Internet
De nouveaux indices sur la façon dont les réseaux tels que Twitter sont organisés pour répondre aux nouvelles virales
Des exemples de systèmes complexes existent partout. Les connexions neuronales et les interactions protéine-protéine sont deux systèmes de ce type que l’on retrouve dans les organismes, mais des systèmes complexes existent également dans les villes, les modèles économiques et même dans les réseaux sociaux. Le dénominateur commun est qu’ils sont constitués de nombreux éléments interdépendants qui peuvent être représentés et étudiés sous forme de réseau.
Depuis plus d’une décennie, les scientifiques étudient la possibilité de trouver plus d’un type d’organisation structurelle au sein d’un même réseau, et c’est le sujet de la thèse de doctorat soutenue par María José Palazzi, dans le cadre du programme doctoral de l’UOC en Réseau et technologies de l’information.
«L’idée était d’identifier et d’explorer l’existence de plus d’un modèle structurel au sein d’un même réseau. Nous voulions voir dans quelle mesure cela pouvait être un événement anecdotique ou fréquent dans des réseaux réels, et essayer de comprendre certains des mécanismes qui font émerger ce type de structure », a expliqué Palazzi, chercheur au sein du groupe de recherche Complex Systems (CoSIN3) de l’Institut interdisciplinaire Internet de l’UOC (IN3). La thèse de Palazzi a été supervisée par Javier Borge, chercheur principal de CoSIN3, et codirigée par le chercheur Albert Solé, professeur à la Faculté d’informatique, multimédia et télécommunications.
Les chercheurs ont analysé plusieurs cas réels. L’un d’eux concerne les modèles d’interaction entre les utilisateurs et les soi-disant «mèmes» dans les environnements en ligne, et la façon dont ceux-ci changent avec le temps. Plus précisément, les chercheurs se sont concentrés sur Twitter et ont utilisé des hashtags pour les aider à analyser ces données.
Palazzi a étudié sur Twitter, entre autres événements, les élections générales espagnoles de 2019 et l’attaque contre Charlie Hebdo en 2015. Pour les élections, elle a récupéré plus de 30 millions de tweets de plus de 1,8 million d’utilisateurs et plus de 124 000 hashtags parmi tous les contenus mis en ligne. entre le 12 avril et le 6 mai 2019. Pour l’activité Twitter liée à l’attaque de Charlie Hebdo, elle a consulté plus de six millions de tweets de plus de 2 millions d’utilisateurs et plus de 102 000 hashtags postés les 8 et 9 janvier 2015.
«Le système a tendance à être organisé dans une structure modulaire, avec une hiérarchie interne qui répond normalement aux différents intérêts des utilisateurs», a déclaré Palazzi. Par exemple, lorsqu’une actualité devient virale, le système se réorganise en une structure imbriquée dans laquelle les éléments avec peu de connexions («spécialistes») forment des sous-ensembles avec d’autres éléments avec plus de connexions («généralistes»).
Les spécialistes, moins actifs sur le réseau social, n’interagissent qu’avec les généralistes, mais les généralistes, plus actifs et postant des tweets plus fréquemment, peuvent également interagir avec d’autres généralistes. Une fois que l’intérêt pour l’événement a diminué, le système revient à son organisation modulaire normale.
Un autre des cas réels impliquait l’étude des modèles qui émergent des interactions entre les développeurs de logiciels et les fichiers de données qui composent un projet de logiciel libre. «Nous avons constaté que les modèles évoluent vers un bloc ou une structure modulaire et qu’au fur et à mesure de l’avancement du projet, ces modules sont organisés en interne de manière hiérarchique», a expliqué Palazzi.
Une percée dans l’analyse de réseau
La contribution de cette thèse au domaine d’étude est une percée dans l’analyse structurelle des réseaux. «Il y avait une petite lacune dans notre compréhension des conditions requises pour la coexistence de modèles à l’échelle macro, à l’échelle du réseau tels que l’imbrication et la modularité, qui est à l’échelle méso, les groupes qui composent le réseau», a résumé Palazzi.
L’étude a déjà été publiée dans quatre revues scientifiques: Rapports scientifiques, Communications en science non linéaire et simulation numérique, Journal de l’interface de la Royal Society et, plus récemment, dans Communications de la nature.
Déduire ce que nous partageons par la façon dont nous partageons
María J. Palazzi et coll. Division du travail en ligne: structures émergentes dans les logiciels Open Source, Rapports scientifiques (2019). DOI: 10.1038 / s41598-019-50463-y
Manuel S. Mariani et coll. Absence de limite de résolution dans l’imbrication en bloc, Communications en science non linéaire et simulation numérique (2020). DOI: 10.1016 / j.cnsns.2020.105545
MJ Palazzi et coll. Interdépendances de modèles macro et méso-échelle dans des réseaux complexes, Journal de l’interface de la Royal Society (2019). DOI: 10.1098 / rsif.2019.0553
María J. Palazzi et coll. Une approche écologique de la flexibilité structurelle des systèmes de communication en ligne, Communications de la nature (2021). DOI: 10.1038 / s41467-021-22184-2
Fourni par Universitat Oberta de Catalunya
Citation: Nouveaux indices sur la façon dont les réseaux tels que Twitter sont organisés pour répondre aux nouvelles virales (2021, 27 avril) récupéré le 27 avril 2021 sur https://techxplore.com/news/2021-04-clues-networks-twitter-viral-news .html
Ce document est soumis au droit d’auteur. En dehors de toute utilisation équitable à des fins d’étude ou de recherche privée, aucune partie ne peut être reproduite sans l’autorisation écrite. Le contenu est fourni seulement pour information.
Sommaire