Contrat doctoral – Detecting weak signals and discourse in the food industry: the study of the social network Twitter

The study of the social network Twitter

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Le doctorant sera intégré au projet ISITE BFC «COCKTAIL» (www.projet- cocktail.fr) constitué d’une équipe pluridisciplinaire regroupant des chercheurs en Sciences de l’Information et de la Communication, en Sciences Informatiques et en Sciences Cognitive et de l’Alimentation mais aussi des ingénieurs d’études en communication et des doctorants en informatique. Ce projet de recherche resulte également d’un partenariat public/privé avec comme objectif de créer un observatoire en temps réel des tendances, des singularités et des signaux faibles circulant dans les discours du domaine alimentaire sur le réseau social Twitter. Le projet consiste à développer une plateforme numérique associant les technologies big data, les outils d’analyses en temps réels et les algorithmes d’intelligence artificielle pour le traitement des données massives afin de mettre à disposition du grand public, des entreprises et des organisations, un espace dédié aux tendances et aux innovations du domaine alimentaire.

Le doctorant sera partie prenante à l’élaboration des fonctionnalités de la plateforme et aux scénarios à mettre en œuvre afin de comprendre et analyser les discours circulants sur Twitter mais également et surtout afin de détecter les signaux faibles présents sur le réseau social permettant ainsi : 1) d’élaborer une stratégie de communication; 2) d’anticiper une riposte/stratégie de communication de crise ;3) d’analyser l’impact d’un évènement/d’une campagne de communication ;4) d’adapter l’offre industrielle et 5) d’analyser les spécificités territoriales.

Pour répondre à ces questionnements, le doctorant sera, outre son lien avec les chercheurs en SIC, en étroite collaboration avec les chercheurs/doctorants en informatique afin d’analyser les traces, les logiques d’usage et les contenus liés au dispositif sociotechnique, Twitter.

Le travail attendu intègre comme objectifs :

  1. d’être capable « d’interpréter » les résultats des algorithmes mobilisés par la connaissance du contexte et du domaine. Cela aiguillera les chercheurs en SIC sur l’enjeu de l’utilisation des logiciels disponibles qui sont aujourd’hui une véritable boite noire et pour lesquels il convient, dans les RSN et le big data, d’avoir un recul sur leur exploitation et leur résultat. Il s’agit de comprendre l’influence de la contextualisation du domaine sur les résultats des algorithmes afin de leur donner du sens ;
  2. d’identifier les discours y compris les discours « frontières » reliant des communautés ;
  3. d’observer et comprendre l’évolution et la polarité des communautés en identifiant les acteurs, les liens et les passerelles entre les communautés ;
  4. de mettre en évidence l’existence de singularités inter/intra (micro)communautés et l’imbrication communautaires influant sur la circulation des discours tout en caractérisant la structure des frontières ;
  5. d’analyser l’influence des discours externes au dispositif Twitter. La capture intégrale des tweets nous permet de repérer techniquement la présence d’un lien vers une source externe (publication scientifique, lien vers un blog, image intégrée) et d’en analyser la portée (au sens de la rediffusion à l’intérieur de la communauté ou via la genèse d’un hashtag) ;
  6. d’être capable de mesurer l’impact d’un évènement de l’espace public sur l’espace public numérique et vice-versa. Il s’agit de comprendre la dynamique des crises médiatiques afin d’apporter une réponse opportune et au “bon moment” sans altérer l’image, la réputation et la fidélisation du citoyen envers une marque par exemple ;
  7. d’identifier les mécanismes viraux et l’effet cocktail donc les signaux faibles