as well as a model selection criterion for the estimation of the cluster number. Experiments are carried out on simulated data to assess the approach. The proposed methodology is then applied to an ecclesiastical network in merovingian Gaul. An R package, called Rambo, implementing the inference algorithm is available on the CRAN. This is a joint work with Y. Jernite, P. Latouche, P. Rivera, L. Jegou & S. Lamassé. Preprint available at http://arxiv.org/abs/1212.5497.

Benjamin Renoust

Mardi 17 septembre 2013 à 11h, salle 25-26/101

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The analysis and exploration of a social network depends on the type of relations at play. Borgatti had proposed a type taxonomy organizing relations in four possible categories. Homophily (similarity) relationships form an important category where relations occur when entities of the network link whenever they exhibit similar behaviors. Examples are networks of co-author, where homophily between two persons follows from co-authorship; or network of actors having played under the supervision of the same movie director, for instance. Homophily is often embodied through a bipartite network where entities of a given type A (authors, movie directors) connect through entities of a different type B (papers, actors). A common strategy is then to project this bipartite graph onto a single-type network with entities of a same type A , possibly weighting edges based on how the type A entities interact with the type B entities underlying the edge. The resulting single-type network can then be studied using standard techniques such as community detection using edge density, or the computation of various centrality indices. This paper revisits this type of approach and introduces three measures derived from past work by Burt. Two entities of type B interact when they both induce a same edge between two entities of type A . The homogeneity of a subgroup thus depends on how intensely and how equally interactions occur between entities of type B giving rise to the subgroup. The measure thus differentiates between subgroups of type A exhibiting similar topologies depending on the interaction patterns of the underlying entities of type B.

François Queyroi

Mardi 09 juillet 2013 à 14h, salle 25-26/101

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Des travaux en sociologie, géographie ou biologie suggèrent la présence d’une structure de communautés multi-niveaux au sein des réseaux complexes. Cette structure peut être modélisée par un partitionnement hiérarchique des sommets d’un graphe. Plusieurs algorithmes ont été proposés récemment pour répondre à ce problème. En revanche, la question de l’évaluation d’une partition hiérarchique a été peu étudiée. Je présenterai une généralisation des mesures de qualité additives au partitionnements multi-niveaux. Cette généralisation sinterprète comme un parcours des nœuds de l’arbre de partition réalisé en propageant le « gain » de chaque groupe à ses descendants. Je discuterai également plusieurs applications possible utilisant ce nouveau type de mesure ; notamment l’optimisation de la hiérarchie produite lors du déroulement de l’algorithme de Louvain.

Dmitry Paranyushkin

Jeudi 27 juin 2013 à 11h, salle 55-65/211

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The increasingly interconnected world brings up the new challenges related to rapid defragmentation of information and cognitive overload. The existing recommender systems and social networks tend to pack concepts and people into tightly-knit interest communities producing so-called filter bubbles » (Pariser 2011), making it difficult for such systems to evolve, adapt, and innovate. To address those challenges, we developed several social interaction strategies and online tools that are aimed at creating the new possibilities for communication and learning. The intention is to find out how the framework of networks can be used to enhance our learning strategies and expand ones capabilities for social interactions. Specifically, were interested in the notion of metastability the ability of a dynamical system to maintain several distinct latent states at once, which can interact and produce complex behavior on the global level. Metastable dynamics has been shown to be essential to adaptability of a complex system, which has to respond to the constantly changing environment. In this seminar we will present several case studies conducted by Nodus Labs. One of the projects we will present to exemplify our ideas is the online text network visualization tool – http://textexture.com – which can be used to represent any text as a network of interrelated concepts. The graph can then be used to get a general idea or a summary of the texts content, as well as the relations between the different topics present within the text. It can also be used for non-linear fast reading, allowing the users to create different narratives that are more relevant to their fields of interest. We will also present several case studies from our workshop and educational practice (see http://noduslabs.com for more information), where we created so-called constructed situations. In those carefully designed social settings we invited the participants to explore the basic ideas of network dynamics and metastability. The intention was to demonstrate how network thinking can be used to increase ones choices in any social or collaborative situation and lead to a better awareness of communicative dynamics within a group of people.

Jérôme François

Jeudi 06 juin 2013 à 11h30, salle 55-65/211

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Security issues in Internet force the deployment of defensive measures to protect end users and Internet’s infrastructure itself. While a simple firewall would have been enough in the past, the trend is to promote a deeper analysis nowadays, in particular at the Internet operator level. Simple filtering has to be completed using more in-depth analysis tool. Detection of attacks may have to investigate multiple sources of data meantime and such sources, like network traffic captures, syslog, alerts or locations, may generate huge quantities of data. Forensics alleviates the real-time constraint but requires a perfect and global understanding of an intrusion to recover, protect in future and trigger legal actions as well. Hence, the problem is similar and finding evidences is like looking for a needle in a haystack. Therefore, the seminar will introduce several techniques to cope with big data issues in the context of security. Firstly, flow based methods will be presented as, for example, to track community of hosts participating to a botnet. This is possible by analyzing the traffic flow dependency in Internet and host relationships. Cyber-criminal organizations, like the Russian Business Network, are well organized and constructs their own Internet infrastructure and administrative domains which make them quite resistant to standard counter-measures like IP blacklisting. The seminar will then highlight how to reveal the underlying organization structure at a the Internet administrative domain level.