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« “Twitta” “Intellectuelle” “Influenceuse” ? Être enseignante-chercheuse sur twitter »
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In: ISSN: 1763-0061 ; EISSN: 1963-1812 ; Tracés : Revue de Sciences Humaines ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03592945 ; Tracés : Revue de Sciences Humaines, ENS Éditions, A paraître (2022)
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Chapter 11. Consumer opinion about smoked bacon using Twitter and textual analysis: The challenge continues
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In: Sensory Analysis for the Development of Meat Products ; https://hal-agrosup-dijon.archives-ouvertes.fr/hal-03575175 ; Sensory Analysis for the Development of Meat Products, Elsevier, pp.181-196, 2022, 9780128228326. ⟨10.1016/B978-0-12-822832-6.00013-8⟩ (2022)
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Health TrueInfo: A multilingual Android app and social media approach in tackling COVID-19 vaccine misinformation and hesitancy in Bolivia, India, and Canada
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In: University of Toronto Journal of Public Health; Vol. 3 No. 1 (2022): Special Issue of Abstracts from Conferences ; 2563-1454 (2022)
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Detecting weak and strong Islamophobic hate speech on social media
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Word Frequency Analysis of Community Reaction to Religious Violence on Social Media
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In: School of Computer Science & Engineering Faculty Publications (2022)
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Examining negative online social reaction to police use of force : the George Floyd and Jacob Blake events
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Η επίδραση των κοινωνικών μέσων δικτύωσης στον σχεδιασμό ενός ταξιδιού: Ταξιδιωτική πρόθεση και αντίληψη κινδύνου κατά τη διάρκεια της πανδημίας
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The Rhetoric of Psychopathology: An Interdisciplinary Approach to Understanding and Talking About Mental Health
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An Approach Utilizing Linguistic Features for Fake News Detection
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In: IFIP Advances in Information and Communication Technology ; 17th IFIP International Conference on Artificial Intelligence Applications and Innovations (AIAI) ; https://hal.inria.fr/hal-03287679 ; 17th IFIP International Conference on Artificial Intelligence Applications and Innovations (AIAI), Jun 2021, Hersonissos, Crete, Greece. pp.646-658, ⟨10.1007/978-3-030-79150-6_51⟩ (2021)
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Emotionally Informed Hate Speech Detection: A Multi-target Perspective
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In: ISSN: 1866-9956 ; EISSN: 1866-9964 ; Cognitive Computation ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03275549 ; Cognitive Computation, Springer, 2021, 13 (4), ⟨10.1007/s12559-021-09862-5⟩ ; https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs12559-021-09862-5 (2021)
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Multiword Expression Features for Automatic Hate Speech Detection
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In: NLDB 2021 - 26th International Conference on Natural Language & Information Systems ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03231047 ; NLDB 2021 - 26th International Conference on Natural Language & Information Systems, Jun 2021, Saarbrücken/Virtual, Germany ; http://nldb2021.sb.dfki.de/ (2021)
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Influencer detection in social media ; Détection des influenceurs dans des médias sociaux
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In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03640442 ; Ordinateur et société [cs.CY]. Institut National des Langues et Civilisations Orientales- INALCO PARIS - LANGUES O', 2021. Français. ⟨NNT : 2021INAL0034⟩ (2021)
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Artificial Intelligence for Mental Health Care: Clinical Applications, Barriers, Facilitators, and Artificial Wisdom.
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In: Biological psychiatry. Cognitive neuroscience and neuroimaging, vol 6, iss 9 (2021)
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Hate speech and offensive language detection using transfer learning approaches ; Détection du discours de haine et du langage offensant utilisant des approches de Transfer Learning
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In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03276023 ; Document and Text Processing. Institut Polytechnique de Paris, 2021. English. ⟨NNT : 2021IPPAS007⟩ (2021)
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ARMYPEDIA: A “Special Chronicle” of Multilingual Digital Crowdsourcing ...
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Kittinger, Allison. - : The University of North Carolina at Chapel Hill University Libraries, 2021
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Civility in digital discourse : an experimental approach to the contagion of thoughtful and hurtful responses ...
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Influencer detection in social media ; Détection des influenceurs dans des médias sociaux
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In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03640442 ; Ordinateur et société [cs.CY]. Institut National des Langues et Civilisations Orientales- INALCO PARIS - LANGUES O', 2021. Français. ⟨NNT : 2021INAL0034⟩ (2021)
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Abstract:
In this thesis, we present the design and evaluation of a system to automatically detect influencers in social media, based on the manifestations of their influencing action in interpersonal communications. Approaches to influencer detection generally use either the structure of communication between individuals, or the analysis of its content. The theoretical framework chosen in our thesis has the particularity of combining these two types of approach for their complementarity. We characterise the action of influencers at the level of a target individual, from its means to its effects, by discursive features of both the messages sent by the influencers and those sent by the influenced individuals. The automatic detection of these discursive features in social media messages is done with methods in natural language processing, based on linguistic rules and machine learning models. At the group level, the action of influencers is characterised by their central position in a social graph, that represents interpersonal actions within the group. The hybridity of our system consists in the use of linguistic information, automatically extracted in discussions, to construct the social graphs whose structure will be analysed. ; Dans cette thèse, nous présentons la conception et l’évaluation d’un système pour détecter automatiquement les personnes influentes dans les médias sociaux, à partir des manifestations de leur action d’influence dans les communications interpersonnelles. Les approches pour la détection des influenceurs utilisent généralement, soit la structure de la communication entre les individus, soit l’analyse de son contenu. Le cadre théorique retenu dans notre thèse a la particularité de combiner ces deux types d’approches pour leur complémentarité. Nous caractérisons l’action des influenceurs à l’échelle d’un individu cible, depuis sa mise en œuvre jusqu’à ses effets, par des traits discursifs relevant aussi bien des messages envoyés par les influenceurs que de ceux envoyés par les individus influencés. La détection automatique de ces traits discursifs est faite avec des méthodes en traitement automatique des langues, basées sur des règles linguistiques et des modèles par apprentissage automatique. À l’échelle d’un groupe, l’action des influenceurs est caractérisée par leur position centrale dans un graphe social qui représente des actions interpersonnelles ayant eu cours à l’intérieur de ce groupe. L’hybridité de notre système consiste en l’utilisation des informations linguistiques sur les traits discursifs d’influence, extraits automatiquement depuis les messages textuels échangés entre individus, afin de construire les graphes sociaux.
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Keyword:
[INFO.INFO-CY]Computer Science [cs]/Computers and Society [cs.CY]; Analyse de graphe; Apprentissage automatique; Centrality measures; Graph analysis; Influence; Machine learning; Médias sociaux; Mesures de centralité; Natural language processing; Réseaux sociaux; Social media; Social networks; Traitement automatique des langues
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URL: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03640442/document
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03640442
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03640442/file/DETURCK_kevin_vavd.pdf
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