@inproceedings{deturck-2018-detection,
    title = "D{\'e}tection d`influenceurs dans des m{\'e}dias sociaux (Influencer detection in social medias)",
    author = "Deturck, K{\'e}vin",
    editor = "S{\'e}billot, Pascale  and
      Claveau, Vincent",
    booktitle = "Actes de la Conf{\'e}rence TALN. Volume 2 - D{\'e}monstrations, articles des Rencontres Jeunes Chercheurs, ateliers DeFT",
    month = "5",
    year = "2018",
    address = "Rennes, France",
    publisher = "ATALA",
    url = "https://preview.aclanthology.org/jlcl-multiple-ingestion/2018.jeptalnrecital-recital.9/",
    pages = "117--130",
    language = "fra",
    abstract = "Les influenceurs ont la capacit{\'e} d`avoir un impact sur d`autres individus lorsqu`ils interagissent avec eux. D{\'e}tecter les influenceurs permet d`identifier les quelques individus {\`a} cibler pour toucher largement un r{\'e}seau. Il est possible d`analyser les interactions dans un m{\'e}dia social du point de vue de leur structure ou de leur contenu. Dans nos travaux de th{\`e}se, nous abordons ces deux aspects. Nous pr{\'e}sentons d`abord une {\'e}valuation de diff{\'e}rentes mesures de centralit{\'e} sur la structure d`interactions extraites de Twitter puis nous analysons l`impact de la taille du graphe de suivi sur la performance de mesures de centralit{\'e}. Nous abordons l`aspect linguistique pour identifier le changement d`avis comme un effet de l`influence depuis les messages d`un forum."
}