Analyse de l’image de marque sur le Web 2.0

Image sur le web : analyse de la dynamique des images sur le Web 2.0. En plus d’etre un moyen d’acces a la connaissance, Internet est devenu en quelques annees un lieu privilegie pour l’apparition et la diffusion d’opinions.Chaque jour, des millions d’individus publient leurs avis sur le Web 2.0 (reseaux sociaux, blogs, etc.). Ces commentaires portent sur des sujets aussi varies que l’actualite, la politique, les resultats sportifs, biens culturels, des objets de consommation, etc. L’amoncellement et l’agglomeration de ces avis publies sur une entite (qu’il s’agisse d’un produit, une entreprise ou une personnalite publique)donnent naissance a l’image de marque de cette entite.L’image d’une entite est ici comprise comme l’idee qu’une personne ou qu’un groupe de personnes se fait de cette entite. Cette idee porte a priori sur un sujet particulier et n’est valable que dans un contexte, a un instant donne.Cette image percue est par nature differente de celle que l’entite souhaitait initialement diffuser (par exemple via une campagne de communication). De plus,dans la realite, il existe au final plusieurs images qui cohabitent en parallele sur le reseau, chacune propre a une communaute et toutes evoluant differemment au fil du temps (imaginons comment serait percu dans chaque camp le rapprochement de deux hommes politiques de bords opposes). Enfin, en plus des polemiques volontairement provoquees par le comportement de certaines entites en vue d’attirer l’attention sur elles (pensons aux tenues ou declarations choquantes), il arrive egalement que la diffusion d’une image depasse le cadre qui la regissait et meme parfois se retourne contre l’entite (par exemple, «le mariage pour tous» devenu « la manif pour tous »). Les opinions exprimees constituent alors autant d’indices permettant de comprendre la logique de construction et d’evolution de ces images. Ce travail d’analyse est jusqu’a present confie a des specialistes de l’e-communication qui monnaient leur subjectivite. Ces derniers ne peuvent considerer qu’un volume restreint d’information et ne sont que rarement d’accord entre eux. Dans cette these, nous proposons d’utiliser differentes methodes automatiques, statistiques, supervisees et d’une faible complexite permettant d’analyser et representer l’image de marque d’entite a partir de contenus textuels les mentionnant. Plus specifiquement, nous cherchons a identifier les contenus(ainsi que leurs auteurs) qui sont les plus prejudiciables a l’image de marque d’une entite. Nous introduisons un processus d’optimisation automatique de ces methodes automatiques permettant d’enrichir les donnees en utilisant un retour de pertinence simule (sans qu’aucune action de la part de l’entite concernee ne soit necessaire). Nous comparer egalement plusieurs approches de contextualisation de messages courts a partir de methodes de recherche d’information et de resume automatique. Nous tirons egalement parti d’algorithmes de modelisation(tels que la Regression des moindres carres partiels), dans le cadre d’une modelisation conceptuelle de l’image de marque, pour ameliorer nos systemes automatiques de categorisation de documents textuels. Ces methodes de modelisation et notamment les representations des correlations entre les differents concepts que nous manipulons nous permettent de representer d’une part, le contexte thematique d’une requete de l’entite et d’autre, le contexte general de son image de marque. Nous experimentons l’utilisation et la combinaison de differentes sources d’information generales representant les grands types d’information auxquels nous sommes confrontes sur internet : de long les contenus objectifs rediges a des informatives, les contenus brefs generes par les utilisateurs visant a partager des opinions. Nous evaluons nos approches en utilisant deux collections de donnees, la premiere est celle constituee dans le cadre du projet Imagiweb, la seconde est la collection de reference sur le sujet : CLEFRepLab