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1 ERTIM - Équipe de Recherche en Textes, Informatique, Multilinguisme

Abstract : This thesis is in the context of strategic and competitive intelligence. Its goal is to develop tools and methods to identify, analyze, model and represent how buzz spread on the Internet. Any buzz has one or more starting point(s), i.e. primary source(s). The information is then passed on by secondary sources which may speed or slow down its spreading depending on their influence. Throughout the buzz lifecycle, the semantic content can evolve. To understand a buzz on the Internet, one needs to analyze what is said and qualify who speaks. This thesis will focus on two main points : a topological analysis of the sources (graph theory and networks), and an analysis of the textual content (corpus linguistics).

Résumé : S’inscrivant dans un contexte de veille et d’intelligence d’entreprise sur Internet, l’objectif de cette thèse est d’élaborer des outils et des méthodes permettant d’identifier, analyser, modéliser et représenter le cheminement des buzz sur Internet. Tout buzz a un ou plusieurs points d’origine : les sources primaires. L’information est ensuite relayée par des sources secondaires qui vont accélérer ou non la propagation en fonction de leur degré d’influence. Tout au long du cycle de vie du buzz, le contenu sémantique est amené à évoluer. La compréhension d’un buzz sur Internet passe ainsi par l’analyse de ce qui se dit et la qualification des émetteurs. Nos travaux s’axeront donc autour de deux types d’analyses complémentaires : une analyse topologique des sources (théorie des graphes et des réseaux) et une analyse du contenu textuel (linguistique de corpus).

Mots-clés : Clustering Cooccurrence Buzz





Autor: Aurélien Lauf -

Fuente: https://hal.archives-ouvertes.fr/



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