Impact des réseaux sociaux sur le processus de recherche d’information

Impact of social networks on the information retrieval process

• 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
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Christine Largeron, Mathias Géry, Michel Beigbeder, Sylvie Calabretto, Philippe Mulhem

Mots clés

Mots clés contrôlés

Web usage mining

Recherche de l'information

Réseaux sociaux

Mots clés libres

Recherche sociale personnalisée d’information

Modèles de recherche sociale d’information

Collection de tests de recherche sociale personnalisée d’information

Profil social de l’utilisateur

Personalized social information retrieval

Models of social information retrieval

PSIR test collection

User’s social profile

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

The emergence of social media has revolutionized the web by allowing individuals to extend their virtual connection in a more real relationship and share knowledge. This new context of information dissemination on the Web can be an effective way to identify the information needs of Web users, and allow information retrieval (IR) to better meet these needs by adapting the indexing and querying models. The information retrieval faced several challenges with the use of social networks, the most important concerns the representation of information in a personalized social IR (PSIR) model and its evaluation in the absence of a social test collections with the user-centered data (user-centered queries and user-centered relevance judgments). We propose to benefit from the use of the user generated content (UGC) on the social networks to personalize his social search in order to better fit his interests and preferences. The main contributions of our work consist of, on the one hand, building a social profile from the UGC within the social network. We propose then a personalized social information retrieval models which integrate the user’s social profile at various levels of the IR process. On the other hand, with the objective of evaluating our PSIR models on a dedicated test collection, we propose a PSIR test collection "DelRSI" we built from the collaborative social bookmarking network "Delicious" ; a PSIR test collection containing in addition to the classical IR test collection’s data, a user-centered data