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Séjour long

Ian
Davidson

Informatique - USA

Coordonnées

Discipline(s)

  • Informatique

Thèmes de recherche

PROJET

COMPRENDRE LA PROPAGATION DE L'INFORMATION DANS LES RESEAUX - ALGORITHMES, USAGES ET ETHIQUE

L'étude des relations entre les individus dans la société est au cœur des sciences sociales. Avec l'avènement des réseaux sociaux comme Facebook, Twitter et Tumblr, une grande partie de ces relations sont devenues virtuelles et les interactions sont captées par voie électronique, ce qui offre des opportunités et des défis énormes. Les individus, les entreprises et d'autres institutions sont en mesure de communiquer et de socialiser avec leurs pairs, de les influencer à une échelle (géographique, de magnitude et de contenu) jamais vue auparavant. En 2016, Facebook comptait plus de 1,15 milliard d'utilisateurs quotidiens actifs qui généraient 4,5 milliards de « like » par jour. Les réseaux sociaux ont été considérés comme la principale cause des mouvements sociaux (99% contre 1%, #OccupyWallStreet), politiques (Printemps arabe, #Egypt) ou humanistes (liberté d'expression, #JeSuisCharlie). L’impact des réseaux sociaux peut être si important que certains gouvernements les interdisent même.

Malgré cet impact considérable, la question sous-jacente de la façon dont l'information circule dans un réseau social n'est pas bien appréhendée. Le flux d'informations est extrêmement difficile à étudier car les données sociales en ligne, bien que volumineuses, sont limitées : elles ne sont ni bien annotées, ni organisées et ni résumées.

Dans le prolongement de travaux antérieurs, ce projet vise à ajouter des constructions humaines intelligibles aux réseaux sociaux afin que les flux d'informations puissent être compris. Les constructions telles que les communautés et les rôles fonctionnels fourniront les éléments constitutifs pour créer un modèle plus élaboré.
Cette recherche comportera trois volets interdisciplinaires. Dans le programme sur l'apprentissage de la machine, nous ajouterons des humains à la boucle d'apprentissage pour créer des constructions significatives. Dans le programme de recherche sur les réseaux sociaux, nous utilisons ces constructions pour créer des taxonomies de communautés et de flux d'informations pour comprendre les questions fondamentales soulevées dans le monde réel. Enfin, le programme de recherche sur l'éthique abordera les dimensions normatives soulevées. Des questions comme « Est-ce qu’on a tort d'essayer d'arrêter le flux d'information ? » ou « Est-ce une immixtion dans la vie privée que d’essayer de comprendre l'information qui circule entre les individus ? » seront abordées.

Activités / CV

BIOGRAPHIE

Ian Davidson est professeur titulaire d'informatique à l'Université de Californie - Davis. Son programme de recherche traite des contributions algorithmiques fondamentales à l'intelligence artificielle, à l'apprentissage automatique et à la science des données. Son objectif actuel est d'ajouter des conseils humains à l'intelligence de la machine. Il travaille avec des experts du domaine pour appliquer son travail à des problèmes à fort enjeu société. Ses coopérations actuelles relèvent des sciences sociales (réseaux sociaux) des neurosciences et des sciences de l'éducation. Ses recherches ont été financées par diverses sources, comme des bourses de Google, Yahoo !, National science foundation, du Département de la défense et de la fondation Henry M. Jackson. Il a obtenu le prix NSF CAREER et est membre du comité de rédaction de plusieurs revues de transactions publiées dans sa région, comme IEEE et ACM.

PUBLICATIONS PRINCIPALES

Publications Relevant to My Program

  • Qian B., Wang X., Cao N., Jiang Y., Davidson I., LEARNING MULTIPLE RELATIVE ATTRIBUTES WITH HUMANS IN THE LOOP. IEEE Transactions on Image Processing 23(12): 5573-5585 (2015)
  • Gilpin S., Davidson I., A FLEXIBLE ILP FORMULATION FOR HIERARCHICHY BUILDING, Artificial Intelligence Journal, (2015)
  • Wang X., Qian B., Davidson I., ON CONSTRAINED SPECTRAL CLUSTERING AND ITS APPLICATIONS, Available at CoRR abs/1201.5338, Journal of Knowledge Discovery and Data Mining (2015)
  • Buyue Qian, Xiang Wang, Ian Davidson: PROPAGATING RANKING FUNCTIONS ON A GRAPH: ALGORITHMS AND APPLICATIONS. AAAI 2015
  • Sean Gilpin, Tina Eliassi-Rad, Ian N. Davidson: GUIDED LEARNING FOR ROLE DISCOVERY IN NETWORKS (GLRD): FRAMEWORK, ALGORITHMS, AND APPLICATIONS. KDD 2013
  • Buyue Qian, Xiang Wang, Fei Wang, Hongfei Li, Jieping Ye, Ian Davidson: ACTIVE LEARNING FROM RELATIVE QUERIES. IJCAI 2013
  • Wang, X., Qian, B., Davidson I., MULTI-OBJECTIVE MULTI-VIEW SPECTRAL CLUSTERING VIA PARETO OPTIMIZATION, SIAM DM, 2013.