SoMeR : Une nouvelle approche de la représentation des utilisateurs sur les réseaux sociaux

L'apprentissage de la représentation des utilisateurs est une méthode qu'on utilise pour comprendre les préférences, les intérêts et les comportements des gens en ligne. En général, ça se fait en créant des formes plus simples, appelées vecteurs à faible dimension, qui capturent ces aspects des utilisateurs. Ces vecteurs sont particulièrement utiles dans des domaines comme les systèmes de recommandation et la publicité ciblée. Cependant, beaucoup de méthodes actuelles se concentrent juste sur un type d'information, comme les posts textuels ou les activités des utilisateurs, ce qui fait qu'elles ne donnent pas une image complète du comportement des utilisateurs.

Pour remédier à cette limitation, on introduit SoMeR, un nouveau cadre conçu pour apprendre sur les utilisateurs sur les réseaux sociaux de façon plus complète. SoMeR combine différents types d'informations, comme ce que les utilisateurs postent, quand ils postent, les détails de leur profil et comment ils interagissent avec les autres. En utilisant cette approche, on peut créer une vue plus détaillée des utilisateurs en ligne.

SoMeR analyse les activités des utilisateurs comme une série de posts faits à des moments précis et utilise des modèles avancés pour traiter ça avec les données de profil. Il s'entraîne à reconnaître les similitudes entre les utilisateurs en fonction de leurs activités. On montre que SoMeR peut être appliqué de deux manières principales : d'abord, pour trouver des faux comptes qui pourraient répandre de fausses informations, et ensuite, pour voir comment les discussions en ligne deviennent plus divisées après des événements marquants.

#Apprentissage de la représentation des utilisateurs

L'apprentissage de la représentation des utilisateurs est devenu populaire, surtout pour les systèmes de recommandation. Ça se concentre sur la création de représentations compactes qui mettent en avant des aspects cruciaux du comportement des utilisateurs. Avec le temps, différentes méthodes ont été développées, allant des techniques traditionnelles comme la factorisation de matrices et de tenseurs à des modèles avancés plus récents basés sur l'apprentissage profond.

Beaucoup de ces méthodes sont utiles pour comprendre le comportement des utilisateurs dans différents milieux sociaux, surtout sur les réseaux sociaux. Par exemple, elles nous aident à analyser les opinions et les tendances au sein des communautés. Les chercheurs ont utilisé ces techniques pour identifier les bots en ligne, détecter le contenu nuisible, et même reconnaître des signes de problèmes de santé mentale parmi les utilisateurs.

Cependant, ces méthodes reposent souvent sur des caractéristiques spécifiques, ce qui les rend moins efficaces pour capturer toute la gamme du comportement des utilisateurs. La plupart des approches existantes se concentrent sur un seul type d'information. Ça peut conduire à manquer un contexte important.

#Défis de l'apprentissage de la représentation utilisateur multi-vue

Apprendre à partir de plusieurs flux d'informations sur les utilisateurs sur les réseaux sociaux vient avec son propre lot de défis. Les utilisateurs des réseaux sociaux sont incroyablement divers, avec des croyances, des interactions et des comportements variés. Certains utilisateurs sont très actifs, postant souvent, tandis que beaucoup d'autres s'engagent rarement. Cette activité irrégulière complique l'analyse du comportement dans le temps.

De plus, il y a souvent un manque de données claires et fiables pour entraîner les modèles. Beaucoup de tâches importantes n'ont pas les données étiquetées nécessaires, compliquant les efforts pour entraîner des modèles précis.

#Le cadre SoMeR

Pour surmonter ces défis, on a développé SoMeR. Ce cadre prend en compte plusieurs types d'informations, y compris :

1. Activités temporelles : Quand les utilisateurs postent et à quelle fréquence.
2. Contenu textuel : Ce que les utilisateurs disent dans leurs posts.
3. Informations de profil : Détails sur l'utilisateur, comme leur emplacement et leur nombre de followers.
4. Interactions réseau : Comment les utilisateurs s'engagent les uns avec les autres.

En combinant ces caractéristiques, SoMeR offre une compréhension plus approfondie et flexible des utilisateurs à travers différentes plateformes sociales. Cette approche nous permet de trouver des similitudes parmi des utilisateurs avec des croyances et des comportements différents, menant à des idées sur des problèmes complexes.

#Comment SoMeR fonctionne

SoMeR commence par encoder l'historique de publication d'un utilisateur sous forme de séries de triplets. Chaque triplet contient un horodatage, une catégorie de caractéristiques et une valeur liée à cette caractéristique. Ça aide à analyser les périodes où les utilisateurs sont moins actifs.

Ensuite, on transforme ces données en utilisant un modèle spécialisé pour mieux saisir le contexte de ces triplets. En fusionnant les données des posts des utilisateurs avec leurs caractéristiques de profil, SoMeR s'entraîne avec deux objectifs principaux : prédire les connexions entre les utilisateurs et renforcer les similitudes parmi les utilisateurs ayant des histoires de publication similaires.

Au final, SoMeR crée un espace d'incarnation qui reflète les similarités et les différences des utilisateurs basées sur tous les types d'informations collectées.

#Applications de SoMeR

SoMeR a prouvé sa valeur dans deux domaines principaux : détecter les faux comptes impliqués dans des campagnes de désinformation et examiner comment la polarisation politique évolue lors d'événements significatifs.

#Détection de comptes inauthentiques

Les réseaux sociaux sont devenus un champ de bataille pour divers acteurs essayant d'influencer l'opinion publique, souvent par le biais de campagnes d'influence coordonnées. Ces efforts peuvent créer de la confusion et de la division parmi les utilisateurs.

SoMeR peut aider à identifier ces comptes en reconnaissant des motifs dans leur comportement de publication. Notre approche recherche des utilisateurs qui partagent des textes similaires au même moment, ce qui est souvent un signe d'activité coordonnée. En examinant des cas connus de campagnes influentes, notre méthode montre une forte performance dans la détection de ces comptes inauthentiques.

#Mesurer la polarisation politique

La deuxième application se concentre sur la compréhension de la façon dont les événements affectent les discussions politiques en ligne. Par exemple, des décisions majeures peuvent entraîner des divisions accrues parmi les personnes ayant des croyances différentes.

En utilisant SoMeR, on a étudié les discussions autour de la décision de la Cour suprême des États-Unis sur les droits à l'avortement. Notre analyse des interactions des utilisateurs autour de ce sujet a révélé que les utilisateurs ayant des croyances similaires avaient tendance à se regrouper plus près, tandis que ceux ayant des opinions opposées s'éloignaient. Cette découverte indique une augmentation de la polarisation après des événements sociaux significatifs.

#Comprendre les données

Pour que le cadre SoMeR fonctionne efficacement, on s'appuie sur l'historique des utilisateurs, qui comprend une chronologie de ce que les utilisateurs postent. Ces posts peuvent inclure du contenu original, des réponses et des partages. En analysant ces données riches, on peut mieux comprendre le comportement des utilisateurs.

On extrait les caractéristiques les plus importantes pour notre analyse, comme les sujets dont les utilisateurs discutent et les émotions qu'ils expriment. Dans nos expériences, on a trouvé que l'utilisation de certaines méthodes avancées comme les embeddings BERT du texte fournissait une représentation plus substantielle des comportements des utilisateurs. Cependant, pour gérer la rapidité et l'efficacité, on a simplifié ces embeddings en une forme que l'on pouvait facilement utiliser.

#L'encodeur de données triplets

Étant donné les comportements de publication divers parmi les utilisateurs des réseaux sociaux, on a organisé les données sous forme de triplets. Chaque utilisateur est défini par les caractéristiques de son profil et une collection de triplets qui illustrent son historique de publication.

Pour chaque triplet, on utilise différents modèles pour capturer les informations temporelles et textuelles avant de les intégrer dans une incarnation complète de l'historique utilisateur. Cela aide notre cadre à apprendre efficacement à partir des activités et interactions moins fréquentes.

#L'encodeur de transformateur

Pour améliorer encore la représentation des comportements des utilisateurs, on utilise une architecture de transformateur. Cette étape nous permet de capter plus efficacement les complexités des données. Les données transformées sont ensuite traitées pour améliorer les embeddings utilisateur, garantissant que le modèle apprend les détails nécessaires sur les interactions utilisateur.

#Embedding de profil

En plus des historiques de publication des utilisateurs, les caractéristiques de profil jouent également un rôle significatif dans la compréhension des comportements des utilisateurs. On apprend un embedding de profil à partir des informations de l'utilisateur et on le combine avec l'embedding de l'historique utilisateur pour créer une image complète.

#Prédiction de lien réseau

Un autre aspect crucial pour comprendre les utilisateurs est de reconnaître les connexions qu'ils ont avec d'autres. Notre modèle inclut une méthode pour prédire ces interactions, nous permettant d'apprendre comment les utilisateurs s'influencent mutuellement en ligne.

#Apprentissage contrastif et augmentation de données

L'apprentissage contrastif est une technique visant à affiner l'espace d'embedding latent. En rapprochant des échantillons similaires et en éloignant ceux qui sont dissemblables, on peut améliorer le processus d'apprentissage du modèle. Dans notre approche, on effectue effectivement une augmentation de données pour générer des échantillons similaires pour de meilleurs résultats d'entraînement.

#Entraînement du modèle

La dernière phase consiste à entraîner le modèle en utilisant les objectifs que nous avons définis, permettant au modèle d'apprendre efficacement à partir des diverses caractéristiques des utilisateurs. On s'assure que notre processus d'entraînement est configuré pour améliorer la fiabilité et la précision sur différentes tâches, mettant en avant la polyvalence de SoMeR.

#Validation du modèle

Pour vérifier l'efficacité de SoMeR, on a réalisé des tests sur des ensembles de données synthétiques qui imitent les comportements réels. Notre modèle a affiché une grande précision dans la détection des motifs et des variations dans les activités des utilisateurs, démontrant sa capacité à apprendre des significations à partir des caractéristiques temporelles et textuelles.

#Conclusions

On a présenté SoMeR, un cadre complet conçu pour améliorer notre compréhension des utilisateurs des réseaux sociaux. En prenant en compte différents aspects du comportement des utilisateurs, tels que les habitudes de publication, les détails du profil et les interactions sociales, SoMeR fournit des idées profondes sur les dynamiques en ligne.

Le cadre a montré un succès dans deux domaines principaux : identifier les comptes inauthentiques impliqués dans la désinformation et analyser les changements dans la polarisation politique suite à des événements marquants. Ces applications illustrent la promesse de SoMeR pour aborder des défis complexes dans le paysage numérique.

Bien que des limitations existent, on est déterminé à affiner davantage le cadre pour des applications plus larges sur diverses plateformes de réseaux sociaux. Notre objectif est d'améliorer notre compréhension des comportements des utilisateurs, contribuant à une prise de décision éclairée et à des interventions dans un monde de plus en plus connecté.