Réseaux sociaux : liens faibles et fermeture triadique

Cette séance de cours explore les concepts de liens forts et de liens faibles dans les réseaux sociaux, soulignant l'importance des liens faibles dans la recherche d'emploi et la diffusion de l'information. Il explore la force de la théorie des liens faibles par Mark S. Granovetter, en discutant de la façon dont les individus ayant des liens sociaux divers ont un meilleur accès à de nouvelles opportunités. La séance de cours couvre également le principe de fermeture triadique, qui stipule que les amis communs dans un réseau sont susceptibles de devenir des amis eux-mêmes. En outre, il explique le coefficient de clustering, les ponts et les ponts locaux dans les réseaux sociaux, en soulignant leur impact sur la connectivité réseau. La discussion se termine par une étude sur la force des liens sur Facebook et le paradoxe des liens faibles dans la recherche d'emploi dans différents pays.

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Concepts associés (32)

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 Facebook, Twitter, and YouTu

Facebook

Facebook ( « trombinoscope » en anglais) est un réseau social en ligne appartenant à Meta. Il permet à ses utilisateurs de publier des images, des photos, des vidéos, des fichiers et documents, d'échanger des messages, joindre et créer des groupes et d'utiliser une variété d'applications sur une variété d'appareils. Facebook est fondé en 2004 par Mark Zuckerberg et ses camarades de l'université Harvard : Chris Hughes, Eduardo Saverin, Andrew McCollum et Dustin Moskovitz.

Determining the number of clusters in a data set

Determining the number of clusters in a data set, a quantity often labelled k as in the k-means algorithm, is a frequent problem in data clustering, and is a distinct issue from the process of actually solving the clustering problem. For a certain class of clustering algorithms (in particular k-means, k-medoids and expectation–maximization algorithm), there is a parameter commonly referred to as k that specifies the number of clusters to detect.

Interpersonal ties

In social network analysis and mathematical sociology, interpersonal ties are defined as information-carrying connections between people. Interpersonal ties, generally, come in three varieties: strong, weak or absent. Weak social ties, it is argued, are responsible for the majority of the embeddedness and structure of social networks in society as well as the transmission of information through these networks. Specifically, more novel information flows to individuals through weak rather than strong ties.

Réseau social

En sciences humaines et sociales, l'expression réseau social désigne un agencement de liens entre des individus ou des organisations, constituant un groupement qui a un sens : la famille, les collègues, un groupe d'amis, une communauté, etc. L'anthropologue australien John Arundel Barnes a introduit l'expression en 1954. L'analyse des réseaux sociaux est devenue une spécialité universitaire dans le champ de la sociologie, se fondant sur la théorie des réseaux et l'usage des graphes.

Analyse formelle de concepts

L'analyse formelle de concepts (en anglais Formal Concept Analysis, FCA) s'attache à étudier les concepts lorsqu'ils sont décrits formellement, c'est-à-dire que le contexte et les concepts sont complètement et précisément définis. Elle a été introduite par Rudolf Wille en 1982 en tant qu'application de la théorie des treillis (voir treillis de Galois). Elle repose sur les travaux antérieurs de M. Barbut et B. Monjardet, sur toute la théorie des treillis et dispose également d'une solide base philosophique.