Tools for Understanding the Dynamics of Social Networks

par Matteo Morini

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Éric Fleury.

Soutenue le 29-09-2017

à Lyon , dans le cadre de École doctorale en Informatique et Mathématiques de Lyon , en partenariat avec École normale supérieure de Lyon (établissement opérateur d'inscription) , Laboratoire de l'informatique du parallélisme (Lyon) (laboratoire) et de Dynamic Networks : Temporal and Structural Capture Approach (laboratoire) .

  • Titre traduit

    Des Outils pour Comprendre les Dynamiques des Réseaux Sociaux


  • Résumé

    Cette thèse fournit au lecteur un recueil d'applications de la théorie des graphes ; à ce but, des outils sur mesure, adaptés aux applications considérées, ont été conçus et mis en œuvre de manière inspirée par les données.Dans la première partie, une nouvelle métrique de centralité, nommée “bridgeness”, est présentée, basée sur une décomposition de la centralité intermédiaire (“betweenness centrality”) standard. Une composante, la “connectivité locale”, correspondante approximativement au degré d'un noeud, est différenciée de l'autre, qui, en revanche, évalue les propriétés structurelles à longue distance. En effet, cette dernière fournit une mesure de l'efficacité de chaque noeud à “relayer” parties faiblement connectées d'un réseau ; une caractéristique importante de cette métrique est son agnosticisme en ce qui concerne la structure de la communauté sous jacente éventuelle.Une deuxième application vise à décrire les caractéristiques dynamiques des graphes temporels qui apparaissent au niveau mésoscopique. L'ensemble de données de choix comprend 40 ans de publications scientifiques sélectionnées. L'apparition et l'évolution dans le temps d'un domaine d'étude spécifique (les ondelettes) sont capturées, en discriminant les caractéristiques persistantes des artefacts transitoires résultants du processus de détection des communautés, intrinsèquement bruité, effectué indépendamment sur des instantanées statiques successives. La notion de “flux laminaire”, sur laquelle repose le “score de complexité” que nous cherchons à optimiser, est présentée.Dans le même ordre d'idées, un réseau d'investisseurs japonais a été construit, sur la base d'un ensemble de données qui comprend des informations (indirectes) sur les filiales étrangères en copropriété. Une question très débattue dans le domaine de l'économie industrielle, l'hypothèse de Miwa-Ramseyer, a été démontrée de manière concluante comme fausse, du moins sous sa forme forte.


  • Résumé

    This thesis provides the reader with a compendium of applications of network theory; tailor-madetools suited for the purpose have been devised and implemented in a data-driven fashion. In the first part, a novel centrality metric, aptly named “bridgeness”, is presented, based on adecomposition of the standard betweenness centrality. One component, local connectivity, roughlycorresponding to the degree of a node, is set apart from the other, which evaluates longer-rangestructural properties. Indeed, the latter provides a measure of the relevance of each node in“bridging” weakly connected parts of a network; a prominent feature of the metric is its agnosticism with regard to the eventual ground truth community structure.A second application is aimed at describing dynamic features of temporal graphs which are apparent at the mesoscopic level. The dataset of choice includes 40 years of selected scientific publications.The appearance and evolution in time of a specific field of study (“wavelets”) is captured,discriminating persistent features from transient artifacts, which result from the intrinsically noisy community detection process, independently performed on successive static snapshots. The concept of “laminar stream”, on which the “complexity score” we seek to optimize is based, is introduced.In a similar vein, a network of Japanese investors has been constructed, based on a dataset which includes (indirect) information on co-owned overseas subsidiaries. A hotly debated issue in the field of industrial economics, the Miwa-Ramseyer hypothesis, has been conclusively shown to be false, at least in its strong form.


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