Stage de master 2

Retrouver la source des trending topics sur les réseaux sociaux ou sur le web

Mots-clés : traitement automatique des langues, extraction d'information,
propagation d'information, graphes, Twitter, réseaux sociaux.
Date de démarrage : Mars/avril 2017
Durée : 4-6 months
Encadrant : Xavier Tannier (LIMSI-CNRS)
Lieu : LIMSI, Orsay, Univ. Paris-Saclay1

Contexte 

Les réseaux sociaux tels que Twitter ou Facebook, mais également
certains sites web, sont devenus des sources d'information et de
désinformation massive. De nombreuses rumeurs y sont lancées, des
faits y sont déformés ou manipulés, et ce dans de nombreux domaines,
dans le but de nuire à des personnes ou à des organisations, mais
également de servir des idées politiques.  Le "fact-checking" est une
discipline consistant à vérifier la véracité des déclarations faites
par des personnalités publiques ou des rumeurs qui se propagent,
notamment sur les réseaux sociaux. Une tâche importante est de
remonter jusqu'à la source d'une information, pour vérifier si cette
source est unique ou multiple et si elle est digne de confiance ou
pas.

Description

Le travail proposé consiste à réaliser un système semi-automatique
permettant, a partir d'un thème ou d'un document fourni par
l'utilisateur, de remonter dans la mesure du possible jusqu'à la
source de cette information (un tweet, un blog, etc.).  Il s'agira
donc de construire un graphe de citation et de référence basé sur le
contenu textuel des documents (principalement, issus de réseaux
sociaux et de pages web). Des outils déjà existants, comme un
extracteur de citations et de sources dans les articles, pourront être
utilisés.  L'automatisation complète d'un tel système étant un
problème très complexe, nous considérons que la construction de ce
graphe pourra être guidée par l'utilisateur, qui validera ou
invalidera les propositions du système, guidant ainsi la progression
vers la source supposée de l'information.

Profil

Nous recherchons un(e) étudiant(e) intéressé(e) par le traitement de
contenu en langage naturel et par la manipulation de données issue des
réseaux sociaux.  La personne retenue devra avoir des compétences
solides en programmation et la volonté d'apprendre de nouveaux outils
et de nouvelles approches. Elle manipulera les API d'interrogation
Twitter et/ou Facebook ainsi que des outils de traitement automatique
des langues. Les compétences en programmation ne sont cependant pas le
seul critère, et la personne retenue devra également faire preuve de
créativité et d'esprit d'analyse.

Les candidatures doivent comporter :
- Une lettre de motivation
- Le nom de deux personnes référentes
- Un curriculum citae (CV)
Le stagiaire retenu recevra une "gratification" (qui était de 546,01 ¤ en 2016)
ainsi que le remboursement de la moitié du pass "Navigo" ou "Imagine R".
Pour toute question ou candidature: Xavier.Tannier[at]limsi.fr