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12 May 2021 10:00 - 17:00
datacraft Paris –
4 Place Jussieu
75005 Paris, France

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Valoriser les données twitter : la vaccination et les fake news

Atelier animé par Pierre Foulquié et Anaïs Gedik, Data Scientists, Kap Code.

Descriptif :
En partie lié à la crise pandémique actuelle, Twitter recense une augmentation mondiale de 8% du nombre d’utilisateurs quotidiens entre le quatrième trimestre 2019 et le premier trimestre 2020. Les réseaux sociaux, source reconnue de données de vie réelle, ont permis aux français de s’exprimer sur cette crise. Une grande variété de contenus y est échangée (textes, vidéos, images), de nombreux types d’utilisateurs y sont présents et expriment un grand spectre d’opinions sur des sujets de société et sur l’actualité, de façon très réactive.
Les réseaux sociaux comme Twitter sont un moyen de créer du lien mais aussi pour certains utilisateurs d’y propager, de manière consciente ou non, des fausses informations, communément appelées fake news.

Nous proposons d’étudier les différents aspects de la désinformation sur les réseaux sociaux à travers un jeu de données centré autour d’une fake news sur la vaccination contre la Covid-19. Plusieurs axes sont à explorer :

  • la viralité de cette information et l’analyse des utilisateurs qui y participent ou qui la combattent (analyse de réseaux, de communauté, caractérisation des utilisateurs)
  • le contenu échangé sur ce sujet : les liens, le texte, les images, les vidéos, …
  • toute autre chose à laquelle les participants s’intéressent !

Le programme de la journée :
10h-11h : Présentation du jeu de données et des cas d’usage possibles
11h-13h :
Répartition en équipes, début des travaux , présentation de résultats intermédiaires
14h – 16h :
Reprise des travaux
16h – 17h :
présentation des résultats (et petit verre ?)

Nos ateliers ont lieu en présentiel, il y a suffisamment d’espace dans nos locaux pour accueillir les participants, tout en respectant les gestes barrières (port du masque et distanciation). Un lien zoom est proposé pour ceux qui ne peuvent pas se déplacer.