Appel: Revue TAL, Reseaux sociaux et TAL

[Thierry Hamon]

Date: Sat, 05 Oct 2013 10:29:24 +0200
From: Jean-Luc Minel <jminel at u-paris10.fr>
Message-ID: <524FCDE4.5030303 at u-paris10.fr>


*Traitement automatique du langage naturel pour l'analyse des réseaux
sociaux (TAL et réseaux sociaux)*

*APPEL À PROPOSITION D'ARTICLES*

*DATES IMPORTANTES*

Soumission des résumés : 15 octobre 2013

Soumission des articles : 29 octobre 2013

Première notification aux auteurs : 20 décembre 2013

Les réseaux sociaux, structures dynamiques formées d'individus et/ou
d'organisations, ont toujours joué un rôle majeur dans nos sociétés. Ils
se sont développés et diversifiés avec le Web 2.0. qui ouvre la
possibilité aux utilisateurs de créer et de partager du contenu par
l'intermédiaire de multiples plates-formes (blogs, micro-blogs, wikis,
sites de partage, etc.). Dans ce contexte, le volume sans précédent des
données textuelles, leur variété ainsi que le réseau d'interaction des
utilisateurs représentent de nouvelles opportunités pour la
compréhension du comportement social. L'étude des messages échangés
constitue un nouveau défi pour le Traitement Automatique des Langues.
Dans ce cadre, il est intéressant de discuter la robustesse des méthodes
de TAL (analyseurs morpho-syntaxiques, systèmes d'extraction de la
terminologie et d'entités nommées, etc.) sur ces données. Dans ce numéro
spécial, de nouvelles approches pourront être présentées dans le but
d'analyser ces données textuelles massives, souvent bruitées et
hétérogènes issues des réseaux sociaux.

En outre, ces modes de communication sont de puissants outils collectifs
où s'invente et s'expérimente le langage. De nouveaux sens sont alors
associés à certains mots et la création de mots ou de nouvelles
structures syntaxiques se généralisent (par exemple en mixant
différentes langues). Ainsi, la création, la dissémination et le
traitement de ce vocabulaire original pourront être discutés et, plus
globalement, ce numéro spécial permettra de mettre en exergue une
nouvelle manière de communiquer.

Certaines méta-données (par exemple, les /hashtags/) et les descripteurs
linguistiques issus des textes constituent un socle solide pour
l'analyse des réseaux sociaux. Ils permettent de mettre en avant
différentes communautés socio-économiques, politiques, géographiques,
etc. Par ailleurs, les descripteurs linguistiques sous forme de mots ou
relations syntagmatiques permettent d'analyser avec précision les
sentiments et opinions contenues dans les messages. Par exemple, les
spécificités lexicales, graphiques voire syntaxiques (émoticônes,
abréviations, répétition de caractères, etc.) dans les données
textuelles recèlent des informations précieuses pour la détection
d'opinion ou l'analyse de sentiment (détection fine des émotions,
identification de l'ironie, etc.).

Enfin, ce numéro spécial sera l'occasion de décrire les nouvelles
problématiques qu'engendre le développement des réseaux sociaux. Par
exemple, les systèmes de surveillance des réseaux sociaux doivent être
capables de détecter d'éventuels usurpateurs ou d'étudier la propagation
d'information. Ce numéro spécial représente alors une opportunité
d'exposer des applications originales et adaptées au traitement des
données textuelles issues des réseaux sociaux.

*Liste non exhaustive des sujets traités dans ce numéro spécial :*

- construction de ressources (corpus, dictionnaires, etc.) à partir de
  réseaux sociaux ;

- analyse syntaxique d'écrits non planifiés ;

- identification d'entités nommées issus des nouveaux modes de
  communication ;

- génération de mots/syntagmes et dynamisme de la langue ;

- multilinguisme et mélange de langues ;

- catégorisation et regroupement de données textuelles issues des
  réseaux sociaux (communautés, thématiques, profils, etc) ;

- détection de signaux faibles dans les réseaux sociaux ;

- propagation de contenu et de pratiques linguistiques ;

- analyse de sentiments ;

- interprétation contextuelle du contenu des réseaux sociaux ;

- extraction et indexation d'informations textuelles dans les réseaux
  sociaux ;

- évaluation et qualité des données issues des réseaux sociaux;

- systèmes de surveillance ;

- e-réputation ;

- détection d'usurpateurs et d'avatars ;

- analyse du discours et des dialogues ;

- résumé d'activités dans les réseaux.

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*CALL FOR ARTICLES*

*IMPORTANT DATES*

Submission of abstracts: October 15, 2013

Submission of articles: October 29, 2013

First notification to authors: December 20, 2013

Social networks, dynamic structures comprised of individuals or
organizations, have always played a major role in our societies. They
have evolved and diversified with the Web 2.0, which offers users the
possibility to create and share content through multiple platforms
(blogs, micro-blogs, wikis, sharing sites, etc.). In this environment,
the unprecedented volume and variety of textual data as well as the
users' interaction network give rise to new opportunities to better
understand social behavior. The study of messages exchanged represents a
new challenge in Natural Language Processing. In this context, it
becomes interesting to discuss the strength of NLP methods
(morphosyntactic analysers, systems of term extraction and of named
entity recognition, etc.) on this data. In this special issue, new
approaches will be presented for the purpose of analysing this massive,
heterogeneous and usually noisy textual data coming from social
networks.

In addition, these means of communication are powerful collective tools
where language is both invented and experienced with. Certain words are
then attributed new meanings, and the creation of words or new syntactic
structures becomes widespread (for example, by mixing different
languages). The creation, dissemination and processing of this original
vocabulary can be discussed in this special issue, which, in a broader
perspective, will highlight a new way to communicate.

Some metadata (for example, the/hashtags/) and the linguistic
descriptors originating from texts constitute a solid base for the
analysis of social networks. They bring to the fore different
socio-economic, political and geographic communities, just to name a
few. In addition, the linguistic descriptors, whether they are words or
syntagmatic relations, allow for a precise analysis of the feelings and
opinions contained in the messages. For example, the lexical, graphic
and even syntactic specificities (emoticons, abbreviations, character
repetition, etc.) in the text data contain valuable information allowing
for the detection of opinions or analysis of feelings (fine detection of
emotions, identification of irony, etc.).

Finally, this special issue will be an opportunity to describe new
problems arising from social networks development. For example, systems
that monitor social networks must be able to detect potential usurpers
or study the dissemination of information. This special issue offers the
opportunity to present original applications adapted to the processing
of textual data that stems from social networks.

*Non-exhaustive list of topics covered in this special issue:*

- Creation of resources (corpus, dictionaries, etc.) from social
  networks;

- Syntactic analysis of non-structured written material;

- Identification of named entities arising from new means of
  communication;

- Generation of words/phrases and language dynamism;

- Multilingualism and mixed languages;

- Categorization and grouping of textual data from social networks
  (communities, thematics, profiles, etc);

- Detection of weak signals in social networks;

- Spreading of content and linguistic practices;

- Sentiment analysis/opinion mining;

- Contextual interpretation of the content of social networks;

- Extraction and indexing of textual information in social networks;

- Evaluation and quality of data generated from social networks;

- Monitoring systems;

- E-reputation;

- Detection of usurpers and avatars;

- Speech and dialogs analysis;

- Summary of activities in the networks.

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