Bibtex de la publication

@InProceedings{ Fr2017.8,
author = {Fraisier, Ophélie and Cabanac, Guillaume and Pitarch, Yoann and Besancon, Romaric and Boughanem, Mohand},
title = "{Détection de points de vue à l'aide des proximités inter-profils (regular paper)}",
booktitle = "{Conférence sur les Modèles et l'Analyse des Réseaux : Approches Mathématiques et Informatique (MARAMI), La Rochelle, 18/10/2017-20/10/2017}",
year = {2017},
month = {octobre},
publisher = {Université de La Rochelle},
address = {http://www.univ-larochelle.fr},
pages = {(en ligne)},
language = {francais},
URL = {https://www.irit.fr/publis/IRIS/2017_MARAMI_FCPBB.pdf,%20https://www.irit.fr/publis/IRIS/2017_MARAMI_FCPBB_slides.pdf},
keywords = {Détection de points de vue, Media sociaux, Expression politique, Humanités numériques},
note = {},
abstract = {De nombreux domaines ont intérêt à étudier les points de vue exprimés en ligne, que ce soit le marketing, la cybersécurité, ou les humanités numériques. Nous proposons un modèle générique permettant de détecter ces points de vue en s'appuyant sur la proximité entre les profils utilisateurs, déterminée en fonction des éléments disponibles sur la plateforme étudiée. Nous utilisons un échantillon de profils annotés au départ, et des graphes modélisant la proximité des profils, afin de catégoriser le reste de la population. Ce modèle exploite les communautés, représentant des profils assez proches pour supposer qu'ils partagent une posture similaire. En utilisant plusieurs jeux de données, nous montrons qu'en combinant plusieurs types de proximités, nous obtenons des résultats très pertinents malgré la simplicité de la méthode.}
}