Impact des réseaux sociaux sur le processus de recherche d’information
Auteur / Autrice : | Chahrazed Bouhini |
Direction : | Christine Largeron |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Informatique |
Date : | Soutenance le 21/10/2014 |
Etablissement(s) : | Saint-Etienne |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Sciences Ingénierie Santé (Saint-Etienne) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Laboratoire Hubert Curien (Saint-Etienne ; 1995-....) |
Jury : | Président / Présidente : Florence Sèdes |
Examinateurs / Examinatrices : Christine Largeron, Mathias Géry, Michel Beigbeder, Sylvie Calabretto, Philippe Mulhem |
Résumé
L’émergence des réseaux sociaux a révolutionné le Web en permettant notamment aux individus de prolonger leur connexion virtuelle en une relation plus réelle et de partager leurs connaissances. Ce nouveau contexte de diffusion de l’information sur le Web peut constituer un moyen efficace pour cerner les besoins en information des utilisateurs du Web, et permettre à la recherche d’information (RI) de mieux répondre à ces besoins en adaptant les modèles d’indexation et d’interrogation. L’exploitation des réseaux sociaux confronte la RI à plusieurs défis dont les plus importants concernent la représentation de l’information dans un modèle social personnalisé de RI et son évaluation, en l’absence de collections de test et de compétitions dédiées. Nous proposons dans ce travail de bénéficier de l’exploitation des informations issues des réseaux sociaux pour personnaliser la recherche d’information de l’utilisateur en se rapprochant le plus de ses centres d’intérêt et de ses préférences. Les principales contributions de notre travail consistent dans un premier temps à établir un profil social de l’utilisateur à partir du contenu informationnel généré au sein du réseau social. Nous présentons par la suite des modèles de recherche sociale personnalisée d’information (RSPI) permettant d’intégrer le profil social de l’utilisateur à différents niveaux du processus de RI. Dans l’objectif de permettre l’évaluation des modèles de RSPI sur une collection de test dédiée, nous proposons une collection de test de RSPI que nous avons construite à partir du réseau d’annotation collaborative "Delicious" contenant en plus des données classiques d’une collection de test de RI, des données centrées-utilisateur