SONAR|HES-SO

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SONAR|HES-SO regroupe les travaux de bachelor et master diffusables de plusieurs écoles de la HES-SO. Consultez cette page pour le détails.

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Bachelor thesis

Visualizing the spread of fake news on social media

    2019

1 ressource en ligne

Mémoire de bachelor: Haute Ecole de Gestion & Tourisme, 2019

French Ce travail de Bachelor vient s’ajouter et contribuer au projet “Designing a Human-Machine Hybrid Fake News Detection System” de l’Institut d’informatique de gestion du Technopôle à Sierre. L’objectif a été de fournir une plateforme permettant d’afficher la propagation de fake news. Pour effectuer ce travail, nous nous sommes d’abord intéressés aux jeux de données de fausses nouvelles en français. Le choix du jeu de données a reposé sur les critères suivants : les données doivent être en français, elles proviennent d’un réseau social, elles ont été partagées au moins une fois, les auteurs de fausses nouvelles doivent être variés. Afin de comparer notre jeu de données, il nous a semblé pertinent d’ajouter un jeu de données de nouvelles véridiques. Après avoir fait l’état de l’art, nous nous sommes tournés vers le réseau social Twitter dont nous avons téléchargé les nouvelles dans notre base de données. Nous avons choisi de développer notre plateforme à l’aide de Node.js afin de se limiter à trois langages de programmation. Node.js nous a permis de développer notre plateforme rapidement et d’obtenir également de bonnes performances. Finalement, grâce à notre plateforme et aux données que nous avons collectées, il apparaît qu’en général une fausse nouvelle est davantage partagée qu’une nouvelle véridique, quand bien même les nouvelles sont lues par un même nombre d’utilisateurs. Nous avons également démontré que la vitesse de propagation d’une nouvelle véridique est supérieure à celle d’une fausse nouvelle.
Language
  • French
Classification
Applied sciences
Notes
  • Haute Ecole de Gestion Valais
  • Informatique de gestion - Wirtschaftsinformatik
  • hesso:hegvs
License
License undefined
Identifiers
  • RERO DOC 328575
  • RERO R009053411
Persistent URL
https://sonar.ch/hesso/documents/316978
Statistics

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