Comment analyser au mieux les big data sociales

Le big data est pour ainsi dire un gros truc, et cette expression à la mode est souvent accompagnée de termes associés tels que l’exploration de données, l’apprentissage automatique, l’intelligence informatique, le web sémantique et les réseaux sociaux. Les recherches publiées dans le International Journal of Cloud Computing examine le big data dans ce contexte et se demande comment le big data social peut être analysé au mieux avec des outils de pointe pour nous permettre d’extraire de nouvelles connaissances.

Les médias sociaux et les réseaux sociaux représentent une vaste ressource d’information avec des centaines de millions de personnes utilisant quotidiennement des dizaines d’outils tels que Twitter, Instagram et Facebook et publiant des milliards de mises à jour, d’images, de vidéos et bien plus encore. Toutes ces informations, dont une grande partie est accessible au public, pourraient bien être exploitées pour en tirer des connaissances utiles qui pourraient, à leur tour, être utiles à un large éventail de tiers dans divers types d’entreprises, d’organisations à but non lucratif, d’organismes d’application de la loi, de personnes travaillant dans le commerce et le marketing, de chercheurs en socio-économie, en soins de santé et dans de nombreux autres domaines.

Brahim Lejdel, de l’Université d’El-Oued, en Algérie, souligne que la combinaison des technologies de big data et des algorithmes traditionnels d’apprentissage automatique a déjà donné lieu à de nouveaux défis intéressants pour les médias sociaux et les réseaux sociaux. Il s’agit notamment de savoir comment traiter, stocker, représenter et visualiser au mieux les vastes dépôts d’informations que représentent les big data.

La nouvelle recherche utilise une approche hybride de systèmes multi-agents et d’algorithmes. Elle offre ce que Lejdel décrit comme une « nouvelle approche capable d’extraire les entités et leurs relations des big data sociaux ». Selon lui, cela permettra aux chercheurs d’extraire des connaissances significatives des big data. M. Lejdel souligne que la recherche sur le big data et les réseaux sociaux n’en est qu’à ses débuts, bien sûr. Chaque petit pas dans la recherche nous rapproche de la compréhension et de l’utilisation des big data et nous permet de relever ces défis.

Dans le travail actuel, il propose ce qu’il décrit comme « un modèle conceptuel aidant les décideurs et les clients à trouver les solutions les plus pertinentes qui sont actuellement disponibles pour extraire, gérer, contrôler, analyser et visualiser les connaissances dans les médias sociaux afin d’améliorer les expériences et les services aux utilisateurs. »