Cartographie des médias, réseaux multiplexes et visualisation analytique

par Haolin Ren

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Guy Melançon.

Thèses en préparation à Bordeaux , dans le cadre de Mathématiques et Informatique , en partenariat avec LaBRI - Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (laboratoire) .


  • Résumé

    Les flux d'information suivent aujourd'hui des chemins complexes: la propagation des informations, impliquant éditeurs on-line, chaînes d'information en continu et réseaux sociaux, emprunte alors des chemins croisés, susceptibles d'agir sur le contenu et sa perception. Le projet de thèse étudie l'adaptation des mesures de graphes classiques aux graphes multiplexes en relation avec le domaine étudié, propose de construire des visualisations à partir de plusieurs représentations graphiques des réseaux, et de les combiner (visualisations multi-vues synchronisées, représentations hybrides, etc.). L'accent est mis sur les modes d'interaction permettant de prendre en compte l'aspect multiplexe (multicouches) des réseaux. Ces représentations et manipulations interactives s'appuient aussi sur le calcul d'indicateurs propres aux réseaux multiplexes. Deux systèmes de visualisation basés sur une interface Web ont été développés pour analyser des réseaux multiplexes, que nous appelons «Visual Cloud» et «Laputa». Cette thèse nous permet ainsi de parcourir trois aspects (3V) des plus intéressants de la donnée et du BigData appliqués aux archives multimédia: Le Volume de la donnée car dans l'immensité de l'archive, nous atteignons dans les liens des ordres de grandeurs qui ne sont pas praticables pour la visualisation. La Vélocité à cause de la nature temporelle de nos données (par définition). La variété qui est un corollaire de la richesse des données multimédia et de tout ce que l'on peut souhaiter vouloir y investiguer. Ce que l'on peut retenir de cette thèse c'est que la traduction de ces trois défis à pris dans tous les cas une réponse sous la forme d'une analyse de réseaux multiplexes. Nous retrouvons toujours ces structures au cœur de notre travail, que ce soit de manière plus discrète dans les critères pour filtrer les arêtes par l'algorithme Simmelian backbone, que ce soit par la superposition de tranches temporelles, ou bien que ce soit beaucoup plus directement dans la combinaison d'indices sémantiques visuels et textuels pour laquelle nous extrayons les hiérarchies permettant notre visualisation.

  • Titre traduit

    Visualizing media with interactive multiplex networks


  • Résumé

    Nowadays, information follows complex paths: information propagation involving on-line editors, 24-hour news providers and social medias follows entangled paths acting on information content and perception. This thesis studies the adaptation of classical graph measurements to multiplex graphs, to build visualizations from several graphical representations of the networks, and to combine them (synchronized multi-view visualizations, hybrid representations, etc.). Emphasis is placed on the modes of interaction allowing to take in hand the aspect multiplexes (multilayer) of the networks. These representations and interactive manipulations are also based on the calculation of indicators specific to multiplex networks. This thesis allows us to browse three aspects of the most interesting aspects of the data miming and BigData applied to multimedia archives: The Volume Sinc our archives are immense and reach ordess of magitude that are usually not practicable for the visualization; Velocity because of the temporal nature of our data (by definition). The variety that is a corollary of the richness of multimedia data and of all that one may wish to want to investigate. What we can remember from this thesis is that we met each of these three challenges has been taken in all cases as an answer in the form of a multiplex network analysis. These structures are always at the heart of our work, whether in the criteria for filtering edges using the Simmelian backbone algorithm, or in the superposition of time slices in the complex networks, or that it is much more directly in the combinations of visual and textual semantic indices for which we extract hierarchies allowing our visualization.