Monographie

GIS-based multi-criteria analysis for marine energy system deployment in Hong-Kong [texte imprimé] / enseigne de vaisseau Gavériaux Louis ; enseigne de vaisseau Laverrière Géraud ; organisme d'accueil Logistic Engineering College - SMU ; tuteur de projet : Tianzhen Wang, LV Colas des Francs

Type de contenu
  • Texte
Titre(s)
  • GIS-based multi-criteria analysis for marine energy system deployment in Hong-Kong [texte imprimé] / enseigne de vaisseau Gavériaux Louis ; enseigne de vaisseau Laverrière Géraud ; organisme d'accueil Logistic Engineering College - SMU ; tuteur de projet : Tianzhen Wang, LV Colas des Francs
Auteur(s)
Editeur, producteur
  • Lanvéoc-Poulmic : Ecole navale, 2017
Description matérielle
  • 1 vol. (VII - 36 p.) : ill. en noir et en coul. ; 30 cm
Note de thèses et écrits académiques
  • PFE Systèmes informatiques et modélisation 2017 Ecole navale
Résumé ou extrait
  • Dans un monde où l'importance des réseaux sociaux est croissante, ceux-ci deviennent un moyen de communication incontournable et indispensable. Leur utilisation permet à des individus ou des entités étatiques de communiquer quasiment en direct avec leur public au sein de communautés. C'est dans cette optique là, qu'il est important de pouvoir mesurer l'influence d'utilisateurs auprès de leur public et d'étudier la propagation des messages qu'ils publient pour mieux comprendre comment l'information est délivrée. Pour pouvoir mesurer l'influence d'utilisateurs et la propagation de leurs messages sur Twitter, il a fallu déterminer quelles données collecter. Afin de collecter ces données, j'ai choisis de procéder de manière automatisées en programmant une application destinée à interagir avec les services mis en place par Twitter pour partager ses données. Il a ensuite fallu collecter et stocker les différentes données pour pouvoir réaliser le traitement nécessaire afin de mesurer l'influence et d'étudier la propagation de l'information. J'ai enfin réalisé un cas d'étude sur une communauté liée à la protection des données personnelles pour illustrer cette démarche. Cette étude permet de constater qu'il est possible de classer les utilisateurs de Twitter selon leur influence grâce à l'analyse de leurs actions sur le réseau social. De plus, il est envisageable d'utiliser les graphes de propagations obtenus afin de cibler avec précision certains utilisateurs dans le but d'avoir le plus grand impact possible.
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