Fouille d'opinion

Pages: 6 (1484 mots) Publié le: 21 février 2013
Fouille d’opinion politique
Article 1:
Approches naïves à l’analyse d’opinion
(Eric Crestan, Stéphane Gigandet et Romain Vinot)

* Problématique
L’analyse d’opinion semble être une tâche simple pouvant se rapporter au simple paradigme de classification. Cependant, cela s’avère plus compliqué notamment à cause de la classe d’opinion neutre qui peut être à la fois une combinaison depositif/négatif ou aucun des deux.
* Solution
* Le premier système à base de SVM et de sélection de traits basée sur la saillance des termes, permet d’atteindre une bonne précision sur la classe positive. Cependant, cette approche souffre de la limitation du nombre de traits utilisables en entrée. Les perspectives pour ce système seraient d’utiliser un plus grand nombre de trait avec leurscore de saillance comme pondération.
* La seconde approche semble prometteuse car donnant de meilleurs résultats que la précédente. De plus, une marge de progression important peut sans doute être réalisée en affinant le filtrage des termes selon le corpus considéré

* Perspectives
Il serait probablement bénéfique de pouvoir travailler au niveau de la phrase, plutôt que de considérer ledocument comme un tout. Ceci nous donnerait en sus la possibilité de rejeter les phrases de narration afin de ne pas comptabiliser des indices positifs ou négatifs n’indiquant pas de prise d’opinion de l’auteur.

Article 2: Opinion mining in social media:
Modeling, simulating, and forecasting political opinions in the web
(Pawel Sobkowicz, Michael Kaschesky, Guillaume Bouchard)
*Problématique
Social media provide the means for flows of ideas and opinions and play an increasing role for the transformation and cohesion of society – yet little is understood about how online opinions emerge, diffuse, and gain momentum.
The goal of opinion research is to identify emerging societal trends based on views, dispositions, moods, attitudes and expectations the general public. One majorapplication of opinion research is the area of policymaking in order to better anticipate likely impacts of policy measures and better communicate expected benefits and consequences.
* The research question: In what ways can online content from various social networking resources be exploited to inform decision makers about constituent opinions, emerging trends, and on the feasibility andpotential impacts of policy initiatives?
* Solution
They address this question by presenting building blocks for opinion mining, simulation, and understanding of trends:
* Social media content analysis:
* A large set of online forums, blogs or other publicly available text streams are tracked and analyzed.
* Text understanding algorithms extract semantic information related to thetopics targeted by the decision maker.
* In particular, the social network of individuals expressing their opinion online is reconstructed and for every analyzed text, the main subtopics are identified, as well as the associated sentiment (positive/negative opinions);
* Opinion formation modeling, simulation and prediction:
* An opinion diffusion model is estimated on the extracted datato recover the graph of influence and model current and future opinions' trends. Every opinion is represented by a concept (or sub-topic) and a diffusion rate, and individuals are represented by interests, influence and disposition of being influenced;
Article 3:
Using text mining and sentiment analysis for online forums hotspot detection and forecast
(Nan Li, Desheng Dash Wu)

*Problématique
Text sentiment analysis, also referred to as emotional polarity computation, has become a flourishing frontier in the text mining community.
1. Data mining and machine learning provide alternative tools to dynamically process large amounts of data available online.
2. Another most recent technique called sentiment analysis, also referred to as emotional polarity computation, has...
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