Réseaux sociaux et numériques
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Introduction à la visualisation de données : l’analyse de réseau en histoire

Introduction à la visualisation de données : l’analyse de réseau en histoire | Réseaux sociaux et numériques | Scoop.it
Cet article introduit la distinction entre visualisation de démonstration et visualisation de recherche, rappelant que le chercheur ne doit pas uniquement utiliser la visualisation comme moyen de communication, mais également pour nourrir la recherche elle-même. C’est particulièrement dans sa forme la plus complexe, l’analyse de réseau, que cette catégorie de visualisations de recherche va être discutée.
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Sur Twitter, le mensonge est plus viral que la vérité : 3 leçons à retenir de l'étude parue dans Science - Tech

Sur Twitter, le mensonge est plus viral que la vérité : 3 leçons à retenir de l'étude parue dans Science - Tech | Réseaux sociaux et numériques | Scoop.it
"Quels enseignements retenir de l'étude publiée dans la revue Science sur la diffusion des rumeurs sur Twitter ? (...)
(...) les chercheurs ont trouvé que les 1 % des mensonges les plus partagés pouvaient toucher entre 1 000 et 100 000 personnes sur Twitter. Les histoires vraies, de leur côté, ne touchaient en moyenne qu’un maximum de 1 000 personnes. La diffusion des mensonges est plus rapide, plus efficace et plus large que la diffusion de la vérité.
(...) la diffusion des fausses informations aurait beaucoup plus avoir avec la sensation de faire passer quelque chose qui sort du canon informationnel, qui est une sorte d’exclusivité par rapport à une narration communément admise. Elles inspirent souvent la peur, le dégoût ou la surprise."
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I-boycott.org : une plateforme de « boycott bienveillant » pour faire plier les grandes marques

I-boycott.org : une plateforme de « boycott bienveillant » pour faire plier les grandes marques | Réseaux sociaux et numériques | Scoop.it
"Chaque citoyen peut lancer une campagne de boycott. Avant d’être validée, elle est soumise au vote et à la critique de la communauté et doit recevoir le soutien d’au moins 1 000 boycottants en un mois. Si elle franchit cette période d’incubation, elle est ensuite publiée sur le site pour essaimer. La communauté peut également apporter des idées d’alternatives à la pratique ou l’entreprise mise en cause, c’est le « buycott ». Conscients de la crainte que peut engendrer ce genre de campagnes, les fondateurs, qui se défendent de tout dogmatisme, décident de donner la parole aux marques sous le feu des critiques. « Le mot fait peur, mais quand on regarde l’expression, c’est juste choisir un produit ou pas. Aux États-Unis, le boycott est très usité par les citoyens et encadré par la loi », rappelle Bulent Acar."
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The social networks of early risers tend to be smaller and less well-connected than night owls

The social networks of early risers tend to be smaller and less well-connected than night owls | Réseaux sociaux et numériques | Scoop.it
If you stay up late, your social network is likely to be bigger than those of morning people, say researchers. And they think they know why.

Via Dominique Cardon
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Robin des bois ou rogue open access ? Les réseaux sociaux académiques en 2017

Robin des bois ou rogue open access ? Les réseaux sociaux académiques en 2017 | Réseaux sociaux et numériques | Scoop.it
"L’offensive des éditeurs contre les réseaux sociaux académiques est lancée ! Elle aura mis du temps, mais la voilà. Alors qu’Academia et ResearchGate semblaient, faute de réaction jusque-là, en position de force, la puissante association STM, qui regroupe notamment Elsevier, Springer Nature, Taylor & Francis ou encore Wiley, vient en effet d’envoyer à ResearchGate le 15 septembre 2017 un courrier pointant directement du doigt ce qu’elle considère comme les lacunes et les abus du réseau. Mais parce qu’il n’y a pas que les éditeurs qui sont concernés, voici une synthèse 2017 pour comprendre les forces en présence d’une guerre du partage plus totalement larvée désormais."
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Passionnés, modérés et puristes : trois profils de « réseauteurs »

Passionnés, modérés et puristes : trois profils de « réseauteurs » | Réseaux sociaux et numériques | Scoop.it
"Même dans un monde où réseauter est le mot d’ordre, l’attitude face à la quête de contacts influents et l’importance accordée aux relations de travail dans l’élaboration d’une stratégie de carrière varient fortement d’un individu à l’autre. (...)
Nous avons ainsi identifié une centaine de professionnels récemment promus dans des cabinets d’audit, de conseil en stratégie et en droit des affaires, et dans les 12 à 16 mois qui ont suivi, nous avons étudié la façon dont ils développaient leur réseau de contacts professionnels et, de façon plus générale, comment ils s’adonnaient au réseautage."
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Enquête sur les usines à fausses informations qui fleurissent sur Facebook

Enquête sur les usines à fausses informations qui fleurissent sur Facebook | Réseaux sociaux et numériques | Scoop.it

"Des dizaines de pages Facebook, qui réunissent des centaines de milliers d’abonnés, reprennent sans scrupule de fausses informations pour générer des revenus publicitaires. (...)

Selon notre enquête, des dizaines de sites et des centaines de pages Facebook font partie de cette chaîne de désinformation qui diffuse massivement des légendes urbaines et des fausses informations ou présente des canulars comme des faits avérés. (...)

Tous sont spécialisés dans la reprise d’histoires insolites trouvées aux quatre coins du Web. Comme ils dépendent exclusivement ou presque de leurs revenus publicitaires et que ces derniers sont directement indexés sur le nombre de clics sur leurs articles, ils multiplient les titres sensationnalistes. lls sont également en permanence à la recherche de leviers pour multiplier leur audience. C’est là qu’interviennent les grosses pages Facebook qui ont fleuri ces dernières années. Leurs centaines de milliers d’abonnés représentent un gisement de lecteurs considérables pour qui veut récolter des clics gratuitement."

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Announcing New Research: “A Field Guide to Fake News”

Announcing New Research: “A Field Guide to Fake News” | Réseaux sociaux et numériques | Scoop.it
In the wake of concerns about the role of “fake news” in relation to the US elections, the field guide aims to catalyze collaborations between leading digital media researchers, data journalists and civil society groups in order to map the issue and phenomenon of fake news in US and European politics.
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L’entre-soi social confirmé par le big data

L’entre-soi social confirmé par le big data | Réseaux sociaux et numériques | Scoop.it

"La classe dominante ne se mélange pas. Le fait, connu des sociologues, est désormais démontré par l’analyse de données issues de cartes de crédit et de téléphonie. [...]

Un groupe de chercheurs français (Inria, ENS Lyon, CNRS) et ­argentins de l’université de Buenos Aires et de l’entreprise GranData Labs a eu accès, légalement, à des données rares et sensibles en provenance du Mexique : des millions d’informations de téléphones portables ainsi que des relevés de cartes de crédit. De quoi construire un réseau économico-social gigantesque. Et donc vérifier, pour la première fois à cette échelle, la stratification en classes sociales et les interactions entre ces dernières, comme ils l’expliquent dans la revue Interface de la Royal Society, parue le 14 décembre."

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The Diverse Club: The Integrative Core of Complex Networks

"A complex system can be represented and analyzed as a network, where nodes represent the units of the network and edges represent connections between those units. For example, a brain network represents neurons as nodes and axons between neurons as edges. In many networks, some nodes have a disproportionately high number of edges. These nodes also have many edges between each other, and are referred to as the rich club. In many different networks, the nodes of this club are assumed to support global network integration. However, another set of nodes potentially exhibits a connectivity structure that is more advantageous to global network integration. Here, in a myriad of different biological and man-made networks, we discover the diverse club--a set of nodes that have edges diversely distributed across the network. The diverse club exhibits, to a greater extent than the rich club, properties consistent with an integrative network function--these nodes are more highly interconnected and their edges are more critical for efficient global integration. Moreover, we present a generative evolutionary network model that produces networks with a diverse club but not a rich club, thus demonstrating that these two clubs potentially evolved via distinct selection pressures. Given the variety of different networks that we analyzed--the c. elegans, the macaque brain, the human brain, the United States power grid, and global air traffic--the diverse club appears to be ubiquitous in complex networks. These results warrant the distinction and analysis of two critical clubs of nodes in all complex systems."
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Avec Hoaxy, visualisez la propagation d'une fausse information en ligne

Avec Hoaxy, visualisez la propagation d'une fausse information en ligne | Réseaux sociaux et numériques | Scoop.it
"À partir de l’émergence d’une fausse information en ligne, Hoaxy retrace tout son parcours sur Twitter, ricochant de site en site, de post en post, et se démultipliant à chaque étape pour terminer par percer hors de l’Internet d’extrême-droite, atteindre la bulle de filtrage des fact-checkers et finalement se faire désosser (trop rarement, cependant). À travers le système de propagation de l’information, Hoaxy nous dévoile surtout les structures qui relient ces sites entres eux, à la manière d’une toile. Une sorte de scan de la fachosphère et de son réseau de diffusion, qui nous permet de mieux comprendre, en un regard, la fabrique de l’information propagandiste. Observer, c’est comprendre. Comprendre, c’est déjà combattre. Combattre, c’est refuser l’idée qu’Idiocracy soit un film d’anticipation."
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Developing adaptive responses to contextual changes for sustainable agricultural management: The role of social capital in the Arborea district (Sardinia, Italy)

"This article investigates the role played by social capital (in terms of bonding, bridging and linking social capital) in developing adaptive responses to contextual changes (environmental, social and economic) at the local scale. Three questions guided the research: can social capital produce resilience and collective action? Could environmental barriers be turned into opportunities? Can social capital contribute to long-term adaptation to change? Results obtained from a qualitative research conducted in the Arborea district (Sardinia, Italy) show how collective actions to adapt to contextual changes are both results and generators of robust social capital. On the one hand, social capital contributes towards increasing resilience by generating collective responses to contextual changes without compromising the structural functions of the system; on the other hand, the lack of a clear regulatory framework for facilitating the development of local collective adaptive responses, depresses foresight strategies."
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Journalists and Trump voters live in separate online bubbles, MIT analysis shows

The data cannot draw any definitive conclusions about why Twitter users became so polarized during the 2016 campaign, but it does provide a striking look at how they did. Perhaps journalists’ more Clinton-oriented Twitter networks expose a subtle form of political bias, or perhaps Trump supporters separated themselves from these users to avoid inconvenient facts.
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Influencer le comportement de groupes sociaux

Influencer le comportement de groupes sociaux | Réseaux sociaux et numériques | Scoop.it
Dans le cadre du projet HDSPCONTR, des mathématiciens financés par l'UE ont développé une série d'algorithmes et de modèles mathématiques capables de prévoir et d'influencer le comportement de groupes sociaux. (...) Dans l'ensemble, l'expérience a montré que la prise de contrôle de systèmes auto-organisés, tels que des groupes d'individus, ne demande qu'un effort étonnamment réduit. L'équipe a également montré que ces résultats valent également pour de très grands groupes, le Dr Fornasier précisant que deux ou trois agents pour 100 personnes suffisent pour en prendre le contrôle. Les modèles mathématiques sont facilement adaptables à de nombreuses situations sociales (telles que l'évacuation d'un grand nombre de personnes en cas d'urgence ou simplement le contrôle efficace d'une foule), car ils sont formulés dans un environnement totalement abstrait. "Mais nous pouvons aussi appliquer nos résultats à d'autres domaines intéressants dans la société, comme le comportement des investisseurs sur les marchés financiers", commente M. Fornasier.
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Look Who's Talking: Bipartite Networks as Representations of a Topic Model of New Zealand Parliamentary Speeches

"Quantitative methods to measure the participation to parliamentary debate and discourse of elected Members of Parliament (MPs) and the parties they belong to are lacking. This is an exploratory study in which we propose the development of a new approach for a quantitative analysis of such participation. We utilize the New Zealand government's digital Hansard database to construct a topic model of parliamentary speeches consisting of nearly 40 million words in the period 2003-2016. A Latent Dirichlet Allocation topic model is implemented in order to reveal the thematic structure of our set of documents. This generative statistical model enables the detection of major themes or topics that are publicly discussed in the New Zealand parliament, as well as permitting their classification by MP. Information on topic proportions is subsequently analyzed using a combination of statistical methods. We observe patterns arising from time-series analysis of topic frequencies which can be related to specific social, economic and legislative events. We then construct a bipartite network representation, linking MPs to topics, for each of four parliamentary terms in this time frame. We build projected networks (onto the set of nodes represented by MPs) and proceed to the study of the dynamical changes of their topology, including community structure. By performing this longitudinal network analysis, we can observe the evolution of the New Zealand parliamentary topic network and its main parties in the period studied."
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Tracing Fake-News Footprints: Characterizing Social Media Messages by How They Propagate

Tracing Fake-News Footprints: Characterizing Social Media Messages by How They Propagate | Réseaux sociaux et numériques | Scoop.it
ABSTRACT When a message, such as a piece of news, spreads in social networks, how can we classify it into categories of interests, such as genuine or fake news? Classication of social media content is a fundamental task for social media mining, and most existing methods regard it as a text categorization problem and mainly focus on using content features, such as words and hashtags. However, for many emerging applications like fake news and rumor detection, it is very challenging, if not impossible, to identify useful features from content. For example, intentional spreaders of fake news may manipulate the content to make it look like real news. To address this problem, this paper concentrates on modeling the propagation of messages in a social network. Specically, we propose a novel approach, TraceMiner, to (1) infer embeddings of social media users with social network structures; and (2) utilize an LSTM-RNN to represent and classify propagation pathways of a message. Since content information is sparse and noisy on social media, adopting TraceMiner allows to provide a high degree of classication accuracy even in the absence of content information. Experimental results on real-world datasets show the superiority over state-of-the-art approaches on the task of fake news detection and news categorization.
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Historical Network Analysis: Complex Structures and International Organizations

Historical Network Analysis: Complex Structures and International Organizations | Réseaux sociaux et numériques | Scoop.it
Based on an analysis of tens of thousands of archival documents of the League of Nations’ “Intellectual Cooperation” in the 1920s, this article questions the value of formal network analysis and data visualization as an exploratory tool. From the network used as a metaphor to the complex network of archival metadata, through the network drawn on the basis of informations found in heterogeneous sources and the network extracted from the contents of the documents themselves, this article establish a typology describing four levels of network formalization and shows how these levels can be articulated.
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"Les réseaux sociaux sont en train de mourir"

"Les réseaux sociaux sont en train de mourir" | Réseaux sociaux et numériques | Scoop.it
Les réseaux dits "sociaux" vont s'émousser doucement pour ne garder que la partie réseaux. Pour le social on repassera.
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A computer was asked to predict which start-ups would be successful. The results were astonishing

A computer was asked to predict which start-ups would be successful. The results were astonishing | Réseaux sociaux et numériques | Scoop.it
"In 2009, Ira Sager of Businessweek magazine set a challenge for Quid AI's CEO Bob Goodson: programme a computer to pick 50 unheard of companies that are set to rock the world. The domain of picking “start-up winners” was - and largely still is - dominated by a belief held by the venture capital (VC) industry that machines do not play a role in the identification of winners. Ironically, the VC world, having fuelled the creation of computing, is one of the last areas of business to introduce computing to decision-making. Nearly eight years later, the magazine revisited the list to see how “Goodson plus the machine” had performed."
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« Covfefe » ou le pouvoir d’attraction du compte Twitter de Donald Trump

« Covfefe » ou le pouvoir d’attraction du compte Twitter de Donald Trump | Réseaux sociaux et numériques | Scoop.it

"Un tweet incompréhensible du président américain, publié pendant la nuit, a été au centre de la « conversation » virtuelle. (...)

Le « CovfefeGate » un peu débile nous montre ou nous confirme plusieurs choses : Donald Trump est véritablement un média à lui seul (même si une partie de ses millions de followers sont des robots). La portée du moindre de ses tweets (surtout les plus absurdes) sur les réseaux est telle qu’elle exerce une irrésistible force d’attraction et d’attention, sur les journalistes qui décortiquent le moindre message (mêmes les plus absurdes) et sur tous les autres qui ont du temps à perdre et veulent participer à la cour de récré. Il peut littéralement inventer un mot et en faire le centre de la « conversation » pendant des heures."

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The Real Difference Between Google And Apple

The Real Difference Between Google And Apple | Réseaux sociaux et numériques | Scoop.it
"Over the past 10 years Apple has produced 10,975 patents with a team of 5,232 inventors, and Google has produced 12,386 with a team of 8,888," writes Wes Bernegger, data explorer at Periscopic. Those numbers are, frankly, pretty similar in terms of proportion. "The most notable difference we see is the presence of the group of highly connected, experienced ‘super inventors’ at the core of Apple compared to the more evenly dispersed innovation structure in Google," he continues. "This seems to indicate a top-down, more centrally controlled system in Apple vs. potentially more independence and empowerment in Google."
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Mathematicians have discovered how the universal patterns behind innovation arise

Mathematicians have discovered how the universal patterns behind innovation arise | Réseaux sociaux et numériques | Scoop.it
"Vittorio Loreto at Sapienza University of Rome in Italy and a few pals have created the first mathematical model that accurately reproduces the patterns that innovations follow. The work opens the way to a new approach to the study of innovation, of what is possible and how this follows from what already exists."
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How to Partition a Billion-Node Graph

"In this paper, we propose a novel approach for partitioning billion-node graphs on a general-purpose distributed memory system. Our approach, which is called MLP, uses multilevel label propagation to iteratively coarsen a graph until the coarsened graph is small enough, and then uses a high-quality off-the-shelf partitioning algorithms to generate the final partitioning on the coarsened graph. Due to the semantic-awareness and efficiency of LP, MLP is more efficient, easily parallelized, and effective than existing approaches. Extensive experiments on large real graphs and synthetic graphs verify the efficiency and effectiveness of MLP. MLP successfully finds good partitionings on billion-node graphs with acceptable memory and time, which shows that MLP can scale up to billion-node graphs."
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Pourquoi certains nient les résultats de la science

Pourquoi certains nient les résultats de la science | Réseaux sociaux et numériques | Scoop.it

"(...) On s’aperçoit que, chez les électeurs démocrates (courbe bleue), l’adhésion grimpe en flèche avec l’acquisition de connaissances scientifiques. Chez les républicains (courbe rouge), être calé en sciences ne produit pas le même effet, au contraire : plus on a de culture scientifique, plus on a de chances d’être climatosceptique… (...)

Pour Dan Kahan, ce qui compte dans l’adhésion ou non aux résultats de la science, c’est avant tout le fait de savoir si cela va nous faire sortir ou pas de notre groupe culturel. Si cette adhésion nous exclut de la famille avec laquelle nous nous sentons en communion de pensée, il est probable que nous n’en prendrons pas le risque parce que cette dissonance cognitive serait difficilement supportable."

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The Deep Truth about “Fake News”

The Deep Truth about “Fake News” | Réseaux sociaux et numériques | Scoop.it
"Peel back the layers of information about “fake news” and a deeper truth begins to take shape. We start to see outlines of hidden media worlds that give birth to very different communities of truth. The deep truth about “fake news” is that no one has direct access to reality."
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Google, democracy and the truth about internet search

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A spatial map of the rightwing fake news ecosystem. Jonathan Albright, assistant professor of communications at Elon University, North Carolina, “scraped” 300 fake news sites (the dark shapes on this map) to reveal the 1.3m hyperlinks that connect them together and link them into the mainstream news ecosystem. Here, Albright shows it is a “vast satellite system of rightwing news and propaganda that has completely surrounded the mainstream media system”. Photograph: Jonathan Albright
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