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Matches in SemOpenAlex for { <https://semopenalex.org/work/W2886156987> ?p ?o ?g. }

• W2886156987 abstract "Contexte : Les forums de discussion consacres au VIH remplissent trois fonctions. Tout d'abord, ils sont utilises par les internautes comme sources d'information pour se renseigner sur les traitements, les risques d'infection lies au sida ou le « vivre avec » la maladie ou le virus. Ensuite, ils servent de media pour les institutions de sante ou les associations afin de communiquer des informations de prevention sur le VIH. Enfin, ils apparaissent comme sources de connaissances pour les professionnels de sante (medecins, soignants) pour comprendre les comportements lies au VIH, et pour les professionnels de la prevention, pour moderer les forums et adapter les campagnes de prevention aux differents publics. Objectif : Notre objectif dans cet article est de proposer un processus d'ingenierie des connaissances com-plet, permettant : 1) de collecter des messages dans des medias sociaux ; 2) de classifier ces messages de maniere semi-automatique selon le genre, le niveau d'expertise, le niveau informationnel, le type de risque ainsi que les emotions exprimees ; 3) de visualiser ces nouvelles connaissances dans une representation ori-ginale prenant en compte la temporalite et la hierarchie sous-jacente a la classification. Cette visualisation pourrait permettre aux gestionnaires de sites de forums et aux professionnels de sante de naviguer dans le flot de messages pour suivre l'evolution de l'importance de ces thematiques. Methodes : Notre approche combine une demarche qualitative et quantitative. Nous avons travaille sur plus de 226 252 messages issus du forum Sida Info Service. Deux chercheurs en sciences de l'information et de la communication ont elabore une grille d'analyse, puis ont annote 4 481 messages selon cette grille. Ces donnees ont ete utilisees pour apprendre des classifieurs qui ont permis d'etiqueter l'ensemble des messages du site a notre disposition. Afin de definir les meilleurs classifieurs, nous avons compare l'efficacite des me-thodes de classification traditionnelles statistiques et plusieurs architectures d'apprentissage profond. Une fois les messages etiquetes, nous avons utilise une visualisation de type streamgraph, combinee avec un outil de navigation hierarchique, pour visualiser l'evolution de ces annotations dans le temps. Resultats : Les resultats sont prometteurs et montrent l'efficacite des methodes d'apprentissage profond pour caracteriser les messages des forums de maniere automatique. La methode de visualisation mise en place permet d'explorer les resultats de ces methodes et ainsi faciliter l'acces aux connaissances." @default.
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