Évaluation de l’influence dans un réseau multi-relationnel: le cas de Twitter

Abstract : L'influence sur Twitter est devenue un sujet de recherche important. Certains utilisateurs révèlent plus de capacité que d'autres pour influencer les personnes avec lesquelles ils sont connectés. Ainsi, trouver les utilisateurs les plus influents peut permettre une diffusion efficace de l'information à grande échelle, action très utile dans le marketing ou les campagnes politiques. Dans cet article, nous proposons une nouvelle approche pour l'évaluation de l'influence dans les réseaux multi-relationnels tels que Twitter. Notre méthode est basée sur la règle de combinaison conjonctive de la théorie des fonctions de croyance qui permet de fusionner différents types de relations. Nous expérimentons notre méthode sur des données Twitter collectées lors des élections européennes de 2014 et déterminons les candidats les plus influents.