Résumé: L’analyse des données des médias sociaux, en particulier les données de Twitter, est devenue un domaine d’étude et une activité commerciale d’une importance grandissante. Elle permet de tirer de la valeur liée au différents domaines, politique, social, sécuritaire, commercial, etc. Dans ce contexte, l’analyse des sentiments est un domaine qui montre un intérêt grandissant dans nos sociétés car plusieurs organismes dans différents domaines s’interessent de plus en plus aux opinions des gens exprimés sur Twitter. Le sujet de ce mémoire s’inscrit dans cet thématique. Il consiste à proposer un framework générale permetant d’identifier clairement l’opinion générale des utilisateurs par rapport à un sujet donné et ce en utilisant les techniques du Big Data, appliquées aux différents domaines e.g, Sécurité, Tourisme, Santé Publique, Commerce, etc. Un cas d’utilisation a été bien détaillé oû après avoir collecté les données grâce à l’API Twitter, l’analyse a été faite en utilisant les fonctionnalités de la bibliothèque StanfordCoreNLP, conçue pour traitement du langage naturelle. Les résultats obtenus démontrent que les médias sociaux en général et Twitter en particulier, peuvent effectivement servir de source de données permettant d’obtenir des indicateurs clés pour une meilleure prise de décision ou orientation de stratégies.

Cerist:
Langue: Français
Collation: 68 p. ill. ;30 cm
Diplôme: Post Graduation Spécialisé
Etablissement de soutenance: Alger, Centre de Recherche sur l'Information Scientifique et Technique
Spécialité: Informatique
Index décimal 006.754 .Réseaux sociaux en ligne
Thème Informatique

Mots clés:
Réseaux sociaux (Internet)
Données massives
Twitter (site web)

Note: Bibliogr.pp.58-61; Annexe pp.62-68