Résumé : L’utilisation
croissante des médias sociaux permet un accès sans précédent aux
comportements, aux pensées et aux sentiments des individus. Nous nous
intéressons ici à l’évolution des états émotionnels des individus captés
au travers des services de microblogging de type Twitter. Notre
objectif est de prédire l’apparition d’idéations suicidaires. Dans ce
travail, nous avons mis en place une chaîne de traitements permettant
d’extraire des caractéristiques à partir des messages reflétant l’état
émotionnel. Puis, nous appliquons un modèle basé sur les Conditionnal
Random Fields pour prédire un nouvel état. L’originalité de l’approche
est de prendre en compte l’historique des états émotionnels pour prédire
le nouvel état. Une expérimentation préliminaire nous a permis
d’évaluer notre approche sur des cas réels d’utilisateurs de Twitter.
Ces type d’approche permet de mieux comprendre les liens entre
expressions dans les médias sociaux et idéations suicidaires ainsi que
les transitions entre états émotionnels.
Type de document :
Communication dans un congrès
Catherine Roussey. 28es Journées francophones d'Ingénierie des Connaissances IC 2017, Jul 2017, Caen, France. pp.26-37, Actes IC 2017 28es Journées francophones d'Ingénierie des Connaissances. <https://pfia2017.greyc.fr/ic/presentation>