Chers collègues, J'ai le plaisir de vous inviter à la soutenance de ma thèse intitulée : "Analyse du capitalisme social sur Twitter". Elle aura lieu le lundi 29 juin 2015 à 14h en Amphi H du Batiment IIIA de l'Université d'Orléans. Vous êtes bien sûr également conviés au pot qui suivra. La soutenance aura lieu devant le jury composé de: Rapporteurs : Guillaume, Jean-Loup - Professeur, Université de La Rochelle Viennet, Emmanuel - Professeur, Université Paris 13 Examinateurs : Magnien, Clémence - Directrice de recherche, CNRS et Université Pierre et Marie Curie Velcin, Julien - Maître de Conférences HDR, Université Lyon 2 * * Directeur : Couvreur, Jean-Michel - Professeur, Université d'Orléans** Encadrants : Moal, Frédéric - Maître de Conférences, Université d'Orléans Perez, Anthony - Maître de Conférences, Université d'Orléans Résumé : Le sociologue Bourdieu définit le capital social comme : "L’ensemble des ressources actuelles ou potentielles qui sont liées à la possession d’un réseau durable de relations". Sur Twitter, les abonnements, mentions et retweets créent un réseau de relations pour chaque utilisateur dont les ressources sont l’obtention d’informations pertinentes, la possibilité d’être lu, d’assouvir un besoin narcissique, de diffuser efficacement des messages. Certains utilisateurs Twitter -appelés capitalistes sociaux- cherchent à maximiser leur nombre d’abonnements pour maximiser leur capital social. Nous introduisons leurs techniques, basées sur l’échange d’abonnements et l’utilisation de hashtags dédiés. Afin de mieux les étudier, nous détaillons tout d’abord une méthode pour détecter à l’échelle du réseau ces utilisateurs en se basant sur leurs abonnements et abonnés. Puis, nous montrons avec un compte Twitter automatisé que ces techniques permettent de gagner efficacement des abonnés et de se faire beaucoup retweeter. Nous établissons ensuite que ces dernières permettent également aux capitalistes sociaux d’occuper des positions qui leur accordent une bonne visibilité dans le réseau. De plus, ces méthodes rendent ces utilisateurs influents aux yeux des principaux outils de mesure. Nous présentons donc pour terminer une méthode de classification supervisée pour détecter avec précision ces utilisateurs et ainsi produire un nouveau score d’influence. Cordialement -- *Nicolas DUGUÉ* ATER à l'Université d'Orléans - LIFO Equipe CA <http://www.univ-orleans.fr/lifo/equipes/CA/> - Contraintes et Apprentissage Consulter mon site web <http://www.univ-orleans.fr/lifo/Members/Nicolas.Dugue/>