Sciences, technologies et visualisations

Le terme de "réseau" est devenu très populaire dans les dernières décennies, décrivant en réalité des aspects très variés. Le "réseau social" est au cœur de la société humaine depuis que nous sommes chasseurs et cueilleurs : les relations qui s’expriment au sein de la famille, des groupes d’amis ou du milieu professionnel, qu’elles soient entretenus avec nos voisins, dans des entreprises ou plus distribuées dans l’espace (à travers des villes), sont autant de relations qui guident les nos activités quotidiennes.

L’avènement d’Internet, ou plus largement la numérisation, offre un terrain de jeu renouveler pour l’étude des réseaux sociaux. Entre les informations qui sont collectées sur nos comportements (circulations domicile-travail, navigation sur Internet…) et celles que nous produisons volontairement (emails, forums, twitter, Facebook…), l’analyse de ces interactions numériques entre individus requière plus que jamais des méthodes informatiques (Social Network Analysis, Graph theory, Natural Language Processing…).

Ce cours s’intéresse donc à parcourir le chemin séparant la collecte des données et leur structuration (data science), puis leur analyse (data analyst) et enfin la mise en relief de l’interprétation par la visualisation (data visualisation). L’accent sera mis plus particulièrement sur la signification sociale des résultats mis en exergue (i.e. qui sont les leaders, quelles sont les communautés, quels sont ceux qui font liens entre plusieurs communautés ?).

Deux publics concernés :

• Master 2, Université Paris-Est Marne-la-Vallée, Etudes Numeriques et Innovation (NUMI) : site web de présentation du Master.
• Dernière année de l'école d'ingénieur ESIEE Paris.