Investigation visuelle d'événements dans un grand flot de liens
Résumé
Nous présentons une nouvelle méthode d'analyse exploratoire
de grands flots de liens que nous appliquons à la détection d'événements
significatifs dans plus de 2 millions d'interactions (pendant 4 mois) entre
utilisateurs du réseau social en ligne Github. Nous combinons une méthode
statistique de détection automatique d'événements dans une série temporelle,
Outskewer, avec un système de visualisation de graphes. Outskewer identifie
des instants de l'évolution du graphe d'interactions méritant d'être étudiés, et
un analyste peut valider et interpréter ces événements par la visualisation de
motifs anormaux dans les sous-graphes correspondants. Nous montrons par de
multiples exemples que cette approche 1) permet de détecter des événements
pertinents et de rejeter ceux qui ne le sont pas, 2) est adaptée à une démarche
exploratoire car elle ne nécessite pas de connaissance a priori sur les données.