Propagation de la rumeur sur les médias sociaux

Abstract

تعتبر منصات وسائل التواصل الاجتماعي مصادر إخبارية واسعة الإنتشار تقدم تحديثات بشكل أسرع مقارنة بالوسائط التقليدية. ومع ذلك، فإن عدم وجود آليات للتحقق من المعلومات المنشورة يؤدي إلى انتشار الإشاعات التي يمكن أن يكون لها عواقب سلبية على المجتمع . يعالج هذا المشروع بشكل خاص هذه المشكلة من خلال دراسة حالة واقعية ميزت الحياة السياسية الجزائرية لبضعة أشهر بين نهاية عام 2020 وبداية عام 2021 . ويتعلق الأمر بالإشاعات المنتشرة حول صحة رئيس الجمهورية الجزائرية عبد المجيد تبون التي تم تداولها عبر شبكات التواصل الإجتماعي ونذكر منها يوتوب . مساهمتنا هي نهج أكاديمي ذو هدفين: نمذجة انتشار هذه الإشاعات باستخدام النماذج الرياضية وتصنيف مواقف الجزائريين تجاهها باتباع نهج التعلم الانتقالي. تؤكد النتائج المتحصل عليها قدرة النموذج الوبائي SIR على تتبع عملية انتشار الإ شاعات والأداء الجيد للمحولات أحادية اللغة مقارنة بالمحولات متعددة اللغات في مهمة تصنيف المواقف . كلمات مفتاحية: المعلومات الخاطئة، انتشار الإ شاعات، نماذج الأوبئة، التعلم الآلي، نقل التعلم، تصنيف المواقف، تصنيف النص، المعالجة الآلية للغة الطبيعية. Résumé Les plateformes des médias sociaux sont omniprésentes en tant que sources d’informations fournissant souvent des mises à jour plus rapides que les médias traditionnels. Néanmoins, l’absence des mécanismes de vérification pour ces informations publiées conduit à une propagation rapide des rumeurs qui peuvent avoir des conséquences négatives de grande envergure sur la société, Ce projet s’attaque justement à cette problématique en examinant un cas réel qui a marqué la vie politique algérienne pendant quelques mois entre la fin de l’an 2020 et le début de l’an 2021. Il s’agit des rumeurs qui ont circulé sur la plateforme sociale YouTube et les autres réseaux sociaux à propos de la santé du président de la République algérienne Abdelmadjid Tebboune. Notre contribution propose une démarche académique pour deux objectifs : modéliser la propagation de ces rumeurs à l’aide des modèles mathématiques et classer les attitudes des algériens à son égard en suivant une approche d’apprentissage par transfert. Les résultats obtenus confirment la capacité du modèle épidémique SIR à retracer le processus de diffusion des rumeurs et la bonne performance des transformateurs monolingues par rapport aux transformateurs multilingues dans la tâche de classification des attitudes. Mots-clés : fausses informations, rumeurs, propagation des rumeurs, modèles épidémiques, apprentissage par transfert, classification des attitudes, classification de texte, TALN. Abstract Social media platforms are ubiquitous as news sources that often provide updates faster than traditional media. Nevertheless, the absence of verification mechanisms for posted information leads to a rapid spread of rumors which can have negative consequences on the society. This project particularly tackles this problem by examining a real case that marked the Algerian political life for a few months between the end of 2020 and the beginning of 2021. It concerns the rumors that have circulated on the social platform YouTube and other social networks about the health of the President of the Algerian Republic Abdelmadjid Tebboune. Our contribution is an academic approach that aims to two objectives: to model the propagation of these rumors using mathematical models and to classify the stances of Algerians towards it by following a transfer learning approach. The obtained results confirm the ability of the SIR epidemic model to trace the rumor spreading process and the good performance of monolingual transformers compared to multilingual transformers in the task of stance classification. Keywords: false information, rumor propagation, epidemic models, machine learning, transfer learning, stance classification, text classification, NLP.