Livrables

Les candidats soumettent leurs résultats via la plateforme en rédigeant un rapport qui comprendra les éléments suivants :

• un titre
• un résumé de 100 mots
• une introduction qui rappelle le contexte, la problématique et ses enjeux
• les critères utilisés pour identifier les leaders d’opinion sur Twitter
• la présentation du jeu de données utilisé avec des statistiques descriptives,
• la méthode et les étapes pour réaliser l’étude;
• les résultats obtenus avec:
  • les cartographies des acteurs les plus influents en fonction des différents critères
  • la détection des communautés
  • la dynamique du réseau
  • la présentation de l’acteur le plus influent
• une conclusion rapide qui montre:
  • les limites de votre étude
  • l’intérêt de l’analyse des réseaux sociaux pour identifier un leader d’opinion
  • des préconisations pour permettre à un acteur de devenir un leader d’opinion sur la twittosphère;
• des références bibliographiques (éventuellement)

Par ailleurs, les candidats doivent déposer dans le Datalab (Gitea) tous leurs annexes, notamment:

• jeu de données utilisé au format CSV
• script (éventuellement)
• cartographies

Évaluation

Les propositions seront évaluées selon les 4 critères suivant :

• La pertinence: dans quelle mesure le Livrable répond à la mission ?
• La rigueur : les résultats proposés sont-ils valides ? (robustesse de la démarche)
• L’impact : quelle est la valeur de la contribution ?
• La clarté : la solution proposée est-elle intelligible et pertinente ?

Dataset

Pour construire votre jeu de données, vous pouvez « aspirer les tweets » avec les outils suivants:

• NodeXL (template excel)
• Visibrain (outil payant) si vous souhaitez plus d’exhaustivité.
• des librairies sur Python ou R

A toute fin utile, les fichiers suivants sont remis aux candidats :

• une extraction des tweets du #IA au 28/03/21 Téléchargement
• une extraction des tweets du #IA au 05/04/21 Téléchargement
• une extraction des tweets du #IA au 11/04/21 Téléchargement

Ressources

Pour analyser les réseaux, les candidats pourront utiliser les outils suivants

• Gephi, pour analyser les réseaux sociaux
• Python avec les librairies Tweepy,  iGraph ou NetScience
• R Studio avec la librairie iGraph

Des cours en ligne sont également fournis aux candidats pour les aider à réussir ce challenge et leur permettre d’améliorer la qualité de leur contribution. A l’issu de ce challenge, les participants seront capables de:

• concevoir des indicateurs pour identifier un influenceur
• analyser les réseaux sociaux et déployer une cartographie d’acteurs pour mesurer l’e-réputation
• connaître les fondements de la gestion de l’(e)réputation