Collection et analyse des données des réseaux sociaux

  • Par Assia Mezhar
    • 2 Janv. 2024
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social media data

Les données des réseaux sociaux sont disponibles en masse, et sont souvent éparses et parfois incomplètes ! Cela est dû au manque d’algorithmes capables d’analyser ce nouveau type de données pour en tirer profit.

Exploration des données des réseaux sociaux

C’est grâce à l’apprentissage statistique que nous avons eu l’habilité d’embrasser le pouvoir magique et la puissance fatale de ces données dans la définition du futur. La fouille ou l’exploration des réseaux sociaux est un domaine de recherche visant la fouille, l’extraction et la représentation structurée d’une possible connaissance latente depuis un flux brut de données issues des réseaux sociaux.

Les projets de recherche et développement ne cessent d’innover pour développer des systèmes sophistiqués dans le dessein de tirer profit de ces flux massifs circulant sur ces plateformes (i.e., analyse de sentiments et d’opinions, gestion des vulnérabilités, intégration/extraction d’informations, gestion de faux profils, etc.). Et ce, au moyen de nouveaux algorithmes développés ou bien d’adaptation des algorithmes standards du domaine de l’exploration des données classique.

Aujourd’hui, collecter et analyser les données issues des réseaux sociaux n’est plus une finalité en elle-même. C’est la manière dont ces données seront interprétées pour prévoir le futur et la capacité d’être en mesure d’anticiper les précautions nécessaires qui constitue à présent l’objectif ultime. De surcroit que rien n’est aussi promettant à une entreprise que la prévision des faits décisifs qui vont venir.  Etant donné que le passé ne peut être changé, il s’est avéré alors opportun d’anticiper le futur et prendre toutes les précautions nécessaires pour le dessiner à son aise.

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Avancées des projets d’exploration des données

Les modèles prédictifs, permettent ainsi de détecter des caractéristiques dans le texte servant comme données en entrée pour prévoir le futur par biais de calcul de probabilités prévoyant la reproduction ou le changement de ces dernières. Effectivement, les systèmes implémentant ces modèles prédictifs ont montré au fil des années des résultats impressionnants [1].  

Les projets de recherche et développement s’intéressant à l’analyse et l’exploration des données issues des réseaux sociaux par moyen d’outils sophistiqués de l’Apprentissage Automatique combinés aux techniques de la linguistique computationnelle ont ainsi prouvé un futur prometteur. Effectivement, ils nous ont guidés vers la découverte d’incroyables pistes jamais explorées ou prospectées par l’Extraction des informations classique malgré les défis que présentent ces nouvelles sources d’informations.

Les entreprises qui innovent dans ce secteur sont susceptibles d’être admissibles à plusieurs programmes de financement, notamment des subventions gouvernementales et des crédit d’impôt de RS&DE.

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Sources :

  1. P. Watson, Exploring social networking: developing critical literacies.
  2. S. Finlay, Predictive Analytics, Data Mining and Big Data. Myths, Misconceptions and Methods (1st ed.). Basingstoke: Palgrave Macmillan.
  3. D. Aronson and T. Masters, Predictive-Model Based Trading Systems, Part 1. System Trader Success.

Auteur

Assia Mezhar
Assia Mezhar

Consultante en financement de l'innovation

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