Cartographie de la diaspora des savoirs par fouille sémantique des résultats de recherches sur le web

Cartografía de la diáspora calificada aplicando técnicas de minería semántica a resultados de búsquedas en la web

Projet accepté pour financement par le comité Ecos Nord (2016-2019)

La localisation des migrants hautement qualifiés est un problème crucial pour les pays émergents. Au delà des méthodes propres à la sociologie de la migration, comme les enquêtes de terrain ou les recensements de la population, une solution attractive est la mise en place des techniques informatiques de fouille sémantique de textes avec le but de cartographier la trajectoire professionnelle des membres de la diaspora des savoirs à partir de documents disponibles sur le web. Cette tâche présente plusieurs défis pour les technologies du langage naturel: la recherche et extraction d'information biographique; la désambiguïsation des noms propres, termes scientifiques et toponymes; le calcul de similarité sémantique entre des fragments courts de texte produits par un moteur de recherche; la classification terminologique par domaine de connaissance ainsi que l'extraction événements. Notre objectif est double: d'un côté il s'agit de produire des cartographies individuelles pour la trajectoire professionnelle (géographique et thématique) des membres de la diaspora des savoirs à partir des sources de données institutionnelles (comme par exemple la base d'ex-boursiers CONACYT); d'un autre côté nous envisageons de permettre la recherche d'experts appartenant à la diaspora hautement qualifiée à partir de mots clés (par exemple: chercher un expert en freinage à courants de Foucault d'origine mexicaine ayant été formé en France). L'expérience conjointe des équipes de recherche composant le consortium offre un large spectre méthodologique pour approfondir la collaboration entre partenaires: Dans un premier temps nous mettrons en place un cadre expérimental avec des données issues de sources institutionnelles (CONACYT, CONICET, COLCIENCIAS) et de projets de recherche en sociologie de la diaspora des savoirs (CIDESAL). Dans un deuxième temps nous étudierons de manière critique les méthodes linguistiques et statistiques les plus aptes à la fouille sémantique des résultats d'un moteur de recherche. Cette étape permettra le classement des résultats par clustering et sa désambiguïsation par WSI (Word Sense Induction) pour en extraire les relations sémantique entre un nom propre, des institutions, des lieux géographiques et des dates constituant une trajectoire professionnelle. Une attention particulière sera donnée à la caractérisation épistémologique du domaine d'expertise en faisant appel à des ontologies des savoirs et à des calculs de proximité sémantique. Cet ensemble impliquera la représentation de relations extraites sous la forme d'un graphes RDF construit par machine reading, d'où la cartographie sera générée. Notre but ultime est d'établir les bases méthodologiques pour une nouvelle génération d'outils de recherche d'experts qui prennent en compte le contexte biographique et géographique propre à chaque personne.

• Laboratoire d'Informatique de Paris Nord
• UMR 7030 CNRS
• Directeur: Laure Petrucci

• Nom du labo
• Nom du directeur

1. Universidad Nacional Autónoma de México
   • Instituto de Investigación en Matemáticas Aplicadas y Sistemas (IIMAS)
     • Directeur: Héctor Benitez Pérez
2. Centro Regional de Investigaciones Multidisciplinarias (CRIM)

• Aldo Gangemi, Professeur
• Institut Galilée - Université Paris-Nord, 99, avenue Jean-Baptiste Clément, 93430 Villetaneuse

• Luis A. Pineda Cortés, Professeur

• Nous sommes à la recherche d'un doctorant mexicain apte à partir en France avec une bourse Conacyt dans le cadre de notre projet (appel ici)

• Ehab Hassan (boursier doctoral)

La localisation des migrants hautement qualifiés est un problème crucial pour les pays émergents. Au-delà des sources des données démographiques, comme les recensements de population, les enquêtes de terrain sur la population active, les sources gouvernementales (base des permis de travail, bases de visas) et les registres de la [OECD, 2002] , une solution attractive est la mise en place des techniques informatiques de fouille sémantique de textes avec le but de cartographier la trajectoire professionnelle des membres de la diaspora des savoirs à partir exclusivement d’information publiée sur le web.

La première application des technologies du langage à la sociologie de la migration a été le système Unoporuno [Garcia-Flores et al. 2012], développé dans le cadre du projet CIDESAL. Ce système permet de classer un des membres potentiels de la diaspora selon son mouvement migratoire : le mouvement linéaire (la personne est partie à l’étranger pour se former et n’est jamais revenue) ; le mouvement circulaire (la personne est revenue à son pays d’origine) et l’absence de mouvement (la personne n’est jamais partie à l’étranger). Il reçoit en entrée une liste des noms en contexte (par exemple, des fiches bibliographiques) et fouille le web pour classer les personnes par apprentissage automatique. Grâce aux membres du consortium CIDESAL, une base de 13000 membres potentielle de la diaspora latino-américaine des savoirs a pu être constituée. Ses membres proviennent des base des publications scientifiques (Web of Science) ainsi que des bases d’anciens boursiers des organismes scientifiques de l’Argentine (CONICET), la Colombie (COLCIENCIAS), l’Uruguay (SNI) et le Mexique (CONACYT). [CIDESAL, 2014]. La principale limite de cette approche est qu’elle ne fait aucune extraction des données, mais se limite au classement automatique par traits sémantiques présents dans les résultats des recherches automatiques sur le web.

Quant à cartographier la diaspora à travers les donnés disponibles sur le web, l’approche phare est le e-Diaspora Atlas, où 8000 sites web produits où fréquentés par les émigrants du monde ont été analysés par 80 chercheurs pour caractériser les interactions propres à chaque diaspora nationale à partir de l’étude des topologies crées par les hyperliens [Diminescu 2008].

Une autre approche de cartographie de la diaspora, le système Name-sor se base sur une étude onomastique de l’origine des noms propres des utilisateurs de Twitter pour cartographier la densité des différentes diasporas nationales sur Twitter [Shokhenmayer 2010].

Les systèmes de recherche d’experts sur le web (expert finding) n’ont jamais été directement appliqués à la recherche des émigrés hautement qualifiés sur le web. En fait, les données biographiques sont peu ou pas de tout considérés par les méthodes de recherche d’expert, qui se concentrent sur la recherche des liens épistémiques entre un expert et son domaine d’expertise. Pourtant les passerelles entre la recherche d’experts et la recherche de personnes sur le web (Web People Search) nous paraissent abondantes et fertiles. La recherche d’experts gagnerait en précision si elle prenait en compte le contexte biographique des experts (pays d’origine, pays de formation, parcours professionnel) et réciproquement le domaine de spécialité (ou toute simplement la profession) serait un trait distinctif pour la désambiguïsation d’homonymes dans la recherche de personnes. Deux approches sortent du lot dans cette famille d’applications : Saffron [Monaghan et al. 2010] et Sig.ma [Tummarello et al. 2010]. Par rapport aux méthodes, Saffron s’appuie sur du TAL pour l’annotation des pages web pertinentes, tandis que Sig.ma exploite les métadonnées sémantiques. Toutes les deux font abondant usage des représentations sémantiques en RDF pour caractériser épistémologiquement le domaine de spécialité des experts.

Les meilleurs résultats rapportés dans la littérature en fouille sémantiques de recherches sur le web ont été obtenus avec la méthode d’induction des sens des mots (Word Sense Induction) [Di Marco & Navigli 2013] qui repose sur des couches de cooccurrence lexicale et l’usage de DBpedia et Babelnet pour la désambiguïsation des entités recherchées. Cette méthode n’a jamais été appliquée à la fouille d’experts sur le web, mais d’autres méthodes de fouille sémantiques l’ont été, sans que ces outils soient encore disponibles. Quant à la découverte des relations sémantiques propres à une trajectoire professionnelle, plusieurs solutions existent dans la littérature, come Text Runner [Yates et al. 2007], un extracteur d’information ouverte capable de parcourir un texte, annoter les parties du discours, les syntagme nominaux et en en extraire un ensemble de couples censés représenter des relations sémantiques. De même, FRED [Gangemi et al. 2014] est un « lecteur automatique » (machine reader) qui est capable d’extraire d’un texte la majeur quantité possible d’information (entités nommées, sens, taxinomies, relations, événements) et de transformer le tout en un graph RDF où les données extraites ont un lien à une sources des données publique comme DBpedia.

L’originalité de notre approche repose sur le fait d’appliquer des méthodes de pointe en TAL, fouille sémantique du web et machine reading au problème bien ancrée dans la réalité : celui de la recherche d’experts appartenant à la diaspora des savoirs. L’apport des résultats escomptés aurait un impacte épistémologique double : en technologies sémantiques il permettrait de produire une nouvelle génération d’outils en recherche d’experts qui prennent en compte le contexte biographique des experts ; en sociologie ils permettraient de produire une nouvelle source des données possible pour l’étude des migrations hautement qualifiés. Au delà de l’objectif particulier de cartographier de façon individuelle la trajectoire géographique et thématique des hautement qualifiés, il serait intéressant de chercher une corrélation statistique entre les experts de notre corpus et les tendances nationales rapportées par les organismes internationaux comme l’OCDE et l’ONU. Ce résultat permettrait de répondre à la question posée par les méthodes numériques : jusqu’à quelle point la réalité sur le web permet de répondre à des questions sur la réalité du terrain ? [Rogers 2010]

Un mot est ici nécessaire sur l’originalité de notre consortium. Le LIPN possède une expertise approfondie en méthodes combinées de traitement automatique des langues et de représentation de connaissances. Cette vocation à produire des représentations sémantiques à partir des annotations textuelles s’est vue renforcé avec l’intégration du système FRED et des méthodes de machine reading aux activités quotidiennes de recherche du labo. Cette expérience en représentation de phrases courtes en langage naturelle sous forme des graphes RDF/OWL, tout en faisant appel à des ressources structurés comme DBPedia comme base de connaissances extralinguistiques, permet d’envisager un traitement sémantique poussé pour les résultats de recherches sur le web considérés comme pertinents dans la trajectoire professionnelle d’une personne. De plus, le labo possède également une bonne connaissance en production massive de requêtes et fouille des résultats des moteurs de recherche, puisque la toute dernière version du système Unoporuno a été produite au sein du LIPN. La participation annuelle de l’équipe à la tâche de similarité sémantique dans la campagne SEMEVAL (où le LIPN et l'IIMAS ont soumis système développé conjointement) permet aussi d’envisage l’intégration aisée des techniques de calcul de proximité sémantique aux méthodes de clustering des résultats. Quant à la pertinence sociologique des cartographies des diasporas des savoirs produites, l’équipe de l’ENST Télécom ParisTech, pionnière dans ce domaine, est incontournable. De son côté, les équipes mexicaine de l'IIIMAS possède une expérience confirmée en classifieurs statistiques, apprentissage automatique et techniques de clustering: des méthodes incontournables dans la production des cartographies à partir des données issues de la fouille du web. En fin, la présence de Jean Baptiste Meyer et de Fernando Lozano Ascencio dans le consortium permettra de valider la pertinence sociologique des résultats d'une recherche interdisciplinaire.

1. Développer des méthodes computationnelles qui permettent de cartographier automatiquement la trajectoire professionnelle des membres la diaspora des savoirs de manière individuelle. De même, cette méthode permettra de retrouver des experts à partir des compétences spécifiques tout en prenant compte du contexte biographique de l’expert (example : trouver un expert en freinage par courants de Foucault d’origine mexicaine et formé en France)
2. Établir une séquence de traitement automatique des langues et machine reading qui permette de passer d’un texte court à une représentation structurée en RDF en faisant appel à des méthodes d’apprentissage automatique et de clustering par WSI [Di Marco & Navigli 2013]. Cette représentation sera la base pour cartographier la trajectoire des experts.
3. Agréger les cartographies individuelles pour en dégager des tendances à niveau national et calculer la corrélation statistiques entre les statistiques issues du web et celles publiées par les organismes internationaux comme l’OCDE ou l’ONU.

1. Prendre les corpus et les ressources méthodologiques développés par des projets en sociologie des diasporas hautement qualifiées (en particulier CIDESAL) comme base empirique pour la construction des cartographies individuelles des experts.
2. Fouilles sémantiquement les contextes sémantiquement riches des noms des personnes (par exemple : un fiche bibliographique où une patente) pour en extraire des organisations, des toponymes et des sujets de recherche ou d’expertise qui puissent être combinés au nom pour générer des requêtes web à caractère biographique pour un moteur de recherche.
3. Intégrer l’outil de deep machine reading FRED [Etzioni et al. 2006 ; Gangemi et al. 2014] au système de recherche des membres de la diaspora hautement qualifiée Unoporuno [Garcia Flores et al. 2012] pour étendre ses fonctionnalités au cas d’utilisation classique de la recherche d’experts (expert finding) [Bordea & Buitelaar 2012].
4. Renforcer la découverte des éléments sémantiques dans les résultats des moteurs de recherche par des méthodes d’apprentissage automatique.
5. Évaluer les cartographies individuelles des experts de la diaspora hautement qualifiée avec le corpus et les méthodes proposés par CIDESAL.
6. Agréger les trajectoires individuelles dans des statistiques qui permettent, par exemple, de déterminer quelles ont été les principaux pays d’accueil pour la diaspora hautement qualifié du Mexique où le taux d’émigration par domaine d’expertise.
7. Calculer la corrélation statistique entre nos données issues du web et les chiffre du terrain de l’OCDE et l’ONU.

1. Renforcer la coopération bilatérale entre des groupes scientifiques mexicains et français.
2. Promouvoir la coopération à plus long terme entre institutions de deux pays.
3. Entamer une synergie entre les groupes de recherche interdisciplinaire où des chercheurs en TAL et des sociologues travaillent ensemble.
4. Contribuer à la formation des chercheurs et des doctorants en méthodes de traitement automatique des langues appliquées aux sciences humaines.
5. Renforcer les programmes d’enseignement au niveau Master et Doctorat au Mexique avec des thèmes de TAL développés tout au long du projet.

Dans un premier temps on structurera les théories, les concepts et les techniques et les idées autour de l’idée d’une cartographie individuelle d’un expert pour en dégager un état de l’art exhaustif et une évaluation des principales ligne d’action avec le but d’établir un projet faisable dans les délais prévus.

Dans un deuxième temps nous allons développer un code étique et une guide de transparence dans la gestion des données personnelles. Bien que ces données soient toutes extraites de sources publiquement accessibles sur internet, l'usage devra respecter les normes déontologiques les plus élémentaires ainsi que le respect des données personnelles.

Dans un troisième temps il sera nécessaire de concevoir des cadres empiriques pour les hypothèses proposées, notamment en ce qui concerne l’annotation des résultats des moteurs de recherche et l’extraction des relations biographiques permettant de reconstruire une trajectoire professionnelle. On évaluera avec les mesures classiques en traitement automatique des langues : rappel, précision, F-mesure, précision moyenne, exactitude, taux d’erreur, ainsi que des mesures de corrélation entre nos résultats et ceux rapportés dans la littérature.

Dans un quatrième temps on établira une critique des méthodes et techniques développés pour confirmer ou infirmer nos hypothèses à la lumière des résultats empiriques par rapport à la construction des cartographies des experts appartenant à la diaspora hautement qualifiée.

En fin, on évaluera les avantages et les limites des méthodes et techniques développés au cours du projet, ainsi que des extensions possibles à d’autres types de problématiques.

Donc, voici nos trois hypothèses :

• Il est possible d’établir une cartographie de la trajectoire épistémique d’un expert ainsi que de sa mobilité professionnelle et géographique à partir de l’analyse des données (non structurées, quasi-structurées et structurées) publiées sur le web.
• Le modèle de cartographie de la diaspora hautement qualifiée ici proposé est applicable au problème de la recherche d’experts, c’est-à-dire, à la construction d’une liste de noms d’experts à partir de certaines aptitudes et compétences recherchées.
• Il existe une corrélation entre les statistiques de mobilité des hautement qualifiés calculées exclusivement à partir des données extraites du web et celles rapportées par les organismes internationaux tels que l’OCDE et l’ONU.

1. Construction d’un socle empirique de tests (testbed) composé d’un échantillon statistiquement significatif des experts appartenant à la diaspora hautement qualifiée
2. Actualisation de l’outil de recherche des diasporas hautement qualifiées Unoporuno pour l’utiliser comme instrument d’observation des diasporas sur le web.
3. La sortie actuelle d’Unoporuno sera considérée comme une référence minimale de comparaison (baseline) pour mesurer l’efficacité de la nouvelle approche.
4. Expériences et évaluation des diverses possibilités méthodologiques et technologiques de chaines de TAL, fouille sémantique et apprentissage automatique pour déceler la chaîne de traitement optimale.
5. Modélisation du champ épistémologique d’expertise en se basant sur les techniques courantes en recherche d’experts [Aleman-Meza et al. 2007 ; Li et al. 2006]. Expériences et évaluation.
6. Intégration d’Unoporuno dans la chaîne de transformation d’annotations sémantique en représentations RDF avec FRED. Cette étape représente un défi majeur en traitement multilingue étant donné que FRED traite seulement des textes en langue anglaise et qu’Unoporuno travaille avec des données multilingues propres aux parcours multinationaux des hautement qualifiés. Il faudra envisager alors une étape translinguistique où les analyses en anglais soient « transposées » à l’espagnol, l’allemand et le français [Banea et al. 2008].
7. Évaluation du processus d’extraction des informations minimales pour reconstruire une trajectoire professionnelle : origine, formation élémentaire, formation spécialisée, domaine d’expertise, événements marquants.
8. Structuration des données sous forme de graphes RDF
9. Visualisation cartographique des trajectoires professionnelles avec Cytoscape où Cartodb6
10. Agréger les données statistiques pour construire des cartographies à plus grande échelle.
11. Calculer la corrélation entre les statistiques issues du web et celles issues du terrain (OCDE, ONU)

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1. Corpus et batterie de tests pour l’extraction des trajectoires professionnelles du web.
2. Méthode pour cartographier les diasporas des savoirs à partir des données disponibles sur le web.
3. Outil de production des cartographies individuelles des experts, soit à partir d’un nom d’expert, soit à partir d’un domaine d’expertise et des contraintes biographiques.
4. Ontologie des savoirs
5. Publications conjointes des équipes du Mexique et de la France.
6. Organisation d’un colloque franco-mexicain avec des doctorants et chercheurs intéressés dans la thématique du projet.
7. Formation de ressources humaines (étudiants et chercheurs) dans la fouille sémantique du web.

1. Davide Buscaldi (LIPN), Jorge Garcia Flores (LIPN) et Iván Vladimir Meza (IIMAS) ont participé ensemble dans la campagne d'évaluation sémantique Semeval 2015 (tâche: similarité sémantique), ce qui a donnée lieu à une publication conjointe dans les actes du workshop.
2. Davide Buscaldi (LIPN) et Iván Vladimir Meza (IIMAS) ont participé conjointement dans la tâche de profilage d'auteur pour la campagne PAN-CLEF 2015 (ce qui donnera lieu a une publication conjointe dans les actes du workshop).
3. Aldo Gangemi (LIPN), Jorge Garcia Flores (LIPN), Iván Vladimir Meza (IIMAS) et Luis Pineda (IIMAS) ont rédigé ensemble le projet Génération de récits à partir d'expériences spatiales d'un robot de service par extraction de connaissances textuelles, qui vient d'être retenu pour financement dans l'appel Petites initiatives de recherche, d'animation et de transfert (PIRAT 2015) de l'Agence Universitaire pour la Francophonie.
4. Jorge Garcia Flores (LIPN) et Ivan Vladimir Meza travaillent depuis février 2015 dans le co-encadrement de la recherche de l'étudiant de master Victor Manuel Corza Vargas à l'IIMAS sur le thème Réingénierie d'un système de fouille de données pour tracer la diaspora hautement qualifié sur le web.

• Andrea Giovanni Nuzzolese, Valentina Presutti, Aldo Gangemi, Alberto Musetti and Paolo Ciancarini (2013): Aemoo: exploring knowledge on the Web. Proceedings of WebSci2103 (ACM Web Science Conference), ACM, 2013.
• Aldo Gangemi. A Comparison of Knowledge Extraction Tools for the Semantic Web (2013): Proceedings of ESWC2013, LNCS, Springer, 2013.
• Valentina Presutti, Francesco Draicchio and Aldo Gangemi. Knowledge extraction based on Discourse Representation Theory and Linguistic Frames (2012): A. ten Teije and J. Völker (eds.): Proceedings of the Conference on Knowledge Engineering and Knowledge Management (EKAW2012), LNCS, Springer, 2012.
• Baldassarre C., Daga E., Gangemi A., Gliozzo A., Salvati A., Troiani G. Semantic Scout (2010): Making Sense of Organizational Knowledge. P. Cimiano and S: Pinto (eds.): Proceedings of the Conference on Knowledge Engineering and Knowledge Management (EKAW2010), Springer, 2010.
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TODO

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• Dossier du projet soumis à l'appel ECOS Nord 2014
• Reenginering of a data mining application for tracing highly qualified inmigrants

1. To confirm the intrest of all the consortium members (DONE)
2. To finish the french document and start looking for the support letter from BRED
3. To ask for the mexican and french team CV
4. To start filling the Conacyt online document
5. To find an evaluator on sociology (Dominique Bouiller?)