Résumé Séminaire Data Mining et Réseaux sociaux


Wordle: reseaux_sociaux_data_miningLe 16 Février 2010, à l’Ecole Normale Supérieure, dans l’amphithéâtre Dussane, a eu lieu un séminaire dont la thématique était la fouille de données et les réseaux sociaux. Destiné à un public de statisticiens et d’universitaires, le public était en avant tout multi-disciplinaire. En effet, de nombreux grands groupes utilisent le data mining et s’intéressent aux dimensions des réseaux sociaux.

Les intervenants étaient Emmanuel Viennet, de l’Université Paris XIII, Jean-Loup Guillaume de L’Université Paris VI, Françoise Soulié-Fogelman, de KXEN, Rémi Kirche Directeur Marketing de Skyrock, Ludovic Denoyer de L’Université Paris VI.

Après avoir introduit la thématique et les principales problématiques liées à la fouille de données appliquée aux réseaux sociaux (Présentation 1), la deuxième présentation c’est a démontré la difficulté d’identifier l’évolution dans le temps des communautés dans les grands réseaux.

C’est pourquoi, dans la troisième présentation, Françoise Soulié-Fogelman, a illustré les champs d’applications de la discipline et en a présenté la méthodologie de mise en œuvre.

Rémi Kirche, Directeur Marketing de Skyrock a démontré l’impact du data mining et des réseaux sociaux. En fin d’après-midi, un focus a été réalisé sur le cas particulier du taggage des corpus d’images et l’identification.

Très riches les présentations que je vous invites à  peut écouter les audio et voir  en pdf (disponibles prochainement ) sur le site de la Société Française de la Statistique nous éclairent sur la complexité de cette nouvelle problématique et dont j’ai tenté de résumer les points essentiels ci-dessous :

1. Il y a nécessité d’opérer une distinction entre les analyses du web statique et dynamique. Les algorithmes utilisés étant différents.

2. l’analyse des réseaux sociaux relève encore du domaine de la recherche. Sa généralisation au sein des entreprises (PME) demande encore du travail sur les algorithmes, les outils et la formation des hommes pour interpréter les graphes.

3. l’adoption des outils et des méthodologies de data-mining appliqués aux réseaux sociaux demande un apprentissage.

4. le temps de l’entreprise et le temps de la recherche sont encore très différents. La mise en place de modèle  pertinents demande un nombre d’heures de calcul et de tests importants (parfois supérieur à 10.000 fois).

5. on assiste à un déplacement du Web du contenu vers le Web des utilisateurs.

6. de nombreux producteurs de données comme Facebook et twitter et le nombre croissant d’internautes (2 milliards) implique la recherche de nouveaux modèles économiques.

7. l’apparition de nouvelles méthodes dans le domaine du marketing viral, de la publicité en temps réel, vise à créer des publicités personnalisées, adaptées à l’internaute et à ses attentes.

8. le monde industriel produit aussi des données structurées en réseau et génère ainsi de nouvelles applications. Précurseur le secteur des télécommunications applique déjà les techniques du data mining et des réseaux sociaux. De nombreuses applications restent trouver et appliquer à d’autres secteurs d’activités.

9. les entreprises doivent garder leurs valeurs mais adapter leur stratégies aux nouveaux supports.

Conclusion :

Pour Rémi Kirsche, les réseaux sociaux sont une opportunité, qui nécessite d’imaginer de nouveaux services, d’enrichir les profils utilisateurs, de renforcer l’attachement au site. Mais c’est aussi une menace, qui demande un fort investissement en Machine et Homme et qui fait peser un certain poids financier sur les marges. Un gros travail sur les outils et la formation me semble encore nécessaire pour diffuser auprès des entreprises et plus particulièrement des PME et des ETI la culture des réseaux sociaux, leur cartographie et leur mesure. Sans quoi, pire peut être que l’ignorance, c’est une vision erronée de ces nouveaux territoires qui sera diffusée.

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4 réflexions au sujet de « Résumé Séminaire Data Mining et Réseaux sociaux »

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