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Modèles prédictifs pour la détection précoce des canulars diffusés sur Twitter
Didier HENRY (LAMIA)
28/04/2022
De nos jours, les médias sociaux sont largement utilisés quotidiennement pour accéder à l'actualité. En effet, les réseaux des médias sociaux permettent une diffusion rapide et large de l'actualité. Malheureusement, ces plateformes utilisées par des millions de personnes ne sont pas à l'abri de la désinformation, car tout le monde peut être une source d'information et il n'y a aucun indicateur de confiance pour les utilisateurs. Les rumeurs de décès de célébrités sur les réseaux sociaux peuvent se répandre très largement en peu de temps et sont difficilement vérifiables. Ce genre de rumeurs peut entraîner des situations inquiétantes ou stressantes notamment pour les proches de la célébrité et peut également avoir des répercussions économiques ou politiques. De nombreuses contributions se sont focalisées sur le problème de modélisation de la diffusion des rumeurs en se limitant à l'analogie du processus de diffusion avec le phénomène épidémiologique. Contrairement à la grande majorité des travaux qui s'intéressent à la diffusion des rumeurs en proposant des modèles de plus en plus complexes, nous avons adopté une approche de modélisation prédictive reposant sur des exemples concrets afin de détecter rapidement après le début de leur diffusion, les cas de canulars concernant l’annonce du décès de célébrités sur Twitter.