L’objectif principal de cette unité d’enseignement est d’initier les étudiants à la structure et aux types de données présents sur les réseaux sociaux (Facebook, Twitter, Instagram…) ainsi que les formes de collecte de données et d’analyse en fonction des domaines d’application sous le langage R. Cette unité permettra d'initier les étudiants à l'utilisation des différents services d’interface de programmation applicative (API) pour collecter des données provenant de différentes sources de médias sociaux, à l'utilisation des différents outils pour collecter, analyser et explorer les données de médias sociaux à des fins de recherche et de développement et pouvoir ainsi exploiter les données tirées et analysées pour améliorer la présence et la stratégie sur les réseaux sociaux.

Temps présentiel : 20 heures

Charge de travail étudiant : 100 heures

Méthode(s) d'évaluation : Examen final, Examen final - deuxième session, Travaux pratiques

Référence :
• G. Elmer, G. Langlois, J. Redden, Compromised Data : From Social Media to Big Data. Bloomsbury Academic. 2015 • P. Fornacciari , M. Mordonini , M. Tomauiolo , Social network and sentiment analysis on Twitter: towards a combined approach, in: Proceedings of the In- ternational Workshop on Knowledge Discovery on the Web (KDWeb), 2015, pp. 53–64 . • E. Kušen , G. Cascavilla , K. Figl , M. Conti , M. Strembeck , Identifying emotions in social media: comparison of word-emotion lexicons, in: Proceedings of the 4th International Symposium on Social Networks Analysis, Management and Security (SNAMS) (co-located with IEEE FiCloud 2017), IEEE, 2017 • Gillespie, C., & Lovelace, R. (s. d.). Efficient R programming, O'Reilly Media, 2016 • Hadley Wickham, Garrett Grolemund, R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data, O'Reilly Media, 2016