Séance de cours

Analyse de l'humeur Twitter

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Dans cours

DH-500: Computational Social Media

The course integrates concepts from media studies, machine learning, multimedia, and network science to characterize social practices and analyze content in platforms like Twitter/X, Instagram, YouTube, and TikTok. Students will learn computational methods ...

Description

Cette séance de cours se penche sur la compréhension de l'humeur exprimée sur Twitter, où l'affect positif (PA) et l'affect négatif (NA) sont des dimensions indépendantes. L’objectif est d’étudier les variations de l’AP et de l’AN au fil du temps, du jour de la semaine et de la région du monde en utilisant des données longitudinales Twitter. La séance de cours couvre l'extraction de PA et NA, l'utilisation de LIWC2015 pour l'analyse de texte et la visualisation de l'humeur Twitter. Il explore également les changements horaires de l’affect individuel dans différentes régions et souligne l’importance de prendre en compte les données biaisées dans l’analyse du comportement humain à grande échelle.

Enseignant·e

Daniel Gatica-Perez

Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Ravinithesh Reddy Annapureddy, Stefano Sorrentino, Matilde Barbini, Isabelle Mohr, Aurel Ruben Mäder, Victor Bros, Pierre Anton Beckmann, Kimia Alavi, Nil Yagmur Ilba A dirigé les thèses EPFL de Dinesh Babu Jayagopi, Radu Andrei Negoescu, Katayoun Farrahi, Dairazalia Sanchez Cortes, Edgar Roman Rangel, Joan Isaac Biel Tres, Laurent Son Nguyen, Darshan Santani, Gülcan Can, Skanda Muralidhar, Thanh Trung Phan, Jessica Pidoux, Sandrine Tornay, Andreas Thomas Marfur

Source officielle

Concepts associés (18)

Visualisation de données

vignette|upright=2|Carte figurative des pertes successives en hommes de l'armée française dans la campagne de Russie 1812-1813, par Charles Minard, 1869. La visualisation des données (ou dataviz ou représentation graphique de données) est un ensemble de méthodes permettant de résumer de manière graphique des données statistiques qualitatives et surtout quantitatives afin de montrer les liens entre des ensembles de ces données. Cette fait partie de la science des données.

Visualisation scientifique

La visualisation scientifique, ou l’usage de graphiques scientifiques, est l'étude et/ou la réalisation de la représentation sous forme graphique de résultats scientifiques. Cette visualisation est donc intimement liée aux sciences et à l'informatique. Il existe une gamme complète de matériels destinés à la visualisation scientifique. Il existe sur le marché des postes personnels de type PC équipé avec une ou plusieurs cartes graphiques permettant de faire de la visualisation scientifique.

Visualization (graphics)

Visualization or visualisation (see spelling differences) is any technique for creating s, diagrams, or animations to communicate a message. Visualization through visual imagery has been an effective way to communicate both abstract and concrete ideas since the dawn of humanity. from history include cave paintings, Egyptian hieroglyphs, Greek geometry, and Leonardo da Vinci's revolutionary methods of technical drawing for engineering and scientific purposes. Visualization today has ever-expanding applications in science, education, engineering (e.

Science des données

La science des données est l'étude de l’extraction automatisée de connaissance à partir de grands ensembles de données. Plus précisément, la science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour extraire des connaissances et des idées à partir de nombreuses données structurées ou non . Elle est souvent associée aux données massives et à l'analyse des données.

Média social

Les médias sociaux sont des applications web qui permettent la création et la publication de contenus générés par l’utilisateur et le développement de réseaux sociaux en ligne en connectant les profils des utilisateurs. Le terme recouvre les différentes activités qui intègrent la technologie, l’interaction sociale, et la création de contenu. Les médias sociaux utilisent l’intelligence collective dans un esprit de collaboration en ligne.

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Supervision : Célébration de l'histoire des thèses doctorales de l'EPFL

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Couvre l'analyse des données sur la pollution atmosphérique, en se concentrant sur les bases de R, en visualisant des séries chronologiques et en créant des résumés des concentrations de polluants.

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