L’émergence des réseaux sociaux a révolutionné le Web en permettant notamment aux individus de prolonger leur connexion virtuelle en une relation plus réelle et de partager leurs connaissances. Ce nouveau contexte de diffusion de l’information sur le Web peut constituer un moyen efficace pour cerner les besoins en information des utilisateurs du Web, et permettre à la recherche d’information (RI) de mieux répondre à ces besoins en adaptant les modèles d’indexation et d’interrogation. L’exploitation des réseaux sociaux confronte la RI à plusieurs défis dont les plus importants concernent la représentation de l’information dans un modèle social personnalisé de RI et son évaluation, en l’absence de collections de test et de compétitions dédiées. Nous proposons dans ce travail de bénéficier de l’exploitation des informations issues des réseaux sociaux pour personnaliser la recherche d’information de l’utilisateur en se rapprochant le plus de ses centres d’intérêt et de ses préférences. Les principales contributions de notre travail consistent dans un premier temps à établir un profil social de l’utilisateur à partir du contenu informationnel généré au sein du réseau social. Nous présentons par la suite des modèles de recherche sociale personnalisée d’information (RSPI) permettant d’intégrer le profil social de l’utilisateur à différents niveaux du processus de RI. Dans l’objectif de permettre l’évaluation des modèles de RSPI sur une collection de test dédiée, nous proposons une collection de test de RSPI que nous avons construite à partir du réseau d’annotation collaborative "Delicious" contenant en plus des données classiques d’une collection de test de RI, des données centrées-utilisateur / The emergence of social media has revolutionized the web by allowing individuals to extend their virtual connection in a more real relationship and share knowledge. This new context of information dissemination on the Web can be an effective way to identify the information needs of Web users, and allow information retrieval (IR) to better meet these needs by adapting the indexing and querying models. The information retrieval faced several challenges with the use of social networks, the most important concerns the representation of information in a personalized social IR (PSIR) model and its evaluation in the absence of a social test collections with the user-centered data (user-centered queries and user-centered relevance judgments). We propose to benefit from the use of the user generated content (UGC) on the social networks to personalize his social search in order to better fit his interests and preferences. The main contributions of our work consist of, on the one hand, building a social profile from the UGC within the social network. We propose then a personalized social information retrieval models which integrate the user’s social profile at various levels of the IR process. On the other hand, with the objective of evaluating our PSIR models on a dedicated test collection, we propose a PSIR test collection "DelRSI" we built from the collaborative social bookmarking network "Delicious" ; a PSIR test collection containing in addition to the classical IR test collection’s data, a user-centered data

Cette thèse présente un système permettant d'extraire les interactions partagées dans les réseaux sociaux et de construire un profil dynamique d'expertise pour chaque membre dudit réseau social. La difficulté principale dans cette partie est l'analyse de ces interactions, souvent très courtes et avec peu de structure grammaticale et linguistique. L'approche que nous avons mis en place propose de relier les termes importants de ces messages à des concepts dans une base de connaissance sémantique, type Linked Data. Cette connexion permet en effet d'enrichir le champ sémantique des messages en exploitant le voisinage sémantique du concept dans la base de connaissances. Notre première contribution dans ce contexte est un algorithme qui permet d'effectuer cette liaison avec une précision plus augmentée par rapport à l'état de l'art, en considérant le profil de l'utilisateur ainsi que les messages partagés dans la communauté dont il est membre comme source supplémentaire de contexte. La deuxième étape de l'analyse consiste à effectuer l'expansion sémantique du concept en exploitant les liens dans la base de connaissance. Notre algorithme utilise une heuristique basant sur le calcul de similarité entre les descriptions des concepts pour ne garder que ceux les plus pertinents par rapport au profil de l'utilisateur. Les deux algorithmes mentionnés précédemment permettent d'avoir un ensemble de concepts qui illustrent les centres d'expertise de l'utilisateur. Afin de mesurer le degré d'expertise de l'utilisateur qui s'applique sur chaque concept dans son profil, nous appliquons la méthode-standard vectoriel et associons à chaque concept une mesure composée de trois éléments : (i) le tf-idf, (ii) le sentiment moyen que l'utilisateur exprime par rapport au dit concept et (iii) l'entropie moyen des messages partagés contenant ledit concept. L'ensemble des trois mesures combinées permet d'avoir un poids unique associé à chaque concept du profil. Ce modèle de profil vectoriel permet de trouver les " top-k " profils les plus pertinents par rapport à une requête. Afin de propager ces poids sur les concepts dans l'expansion sémantique, nous avons appliqué un algorithme de type propagation sous contrainte (Constrained Spreading Activation), spécialement adapté à la structure d'un graphe sémantique. L'application réalisée pour prouver l'efficacité de notre approche, ainsi que d'illustrer la stratégie de recommandation est un système disponible en ligne, nommé " The Tagging Beak " (http://www.tbeak.com). Nous avons en effet développé une stratégie de recommandation type Q&A (question - réponse), où les utilisateurs peuvent poser des questions en langage naturel et le système recommande des personnes à contacter ou à qui se connecter pour être notifié de nouveaux messages pertinents par rapport au sujet de la question.

Mémoire de maîtrise présenté en vue de l'obtention de la maîtrise en psychologie (M. Sc) / Contexte : La prosodie de la parole, c'est-à-dire les variations du ton de la voix lorsque l'on parle, joue un rôle clé dans les interactions sociales en apportant entre autres des informations importantes liées à l'identité, l'état émotionnel ou encore l'origine géographique. La prosodie est modifiée par les accents d’une personne, en particulier si elle parle une langue étrangère. Ces accents ont un impact important sur la façon dont la parole est reconnue, avec des conséquences significatives sur la façon dont le locuteur est perçu socialement, comme une baisse d’empathie ou encore une moins grande confiance. Cependant, il est moins clair si cet impact, généralement négatif, persiste dans le contexte des accents régionaux qui constituent des variations plus subtiles du signal vocal. Objectif et hypothèse : L'objectif de ce présent mémoire est de comprendre comment des individus francophones de différentes régions (France, Québec) expriment et reconnaissent des phrases émotionnelles prononcées par des personnes originaires de la même région ou non. Plusieurs études suggèrent un avantage de groupe, qui renvoie à l’idée que même si les émotions pourraient être reconnues de manière universelle, nous reconnaissons mieux les productions émotionnelles de personnes de notre propre groupe culturel que de personnes extérieures à ce groupe. Est-ce que cet avantage persiste dans le cas des accents régionaux, pour lesquels deux populations partagent la même langue ? Cette question reste très peu étudiée et ne l’a jamais été avec la langue française. Nous souhaitons 1) créer et valider une banque de phrases émotionnelles prononcées en français avec des accents de France et du Québec ; 2) caractériser les profils acoustiques de ces productions émotionnelles. Sur la base de données de la littérature (e.g., Mauchand et Pell, 2020), nous nous attendons à ce que les québécois (Qc) montrent une prosodie émotionnelle plus expressive que les Français (Fr). Méthode : Nous avons créé de courtes phrases émotionnelles dans 5 émotions (Joie, Tristesse, Colère, Fierté, Honte), prononcées par des acteurs quebecoie.s.es et français. Cette de banque de stimuli a été validé avec une étude en ligne par des françaises et québécoises. 4 Avec un modèle général mixte, nous avons analysé les paramètres vocaux: moyenne et l’écart type de la fréquence fondamentale, l’écart-type et la moyenne de l'intensité, Shimmer moyen, Jitter, HNR, l’indice Hammarberg, pente spectrale et durée des phrases. Résultats : Les paramètres de la fréquence fondamentale moyenne (F0M), d’intensité, de durée, de pente spectrale et d’indice Hammarberg sont significativement différents selon les émotions et entre les origines, Nous avons aussi noté une interaction entre les sexes des locuteurs et leurs origines. De manière globale, sur les cinq émotions considérées, les Fr parlent avec une F0M plus élevée, sauf pour la tristesse. Les Qc parlent eux, pour toutes les émotions, avec une plus grande intensité et une plus longue durée. Au final, nous pouvons considérer que les Qc expriment de manière plus prononcée les émotions que les Fr, sauf au niveau de la colère. En ce qui concerne les différences liées au sexe des locuteurs, nous avons remarqué que les hommes Qc ont une prosodie émotionnelle plus forte que les hommes Fr. Des différences entre les femmes Qc et Fr ont été seulement observées dans les émotions de honte et de fierté, des émotions plus sociales. Conclusion : Nous avons pu caractériser l’expression vocale émotionnelle des Fr et Qc qui, malgré leur langue commune, s’expriment de manière très distincte pour transmettre leurs émotions. Ces résultats ouvrent des perspectives intéressantes sur les interactions interculturelles d’une même langue mais de régions différentes et confirment la prosodie de langage, en particulier émotionnelle, comme un véritable marqueur identitaire. / Context: The prosody of speech, i.e. the variations in tone of voice when speaking, plays a key role in social interactions by providing important information linked to identity, emotional state and geographical origin. Foreign accents have a major impact on the way speech is recognized, with significant consequences for social evaluations, such as reduced empathy towards the speaker. However, it is less clear whether this impact persists in the context of regional accents, which are more subtle variations of the speech signal. Objective and hypothesis: The aim of this dissertation is to understand how French-speaking individuals from different regions (France, Quebec) express and recognize emotional phrases spoken by people from the same or different regions. Given the hypothesis of group advantage, we believe that expression and perception differ according to culture. Based on Mauchand and Pell’s (2020) study, we expect Quebecers (Qc) to show a more expressive emotional prosody than French people (Fr). Method: We created short emotional sentences in 5 emotions (Joy, Sadness, Anger, Pride, Shame), spoken by Quebecois and French actors. This bank of stimuli was validated with an online study by French and Quebecers. Using a general mixed model, we analyzed the vocal parameters: mean and standard deviation of the fundamental frequency, standard deviation and mean of the intensity, mean Shimmer, Jitter, HNR, Hammarberg index, Spectral Slope, Duration. Results: The parameters of fundamental frequency (F0M), intensity, duration, spectral slope and Hammarberg index differed significantly between the emotions, origins and sexes. For example, of the five emotions, Frs spoke with a higher F0M except for sadness, but Qc spoke with greater intensity and longer duration. The Qc expressed the emotions in a more pronounced way than the Fr, except for anger. Also, many significant differences show that Qc men have a stronger emotional prosody than Fr men. Finally, only differences between Qc and Fr women were observed in the emotions of shame and pride, emotions that are not in the 6 primary emotions, but which 6 would be more cultural emotions. Conclusion: We were able to characterize the emotional vocal expression of Fr and Qc who, despite their common language, express themselves in very distinct ways to convey their emotions. These results open up interesting perspectives on intercultural interactions in the same language but in different regions and show that speech prosody, particularly emotional prosody, could be considered as a marker of regional identity.

Cette thèse présente un système permettant d’extraire les interactions partagées dans les réseaux sociaux et de construire un profil dynamique d’expertise pour chaque membre dudit réseau social. La difficulté principale dans cette partie est l’analyse de ces interactions, souvent très courtes et avec peu de structure grammaticale et linguistique. L’approche que nous avons mis en place propose de relier les termes importants de ces messages à des concepts dans une base de connaissance sémantique, type Linked Data. Cette connexion permet en effet d’enrichir le champ sémantique des messages en exploitant le voisinage sémantique du concept dans la base de connaissances. Notre première contribution dans ce contexte est un algorithme qui permet d'effectuer cette liaison avec une précision plus augmentée par rapport à l’état de l’art, en considérant le profil de l’utilisateur ainsi que les messages partagés dans la communauté dont il est membre comme source supplémentaire de contexte. La deuxième étape de l’analyse consiste à effectuer l’expansion sémantique du concept en exploitant les liens dans la base de connaissance. Notre algorithme utilise une heuristique basant sur le calcul de similarité entre les descriptions des concepts pour ne garder que ceux les plus pertinents par rapport au profil de l’utilisateur. Les deux algorithmes mentionnés précédemment permettent d’avoir un ensemble de concepts qui illustrent les centres d'expertise de l’utilisateur. Afin de mesurer le degré d'expertise de l’utilisateur qui s’applique sur chaque concept dans son profil, nous appliquons la méthode-standard vectoriel et associons à chaque concept une mesure composée de trois éléments : (i) le tf-idf, (ii) le sentiment moyen que l’utilisateur exprime par rapport au dit concept et (iii) l’entropie moyen des messages partagés contenant ledit concept. L’ensemble des trois mesures combinées permet d’avoir un poids unique associé à chaque concept du profil. Ce modèle de profil vectoriel permet de trouver les « top-k » profils les plus pertinents par rapport à une requête. Afin de propager ces poids sur les concepts dans l’expansion sémantique, nous avons appliqué un algorithme de type propagation sous contrainte (Constrained Spreading Activation), spécialement adapté à la structure d'un graphe sémantique. L’application réalisée pour prouver l’efficacité de notre approche, ainsi que d’illustrer la stratégie de recommandation est un système disponible en ligne, nommé « The Tagging Beak » (http://www.tbeak.com). Nous avons en effet développé une stratégie de recommandation type Q&A (question - réponse), où les utilisateurs peuvent poser des questions en langage naturel et le système recommande des personnes à contacter ou à qui se connecter pour être notifié de nouveaux messages pertinents par rapport au sujet de la question / In recent years, online collaborative environments, e.g. social content sites (such as Twitter or Facebook) have significantly changed the way people share information and interact with peers. These platforms have become the primary common environment for people to communicate about their activity and their information needs and to maintain and create social ties. Status updates or microposts emerged as a convenient way for people to share content frequently without a long investment of time. Some social platforms even limit the length of a “post”. A post generally consists of a single sentence (e.g. news, a question), it can include a picture, a hyperlink, tags or other descriptive data (metadata). Contrarily to traditional documents, posts are informal (with no controlled vocabulary) and don't have a well established structure. Social platforms can become so popular (huge number of users and posts), that it becomes difficult to find relevant information in the flow of notifications. Therefore, organizing this huge quantity of social information is one of the major challenges of such collaborative environments. Traditional information retrieval techniques are not well suited for querying such corpus, because of the short size of the share content, the uncontrolled vocabulary used by author and because these techniques don't take in consideration the ties in-between people. Also, such techniques tend to find the documents that best match a query, which may not be sufficient in the context of social platform where the creation of new connections in the platform has a motivating impact and where the platform tries to keep on-going participation. A new information retrieval paradigm, social search has been introduced as a potential solution to this problem. This solution consists of different strategies to leverage user generated content for information seeking, such as the recommendation of people. However, existing strategies have limitations in the user profile construction process and in the routing of queries to the right people identified as experts. More concretely, the majority of user profiles in such systems are keyword-based, which is not suited for the small size and the informal aspect of the posts. Secondly, expertise is measured only based on statistical scoring mechanisms, which do not take into account the fact that people on social platforms will not precisely consume the results of the query, but will aim to engage into a conversation with the expert. Also a particular focus needs to be done on privacy management, where still traditional methods initially designed for databases are used without taking into account the social ties between people. In this thesis we propose and evaluate an original framework for the organization and retrieval of information in social platforms. Instead of retrieving content that best matches a user query, we retrieve people who have expertise and are most motivated to engage in conversations on its topics. We propose to build dynamically profiles for users based on their interactions in the social platform. The construction of such profiles requires the capture of interactions (microposts), their analysis and the extraction and understanding of their topics. In order to build a more meaningful profile, we leverage Semantic Web Technologies and more specifically, Linked Data, for the transformation of microposts topics into semantic concepts. Our thesis contributes to several fields related to the organization, management and retrieval of information in collaborative environments and to the fields of social computing and human-computer interaction

Nous abordons dans cette thèse quelques-unes des questions soulevées par I'émergence d'applications sociales sur le Web, en se concentrant sur deux axes importants: l'efficacité de recherche sociale dans les applications Web et l'inférence de liens sociaux signés à partir des interactions entre les utilisateurs dans les applications Web collaboratives. Nous commençons par examiner la recherche sociale dans les applications de "tag- ging". Ce problème nécessite une adaptation importante des techniques existantes, qui n'utilisent pas des informations sociaux. Dans un contexte ou le réseau est importante, on peut (et on devrait) d'exploiter les liens sociaux, ce qui peut indiquer la façon dont les utilisateurs se rapportent au demandeur et combien de poids leurs actions de "tagging" devrait avoir dans le résultat. Nous proposons un algorithme qui a le potentiel d'évoluer avec la taille des applications actuelles, et on le valide par des expériences approfondies. Comme les applications de recherche sociale peut être considérée comme faisant partie d'une catégorie plus large des applications sensibles au contexte, nous étudions le problème de répondre aux requêtes à partir des vues, en se concentrant sur deux sous-problèmes importants. En premier, la manipulation des éventuelles différences de contexte entre les différents points de vue et une requête d'entrée conduit à des résultats avec des score incertains, valables pour le nouveau contexte. En conséquence, les algorithmes top-k actuels ne sont plus directement applicables et doivent être adaptés aux telle incertitudes dans les scores des objets. Deuxièmement, les techniques adaptées de sélection de vue sont nécessaires, qui peuvent s’appuyer sur les descriptions des requêtes et des statistiques sur leurs résultats. Enfin, nous présentons une approche pour déduire un réseau signé (un "réseau de confiance") à partir de contenu généré dans Wikipedia. Nous étudions les mécanismes pour deduire des relations entre les contributeurs Wikipédia - sous forme de liens dirigés signés - en fonction de leurs interactions. Notre étude met en lumière un réseau qui est capturée par l’interaction sociale. Nous examinons si ce réseau entre contributeurs Wikipedia représente en effet une configuration plausible des liens signes, par l’étude de ses propriétés globaux et locaux du reseau, et en évaluant son impact sur le classement des articles de Wikipedia. / We address in this thesis some of the issues raised by the emergence of social applications on the Web, focusing on two important directions: efficient social search inonline applications and the inference of signed social links from interactions between users in collaborative Web applications. We start by considering social search in tagging (or bookmarking) applications. This problem requires a significant departure from existing, socially agnostic techniques. In a network-aware context, one can (and should) exploit the social links, which can indicate how users relate to the seeker and how much weight their tagging actions should have in the result build-up. We propose an algorithm that has the potential to scale to current applications, and validate it via extensive experiments. As social search applications can be thought of as part of a wider class of context-aware applications, we consider context-aware query optimization based on views, focusing on two important sub-problems. First, handling the possible differences in context between the various views and an input query leads to view results having uncertain scores, i.e., score ranges valid for the new context. As a consequence, current top-k algorithms are no longer directly applicable and need to be adapted to handle such uncertainty in object scores. Second, adapted view selection techniques are needed, which can leverage both the descriptions of queries and statistics over their results. Finally, we present an approach for inferring a signed network (a "web of trust")from user-generated content in Wikipedia. We investigate mechanisms by which relationships between Wikipedia contributors - in the form of signed directed links - can be inferred based their interactions. Our study sheds light into principles underlying a signed network that is captured by social interaction. We investigate whether this network over Wikipedia contributors represents indeed a plausible configuration of link signs, by studying its global and local network properties, and at an application level, by assessing its impact in the classification of Wikipedia articles.javascript:nouvelleZone('abstract');_ajtAbstract('abstract');

Contexte : Pour les enfants d'âge préscolaire, avoir une télévision dans la chambre à coucher est un facteur de risque connu pour des effets psychologiques et comportementaux indésirables à l'adolescence. Grâce aux bienfaits sur le développement, la participation à des activités sportives pendant l'enfance pourrait agir comme un facteur de protection contre ces associations négatives liées à l’accès privé aux écrans. Les différences entre les sexes en ce qui concerne les habitudes d'écran et du sport prédisposent les garçons et les filles à des risques de psychopathologies développementales distincts. Objectif : Dans cette recherche, nous examinons le rôle modérateur des sports juvéniles dans l’association entre la télévision dans la chambre à coucher au préscolaire et les risques psychosociaux ultérieurs chez les garçons et les filles à 12 ans. Méthode : Cette étude examine 1859 garçons et filles de la cohorte de naissance de l'Étude longitudinale du développement de l'enfant du Québec ayant données sur la présence d’une télévision dans la chambre à coucher. Par la suite, nous examinons les risques psychosociaux rapportées par les enseignants à la fin de la sixième année. Par des régressions linéaires, l'interaction entre le placement d'une télévision dans la chambre à coucher rapporté par l'enfant (4 ans) et les trajectoires de participation sportive durant l'enfance rapportées par les parents (entre 6 et 10 ans) et leur association avec quatre comportements subséquents (12 ans) ont été examinés. Résultats : Chez les garçons, la participation sportive fréquente a amplifié l'association positive entre le une télévision dans la chambre et l'agression physique et les symptômes du TDAH ultérieurs. Chez les filles, la participation sportive moins fréquente a amplifié la relation entre la télévision dans la chambre à coucher et la timidité plus tard. Conclusion : Pour les garçons, la télévision dans la chambre à coucher peut nuire à une adaptation sociale adéquate, ce qui peut contrer les bienfaits attendus du sport. Ceci s’est traduit par une augmentation de l'agressivité physique et des symptômes du TDAH. Pour les filles ayant grandi avec une télévision dans leur chambre, moins d’opportunités sociales telles que le sport organisé était associé à un risque accru de timidité ultérieure. Ces résultats soulignent que la participation au sport parascolaire est un moyen important d'améliorer les interactions et d'acquérir des compétences sociales. / Background: Preschool bedroom television placement represents an established risk factor for negative psychological and behavioral outcomes in adolescence. Sustained childhood sport participation might be a protective factor for potential undesirable associations with having a bedroom screen in early childhood. Sex differences in screen and sport habits makes boys and girls at risk for different developmental psychopathology. Objective: This research examines the moderating role of youth sports on the association between preschool bedroom television and later psychosocial risks at age 12 for boys and girls. Method: This study examines 1859 boys and girls from the Quebec Longitudinal Study of Child Development birth cohort with a history of bedroom television. We examine subsequent teacher-reported psycho-social outcomes by the end of sixth grade. We used linear regression to examine the interaction between child-reported bedroom television placement (age 4 years) and parent-reported childhood sport participation trajectories (ages 6 to 10 years) in predicting four behavioral outcomes (age 12 years). Results: For boys, consistent extracurricular sport amplified the positive relationship between having a preschool bedroom television and subsequent physical aggression and ADHD symptoms. For girls, inconsistent extracurricular sport amplified the relationship between having a preschool bedroom television and subsequent shyness. Conclusion: For boys, bedroom television may inhibit adequate social preparedness which may unexpectedly counter the intended benefits of sport and thus, translate into higher physical aggression and ADHD symptoms. For girls having grown up with a bedroom television, limited exposure to social opportunities such as sport was associated with increased risk of later shyness. The findings corroborate that extracurricular sport is an important venue for enhancing social interactions and skill building.