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 nues-dans-les-reseaux-sociaux/
SUMMARY:Diversité des sources de contenu dans les réseaux sociaux
DESCRIPTION:Le jury sera composé de\nJohanne COHEN\, Directrice de recherc
 he\, Laboratoire Interdisciplinaire des Science du Numerique (LISN)\, Exam
 inatrice\nAngela BONIFATI\, Professeure\, Université Claude Bernard Lyon 
 1\, Rapporteur &amp\; Examinatrice\nCedric DU MOUZA\, Professeur\, Conserv
 atoire National des Arts et Metiers (CNAM)\, Rapporteur &amp\; Examinateur
 \nOana BALALAU\, Chercheur\, Institut National de Recherche en Sciences et
  Technologies du Numérique (INRIA)\, Examinatrice\nNoha IBRAHIM\, Maitres
 se de Conference\, Université Grenoble Alpes\, Examinatrice\nRésumé\nDe
 s événements récents ont montré à quel point le Web social est devenu
  important dans notre vie quotidienne. En effet\, la plupart des informati
 ons ne se propagent plus par des points d'information uniques et centralis
 és\, tels que les journaux télévisés ou papiers. Elle se propage plut
 ôt par des moyens décentralisés\, à travers les vastes réseaux sociau
 x. La nature décentralisée du Web signifie que les informations de toute
 s sortes peuvent se propager instantanément et sans filtrage\, ce qui ent
 raîne à la fois des effets positifs\, comme lorsque des foules s'organis
 ent spontanément pour atteindre des objectifs communs\, et des effets né
 gatifs\, comme la diffusion de fausses informations qui peuvent être tran
 smises comme étant valides par des consommateurs par ailleurs bien intent
 ionnés.\nComment une fausse information peut-elle passer pour valide ? Ce
 la peut se produire lorsque les consommateurs d'informations pensent qu'il
 s disposent de toutes les connaissances en raison de leur voisinage social
  et que les informations diffusées sont représentatives du monde. Le con
 cept est bien connu dans la littérature : on parle de bulles de filtres o
 u de chambres d'écho\, où les consommateurs d'informations sont coincés
  dans un environnement qui renforce leur propre point de vue et ne le reme
 t pas en question. Ce problème est encore aggravé par les algorithmes de
  recommandation commerciaux qui se concentrent essentiellement sur les art
 icles que l'on a déjà consommés ou qui sont consommés par le voisinage
  social immédiat \; en tant que tels\, ils ne se concentrent pas sur la r
 ecommandation d'articles vraiment divers provenant de sources différentes
 . Cela est d'autant plus évident lorsque le réseau social est éclaté e
 n plusieurs communautés organisées autour d'intérêts similaires\, voir
 e en communautés idéologiques qui ne communiquent pas entre elles.\nDans
  cette thèse\, nous discutons des algorithmes pour les recommandations di
 verses dans les réseaux sociaux en ligne. Nous nous concentrerons sur la 
 recommandation de fournisseurs de contenu aux utilisateurs d'un réseau so
 cial. Les réseaux sociaux sont un environnement ou chaque utilisateur peu
 t être considéré comme un créateur de contenu ou un émetteur de conte
 nu\, car ils sont composés de nœuds (les utilisateurs\, qui sont à la f
 ois consommateurs ou créateurs de contenu et réunis par des liens (les r
 elations suiveurs/suivis).\nLe problème devient alors assez intuitif. On 
 nous donne un graphe social\, et l'objectif est d'y ajouter des liens\, de
  sorte que la diversité des informations propagées soit maximisée. Notr
 e tâche consiste à recommander des liens entre les utilisateurs et les s
 ources de contenu de manière à ce que le graphe soit divisé en un nombr
 e de communautés aussi réduit que possible. Ceci\, pour un utilisateur d
 onné du réseau social\, signifie qu'il sera exposé à autant d'autres c
 ommunautés que possible.
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