Optimisation d un Réseau Social d Échange d Information par Recommandation de Mise en Relation

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1 Optimisation d un Réseau Social d Échange d Information par Recommandation de Mise en Relation Thèse en vue de l obtention du Doctorat en Informatique présentée et soutenue publiquement le 12 décembre 2005 par Layda J. Agosto Franco Membres du jury : Cécile Roisin Professeur, Université Pierre Mendès-France, Présidente du jury Bertrand David Professeur, École Centrale De Lyon, Rapporteur Michel Riveill Professeur, École Supérieure en Sciences Informatiques Université de Nice - Sophia Antipolis, Rapporteur Jean-Charles Marty Maître de Conférences habilité, Université de Savoie, Directeur Michel Plu France Télécom R&D, Codirecteur Laurence Vignollet Maître de Conférences, Université de Savoie, Codirectrice

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5 REMERCIEMENTS Ce travail je le dédie spécialement à mes deux grands amours : ma fille et mon époux. Sa réussite et la qualité professionnelle de son contenu sont dues à l expérience et à la connaissance de mes directeurs de thèse. Je tiens beaucoup à les remercier, pour leur suivi, leur disponibilité et leur patience. Son achèvement est grâce au soutien de ma mère et de mes amis à FTR&D : Fabien, Olivier, Tanguy, Marylène, et l équipe EASY/SUN. 5

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7 Conventions En gras En italique (Référence, année) Auteur Définition Système Description Lien Commentaire N(e,f) ou V(e) [ref00] Mots ou phrases clés pour notre approche. Concepts ou définitions importantes. Référence bibliographique dans le texte. Auteur mentionné dans le texte. Définition par rapport à notre approche. Nom d un système ou d une application. Description de figure ou d image. Lien ou référence type URI. Commentaire. Matrice ou vecteur. Référence à une hypothèse [h00], à un principe [p00], à un mécanisme [m00], ou autre, définis par rapport à notre approche. Référence à une section de ce document de thèse. A retenir. 7

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9 RESUME Nous avons observé que sur le Web les internautes ont des besoins changeants d information. Grâce aux théories des analyses sociales et grâce aux expériences de systèmes de recommandation existants, nous savons que la plupart du temps, ces besoins informationnels sont généralement satisfaits par le fait de «demander à un copain», c est à dire, à une connaissance ou à un référent sur le sujet d intérêt. Par ailleurs, nous avons fait le constat, comme d autres avant nous, que dans des systèmes d échanges d information (e.x. les groupes d intérêt), seule une minorité de producteurs d'information est très active, alors qu une majorité de consommateurs est silencieuse. Pouvons-nous vraiment modifier cette forte tendance? Tenter de répondre à cette question a été au cœur de notre recherche. Pour arriver à répondre positivement, nous avons imaginé la possibilité d influencer la motivation des personnes à échanger des informations en construisant des mécanismes de régulation dédiés qui intègrent une dynamique d échanges d information, de gestion d information personnelle (favoris) et de conscience sociale. Nous avons donc proposé et mis en œuvre des algorithmes de recommandation utilisant la structure de la topologie du réseau de relation de personnes formée selon leurs échanges et selon les informations qu elles gèrent. Nous avons développé notre système SoMeONe sous forme d un service Web. L apport le plus important de notre approche est, semble t il, notre idée de recommander des contacts plutôt que de l information. Pour cela nous nous sommes fortement intéressés à valider l efficacité de flux d information dans le réseau social proposé à travers la construction de mesures de qualité de la topologie du réseau. Nous avons donc établi une série de postulats, de principes et d hypothèses à valider dans notre cadre théorique. Nos hypothèses tiennent compte des objectifs des utilisateurs (obtenir de l information) et pour cela nous avons intégré des critères de qualité à optimiser pour tenir compte également des objectifs du système (optimiser la structure d un réseau social). Le moyen pour les atteindre a été d utiliser des indicateurs sociaux. Ils constituent nos algorithmes que nous nommons SocialRank. Mots-clés Analyses de réseaux sociaux, systèmes de recommandation, filtrage collaboratif, réputation, confiance, conscience sociale, régulation, PageRank. 9

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11 SOMMAIRE PPREMIIÈRE PPARTIIE - LESS SSYSSTÈMESS DE RECOMMANDATIION SSUR LE WEB : ASSPPECTSS IINFFORMATIIQUESS ET PPHÉNOMÈNESS PPSSYCHOSSOCIIAUX IINTRODUCTIION GÉÉNÉÉRALLEE Problématique générale Objectif Originalité Structure de ce document de thèse ÉÉTAT DEE LL ART Contexte informatique Les systèmes de recommandation Définition des systèmes de recommandation Quelques exemples significatifs de systèmes de recommandation Principales techniques des systèmes de recommandation Étude des systèmes de recommandations existants Systèmes de recommandations utilisant l'analyse du contenu Systèmes de recommandations utilisant l'analyse du contexte Systèmes de recommandations utilisant le filtrage d information Faiblesses des systèmes de recommandations Problème de la collecte des méta-données sur les ressources Problème du démarrage à froid Problème de sécurité Manque de contrôle sur le comportement du système Contrôle des données personnelles : caractère privé et emplacement Non prise en compte des aspects sociaux Le phénomène du «passager clandestin» Un exemple d application : la gestion de favoris Premières réponses aux problèmes identifiés Nouvelles technologies pour des médias sociaux plus humains Systèmes pair à pair Les «Weblogs» Le phénomène «Social Networking» Contexte socio-psychologique La participation à des réseaux sociaux virtuels Participation individualiste Les théories psychosociales de l'échange La théorie sociologique de la masse critique Limites des échanges dans des réseaux sociaux virtuels Motivation à la participation Le rôle de la confiance 56 11

12 Le succès de l échange et du partage Analyse de réseaux sociaux Une modélisation des réseaux de relations sous forme de graphes Concepts et propriétés des structures Représentation matricielle d un graphe Conclusion 66 DEUXIIÈME PPARTIIE - UN SSERVIICE WEB DE MIISSE EN RELATIION PPAR DYNAMIIQUESS SSOCIIALESS D ÉCHANGESS D IINFFORMATIIONSS NOTREE APPPPROCHEE 7711 Section 1. Cadre théorique de notre approche Concepts de base Réseau social médiatisé Régulation Objectifs Postulats Hypothèses Principes 76 Section 2. Les grandes lignes de notre approche Système de partage de références sur un réseau social médiatisé 80 Section 3. Conception Mécanisme de gestion de l information Construction d une taxonomie personnelle Étiquetage multiple Spécialisation de listes de diffusion Profil individuel La construction d une connaissance collective Diffusion d information et profil social Dynamique du réseau Mécanisme de recommandation de contacts Première étape Algorithme de filtrage collaboratif Exemple Deuxième étape : SocialRank Notre réseau social médiatisé Calcul des indicateurs sociaux Stratégie de recommandations de contacts

13 Exemple de stratégies d obtention d information Résultats de l indicateur de réputation Résultats de l indicateur de redondance Résultats de l indicateur d originalité Résultats de l indicateur d agrégation Évaluation de résultats des indicateurs Calcul de toutes les recommandations possibles Filtrage des recommandations selon la stratégie Réseau personnel de l utilisateur : son ego-network Ego-network Description de contacts Exemple d ego-network Tactiques pour modifier l ego-network Diffuser l information personnelle Classement des utilisateurs Revue des concepts de notre approche 121 Section 4. Description du Système réalisé Fonctionnalités La navigation avec SoMeONe Une interface personnelle Faciliter la navigation Gestion d informations Profil de l utilisateur Taxonomie personnelle Code de couleurs de topiques Documents reçus Listes de diffusion Échange de l information Ego-network de l utilisateur Gestion de Contacts Recommandeur de Contacts Recommandation de topiques publics Recommandation de contacts Architecture informatique Serveur d application du système : JCMS Outil de filtrage collaboratif L annuaire «Open Directory Project» Intégration d ODP VALLIIDATIION DEE NOTREE APPPPROCHEE Première évaluation : utilisateurs réels Objectifs Méthode Intégration dans le portail de l Université de Savoie Profil d usages

14 4.1.3 Résultats de l évaluation Profils d'usage des topiques Analyse de l'utilisation des recommandations D autres profils d'usages : consommateurs versus producteurs Degrés de réciprocité des échanges Topiques reçus Topiques consultés Liens reçus, consultés, déplacés Réciprocité dans les recommandations Les points forts de l évaluation Les points faibles de l évaluation D autres facteurs à prendre en compte Conclusion de l évaluation Deuxième évaluation : Simulations de nos hypothèses Objectifs de l évaluation Hypothèses de simulations Scénario Paramètres pour la définition de l état initial du réseau Paramètres pour la dynamique du réseau social Scénarios retenus Les simulations Base de données pour les taxonomies de topiques du réseau initial Connectivité du réseau initial Vision globale d'une itération Méthode d évaluation Limites des simulations Analyse des simulations Étude de la vitesse de diffusion d informations nouvelles Étude de l impact de contacts «gourous» Étude de l efficacité du réseau Conclusion des simulations CONCLLUSSIION EET PPEERSSPPEECTIIVEESS Conclusions Cadre théorique Contexte socio-psychologique Contexte informatique Mécanismes de régulation Efficacité du flux d information Évaluation de notre approche Cadre d usage L usage entreprise L usage grand public Dynamique d usage Perspectives Vers une intégration de l outil de partage de favoris Vers une intégration du recommandeur de contacts

15 5.2.3 Évolutions techniques 192 ANNEXESS ANNEEXEE II 66.. FFORMALLIISSATIION DEESS CONCEEPPTSS DÉFFIINIITIIONSS Réseau de topiques Communication entre topiques Distance entre topiques : D Chemins entre topiques : PN Importance des relations entre topiques : W Degré de relation entre topiques : P Propriétés de l'information dans les topiques Nouveauté de l'information Pertinence de l'information Propriétés d un topique Originalité Connectivité Réputation locale Réputation de degré Réputation d'intermédiarité Réputation de proximité Avantages et inconvénients des réputations Réputation à la PageRank : RankRéputation Redondance entre topiques Réactivité à l information nouvelle Coût Efficacité Agrégation entre topiques Réseau d'utilisateurs Contacts sources d information Contacts réputés 211 ANNEEXEE IIII 77.. VEERSSIIONSS IINIITIIALLEESS DEE SSOMEEONEE DIIVERSS APPERÇUSS DE SSOMEONE Aperçu de SoMeONe (version initiale) Inscription Page personnelle de l utilisateur Gestion des topiques Liste de diffusion Ajouter une information Se faire connaître Trouver des contacts Gestion du réseau de contacts

16 7.2 Webothèque du cartable électronique de l Université de Savoie Créer ou ajouter un topique Afficher le contenu d'un topique Éditer un topique Créer/ajouter un lien Gestion des topiques reçus Réseau de Connaissances Informations utilisateur Trouver des contacts Gérer la corbeille Déposer le lien dans mon cartable 230 ANNEEXEE IIIIII 88.. SSCÉÉNARIIOSS DEE SSIIMULLATIION CONSSIIDÉRATIIONSS Scénario A Scénario B Scénario C 236 ANNEEXEE IIV 99.. LLOGIICIIEELLSS PPOUR LL ANALLYSSEE DEE RÉÉSSEEAUX SSOCIIAUX LIISSTE DE LOGIICIIELSS ANNEEXEE V SSUR LL UTIILLIISSATIION D UN ANNUAIIREE UTIILIISSATIION DE L ANNUAIIRE ODPP PPOUR LA CONSSTRUCTIION DE TAXONOMIIESS DESS MEMBRESS DU RÉSSEAU À SSIIMULER Structure hiérarchique des catégories ODP Homogénéisation de la base de données 242 ANNEEXEE VII DÉÉTAIILL CONCEEPPTUEELL DEE SSOMEEONEE SSOMEONE SSELON NOSS ÉVALUATIIONSS CARACTÈRE IINCRÉMENTAL ET NON-IINCRÉMENTAL DE L ALGORIITHME SOCIIALRANK ANNEEXEE VIIII ALLGORIITHMEESS DEE REECHEERCHEE SSUR IINTEERNEET ALGORIITHMESS TRADIITIIONNELSS DE SSYSSTÈMESS DE RECOMMANDATIION

17 13.1 Algorithme «coefficient de corrélation» Mesure de cosinus Théorie probabiliste Limites des approches HIITSS Commentaires PPAGERANK Formellement Modèle fonctionnel L algorithme Le promeneur aléatoire Les liens pendants Propriétés de convergence Modèle matriciel L algorithme BIIBLLIIOGRAPPHIIEE Référencée Consulté

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19 Première Partie - Les Systèmes de Recommandation sur le Web : aspects Informatiques et Phénomènes Psychosociaux Chapitre 1. Introduction Générale Chapitre 2. État de l Art 19

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21 1 Introduction Générale N os besoins changeants d information nous emmènent toujours à rechercher sur le Web. Nous avons le choix entre de nombreux systèmes qui offrent différentes méthodes de recherche, de communication ou de classification et de filtrage de contenu dit «adapté». Certains de ces différents systèmes mettent en oeuvre des idées intéressantes (Gnutella, Napster, Educadoc, Voilà, etc.). Cependant, nous pourrions déjà poser la question : pourquoi ne sont-t-ils plus exploités? Nous pouvons également constater que nos besoins informationnels sont généralement satisfaits par le fait de «demander à un copain», c est à dire, à une personne généralement une connaissance, une référence sur le sujet d intérêt. En effet, l être humain a tendance à résoudre ces types de besoins à travers ses relations avec les autres : à travers ses réseaux de contacts. Les personnes forment donc des coalitions ou des groupes d intérêt en vue d assurer une coopération pour obtenir le bien informationnel désiré. Notre travail de recherche est d abord ancré dans cette conception de réseaux de contacts avec la finalité de trouver une information désirée. Pour cette raison nous intégrons des conceptions issues de domaines de la sociologie, de la psychologie et de l économie. Cependant, cette information désirée n est pas toujours la même pour tous. Elle évolue avec chaque individu et il faut donc que celle-ci soit adaptée et pertinente. Ceci est loin d être évident quand il s agit de la trouver sur le Web. En effet, le Web est fait de paradoxes : on y trouve tout, on n'y trouve rien. Par ailleurs, le Web est déséquilibré : par exemple, il y a en effet une minorité très active de producteurs d'information, et une majorité de consommateurs silencieux. Pouvonsnous vraiment modifier cette forte tendance? Nous pensons que c est possible, pour cela notre travail de recherche est ancré également sur les nouvelles technologies sur le Web qui prennent en compte la valeur des relations humaines, afin de pouvoir filtrer l information suivant l intérêt des usagers. Cette information est issue d une activité courante : stocker (création de répertoires pour classer l information obtenue afin de la repérer plus tard) et puis, éventuellement diffuser aux contacts susceptibles d'être intéressés. 21

22 Le fait de chercher, filtrer, classer et éventuellement annoter l information suivant nos intérêts pendant que nous naviguons sur l Internet, garantit qu elle a de la pertinence sur le sujet de notre intérêt. De cette façon, les services proposés doivent permettre la gestion d information pendant et après la navigation, et en même temps, la gestion de relations (réseau de contacts). Pour le premier nous proposons la classification de l information dans des répertoires que nous appelons des topiques (chapitre 3). Pour le second, la gestion de ses relations, fonctionnalité la plus importante à nos yeux, nous proposons : Un contrôle sur la visibilité de ses informations personnelles. L utilisateur est le seul responsable de la visibilité de ses informations. Des recommandations de contacts. Nous intégrons un recommandeur de contacts qui observe le réseau et les échanges d information entre ses membres, afin de guider l utilisateur vers des personnes qui pourraient lui procurer l information dont il a besoin. Un type de conscience sociale. Il s agit d offrir à l utilisateur la possibilité de suivre l état des diffusions d informations dans le réseau. Il s agit d utiliser d abord les relations que les personnes ont en réel pour l exploiter dans des relations selon notre approche. Nous introduisons donc notre approche comme un moyen d exploiter des liens sociaux en plus des connaissances sur les informations. C est le moyen de permettre la construction, voire l émergence d un réseau fiable de contacts. 22

23 1.1 Problématique générale Le World-Wide-Web facilite l'accès à l'information par la mise en relation des ressources d'information via des liens hypermédia. Différents dispositifs d'information et de communication ont été proposés. Aujourd'hui nous trouvons, par exemple : - Le Web même, où l'on trouve déjà des milliards de pages, qui peuvent être fiables ou non, utiles ou inutiles, belles ou laides, etc., devient de plus en plus vaste. - Les forums, espaces publics où l'on discute par écrit sur une thématique. Malheureusement, ils offrent peu de contrôle des participants et de la modération, ce qui impose une surcharge informationnelle. - Les listes de diffusion 1 (ou listes de distribution). La masse d'information qu'elles contiennent, pose des problèmes de classement et de recherche. En outre, elles permettent d exploiter des adresses par «courrier massif non sollicité 2» (ou pollupostage). En plus de ces difficultés, l'existence de ces dispositifs évoque le groupement des gens autour de sujets d intérêt. C est une notion communautaire, c est à dire, l existence de gens qui se rencontrent, qui ont des échanges par l intermédiaire du Web, et qui partagent un intérêt commun. Ce phénomène n est pas nouveau. Sa réussite à des raisons multiples, citons-en deux principales : Une reproduction des modèles classiques d organisation humaine : Internet est à la fois un outil de communication et un outil de publication des informations. En tant qu outil de communication, il permet des échanges et des interactions, il rapproche les hommes. Les internautes se regroupent selon leurs affinités, leurs goûts et envies, leurs passions ou encore poussés par des intérêts divers (professionnels, politiques, religieux, ). Il s'agit de répondre à des besoins de sociabilisation. Le besoin communautaire sur Internet est exacerbé par le support lui-même : ne vous êtes-vous jamais senti perdu sur Internet? Bien sûr, mais comment pourrait-on y échapper? Un nouveau support de communication, l apprentissage d un nouveau rapport relationnel (autre que le téléphone ou la visioconférence), des milliers d informations de qualité très inégale... Le sentiment de surabondance, d insécurité et d infinité poussent les internautes à se regrouper, plus encore que dans la vie réelle où nous évoluons à travers un référentiel espace-temps maîtrisé. Bien entendu, le Web n'est pas un espace déshumanisé. De nos jours, il existe de vastes possibilités pour former des groupes et pour échanger des avis ou de l information. Cependant, le principe même d échanges dans ces groupes pose encore certains problèmes, entre autres : Le contrôle de la diffusion d'informations. Dans les bases d'informations à accès partagé la définition de règles d'accès à l'information n'est définie que par un administrateur qui en général donne un accès total à tous les utilisateurs. De plus, la diffusion incontrôlée de l'information produit parfois des réticences de la part des utilisateurs pour participer. 1 Mailing lists en anglais 2 Spamming en anglais 23

24 L'impersonnalité des échanges lorsqu'il y a trop de participants. Le nombre important de participants fait qu'il est difficile de se souvenir des noms des personnes dont on apprécie l'information ce qui rend l'information très impersonnelle. L'information utile noyée dans un flot d'informations trop important. Avec les forums par exemple, les utilisateurs reçoivent une quantité d'information importante. La quantité d'information génère un bruit important qui dissimule l'information intéressante. Le déséquilibre entre le nombre de producteurs et de consommateurs d'informations. Un des comportements les plus observé est que les utilisateurs consomment plus d informations qu'ils n'en produisent 3 (Adar et Huberman, 2000). Ceci produit une dépendance aux rares utilisateurs qui produisent de l'information. Il suffit que cette petite partie d'utilisateurs s'absentent ou se désintéressent du système et l'ensemble des utilisateurs s'en retrouvent pénalisés. Les utilisateurs diffusant leurs informations à de nombreuses personnes ont alors un grand pouvoir qui peut être utilisé à des fins pas vraiment appréciables telles que la désinformation, la promotion ou la diffusion de rumeurs etc. La qualité et l'appréciation du système risquent alors d'être grandement dégradée. L'analyse de l utilisation de quelques systèmes d échanges d information nous a permis de comprendre que ce sont les «recommandations» de ces «producteurs» que les personnes apprécient, plutôt que celles obtenues à l'aide de logiciels ( 3.2 ; 3.3[po01] 4 ). Ceci parce qu elles peuvent être beaucoup plus personnalisées et adaptées aux besoins des utilisateurs (Plu et al ; Resnick et Varian, 2001 ; Sinha et Swearingen, 2001). En effet : Comment un logiciel peut-il identifier automatiquement un document contenant de fausses informations? Comment un logiciel peut-il reconnaître qu'un niveau de description d un document est approprié à la connaissance de fond de l'utilisateur ou mesurer la clarté du discours ou les qualités pédagogiques d une présentation? Comment un logiciel peut-il modéliser les sensibilités de l'utilisateur, afin de détecter des histoires drôles, de belles images, des films dramatiques qu'il appréciera certainement? Toutefois, si un humain a plus confiance dans l information obtenue par d'autres humains, il faut aussi, pour qu'un système d'échanges et de recommandations fonctionne, que le plus grand nombre soit motivé à échanger (voir Chapitre 2, section ). Pour pérenniser cette motivation, voir la rendre «contagieuse», le système informatique doit intégrer des fonctionnalités d incitation à la motivation, à la participation et aux échanges d information. 3 Voir le Chapitre 2 section «Pasagers Clandestins». 4 Nous utilisons une notation avec parenthèses carrées pour faire référence à un de nos postulats avec [po] ou à un de nos principes [p] ou à une de nos hypothèses avec [h] ou à un de nos critères avec [c] ou à un de nos mécanismes avec [m]. Par exemple notre hypothèse 1 sera référencée par [h01], notre principe 2 sera référencé par [p02], etc. 24

25 1.2 Objectif L objectif principal que nous poursuivons est la construction et l optimisation d un réseau d'échanges d'informations sur le Web. Il s'agit d'offrir à l'utilisateur, qui a par nature un comportement avant tout individualisé, un enrichissement par des interactions et par des échanges informationnels. L'outil proposé sera un média social médiatisé intégrant des mécanismes de motivation et d incitation à la participation pour l échange d information de façon réciproque, en permettant d aboutir à la construction d un Web de confiance, un Web de personnes (Plu et al., 2003). Un des effets de bord d'un tel système sera la construction d une connaissance collective. L originalité de notre projet vise à montrer que ce ne sont pas les liens (documentaires) qui importent : ce sont les individus et leurs caractéristiques, individuelles et communautaires, qui donnent les traces à suivre pour arriver à adapter le Web au service de l humain. C'est la force des liens (relations) construits entre ces individus, au fur et à mesure, qui fait que ces espaces d'échange et d'entraide fonctionnent. Nous proposons des moyens de les analyser en introduisant des indicateurs sociaux. Si le slogan de la société de l information à la fin du 20eme siècle était «la connaissance est le pouvoir», celui de la société en réseau sera, peut-être «votre réseau de relations est le pouvoir». Notre intention est d'exploiter l intelligence distribuée des individus qui ont et construisent de l information. Nous les aidons à exploiter leur réseau (leur liens relationnels de confiance et d'appréciations) pour en obtenir l information la plus adaptée et pertinente. Avec ceci, nous permettrons le développement d un nouveau type de réseau où l information navigue d individu à individu en suivant des relations de confiances. Ce n'est plus l'utilisateur qui accède à une information, c'est l'information qui va à l'utilisateur. Nous appelons ce réseau «la toile de personnes». Alors, de même que l'actuel WWW facilite l'accès à l'information via des liens hypermédia, la «toile des personnes», facilitera la diffusion de l information par la mise en relation de personnes. (Plu et al., 2003). 1.3 Originalité Par ailleurs, dans un média social, l organisation doit émerger. Une façon d obtenir des politiques d organisation d une société est la définition de mécanismes intégrant de la régulation. La régulation concerne tout ce qui a trait à l'organisation du groupe (constitution et vie des groupes, définition de droits et devoirs au sein du groupe, de règles de fonctionnement et de comportement ; apprentissage et mise en œuvre de ces règles, droits et devoirs). Elle donne ainsi un cadre aux interactions potentielles entre les différents membres d'un groupe. Nous faisons l hypothèse que les mécanismes de régulation permettront d optimiser le media social que nous cherchons à construire, en améliorant plus particulièrement l engagement des participants dans le réseau d échanges et la crédibilité des informations échangées (il est ici très compliqué d'imaginer des «recettes» pour que les gens soient bien ensemble). Pour cela, nous envisageons d utiliser les résultats de l analyse de réseaux sociaux et des domaines autour de notre état de l art pour définir des principes et critères qui donneront lieu aux algorithmes en suivant certaines mesures à évaluer. 25

26 En résumé, l originalité de notre projet est l'approche informatique des aspects psychosociaux, privilégiant les échanges d information entre contacts, optimisant l équilibre du réseau et permettant l expression, la maintenance et le rapprochement d'intérêts individuels. 1.4 Structure de ce document de thèse Notre travail de recherche est structuré de manière classique en deux parties. Une première partie délimite notre réflexion sur les systèmes de recommandation sur le Web et les phénomènes psychosociaux induits. Une seconde partie présente le Service Web de mise en relation par dynamiques sociales d échanges d informations que nous proposons. La première partie de la thèse traite notre problématique, nos objectifs, l originalité de notre approche et plus particulièrement, elle traite l influence des nouvelles technologies sur Internet et leur obligation d offrir de l information adaptée aux internautes. Il s agit d intégrer deux points de vue à cette adaptation : le point de vue informatique ( 2.1) et le point de vue social ( 2.2). Nous exposons alors l émergence de groupes d échanges d information. Ainsi, le second chapitre de cette première partie développe le cadre théorique du contexte informatique et du contexte social. Dans la première section de ce chapitre ( 2.1), nous exposons les systèmes de recommandation comme prometteurs de solutions intéressantes dans le domaine d échanges d information en groupe. Nous présentons donc les principales techniques de ces systèmes, les approches traditionnelles, leurs faiblesses, des nouvelles pistes émergeantes pour ce type de systèmes, enfin, nous exposons les intérêts de ces systèmes pour des analyses sociales inhérentes et d autres technologies récentes dont ils peuvent se servir et en particulier, celles révélant le phénomène «Social Networking». Dans la seconde section, ( 2.2), qui décrit le cadre théorique du contexte social, nous introduisons les réseaux sociaux virtuels et l analyse de réseaux sociaux, avec tous leurs concepts inhérents. Nous les présentons comme un moyen pour obtenir l information adaptée et pour influencer la motivation à la participation dans des réseaux sur le Web. De cette façon, nous exposons ce que les analyses sociales peuvent apporter à des médias sociaux pour donner de la «qualité» aux échanges informationnels. Une fois évoquées ces questions théoriques, nous développons notre proposition dans la seconde partie de la thèse, plus précisément, dans les chapitres 3 et 4. Le chapitre trois se décompose en 3 sections : une pour décrire le cadre théorique de notre approche, l autre pour donner les grandes lignes de notre approche et la dernière pour décrire le système développé. De cette façon, la première section formalise le cadre théorique : la définition des concepts clés vis à vis de notre état de l art et de nos théories. Ces dernières incluent nos postulats, nos hypothèses et nos principes. Subséquemment, dans la seconde section nous exposons nos mécanismes : de gestion d information personnelle avec des dispositifs intéressants pour aider l utilisateur à élargir ses informations personnelles et de recommandation de contacts pour aider l utilisateur à ouvrir son réseau de contacts et en conséquence, améliorer ses informations ; avec ces mécanismes, nous exposons aussi la dynamique inhérente au réseau social proposé par notre approche, tout en s appuyant sur nos indicateurs sociaux. Ces derniers, permettent à l utilisateur de développer des stratégies de recherche d information «pertinente», et de maintenir une «conscience sociale» vis à vis 26

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