Détection d'utilisateurs violents et de menaces dans les réseaux sociaux

Les réseaux sociaux en ligne font partie intégrante de l'activité sociale quotidienne des gens. Ils fournissent des plateformes permettant de mettre en relation des personnes du monde entier et de partager leurs intérêts. Des statistiques récentes indiquent que 56% de la population mondiale utilisent ces médias sociaux. Cependant, ces services de réseau ont également eu de nombreux impacts négatifs et l'existence de phénomènes d'agressivité et d'intimidation dans ces espaces est inévitable et doit donc être abordée. L'exploration de la structure complexe des réseaux sociaux pour détecter les comportements violents et les menaces est un défi pour l'exploration de données, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle. Dans ce travail de thèse, nous visons à proposer de nouvelles approches de détection des comportements violents dans les réseaux sociaux. Nos approches tentent de résoudre cette problématique pour plusieurs raisons pratiques. Premièrement, des personnes différentes ont des façons différentes d'exprimer le même comportement violent. Il est souhaitable de concevoir une approche qui fonctionne pour tout le monde en raison de la variété des comportements et des diverses manières dont ils sont exprimés. Deuxièmement, les approches doivent avoir un moyen de détecter les comportements anormaux potentiels non vus et de les ajouter automatiquement à l'ensemble d'apprentissage. Troisièmement, la multimodalité et la multidimensionnalité des données disponibles sur les sites de réseaux sociaux doivent être prises en compte pour le développement de solutions d'exploration de données qui seront capables d'extraire des informations pertinentes utiles à la détection de comportements violents. Enfin, les approches doivent considérer la nature variable dans le temps des réseaux pour traiter les nouveaux utilisateurs et liens et mettre automatiquement à jour les modèles construits. A la lumière de cela et pour atteindre les objectifs susmentionnés, les principales contributions de cette thèse sont les suivantes: - La première contribution propose un modèle de détection des comportements violents sur Twitter. Ce modèle prend en charge la nature dynamique du réseau et est capable d'extraire et d'analyser de données hétérogènes. - La deuxième contribution introduit une approche de détection des comportements atypiques sur un réseau multidimensionnel. Cette approche se base sur l'exploration et l'analyse des relations entre les individus présents sur cette structure sociale multidimensionnelle. - La troisième contribution présente un framework d'identification des personnes anormales. Ce cadre intelligent s'appuie sur l'exploitation d'un modèle multidimensionnel qui prend en entrée des données multimodales provenant de plusieurs sources, capable d'enrichir automatiquement l'ensemble d'apprentissage par les comportements violents détectés et considère la dynamicité des données afin de détecter les nouveaux comportements violents qui apparaissent sur le réseau. Cette thèse décrit des réalisations combinant les techniques d'exploration de données avec les nouvelles techniques d’apprentissage automatique. Pour prouver la performance de nos résultats d'expérimentation, nous nous sommes basés sur des données réelles extraites de trois réseaux sociaux populaires.