Thèse Année : 2025

Enabling Diversity of Content Sources in Online Social Networks

Diversité des sources de contenu dans les réseaux sociaux

Résumé

Recent events have shown how important the social Web has become to our daily lives. Indeed, most information no longer propagates through single, centralized, points of information, such as TV news or newspapers. Instead, it propagates through de-centralized means, through the large - sometimes global - social networks enabled by the Web. The decentralized nature of the Web means that information of all sorts can spread instantly and without filtering, leading to both positive effects, such as when crowds spontaneously organize for common good goals, or negative effects, such as the spread of fake information which might be passed on as valid by otherwise well-meaning consumers. How can fake information pass on as valid? This can occur when the consumers of information think they have full knowledge due to their social neighborhood and the information that is disseminated is representative of the world at large. The concept is well-known in the literature: we talk of filter bubbles or echo chambers, where consumers of information are stuck in an environment that reinforces their own point-of-view, but does not challenge it. Compounding this problem are commercial recommendation algorithms that essentially focus on items one has already consumed or which are consumed by the immediate social neighborhood; as such they do not focus on recommending truly diverse items from diverse sources. This is more evident when the social network is broken in several communities organized around similar interests, or even ideology-based communities that do not communicate with each other. In this context, recommending new content to users should do more than reinforce past behavior. It is our thesis here that it should also be a tool for exposing users to new content, and hence to multiple viewpoints. In a way, the Internet should be seen as a global public square, in which content (including products, ideas, and pieces of information) are exchanged freely, and most importantly, where each facet of an information or an opinion is shown. This is supported by the idea that a well-informed consumer is less likely to fall prey to dubious sources of information. Diverse viewpoints and opinions are doubly important for cultural products (movies, books, newspapers, music) or for content providers. In a sense, we can say that we aim to increase the amount of serendipity that users are exposed to in their daily interactions on the Internet. In this project, we will take the first steps in enabling diverse recommendations in online social networks. We will first focus on recommending content providers to users of a social network. To take an example of a well-known Web application where this is relevant, consider Twitter. It can arguably be thought of as a sort of public square of the Web; indeed, many events have started on Twitter or like applications (consider e.g., the Arab spring); in some cases, the news broke faster that on traditional media channels. Generally, the Twitter feed of a user of the application consists of the tweets of the users that they followed, or the retweets thereof. In a sense, each Twitter user can be considered either a content creator or a content transmitter (via re-tweets). The social network is hence composed of nodes (users, which are both consumers or creators of content), brought together by links (the following/follower relationships). Then, the problem becomes rather intuitive. We are given a social graph, and the objective is to add links to it, such that the diversity of propagated information is maximized. Our task is to recommend links between users and content sources such that the graph is split in as few communities as possible. This, for a given social network user, means that they will be exposed to as many other communities as possible.

Des événements récents ont montré à quel point le Web social est devenu important dans notre vie quotidienne. En effet, la plupart des informations ne se propagent plus par des points d'information uniques et centralisés, tels que les journaux télévisés ou papiers. Elle se propage plutôt par des moyens décentralisés, à travers les vastes réseaux sociaux. La nature décentralisée du Web signifie que les informations de toutes sortes peuvent se propager instantanément et sans filtrage, ce qui entraîne à la fois des effets positifs, comme lorsque des foules s'organisent spontanément pour atteindre des objectifs communs, et des effets négatifs, comme la diffusion de fausses informations qui peuvent être transmises comme étant valides par des consommateurs par ailleurs bien intentionnés. Comment une fausse information peut-elle passer pour valide ? Cela peut se produire lorsque les consommateurs d'informations pensent qu'ils disposent de toutes les connaissances en raison de leur voisinage social et que les informations diffusées sont représentatives du monde. Le concept est bien connu dans la littérature : on parle de bulles de filtres ou de chambres d'écho, où les consommateurs d'informations sont coincés dans un environnement qui renforce leur propre point de vue et ne le remet pas en question. Ce problème est encore aggravé par les algorithmes de recommandation commerciaux qui se concentrent essentiellement sur les articles que l'on a déjà consommés ou qui sont consommés par le voisinage social immédiat ; en tant que tels, ils ne se concentrent pas sur la recommandation d'articles vraiment divers provenant de sources différentes. Cela est d'autant plus évident lorsque le réseau social est éclaté en plusieurs communautés organisées autour d'intérêts similaires, voire en communautés idéologiques qui ne communiquent pas entre elles. Dans ce contexte, la recommandation de nouveaux contenus aux utilisateurs devrait faire plus que renforcer le comportement passé. Notre thèse ici est qu'elle devrait également être un outil permettant d'exposer les utilisateurs à de nouveaux contenus, et donc à des points de vue multiples. D'une certaine manière, Internet devrait être considéré comme une place publique mondiale, où le contenu (y compris les produits, les idées et l'information) est échangé librement et, surtout, où chaque facette d'une information ou d'une opinion est présentée. Cette idée est soutenue par l'idée qu'un consommateur bien informé est moins susceptible d'être la proie de sources d'information douteuses. La diversité des points de vue et des opinions est doublement importante pour les produits culturels (films, livres, journaux, musique) ou pour les fournisseurs de contenu. En un sens, nous pouvons dire que notre objectif est d'augmenter la quantité de sérendipité à laquelle les utilisateurs sont exposés dans leurs interactions quotidiennes sur Internet. Dans cette thèse, nous discutons des algorithmes pour les recommandations diverses dans les réseaux sociaux en ligne. Nous nous concentrerons sur la recommandation de fournisseurs de contenu aux utilisateurs d'un réseau social. Les réseaux sociaux sont un environnement ou chaque utilisateur peut être considéré comme un créateur de contenu ou un émetteur de contenu, car ils sont composés de nœuds (les utilisateurs, qui sont à la fois consommateurs ou créateurs de contenu et réunis par des liens (les relations suiveurs/suivis). Le problème devient alors assez intuitif. On nous donne un graphe social, et l'objectif est d'y ajouter des liens, de sorte que la diversité des informations propagées soit maximisée. Notre tâche consiste à recommander des liens entre les utilisateurs et les sources de contenu de manière à ce que le graphe soit divisé en un nombre de communautés aussi réduit que possible. Ceci, pour un utilisateur donné du réseau social, signifie qu'il sera exposé à autant d'autres communautés que possible.

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tel-05523131 , version 1 (23-02-2026)

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  • HAL Id : tel-05523131 , version 1

Citer

Jonathan Colin. Enabling Diversity of Content Sources in Online Social Networks. Social and Information Networks [cs.SI]. Université Paris-Saclay, 2025. English. ⟨NNT : 2025UPASG100⟩. ⟨tel-05523131⟩
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