CE48 - Fondements du numérique: informatique, automatique, traitement du signal

Dynamique d'opinion dans les réseaux sociaux en présence de plusieurs décideurs – NICETWEET

Résumé de soumission

Dans le projet NICETWEET nous développons une méthodologie à la fois innovante, complète et unifiée pour traiter un problème important qui apparaît dans de nombreux domaines, tels que l'économie, les finances et la politique. Plusieurs décideurs se retrouvent en compétition pour promouvoir leurs produits, services ou idées au sein d’un grand groupe d’agents qui sont connectés via un réseau social physique ou numérique. Les agents sont donc sous l'influence (endogène) de leurs voisins dans le graphe du réseau social mais aussi sous l'influence exogène des décideurs. Ces derniers ont une certaine connaissance du réseau social et de la dynamique d'opinion sous-jacente et l'utilisent pour implanter des mécanismes d’influence ciblés. Pour traiter ce problème intrinsèquement interdisciplinaire, nous avons formé une équipe de chercheurs qui possèdent les compétences dans les domaines suivants: théorie du contrôle et plus précisément dynamique de l'opinion, théorie des jeux, théorie de l'information, réseaux complexes et économie. Contrairement aux travaux les plus proches, nous supposons que le réseau social possède certaines caractéristiques essentielles pour modéliser de manière réaliste les applications économiques d'intérêt qui sont traitées. Il est très important de noter que nous supposons également la présence de multiples décideurs. Nos connaissances préliminaires sur les applications économiques indiquent que certaines caractéristiques clés doivent être prises en compte simultanément. Ces caractéristiques sont les suivantes: le réseau social est très grand est parcimonieux; les agents peuvent rejoindre ou quitter le réseau à tout moment; les décideurs peuvent avoir une connaissance imparfaite des paramètres du réseau social et de la dynamique des opinions; certains agents peuvent échanger non seulement leur opinion mais aussi leur fiabilité; présence éventuelle d'extrémistes. Une caractéristique fondamentale au regard de l’état de l’art est que la dynamique de l'opinion peut être contrôlée et de surcroît par plusieurs décideurs. Pour traiter ce problème de dynamique d'opinion contrôlée en présence de décideurs qui peuvent avoir des intérêts divergents (i.e., des fonctions d’utilités non-alignées), nous aurons recours à l’exploitation de la théorie des jeux et nous contribuerons à établir des passerelles entre la littérature formelle du contrôle et celle de l’économie beaucoup moins formelle. En particulier, un de nos objectifs techniques sera d’élaborer une technique formelle et systématique de conception de stratégies de marketing viral qui soient à la fois efficaces et implantables. Une question importante dans la conception des stratégies de marketing viral est la politique d’allocation spatio-temporelle d’un budget de marketing, publicitaire ou d’influence, le problème étant de savoir comment répartir un budget entre les agents des réseaux sociaux et dans le temps. L’efficacité sera mesurée en termes de qualité d’exploitation de la connaissance disponible pour un décideur ainsi qu’en termes de réaction stratégique. Pour concevoir ces stratégies et manager le risque propre à certaines voies de recherche, nous adopterons pour celles-ci plusieurs approches en parallèle. Une approche sera d’exploiter les théorèmes de caractérisation des performances limites sous information partielle pour des modèles de jeux stochastiques (répétés) comme guide de conception. Une autre sera d’exploiter et d’adapter des règles d’apprentissage multi-joueur telles que celle issues de l’apprentissage multi-agent bayésien. Pour mettre en oeuvre la feuille de route ambitieuse de NICETWEET et mener les recherches correspondantes, les résultats récents et prometteurs obtenus au sein du consortium seront exploités comme base du projet.

Coordination du projet

Irinel-Constantin Morarescu (Centre de recherche en automatique de Nancy (CRAN))

L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.

Partenaire

CRAN - UMR 7039 Centre de recherche en automatique de Nancy (CRAN)
L2S Laboratoire des Signaux et Systèmes
LIA Laboratoire d'Informatique d'Avignon
BETA Bureau d'économie théorique et appliquée (UMR 7522)

Aide de l'ANR 329 155 euros
Début et durée du projet scientifique : octobre 2020 - 48 Mois

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