20141023 social media & e government infosession
DESCRIPTION
Research by Vandy Berten of Smals Research on opportunities and threats about social media in e-government. Presentation in FRENCH from live event on 23-10-2014 at Brussels (Smals HQ). Includes advanced online search functions, topic extraction, sentiment analysis, Facebook-topics, network analytics. How secure is a secured Facebook profile? Privacy is not guaranteed. Loopholes are through Graph search, People you may know... More info: www.smals.be www.smalsresearch.be/author/berten/TRANSCRIPT
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Vandy BERTEN
Section Recherche
Social Media & eGovernment
flickr.com/infocux
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Table des matières
Introduction
Use case 1 : Recherche par mots-clés
Use case 2 : Page Facebook
Use case 3 : Network Analytics
Conclusions
Vandy Berten
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www.socialmediasmarketing.com
Introduction
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Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions Oct. 2014 - 4/145
Introduction Contexte
eGov belge
À l’étranger
Réseaux sociaux
Uses cases
Mots-clés
Page Facebook
Network Analytics
Conclusions
Table des matières
Vandy Berten
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Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions Oct. 2014 - 5/145
• Réseaux/médias sociaux : au centre de la communication de la grande majorité des « communicants » (marques, entreprises, personnalités, presse …)
• Diffusion de publicités, campagnes…
• Networking, création « d’ambassadeurs »
• Feedback des clients/utilisateurs/fans… (direct ou indirect, volontaire ou non)
• Support clients (en partie par les clients)
Contexte
Focus de l’exposé : médias sociaux en tant que source
d’information
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Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions Oct. 2014 - 6/145
• Expression d’avis, de sentiment, de protestation, de mécontentement…
• Amplification de messages (presse, « amis », personnalité…)
• Rumeurs, hoax, dénigrement, désinformation… Canal idéal, rapide et (quasi) incontrôlable !
• Évènement plus vite sur les réseaux sociaux que sur les « médias traditionnels »
Informations ?
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Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions Oct. 2014 - 7/145
« Dérapage » faciles, sans contrôle
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Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions Oct. 2014 - 8/145
Médias sociaux et actualité
Émeutes de Londres, 2011 Rôle majeur de Twitter dans la propagation de rumeurs, le déplacement des foules Pukkelpop, 2011
Réseau téléphonique saturé, mais pas Twitter. Message pour les proches, hébergement, …
Daesh (IS), 2014 Outil principal de propagande
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Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions Oct. 2014 - 9/145
• Services actifs : Intégration sociale, ONP, ONSS (+student@work), Fedasil, AFSCA, Finances, armée…
• Services présents, mais inactifs : ONEM
• Présence partielle : CPAS Forest
• Police : grande « fragmentation »
– @PolFed_presse, @police_temoin, @Polsupport_F, @HELI_FEDPOLFED, @polinfo_fr, @Jobpol_F (+NL)
– @PolitieLeuven, @Politie_Halle, @PZSintNiklaas, @Politie5418, @ZPNamur, @polzonepuy, @PZWLW
• Qui fait réellement du monitoring/webcare ? Difficile à savoir…
Situation actuelle eGov Belge
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Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions Oct. 2014 - 10/145
• Dans presque tous les pays, des institutions sont présentes
• Quelques pays ont une vraie politique « médias sociaux »
• Nouvelle-Zélande (référence pour Gartner) : lignes de conduites (générales, en cas de problème, …), toolbox…
• Canada : beaucoup d’organismes présents
• …
À l’étranger
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Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions Oct. 2014 - 11/145
• Cette présentation n’est pas :
– Une intro à « comment démarrer sur les médias sociaux »
• → SPF « Personnel & Organisation »
• Littérature abondante
– Comment écrire un tweet percutant, réussir une campagne…
– Un catalogue d’outils de monitoring
– Un tutorial des API
• Focus :
– Identification de problèmes, plus que mesure de performance d’une campagne/d’une marque
– Présentation de techniques, plus que des outils
Cette présentation est/n’est pas …
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Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions Oct. 2014 - 12/145
Réseaux sociaux
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Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions Oct. 2014 - 13/145
Réseaux sociaux
Facebook • 1,3 milliards d’utilisateurs actifs • 1 Belge sur 2 (5.6 millions) ! • Présence massive du politique, des
entreprises, des people… • Beaucoup d’expression d’opinion • Une API permettant de récolter
beaucoup de données, mais uniquement pour ce qui est « public » (pages + utilisateurs d’application)
• Énormément d’informations personnelles
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Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions Oct. 2014 - 14/145
Réseaux sociaux
LinkedIn • 300 millions d’utilisateurs actifs • 2.2 millions de Belges • Plus un espace de networking que
d’expression • API disponible
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Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions Oct. 2014 - 15/145
Réseaux sociaux
Twitter • 200 millions d’utilisateurs • 1 million en Belgique (?) • Beaucoup d’opinion exprimée • Relations plus basées sur l’intérêt que
l’amitié • Tout est public ! (sauf direct messages) • API complète, mais limitations
temporelles (requête/minutes et passé restreint)
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Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions Oct. 2014 - 16/145
Réseaux sociaux
WhatsApp • Outil de communication, similaire au SMS • Uniquement des messages privés, rien
n’est public • Pas d’API
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Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions Oct. 2014 - 17/145
Réseaux sociaux
Google+ • 1 millions de Belges, mais peu actifs • Vient avec un compte Gmail • API disponible • Public très « branché » [opinion !]
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Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions Oct. 2014 - 18/145
Réseaux sociaux
Snapchat • Similaire à WhatsApp • Outil de communication • Uniquement des messages privés, rien
n’est public • Tout s’efface en quelques secondes … pas
d’API par définition !
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Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions Oct. 2014 - 19/145
Réseaux sociaux
Netlog • Similaire à Facebook • Principalement pour les
adolescents • Réseau belge, a été
populaire en Belgique, surtout en Flandre,
• Est « en voie d’extinction » !
• API disponible, mais très mal documentée
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Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions Oct. 2014 - 20/145
Réseaux sociaux
Pinterest • Plateforme de partage
de photos • Pas beaucoup d’opinion
exprimée • API disponible
![Page 21: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/21.jpg)
Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions Oct. 2014 - 21/145
Réseaux sociaux
Instagram • Plateforme de partage
de photos • Idem que Pinterest, pas
beaucoup d’opinion exprimée (en Belgique ?)
• API disponible
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Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions Oct. 2014 - 22/145
• Use case 1 – Twitter : recherche par mots-clé ; Comment identifier les « hot topics » ? Sur un sujet particulier ? Comment collecter l’information et la traiter ? Comment identifier des pics de discussion ? De quoi parle-t-on ?
• Use case 2 – Page Facebook : Quels sont les sujets de discussion ? Peut-on identifier des moments de tension ? Les citoyens sont-ils critiques ? Qui sont les citoyens qui s’expriment ?
• Use case 3 – Network analytics : À partir d’un ensemble d’informations publiques, que peut-on reconstruire ?
Uses cases
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mysmn.com
Use case 1 : Mots-clés
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Oct. 2014 - 24/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
Table des matières
Introduction
Use case 1: Mots-clé
Introduction
Hot topics
Recherche ciblée
Détection d’évènement
Page Facebook
Network Analytics
Conclusions
Vandy Berten
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INTRODUCTION
Mots-clés
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Oct. 2014 - 26/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
Contexte
• Twitter : tous les tweets publics ! (FB : pages
publiques)
• Limite des 140 caractères : on va à l’essentiel
• Très utilisé pour identifier les sujets populaires
• Contraintes API Twitter :
– Temporelle : # requêtes/minutes limité
– Contenu : accès (borné à 1%) au 7 derniers jours
• Certains outils ont un accès complet (Firehose)
![Page 27: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/27.jpg)
HOT TOPICS
Mots-clés
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Oct. 2014 - 28/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
« Hot topics »
• Identification de sujets « chauds » sans savoir ce qu’on cherche
• À faire en parallèle à des recherches plus ciblées, pour identifier les nouveaux sujets
• Se base sur les mots qui reviennent le plus souvent dans une zone géographique précise
![Page 29: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/29.jpg)
Oct. 2014 - 29/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
Twitter.com
• Sur la page d’accueil
• https://twitter.com/i/discover
![Page 30: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/30.jpg)
Oct. 2014 - 30/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
Trendsmap.com
www.trendsmap.com
![Page 31: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/31.jpg)
Oct. 2014 - 31/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
Trendsmap.com
www.trendsmap.com
![Page 32: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/32.jpg)
RECHERCHE CIBLÉE
Mots-clés
![Page 33: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/33.jpg)
Oct. 2014 - 33/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
Recherche ciblée
• Si on connait les « mots-clés » à examiner, il existe de nombreux outils
• Certains se basent sur le passé, d’autres nécessitent la mise en place d’une « écoute »
• Un certain nombre de moteurs de recherche permettent juste de lister les tweets répondant à une requête → limite l’intérêt
• Pour la suite, on s’intéresse surtout à Twitter
![Page 34: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/34.jpg)
Oct. 2014 - 34/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
Difficultés
ONSS
Jvai traversé le mur du onss!
C du bon onss
kom met onss
Onss fait un bouffe?
Dimona
Capac
DMFA
Dimethylformamide
Direct Marketing Fundraisers Association
Društvo matematikov, fizikov in astronomov
RSZ
http://instagram.com/p/s-RSz-TDFd/
![Page 35: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/35.jpg)
Oct. 2014 - 35/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
Contourner les difficultés
• Critère linguistique : « dimona lang:fr »
→ langue du profil, pas du message
• Rajouter des mots-clés : « déclaration dimona » → limite Israël, mais trop restrictif (6 tweets !)
• Exclure des mots : « dimona -israel -israélien -palestinien -palestine -nucléaire -gaza -missile » → Pas encore suffisant !
• Critère géographique : « dimona near:brussels within:150km » → Doit être renseigné (profil ou tweet)
![Page 36: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/36.jpg)
Oct. 2014 - 36/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
Méthodes d’extraction
Plusieurs méthodes d’extraction de tweets :
• Configurer un outil (Engagor, Mention.com…) avec une recherche programmée (passé souvent limité)
• Utiliser l’API :
– « search » : tweets jusqu’à une semaine en arrière
– « stream » : « réveillé » dès qu’un nouveau tweet arrive
• Web crawler : version « Web » de Twitter donne plus de résultats que l’API (plus anciens) →
possibilité d’extraction, mais laborieux
![Page 37: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/37.jpg)
Oct. 2014 - 37/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
« Tax-on-web » : Google trends
![Page 38: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/38.jpg)
Oct. 2014 - 38/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
« Tax-on-web » : Topsy.com
![Page 39: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/39.jpg)
Oct. 2014 - 39/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
« Tax-on-web » : Mention.com
![Page 40: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/40.jpg)
Oct. 2014 - 40/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
« Tax-on-web » : API + tableur (/jour)
![Page 41: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/41.jpg)
Oct. 2014 - 41/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
« Tax-on-web » : API + tableur (/heure) • @FOD_Finance :
• « Al meer dan 2.000.000 aangiftes binnen via #taxonweb. (…) » (5RT)
• « Laatste rechte lijn (…) #taxonweb. (…) » (5RT)
• @SPF_Finance : • « Déjà 2.000.000 de déclarations
via #taxonweb. (…) ? » (2RT) • « Dernière ligne droite (…)
#taxonweb. (…) » (3RT) • → 19 tweets en quelques minutes
« Tax-on-web down... » ; « Lap: #taxonweb is down. » ; « Bijna zo down als de mensen die er gebruik van wilden maken. » ; « Typisch : […] aan zijn #taxonweb dan ligt het systeem weer plat. #fb » ; « Heeft iedereen […] #crash #serverdown » ; « Een "groene" dag op #taxonweb , maar helaas: site niet beschikbaar :-( . Elk jaar een probleem ... volgend jaar dan maar terug op papier? » ; « Lap #taxonweb #down. Even geduld dus » ; « pfff #taxonweb est down, juste quand j'allais m'y mettre ! » Jour
Heure
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Oct. 2014 - 42/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
Forem (web crawling)
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Forem (fr)
#Tweets
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Oct. 2014 - 43/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
Forem (Twitter) : topic extraction
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Janv. 2013
![Page 44: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/44.jpg)
DÉTECTION D’ÉVÈNEMENTS
Mots-clés
![Page 45: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/45.jpg)
Oct. 2014 - 45/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
Détection d’évènement
• De plus en plus, les témoins d’un incident le tweet directement
• Un évènement majeur (attentat, catastrophe, …)
génère un grand nombre de tweets localisés, avec des mots en commun
• Certains outils (Dataminr, Twitcident) s’en servent pour automatiquement détecter un évènement sur base de critères
• Pas encore d’outil gratuit ?
![Page 46: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/46.jpg)
Oct. 2014 - 46/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
Mots-clés: l’essentiel
Basé sur des
noms de projet, d’organisme, de
personne
Identification + compréhension des
pics de tension
Difficile sur des acronymes courts, peu
uniques
Y réfléchir quand on crée un projet ? Créer des
comptes ou hashtags ?
Support « non structuré » (≠ page FB)
bruit à filtrer
![Page 47: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/47.jpg)
Oct. 2014 - 47/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
Mots-clés: les outils
Recherche ciblée (listing): - Twitter.com - Tweetdeck - Topsy - Socialmention
Recherche ciblée (listing +stats) : - Engagor (15j+€)
- Hootsuite (subset+€)
- Simplymeasured (15j+€)
- Topsy (€)
- …
- Détection évènement - Dataminr (€)
- Twitcident (€)
- Google Trends
Pour les plus branchés : - API search & stream - Selenium (Web crawling)
Hot topics : - Trendsmap (subset+€)
- Geofeedia (€)
- Trends topics (Twitter)
![Page 48: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/48.jpg)
facebook.com
Use case 2 : Page Facebook
![Page 49: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/49.jpg)
Oct. 2014 - 49/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
Table des matières
Introduction
Mots-clé
Use case 2 :
Page Facebook
Introduction
Analyse de fréquence
Topic extraction
Sentiment Analysis
Network Analytics
Network Analytics
Conclusions
Vandy Berten
![Page 50: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/50.jpg)
INTRODUCTION
Page Facebook
![Page 51: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/51.jpg)
Oct. 2014 - 51/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
Contexte
• Page Facebook : Vitrine d’une société, d’un organisme, d’un projet (≠ profil)
• Tout est public, connexion pas nécessaire (→ indexé par Google)
• Contenu accessible via API
• Partie centrale : Timeline (Journal), composée de posts et de commentaires
• 3 niveaux d’interaction :
– Posts par le gestionnaire, commentaires bloqués
– Posts par le gestionnaire, commentaires acceptés
– Posts par tout le monde, commentaires acceptés
![Page 52: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/52.jpg)
Oct. 2014 - 52/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
Contexte
• AFSCA : Agence Fédérale pour la Sécurité de la Chaîne Alimentaire (= FAVV)
• Compétente pour l’alimentation (magasin,
restaurants, usines, fêtes…) mais également pour les animaux (vaccins, commerce…) domestiques et d’élevage
• Page Facebook : annonce de contrôle, rappels de produits, annonces diverses
• Comme toute agence de contrôle : pas que des amis !
• Mais enjeux et responsabilités considérables !
![Page 53: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/53.jpg)
Oct. 2014 - 53/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
Contexte : exemple d’annonce
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Oct. 2014 - 54/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
Commentaires
• 209 posts • 590 commentaires • 335 commentateurs • 302 post likes • 974 comment likes
![Page 55: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/55.jpg)
Oct. 2014 - 55/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
Questions
• Peut-on « mesurer » cette situation ?
• À quel point est-elle problématique ?
• Est-ce un phénomène passager ?
• Les « contestataires » forment-ils une « communautés »
• Sont-ils représentatifs de la société en général ?
![Page 56: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/56.jpg)
Oct. 2014 - 56/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
Outils disponibles
• Pour sa propre page Facebook : nombreux outils (gratuits ou non) disponibles
• Pour une page quelconque : quelques outils… pourtant le contenu d’une page est public !
– Engagor
– Quintly
– SimplyMeasured
– Aucun gratuit ?
• Une autorité peut avoir besoin de monitorer les pages de ses différentes entités…
• … ou de suivre des pages liées à « l’opposition »
![Page 57: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/57.jpg)
Oct. 2014 - 57/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
Engagor
Page AFSCA, posts (rouge) et commentaires (bleu) par jour
![Page 58: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/58.jpg)
Oct. 2014 - 58/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
Engagor
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Oct. 2014 - 59/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
À quoi a-t-on affaire ?
• Une communauté régulière et active avec un pic d’activité ?
• 2-3 personnes qui se sont lancées dans un débat sans fin ?
• Des visiteurs uniques soudainement intéressés par un post ?
• Des gens qui se connaissent mutuellement ? Non liés entre eux ?
• Quel est le sujet du débat ?
![Page 60: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/60.jpg)
Oct. 2014 - 60/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
Facebook API
• Facebook permet d’extraire de l’information au travers d’API (Application Programming Interface) dans différents langages (principalement PHP et javascript)
• Authentification et délégation : oAuth
• Très peu d’accès aux profils perso, mais accès complet aux pages
• Certaines « application Facebook » (p.ex. Netvizz)
permettent une extraction « toute faite »
![Page 61: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/61.jpg)
ANALYSE DES FRÉQUENCES
Page Facebook
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Oct. 2014 - 62/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
Facebook API + Google charts
Post du 12/1: « La rage est une maladie endémique en Espagne […] »
Post du 29/1 : « Vous pouvez laisser des commentaires […] mais il y a quelques règles à respecter ! […] »
9/1, DH.be: « Basile le podenco a été exécuté par l’Afsca » 3 mars
17-18 février
Janvier
?
15/2, DH.be: « Ces 34 chiots "sont en train de mourir de faim " »
![Page 63: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/63.jpg)
Oct. 2014 - 63/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
Facebook API + Google charts
![Page 64: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/64.jpg)
Oct. 2014 - 64/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
Facebook API + Google charts 29 janvier
![Page 65: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/65.jpg)
Oct. 2014 - 65/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
Fréquence : lessons learned
• Deux pics de commentaires, liés à deux évènements identifiés (Basile, quarantaine)
• Première phase : beaucoup de commentaires, peu de commentateurs
• Seconde phase : beaucoup de commentateurs
• Critiques peu liées au post commenté
![Page 66: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/66.jpg)
TOPIC EXTRACTION
Page Facebook
![Page 67: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/67.jpg)
Oct. 2014 - 67/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
Topic extraction
• Objectif : connaitre le sujet d’une conversation
• Basé sur la fréquence d’apparition, présence dans des dictionnaires thématique, classifications
• Tag cloud :
Wordle.net
![Page 68: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/68.jpg)
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Oct. 2014 - 70/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
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Oct. 2014 - 71/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
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Sur la page Facebook : 5 mentions de « tarte »
![Page 72: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/72.jpg)
Oct. 2014 - 72/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
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contrôle
résultat
cheval
viande
tonne
rappel
contamination
tarte
inspection
![Page 73: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/73.jpg)
Oct. 2014 - 73/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
Topic extraction: lessons learned
• Facebook : sujet = animaux
– Première phase (Janvier) : rage (vaccin, quarantaine)
– Seconde phase (Février) : animaux, honte
• Twitter : sujet = alimentation
– Viande de cheval
– Tarte
– Publication des contrôles
• Permet d’orienter une campagne d’information vers le bon public cible
![Page 74: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/74.jpg)
SENTIMENT ANALYSIS
Page Facebook
![Page 75: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/75.jpg)
Oct. 2014 - 75/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
Sentiment analysis
• Idée : déterminer si un texte est positif, négatif ou neutre
• Domaine de recherche issu de la linguistique computationelle, surtout développé en anglais. Quelques outils en français, peu en néerlandais
• Gère mal les fautes d’orthographe, « langage sms », l’ironie
• Pas utile à l’échelle d’un message, mais pour des tendances plus larges, des comparaisons
• Remarque : on s’exprime plus pour râler que pour complimenter !
![Page 76: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/76.jpg)
Oct. 2014 - 76/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
AFS
CA
Ly
nd
a Le
may
Fo
rem
Sentiment analysis
![Page 77: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/77.jpg)
Oct. 2014 - 77/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
Sentiment analysis
• Évolution ? 3 mars
17-18 février
Janvier
![Page 78: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/78.jpg)
Oct. 2014 - 78/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
Sentiment analysis: lessons learned
• Donne une information générale, mais technique pas encore très mature en français
• Pas utilisable plus « localement »
![Page 79: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/79.jpg)
NETWORK ANALYTICS
Page Facebook
![Page 80: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/80.jpg)
Oct. 2014 - 80/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
Network analytics : acteurs
12 janvier
Aucune réaction
29 janvier
Beaucoup de visites uniques
Posts Users Comment, like
![Page 81: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/81.jpg)
Oct. 2014 - 81/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
Networks analytics : commentaires
80% users : 1 commentaire 95,5% : ≤ 5 commentaires
Posts Users Comment
![Page 82: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/82.jpg)
Oct. 2014 - 82/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
Network analytics : Smals (acteurs)
Posts Users Comment, like
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Oct. 2014 - 83/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
Network analytics
• On pourrait aller plus loin, avec ce qui est accessible sur la version Web mais pas avec l’API
• On ne pourra trouver qu’une partie de l’information
• Exemple : Relations d’amitié entre les « acteurs » ou les « likers » de la page
![Page 84: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/84.jpg)
Oct. 2014 - 84/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
Network analytics : liens d’amitié
Approximation (25% connex. manquantes)
Liste privée Liste publique Amitié
![Page 85: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/85.jpg)
Oct. 2014 - 85/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
Network analytics : liens d’amitié
Approximation
![Page 86: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/86.jpg)
Oct. 2014 - 86/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
Autre exemple : Student@Work
• Student@Work : application de l’ONSS pour les étudiants jobistes
• Page Facebook sur laquelle tout le monde peut créer un post
• Sert à la fois d’outil de communication et de « service desk » pour les problèmes techniques
![Page 87: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/87.jpg)
Oct. 2014 - 87/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
Student@Work : toutes les interactions
Posts sans réponse
Student@Work
Posts populaires créés par S@W (visiteurs de passage)
Posts Users Comment, like
![Page 88: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/88.jpg)
Oct. 2014 - 88/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
Student@Work : sans S@W
Posts Utilisateurs
La plupart des interactions : un user (qui ne revient pas) avec un post
![Page 89: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/89.jpg)
Oct. 2014 - 89/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
Student@Work : posts et commentaires
Uniquement création et commentaires (pas likes) Les grappes : composées essentiellement de likes
![Page 90: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/90.jpg)
Oct. 2014 - 90/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
Network analytics: lessons learned
• La grande majorité des commentaires viennent de gens de passage…
• … et est condensée sur un seul post
• Partie non négligeable des utilisateurs très sensible à la cause animale → pas représentatif
de la population en général
![Page 91: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/91.jpg)
Oct. 2014 - 91/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
Page Facebook : l’essentiel
Analyse de fréquence : identification des pics
de réaction et des évènements liés
Sentiment analysis : polarité du message.
OK pour analyse macro uniquement
Topic extraction : De quoi parle-t-on
+ évolution
Network analytics : qui réagit, à quoi
![Page 92: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/92.jpg)
Oct. 2014 - 92/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
Page Facebook : les outils
Pour les gestionnaires de page : - Facebook - Hootsuite (subset+€)
Pour analyser d’autres pages : - Engagor (15j+€)
- SimplyMeasured (15j+€)
- Quintly (15j+€)
Pour les plus branchés : API
Outils classiques : orientés
« performances », plus qu’analyse de
problèmes
![Page 93: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/93.jpg)
Oct. 2014 - 93/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
Questions ?
![Page 94: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/94.jpg)
Oct. 2014 - 94/145 Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions
Pause !
![Page 95: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/95.jpg)
www.socialseomanagement.com
Use case 3 : Network Analytics
![Page 96: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/96.jpg)
Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions Oct. 2014 - 96/145
Table des matières
Introduction
Page Facebook
Mots-clé
Use case 3 : Network Analytics
Introduction
Structure
Centralité
Inférence
Reconstruction
Évolution
Conclusions
Vandy Berten
![Page 97: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/97.jpg)
INTRODUCTION
Network Analytics
![Page 98: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/98.jpg)
Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions Oct. 2014 - 98/145
Contexte
• Les médias sociaux (Facebook en particulier)
regorgent d’informations sur leurs utilisateurs :
– Des informations qu’ils fournissent eux-mêmes
– Des informations fournies par leurs « amis »
– Des informations « implicites » (induites ou structurelles)
• On ne peut pas totalement contrôler cette information :
– Parce qu’elle est divulguée par d’autres
– Parce qu’elle est implicite, et qu’on peut la reconstruire à partir d’autres éléments
– Parce qu’on en est en général pas conscient
![Page 99: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/99.jpg)
Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions Oct. 2014 - 99/145
Intérêt
• Conscientiser sur l’information personnelle disponible
• Informations très précieuses pour le hacking par « social engineering », l’usurpation d’identité
• Mieux connaitre sa communauté (Facebook, Twitter…)
• Améliorer la lutte contre la fraude et la criminalité
Avec certaines techniques, il est facile de « dépasser les limites » (P/R vie privée ou EULA
Facebook)… à utiliser avec précaution !
Nous utiliserons des informations publiques, sans aucune technique de hacking ou phishing
![Page 100: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/100.jpg)
Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions Oct. 2014 - 100/145
Médias sociaux et délits
• Les médias sociaux de plus en plus souvent utilisés dans des enquêtes (policière, fiscales…)
• Rarement un preuve, aide à orienter une enquête
• Techniques similaires basées sur les réseaux (liens
entre entreprises, clients…) déjà utilisées (Fisc, ONSS)
• Exemples :
– Vol de billet à la Banque de France (sept 2014) : publication de photo de vacances, nouvelle cuisine…
– De nombreux délinquants publient eux-mêmes les photos de leur méfaits
• Facebook ne fournit pas toujours des données à la justice (Belgique : +/- 30% de refus) !
https://govtrequests.facebook.com/
![Page 101: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/101.jpg)
Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions Oct. 2014 - 101/145
Médias sociaux et fraude
• Hypothèse : si on identifie quelques fraudeurs/suspects dans un groupe « fortement connecté », s’intéresse à l’ensemble du groupe
• Parmi une population de fraudeurs, identifier les plus influents, les leaders, les « connecteurs »
• Recherche d’un « chemin » entre deux personnes (ami, ami d’ami…)
• Recherche des liens d’amitié entre un groupe de personnes
– Identifiés hors Facebook
– Membre d’un groupe, fan d’une page
![Page 102: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/102.jpg)
Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions Oct. 2014 - 102/145
Fil rouge
• Pour la suite, on se place dans la peau d’un « attaquant » visant la « cible » vandy.berten :
– N’a jamais publié de photo (hormis le profil), ne s’y est jamais taggué (mais l’a été par d’autres)
– A « sécurisé » son compte de façon à cacher ses photos, son mur, sa liste d’amis aux « inconnus »
– N’a rien mis de visible sur son profil (parcours scolaire…)
• On va reconstituer :
– Ses groupes d’amis
– Ses amis proches, sa famille
– Son parcours scolaire, (une partie de) ses loisirs
• À partir d’un compte « bidon », sans aucun ami
![Page 103: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/103.jpg)
Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions Oct. 2014 - 103/145
Préambule : « Graph Search »
• « Graph Search » : (nouvel) outil de Facebook permettant de faire des recherches (version US)
• Par exemple :
– « Photos of XXX »
– « Photos commented on by XXX »
– « XXX's friends who work at Smals »
– « People tagged in XXX's photos »
– « XXX’s events », « Events that were attended by XXX »
– « People who like Hitler Adolph and work at Smals »
• Trouve des informations déjà accessibles, mais noyées dans la masse jusqu’ici
![Page 104: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/104.jpg)
Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions Oct. 2014 - 104/145
![Page 105: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/105.jpg)
Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions Oct. 2014 - 105/145
Liste d’amis : très instructif
• Liste d’amis : ressource très précieuse
• Permet d’identifier les groupes sociaux : famille, travail, étude, loisir…
• Permet identifier les liens « forts », ainsi que l’influence/la popularité (notion de centralité)
• Même masquée, la liste d’amis peut être reconstruite en grande partie
• On peut étudier les « structures » autour d’une personne, d’une page ou d’un groupe
![Page 106: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/106.jpg)
Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions Oct. 2014 - 106/145
Réseau personnel
• Réseau de niveau 1.5 : la « cible », ses amis et les connexions entre eux
• Pas les amis de amis (non-mutuels)
• Facebook : relation symétrique (≠ Twitter)
• Via API : uniquement son propre réseau
![Page 107: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/107.jpg)
Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions Oct. 2014 - 107/145
Réseau personnel
Suite :
• Structure
• Centralité
• Inférence
• Reconstruction
• Évolution
![Page 108: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/108.jpg)
Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions Oct. 2014 - 108/145
Outils
• On va se servir de l’outil « Gephi » de manipulation/visualisation de graphes
• 1er étape : importation d’un compte personnel via l’API (ou une application comme « Netvizz »)
• Une partie de la suite se base sur un « crawling » de la version Web
![Page 109: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/109.jpg)
Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions Oct. 2014 - 109/145
Gephi
![Page 110: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/110.jpg)
STRUCTURE
Network Analytics
![Page 111: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/111.jpg)
Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions Oct. 2014 - 111/145
Structures de communauté
Communauté « connexe » Agglomérat de petits groupes
Communauté peu « connexe »
![Page 112: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/112.jpg)
Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions Oct. 2014 - 112/145
Structures de communauté
• À partir d’un graphe, on peut identifier des « partitions » (ou communauté, ou cluster) : sous-ensemble particulièrement connecté
• Correspond en général à des « groupes sociaux » dans la réalité : famille, amis des études, d’un loisir, …
• Pour comprendre à quoi correspondent ces groupes, il faudra faire de l’inférence
![Page 113: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/113.jpg)
Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions Oct. 2014 - 113/145
Partitions
![Page 114: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/114.jpg)
CENTRALITÉ
Network Analytics
![Page 115: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/115.jpg)
Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions Oct. 2014 - 115/145
Mesure de centralité
• Différentes façons de mesurer l’importance, la popularité, l’influence, la centralité… d’un acteur (personne, page, post, tweet…)
• Une personne peut être importante « dans le monde », mais pas dans un groupe social particulier… et vice-versa
• Permet aussi d’identifier les « connecteurs » entre plusieurs groupes sociaux
![Page 116: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/116.jpg)
Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions Oct. 2014 - 116/145
Mesure de centralité
Degree centrality : #voisins, globalement (#likes, friends, followers…) ou localement (#mutual friends)
Betweenness centrality : importance en tant qu’intermédiaire (# de shortest path passant par le nœud)
Closeness centrality : Inverse de la distance moyenne à tous les autres nœuds
Eigenvector centrality : PageRank de Google
http://en.wikipedia.org/wiki/Centrality
![Page 117: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/117.jpg)
Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions Oct. 2014 - 117/145
Mesure de centralité
![Page 118: 20141023 social media & e government infosession](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022052621/5585b725d8b42a695a8b49f9/html5/thumbnails/118.jpg)
INFÉRENCE
Network Analytics
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Inférence
• Idée : repérer au sein d’une « partition » des informations (publiques) similaires pour caractériser la partition
• Puisque la « cible » fait partie de toutes ses partitions, elle possède (probablement) la même caractéristique
• Exemple :
– 2% des « amis » travaillent (« publiquement ») chez « Smals » → pas significatif
– Partition « P » : 40 % travaillent chez « Smals » (info
cachée chez les autres), les autres : 0-1%
– Partition « P » : probablement les collègues de « Smals » … comme la cible ! (passé ou présent)
• Nécessite des techniques avancées, hors API, pas accessibles en quelques clics !
• On sort du cadre des EULA de Facebook !
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Inférence (About / Work & Education)
• Section « About / Work & Education »: publique dans +/- 40%
• Pas accessible via l’API, mais sur la version web
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Inférence (About / Work & Education)
Saint-Dominique ULB Taille
partition %
publique
Total 562 38%
Partition 1 142 53%
Partition 2 83 46%
Partition 3 42 50%
Partition 4 95 37%
53% 25%
4% 3%
0% 57%
8% 5%
12% 12%
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Inférence (Groupes)
• Idem pour les groupes : appartenance à un groupe (non secret) toujours publique
• Graph search : « Vandy Berten’s groups »
• Exemple : présence de « Croix-Rouge », « CRB » ou « CR » dans les noms de groupe :
– En général : 13%
– 3 partitions avec 28%, 35% et 50%
– Toutes les autres : 0-1%
• Alternative possible : se baser sur les « likes »
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Inférence (Famille)
• En regardant les noms de famille, on peut parfois identifier le réseau « familial »
• En général, peu de personnes ont le même nom de famille dans un groupe social … sauf s’il s’agit d’une famille !
• Si le top 3 des noms de famille d’un groupe comprend une proportion élevée, c’est sans doute le groupe familial
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RECONSTRUCTION
Network Analytics
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Reconstruction
• On pense parfois pouvoir contrôler ce qui se trouve à son propos sur Facebook
• Problème : pas de contrôle sur les autres
• Liste d’amis : deux méthodes pour reconstruire une « liste cachée »
– Créer un profil « bidon », inviter la cible, puis regarder « People You May Know » (PYMK)
– Grâce aux « mutuals friends »
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Reconstruction
• Sur la version Web, on voit plus de choses qu’avec l’API
• Cas « simple » : liste d’amis visible
• Sinon : on apparait dans la liste d’amis de ses (certains de ses) amis !
• Dans quelques conditions, on peut obtenir les « mutual friends » de deux profils
• En partant de quelques amis connus, on peut reconstituer une grande partie du réseau d’un compte, en quelques minutes, sans en être ami
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Reconstruction
• Liste d’amis de « T » privée
• Liste d’amis de « A » publique
• La liste d’amis de « T » est vide, mais sur la liste de « A », on voit « T »
T
A
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Reconstruction
• On soupçonne B d’être proche de T (ami direct ou non)
• On demande à FB : « Mutual friends of T and B » … il répond A → A et T sont
donc amis
• On réessaye avec A : « Mutual friends of T and A »…
T
B
A
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Reconstruction de vandy.berten
• Depuis ce compte (via API) : 561 nœuds (298 pub, 53%), 5059 connexions
• Si liste privée, « People tagged in… » + « PYMK » : 296 nœuds (52,9%, 99% de ce qui est public !) 1638 connexions (32%)
• Si liste publique, par « crawling » : 561 nœuds (100%), 4136 connexions (81%)
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Reconstruction
Réseau reconstruit Réseau original
• Entre 85 et 100% des nœuds ont été placés dans la « bonne » partition
• Plus de la moitié des différences viennent de deux partitions « proches »
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Reconstruction : deviner
• Peut-on « suspecter » d’autres personnes d’êtres amies avec la cible ?
• Hypothèse : deux personnes qui ont beaucoup d’amis communs ont des chances d’être également amis
• On recherche les amis d’amis fréquents
• Si beaucoup d’amis de T disent être amis avec A (même si A et T cachent leur liste), il y a des chances que A et T se connaissent
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Reconstruction : deviner
Amis d’amis
Amis de la « cible »
A
B
C
F
E D
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Reconstruction : deviner
• Sur vandy.berten :
• Impossible de le savoir en général !
• Autre possibilité : « Friendship page » (https://www.facebook.com/user1?and=user2)
Seuil Amis FB (cachés)
Connus (hors FB)
Inconnu/ vague
Total
15 61 8 3 72
10 120 32 21 173
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ÉVOLUTION
Network Analytics
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Évolution
• On peut voir depuis quand deux personnes sont « Facebook friends »
• www.facebook.com/o*****n?and=vandy.berten :
• La dynamique des réseaux est très souvent instructive
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Et alors ?
• On pourrait appliquer la même technique pour deviner la religion, les préférences politiques ou l’orientation sexuelle de quelqu’un
• Sans doute pas un problème chez nous … pas anodin si on a des amis vivant dans des régimes plus « sévères »
• Même chez nous : un « cambrioleur » pourrait se servir des profils de vos amis pour savoir que vous n’êtes pas chez vous !
• Usurpation d’identité facilitée
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Amélioration du phishing ?
Bonjour XXX
Ce week-end j'ai discuté avec YYY et ZZZ à la fête de AAA, qui m'ont dit que tu serais intéressé par cette application/ce site web …
Votre nom
Un ami avec une haute centralité de degré
Autre ami ayant bcp d'amis en commun avec YYY
Grâce à des photos ou évènements trouvés par « Graph Search »
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Network analytics: l’essentiel
Grande quantité d’informations sur des individus et sur
leur relations
Même avec une « cible » méfiante
Peut être long, mais pas de matériel
complexe/puissant
Petit exemple des possibilités montrées ici
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Network analytics: les outils
Extraction compte : - Netvizz - NameGenWeb - Twitter : NodeXL
Analyse de son compte : - wolframalpha.com/
facebook - Touchgraph
Visualisation, partitions, centralité… : Gephi
Pour les plus branchés : - API Facebook - Web crawling :
selenium (Python)
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socialstrand.com
Conclusions
infocux
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Intro – Mots-clé – Page Facebook – – Network Analytics – Conclusions Oct. 2014 - 144/145
Conclusions
Souvent, méta-information plus intéressante que l’info elle-même
Les citoyens s’expriment sur
les médias sociaux, il est
nécessaire de les suivre
Prise de connaissance d’un problème/évènement plus rapide qu’avec les médias
« traditionnels »
La quantité de données rend l’information
difficile à comprendre… mais des outils sont
disponibles
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Vandy Berten 02/787.57.32 [email protected]
More on Smals Research : Website : www.smals.be
Blog : www.smalsresearch.be Twitter : @SmalsResearch
Blog (www.smalsresearch.be/author/berten/) - Contacter un citoyen sur Facebook ? - La vie privée selon Facebook - Ce qu’un réseau social peut nous apprendre - Facebook : peut-on vraiment cacher sa liste
d’amis ? [6/11]