Comment se propagent les informations sur Twitter ?

How information propagates on Twitter ?

• Auteur / Autrice : Maksym Gabielkov
• Direction : Arnaud Legout
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 15/06/2016
• Etablissement(s) : Nice
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Nice ; 1992-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut national de recherche en informatique et en automatique (France). Unité de recherche (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes) - Design, Implementation and Analysis of Networking Architectures
• Jury : Président / Présidente : Guillaume Urvoy-Keller
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Guillaume Urvoy-Keller, Ashish Goel, Krishna Gummadi, Laurent Massoulié, Laurent Viennot
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Ashish Goel, Krishna Gummadi

Mots clés

Mots clés contrôlés

Réseaux sociaux (Internet)

Twitter (site web)

Mots clés libres

Twitter

Réseaux sociaux

Propagation de l'information

Twitter

Social networks

Information propagation

Résumé

Cette thèse présente une étude sur la mesure des réseaux sociaux en ligne avec un accent particulier sur Twitter qui est l'un des plus grands réseaux sociaux. Twitter utilise exclusivement des liens dirigés entre les comptes. Cela rend le graphe social de Twitter beaucoup plus proche que Facebok du graphe social représentant les communications dans la vie réelle. Par conséquent, la compréhension de la structure du graphe social de Twitter et de la manière dont les informations se propagent dans le graphe est intéressant non seulement pour les informaticiens, mais aussi pour les chercheurs dans d'autres domaines, tels que la sociologie. Cependant, on sait peu de choses sur la propagation de l'information sur Twitter.

This thesis presents the measurement study of Online Social Networks focusing on Twitter. Twitter is one of the largest social networks using exclusively directed links among accounts. This makes the Twitter social graph much closer to the social graph supporting real life communications than, for instance, Facebook. Therefore, understanding the structure of the Twitter social graph and the way information propagates through it is interesting not only for computer scientists, but also for researchers in other fields, such as sociologists. However, littles is known about the information propagation in Twitter. In the first part, we present an in-depth study of the macroscopic structure of the Twitter social graph. In the second part, we study the propagation of the news media articles shared on Twitter. In the third part we present an experimental study of graph sampling.