Détection d'évènements à partir de Twitter

Nous proposons dans cette thèse un système permettant de déterminer, à partir des données envoyées sur les microblogs, les évènements qui stimulent l’intérêt des utilisateurs durant une période donnée et les dates saillantes de chaque évènement. Étant donné son taux d’utilisation élevé et l’accessibilité de ses données, nous avons utilisé la plateforme Twitter comme source de nos données. Nous traitons dans ce travail les tweets portant sur la Tunisie dont la plupart sont écrits par des tunisiens. La première tâche de notre système consistait à extraire automatiquement les tweets d’une façon continue durant 67 jours (de 8 février au 15 avril 2012). Nous avons supposé qu’un évènement est représenté par plusieurs termes dont la fréquence augmente brusquement à un ou plusieurs moments durant la période analysée. Le manque des ressources nécessaires pour déterminer les termes (notamment les hashtags) portant sur un même sujet, nous a obligé à proposer des méthodes permettant de regrouper les termes similaires. Pour ce faire, nous avons eu recours à des méthodes phonétiques que nous avons adaptées au mode d’écriture utilisée par les tunisiens, ainsi que des méthodes statistiques. Pour déterminer la validité de nos méthodes, nous avons demandé à des experts, des locuteurs natifs du dialecte tunisien, d’évaluer les résultats retournés par nos méthodes. Ces groupes ont été utilisés pour déterminer le sujet de chaque tweet et/ou étendre les tweets par de nouveaux termes. Enfin, pour sélectionner l'ensemble des évènements (EV), nous nous sommes basés sur trois critères : fréquence, variation et TF-IDF. Les résultats que nous avons obtenus ont montré la robustesse de notre système.