Maximilien Danisch, Nicolas Dugué, Anthony Perez
MARAMI 2014
L’influence sur Twitter est un sujet particulièrement discuté avec l’explosion de l’utilisation de ce service de micro-blogging. En effet, afin de fouiller efficacement dans la masse de tweets produite par les millions d’utilisateurs de Twitter, de déterminer les tendances et les informations pertinentes, il est important de pouvoir détecter les utilisateurs influents. Ainsi, plusieurs outils fournissant un score d’influence ont été proposés et font référence. Cependant, les algorithmes utilisés par les sociétés qui les développent restent secrets. Dans des travaux récents, il a été montré que des comptes automatiques peuvent obtenir des scores élevés sans raison. De façon à étendre et compléter ces travaux, nous montrons que ces outils sont incapables de distinguer les utilisateurs réels de ceux appelés capitalistes sociaux, qui obtiennent à tort des scores d’influence élevés. Afin de résoudre ce problème, nous définissons un classifieur qui réalise cet objectif et rétablit ainsi des scores réalistes pour les capitalistes sociaux. Pour réaliser ce classifieur, nous avons réuni un jeu de données contenant des exemples de capitalistes sociaux et d’utilisateurs réguliers du réseau ainsi que leurs informations de profils et d’utilisation. Pour finir, nous avons développé une application en ligne qui utilise ce classifieur.