Study of dynamical social networks of pre-school children using wearable wireless sensors
Étude des réseaux sociaux dynamiques d'enfants d'âge préscolaire à l'aide de capteurs portables
Résumé
Wearable wireless radio-frequency identification (RFID) devices provide novel ways to track face-to-face human interactions in various settings. Their application in pre-schools to record daily contacts and verbal interactions of children can reveal how the social networks and linguistic skills of children co-develop over time during early time of schooling. This thesis addresses this challenge through the design, performance, and analysis of a large-scale social experiment carried out in a French pre-school. In this project we used wireless RFID sensors to collect proximity and voice data from over 200 participants (children and staff) over an observation period of three years, for one week in each month. In parallel, we collected extensive ground-truth data and using periodic questionnaires in which we determined the socio-demographic background and linguistic development of children. The first goal of the thesis focused on the collection and processing of raw RFID sensor data using conventional data cleaning and signal processing techniques. The second goal was to develop techniques to precisely reconstruct the interactions of participants as temporal networks, using advanced machine learning methods applied on sequential data. Using the reconstructed social networks and recorded linguistic and socio-demographic attributes of children, I conducted a multivariable statistical analysis to study the effects of homophily, inducing over-represented social interactions between linguistically and demographically similar individuals. Finally, a visualisation technique of lineage graphs is presented.
Les dispositifs portables RFID offrent de nouveaux moyens de suivre les interactions en face à face des personnes dans divers environnements. Leur application dans les écoles maternelles pour objectif d’enregistrer les contacts quotidiens et les interactions orales des enfants permet de révéler comment les réseaux sociaux et les compétences linguistiques des enfants se développent conjointement au fil du temps pendant les premières années de scolarité. Ma thèse aborde ce défi à travers la conception, la réalisation et l’analyse d’une expérience sociale à grande échelle menée dans une école maternelle française. Dans ce projet, nous avons utilisé des capteurs RFID pour collecter des données de proximité et vocales auprès de plus de 200 participants (enfants et personnels) pendant trois ans de période d’observation, à raison d’une semaine par mois. En parallèle, nous avons collecté de nombreuses données de vérité terrain et, à l’aide des questionnaires périodiques, nous avons suivi le contexte socio-démographique et le développement linguistique des enfants. Le premier objectif de la thèse portait sur la collecte et le traitement des données brutes des capteurs RFID à l’aide de techniques classiques de nettoyage des données et de traitement du signal, avec l’alimentation de méthodes personnalisées. Par rapport au deuxième objectif, j’ai développé des techniques pour reconstruire précisément les interactions des participants sous forme de réseaux temporels, en utilisant des méthodes avancées d’apprentissage automatique appliquées aux données séquentielles. En utilisant les réseaux sociaux reconstruits et les attributs linguistiques et socio-démographiques enregistrés des enfants, j’ai mené une analyse statistique multivariable afin d’étudier les effets de l’homophilie, induisant des interactions sociales sur-représentées entre des individus linguistiquement et démographiquement similaires. Enfin, une technique de visualisation des graphiques de lignage est présentée.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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