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 -darticles-de-presse-basee-sur-la-fouille-dopinions-une-approche-pour-assi
 ster-la-classification-automatique-de-controverses
LOCATION:Pavillon Jean Brillant\, 3200 Jean Brillant\, Montreal
SUMMARY:Recommandation d'articles de presse basée sur la fouille d'opinion
 s : une approche pour assister la classification automatique de controvers
 es
DESCRIPTION:Conférencière : Marcela Baiocchi
\nMarcela Baiocchi est journ
 aliste et bibliothécaire diplômée à l’EBSI. Elle travaille dans le d
 omaine du web depuis plus de 15 ans\, comme gestionnaire de projets et des
 igner d’expérience utilisateur. Sa thèse doctorale\, dirigée par Domi
 nic Forest\, porte sur la question de la diversité dans les systèmes de 
 recommandation de nouvelles sur le web\, et explore la fouille d'opinion p
 our la détection automatique d'articles qui véhiculent des opinions dive
 rgentes.  Résumé de la conférence :  Les plateformes de consultation d
 ’articles de presse en format numérique (PRCAP) comme Google Actualité
 s et Yahoo! Actualités sont devenues de plus en plus populaires pour la r
 echerche et la lecture de l’information journalistique en ligne. Dans le
  but d’aider les utilisateurs à s’orienter parmi la multitude de sour
 ces d’information\, ces plateformes intègrent des mécanismes de filtra
 ge automatisés\, tels que la recherche personnalisée et la recommandatio
 n d’articles. Ceux-ci agissent comme des « curateurs de contenu »\
 , aidant les utilisateurs à retrouver des ressources informationnelles qu
 i correspondent davantage à leurs intérêts et goûts personnels\, en pr
 enant comme base des comportements antérieurs\, par exemple\, l’ensembl
 e des documents déjà consultés.
\nUn certain nombre de chercheurs manif
 estent leur inquiétude à l’égard des conséquences sur la diversité 
 d’idées et de perspectives politiques dans l’environnement informatio
 nnel créé par ces systèmes de recommandation. Ils argumentent que la g
 énération de résultats de recherche ou de recommandations excessivement
  personnalisés\, surtout dans le contexte de la presse en ligne\, pourrai
 t engendrer l’irruption de communautés isolées et fragmentées\, l’
 émergence de foyers d’opinions extrémistes et la dégradation généra
 le du débat dans les sociétés (Mutz et Young\, 2011 \; Parisier\, 201
 1 \; Sustein\, 2007 \; Van Alstyne et Brynjolfsson\, 2005).
\nLe but d
 e notre recherche est de systématiser une méthode pour assister l’iden
 tification automatique d’articles véhiculant des opinions divergentes\,
  issus d’une controverse médiatique. Nous voulons contribuer à une app
 roche de fouille d’opinons pour classer les articles d’opinion dans de
 s classes qui représentent les opinions opposées et explorer cette solut
 ion dans une perspective de recommandation qui prime sur la diversité de 
 contenus dans les PRCAPs. Notre démarche méthodologique préconise l’
 étude linguistique du corpus préalablement à la tâche de classificatio
 n\, afin d’orienter la sélection des critères textuels qui peuvent con
 tribuer à la performance de l’application. Elle explore des concepts th
 éoriques formulés par la sémantique interprétative de François Rastie
 r et utilise des techniques en textométrie pour l’analyse du corpus. No
 tre corpus est composé par des articles d’opinion sur la grève des ét
 udiants de 2012 contre la hausse de frais de scolarités annoncée par le 
 premier ministre Jean Charest.
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