Workshop on diffusion of opinions and disinformation @EHESS-Paris

Journée d’études : diffusion d’opinions & désinformation

vendredi 4 avril 2025, 9h45 – 18h, salle A4-32 (4è étage), EHESS 54, bd Raspail, 75006 Paris

séance spéciale du “Séminaire Systèmes complexes en sciences sociales“

Journée co-organisée par le CAMS (EHESS-CNRS) et le Centre Borelli (ENS Paris-Saclay-CNRS)

avec le soutien de l’ANR ReaCh.

Programme provisoire

  • 9h45 accueil
  • 10h – 11h : exposés courts (20mn + 10mn de questions/discussion)
  • 10h-10h30 Ferdinand Le Coz
  • 10h30-11h Amina Azaiez
  • 11h-11h15 pause
  • 11h15-12h30 Fabien Tarissan (ENS Paris-Saclay) – exposé de 50mn + 10 à 20mn de questions/discussion
  • pause déjeuner
  • 14h30-15h45 Paul Guille-Escuret (Institut Pasteur)- exposé de 50mn + 10 à 20mn de questions/discussion
  • 15h45-16h pause
  • 16h-17h : exposés courts (20mn + 10mn de questions/discussion)
  • 16h-16h30 Chiara Giaquinta
  • 16h30-17h Gaspard Abel

Lieu : EHESS, 54 bd Raspail, Salle A4-32 (4è étage)

Inscription : participation sur place ou en ligne, veuillez vous inscrire ici. A la demande “Choisissez votre séminaire”, saisir UE499 – attention, pas d’espace entre UE et 499 -, et sélectionner le séminaire. Une réponse automatique vous demandera de confirmer votre demande. La précision “participation obligatoire en présentiel” concerne uniquement les étudiants inscrits à une formation de l’EHESS.

Comité d’organisation :

Gaspard Abel (Centre Borelli & CAMS), Henri Berestycki (EHESS, CAMS), Argyris Kalogeratos (ENS Paris-Saclay, Centre Borelli), Jean-Pierre Nadal (CNRS, LPENS & CAMS), Julien Randon-Furling (ENS Paris-Saclay, Centre Borelli), Camille Roth (CNRS & EHESS, CAMS), Annick Vignes (INRAE & ENPC, CAMS & LISIS).

Contact : jpnadal@ehess.fr

Titres et résumés

(English versions at the bottom of page)

Exposés longs

  • Fabien Tarissan (ENS Paris-Saclay)

Titre : Recommandation algorithmique et diversité de l’information. Comment analyser l’impact des algorithmes en ligne ?

Résumé : Que ce soit des problématiques de classement de l’information (moteurs de recherche) ou celles de la recommandation de contenus (via les réseaux sociaux notamment), les algorithmes sont au cœur des processus de sélection qui rendent visibles certaines informations en ligne. Ces choix algorithmiques ont de facto un fort impact sur l’activité des utilisateurs et, dès lors, sur leur accès à l’information. Ceci soulève la question de notre capacité à mesurer la qualité de ces choix algorithmes ainsi que leur impact sur les utilisateurs.
Dans cet exposé, je montrerai comment les structures relationnelles décrivant l’activité d’utilisateurs en ligne peut être analysées et modélisées afin de révéler la diversité de l’information à laquelle ils sont exposés.

  • Paul Guille-Escuret (Institut Pasteur)

Titre : Faire ses « propres recherches » pour lutter contre la désinformation, sociologie d’un vigilantisme numérique en faveur de la vaccination.

Résumé : Les controverses vaccinales restent largement représentées comme un combat opposant les autorités sanitaires à des militants anti-vaccins profanes devenus un symbole des rapports problématiques que les populations entretiendraient aux technologies et à la science. Bien avant la pandémie de Covid-19, les acteurs critiques de la vaccination étaient pourtant déjà aux prises avec un contre-mouvement présenté comme une réponse citoyenne face au manque de régulation de la désinformation en ligne. À partir d’une ethnographie menée au sein de collectifs Facebook et d’entretiens réalisés avec leurs modérateurs, une part importante de mon travail de thèse donne à voir les coulisses de ce militantisme numérique « pro-vaccins », ses rétributions et ses tensions normatives. Si mes résultats montrent que ces mobilisations ne sont pas réductibles à leurs composantes antagonistiques, ils attirent aussi l’attention sur l’émergence d’une défense de la Science de plus en plus déconnectée des institutions scientifiques. Tout comme ceux qu’ils désignent comme adversaires, ces militants peuvent être des autodidactes, des profanes qui « font leurs propres recherches ».

Exposés courts.

  • Amina Azaiez (Univ. Paris 1 Panthéon-Sorbonne, Centre d’Économie de la Sorbonne) – doctorante avec Antoine Mandel.

Titre : Analyse du réseau de lobbying de la Commission européenne par une modélisation en hypergraphe.

Résumé : Notre étude explore dans quelle mesure le réseau de lobbying auprès de la Commission européenne (CE) est dominé par un cercle restreint d’acteurs bien connectés et comment l’influence se distribue entre les différents types d’acteurs. Nous utilisons un ensemble de données exhaustif et accessible au public, comprenant plus de 18 000 réunions organisées dans le cadre d’un processus de consultation des parties prenantes. Nous modélisons ces interactions en face à face en construisant un hypergraphe dont les nœuds représentent les représentants de la CE et les parties prenantes, tandis que les hyperliens relient les entités participant aux mêmes réunions. Notre analyse met en évidence une structure hiérarchique de type centre-périphérie, où un nombre restreint d’entités bien connectées occupent le centre du réseau et bénéficient d’une intégration stable dans le processus décisionnel de la CE. L’analyse de la composition du centre révèle que les entreprises et les associations professionnelles entretiennent des relations plus proches avec la CE. Une analyse de régression montre que les efforts de lobbying et la taille des entreprises sont des prédicteurs significatifs de la centralité des entreprises, indépendamment d’autres caractéristiques objectives. Nos résultats fournissent des preuves quantitatives soutenant l’idée que le lobbying est un outil dominé par des acteurs bien connectés, tout en mettant en lumière des stratégies de lobbying variées selon les catégories d’acteurs.

  • Ferdinand Le Coz (IRIT, Toulouse)

Titre : Unsupervised detection of persistent communities in dynamic networks using Networks embeddings.

Résumé : Je m’intéresse aux Réseaux de Neurones de Graphes (GNN) pour l’étude de réseaux dynamiques. Je propose algorithme pour détecter les communautés dynamiques à partir d’embeddings de graphes sans connaissance à priori de la structure de ces communautés. J’exposerai brièvement une méthode de génération de graphes dynamiques et de features pour tester l’algorithme et discuter de l’impact des features sur les représentations produites par les GNNs. Enfin, je présenterai un cas d’étude où j’essaie de retrouver les communautés politiques sur Twitter à partir des Retweets entre utilisateurs lors d’une campagne présidentielle en France.

  • Gaspard Abel (ENS Paris-Saclay, Centre Borelli & CAMS) – doctorant avec Argyris Kalogeratos, Julien Randon-Furling & Jean-Pierre Nadal.

Titre :  Analyse de l’activité des réseaux sociaux à l’aide de processus temporels ponctuels conjoints pour l’interaction entre l’utilisateur et le sujet.

Résumé : Les media sociaux ont radicalement modifié la manière dont les gens perçoivent les flux d’informations auxquels ils sont exposés, et la propagation d’une multitude d’informations ou de comportements dans une population est souvent interconnectée. Dans ce travail, nous introduisons le modèle MIC (Mixture of Interacting Cascades), qui est basé sur des processus de Hawkes multidimensionnels marqués. Le modèle MIC décrit conjointement les interactions non triviales entre les utilisateurs et les cascades d’informations. Nous introduisons notamment une visualisation en couche afin de révéler le couplage entre la structure du réseau social et les alignements de sujets.

 

Titles and abstracts – English versions

  • Fabien Tarissan (ENS Paris-Saclay)

Title:  Recommendation algorithms and information diversity: how to analyze its impact in online platforms ?

Abstract: Whether it be in the context of information ranking (e.g. search engines) or content recommendation (on social networks for instance), algorithms are at the core of processes selecting which information is made visible.  Those algorithmic choices have de facto a strong impact on user’s activity and therefore on their access to information. This raises the question of measuring the quality of the choices made by algorithms and their impact on the users.
In this presentation, we will discuss how to exploit the network structure generated by user’s activity in order to reveal the diversity of the information they access.

  • Paul Guille-Escuret (Institut Pasteur)

Title: Doing their “own research” to fight misinformation, sociology of a digital vigilantism in favor of vaccination.

Abstract: Vaccine controversies are largely portrayed as a struggle between health authorities and anti-vaccine activists, who have become a symbol of the problematic relationship that people maintain with technology and science. However, long before the Covid-19 pandemic, critics of vaccination were already facing a counter-movement presented as a civic response to the lack of regulation regarding online misinformation. Drawing from ethnographic research conducted within Facebook groups and interviews with their moderators, a key part of my doctoral work takes a behind-the-scenes look at this digital “pro-vaccine” activism, its rewards, and its normative tensions. While my findings indicate that these mobilizations cannot be reduced to their antagonistic side, they also draw attention to the emergence of a defense of Science that is increasingly disconnected from scientific institutions. Just like those they identify as adversaries, these activists can be self-taught individuals, laypersons who “conduct their own research”.

Short talks

  • Amina Azaiez (Univ. Paris 1 Panthéon-Sorbonne, Centre d’Économie de la Sorbonne)

Title: A Hypergraph Analysis of the European Commission Lobby Network

Abstract: Our work addresses the research question of whether the European Commission (EC) lobby network is dominated by a select group of well-connected actors and how influence is distributed among different types of actors. We use a comprehensive, publicly available dataset encompassing over 18,000 meetings as part of a stakeholder consultation process. We model these face-to-face interactions by constructing a hypergraph whose nodes are EC officials and stakeholders, and hyperedges connect entities that participate in the same meetings. Our analysis highlights the presence of a hierarchical core-periphery structure, with a few well-connected entities that occupy the center of the network and enjoy a stable integration in the EC policy-making process. Examination of the core composition reveals that companies and trade associations maintain closer relationships with the EC. A regression analysis shows that lobbying efforts and company size are significant predictors of company centrality, independent of other objective characteristics. Our findings provide quantitative evidence supporting the perception of lobbying as a tool dominated by well-connected actors, while also revealing heterogeneous lobbying strategies across stakeholder groups.

  • Ferdinand Le Coz (IRIT, Toulouse)

Title: Unsupervised detection of persistent communities in dynamic networks using Networks embeddings.

Abstract: My research focuses on the use of Graph Neural Networks for the study of dynamic networks. I propose a general framework to discover dynamic communities without a-priori knowledge of these communities. I will present a synthetic dynamic graph and features generator to investigate the performances of the proposed framework. I will further discuss the impact of features on the representations produced by GNNs. Finally, I will test the method on a real-world Twitter dataset of retweets to try to recover the political communities of users.

  • Gaspard Abel (ENS Paris-Saclay, Centre Borelli & CAMS)

Title: Uncovering social network activity using joint Temporal Point Processes for user and topic interaction

Abstract: Online social platforms have drastically affected the way people apprehend the information flows to which they are exposed, and the spread of multiple pieces of information or beliefs in a networked population is rarely uncorrelated. In this work we introduce here the Mixture of Interacting Cascades (MIC) model, which is based on marked Multidimensional Hawkes processes. MIC models jointly non-trivial interactions between users and information cascades. Moreover, we show how derivative layered visualizations can reveal the coupling between social network structure and topic alignments.

 

Lien d’evenement : https://cams.ehess.fr/diffusion-dopinions-desinformation

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