Dynamique de communication dans une communauté

Video Lectures est un site qui propose des enregistrements vidéo de conférences académiques et de cours passionnants (le plus souvent en anglais et en général assez technique). Deux présentations de m’ont impressionné aujourd’hui :

En une demi-heure, Jon Kleinberg de Cornell University propose un modèle social dynamique vraiment intéressant ; il a encore peu de résultats propres (en dehors d’une recommandation à avoir des communications relativement restreintes) mais il ouvre la voix à un ajustement prometteur des outils d’analyse de communautés médiatées — spécifiquement pour les communautés créatives dont on a les données de consultation, et où il serait possible d’isoler la “colonne” de découverte.

The Structure of Information Pathways in a Social Communication Network

Je serais curieux de demander à ces auteurs si la stratégie optimale (renforcer ses contacts fréquents) est aussi préférable pour ses contacts — autrement dit, est-ce que cette efficacité n’est pas dépendante de la curiosité altruiste de ses proches.

Dans la conversation qu’on a eu cet été avec Barabasi, il avait aussi volontiers insisté sur l’importance que lui voyait à court terme à avoir des détails sur le calendrier ; son approche était un peu différente néanmoins, plus centrée sur la compatibilité de sa disponibilité. Il envisageait de vérifier qu’on ne peut rester ami qu’avec des proches qui peuvent libérer des plages d’emploi du temps communes, pour partager quelque chose ; lui spécifiquement cherchait des bases de données suffisamment exhaustive pour pouvoir tester des hypothèses assez fine et isoler des causalités.

En parlant de causalité : c’est le pivot d’un article (et de sa présentation) passionnant, par une équipe de Yahoo! qui regarde la diffusion des tags associés à une photo dans Flickr.

Influence and Correlation in Social Networks

Mohammad Mahdian détaille comment faire la part entre le mimétisme direct et l’influence d’un phénoène tiers avec différents types de données.