Studying Media Events through Spatio-Temporal Statistical Analysis

Angelika Studeny 1, * Robin Lamarche-Perrin 2 Jean-Marc Vincent 1
* Auteur correspondant
1 MESCAL - Middleware efficiently scalable
Inria Grenoble - Rhône-Alpes, LIG - Laboratoire d'Informatique de Grenoble
Résumé : Ce document présente les résultats d'un travail en cours sur la modélisation statistique et l'inférence appliqué au corpus de l'ANR GEOMEDIA qui est une collection des flux RSS internationaux. Au coeur du projet, les flux RSS sont considérés comme un marqueur représentatif des flux d'information dans l'espace géopolitique mondial. En tant que tel, ils nous permettent d'étudier des événements médiatiques globaux et leur impact sur les relations internationales. Dans ce contexte, on émet l'hypothèse que les modèles Markoviens cachés (HMM) constituent un cadre méthodologique adapté pour modéliser et étudier l'évolution des événements médiatiques dans le temps. Ces modèles respectent les propriétés des données, comme les corrélations temporelles et les redondances entre flux. Leur structure caractéristique correspond à notre conceptualisation de l'attention médiatique et des événements médiatiques. Nous spécifions la structure général d'un modèle HMM qui peut être appliqué a la modélisation simultané d'un ensemble des flux RSS. Finalement, on teste l'intérêt des modèles proposés à l'aide d'une étude de cas dédié à l'analyse de l'attention médiatique pour l'épidémie d'Ebola en Afrique de l'Ouest en 2014.
Type de document :
Rapport
[Research Report] INRIA Grenoble - Rhone-Alpes. 2015
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https://hal.inria.fr/hal-01246239
Contributeur : Angelika Studeny <>
Soumis le : vendredi 18 décembre 2015 - 11:51:57
Dernière modification le : lundi 17 octobre 2016 - 11:21:49
Document(s) archivé(s) le : samedi 29 avril 2017 - 21:13:19

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RapportGeomedia_HAL.pdf
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Identifiants

  • HAL Id : hal-01246239, version 1

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Citation

Angelika Studeny, Robin Lamarche-Perrin, Jean-Marc Vincent. Studying Media Events through Spatio-Temporal Statistical Analysis. [Research Report] INRIA Grenoble - Rhone-Alpes. 2015. <hal-01246239>

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