Emmanuel Lazega

17 mars 2011 de 11h à 12h : salle 25-26/101

La question de savoir si la structure dun collectif reste stable malgré un fort turnover de ses membres et un fort turnover des relations entre ces membres est une question classique de la sociologie. Nous proposons une réponse à cette question en procédant à une analyse longitudinale dun réseau de conseil intra-organisationnel explorant la relation entre la structure formelle de lorganisation et un processus dapprentissage collectif par ses membres. Nous identifions une structure centre-périphérie et un mouvement cyclique de centralisation-décentralisation du réseau de conseil. Nous expliquons cette dynamique comme leffet dune oscillation des membres de lorganisation entre surcharge et conflits épistémiques. La question de la stabilité de la structure malgré un fort turnover de ses membres et un fort turnover des relations entre eux est ainsi traduite en termes de stabilisation plus ou moins précaire de cette dynamique par les acteurs du système eux-mêmes.

Arnaud Legout

10 mars 2011 de 11h à 12h : salle 25-26/101

Les risques d’atteinte à la vie privée sur Internet sont largement sous estimés. Il est connu que les internautes laissent énormément d’informations personnelles sur, par exemple, les réseaux sociaux. Cependant, peu de gens savent que toute activité sur Internet laisse des traces. Dans cet exposé, nous allons montrer qu’il est possible de collecter ces traces à grande échelle et sans infrastructure dédiée. Plus précisément, nous allons montrer qu’il est possible de surveiller l’activité sur BitTorrent de centaines de millions d’internautes. Nous allons également montrer qu’en exploitant des mesures faites sur BitTorrent et sur un réseaux de voix sur IP, il est non seulement possible de lier à une identité réelle une liste de téléchargement de manière automatique, mais qu’il est également possible de suivre les déplacements d’un grand nombre de personnes sans que ces personnes n’aient aucun moyen de détecter ni de bloquer ces mesures.

Ludovic Denoyer

10 février 2011 de 11h à 12h : salle 25-26/101

We consider the problem of labeling nodes in a multi-graph where the nodes may be connected with different types of relations. This type of problem occurs in many situations like for example the analysis of social networks or bibliographic data. Relations may be provided (e.g. friends) or computed (e.g. similarity). We propose a new learning algorithm for exploiting the rich multi-relational information in the labeling task. This method is able to optimally learn combining the influence of different relation types. It is one of the very first algorithms able to handle multi-graph information for this classi fication task. We describe experiments on four datasets which show the model ability to deal with complex relationships and to take bene fit of multi-relational information for complex labeling problems.