The Local Emergence and Global Diffusion of Research Technologies: An Exploration of Patterns of Network Formation

Grasping the fruits of "emerging technologies" is an objective of many government priority programs in a knowledge-based and globalizing economy. We use the publication records (in the Science Citation Index) of two emerging technologies to study the mechanisms of diffusion in the case of two innovation trajectories: small interference RNA (siRNA) and nano-crystalline solar cells (NCSC). Methods for analyzing and visualizing geographical and cognitive diffusion are specified as indicators of different dynamics. Geographical diffusion is illustrated with overlays to Google Maps; cognitive diffusion is mapped using an overlay to a map based on the ISI Subject Categories. The evolving geographical networks show both preferential attachment and small-world characteristics. The strength of preferential attachment decreases over time, while the network evolves into an oligopolistic control structure with small-world characteristics. The transition from disciplinary-oriented ("mode-1") to transfer-oriented ("mode-2") research is suggested as the crucial difference in explaining the different rates of diffusion between siRNA and NCSC

Reconstruction d'un système sociosémantique par apprentissage machine

L'objectif de recherche de cette thèse est la reconstruction par apprentissage machine du mécanisme sociocognitif à l'œuvre dans l'évolution d'un réseau sociosémantique. Cet objectif est basé sur l'hypothèse que la dynamique d'un réseau sociosémantique est déterminée par un mécanisme d'influence sociale basé sur des facteurs d'exposition sociale, de contagion sociale, de déférence et de mimétisme des semblables. Une méthode de fouille de données basée sur l'analyse des réseaux sociaux, la sémantique vectorielle et l'apprentissage machine est développée afin de reconstruire différents modèles de l'influence sociale permettant de prédire l'évolution d'un réseau sociosémantique. Ces modèles sont des arbres de décisions, des listes de règles, des forêts aléatoires et des modèles probabilistes naïfs. L'analyse de ces modèles prédictifs suggère que l'hypothèse de recherche est vraisemblable, mais que d'autres mécanismes sont également à l'œuvre dans le processus étudié.\ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Réseau sociosémantique, apprentissage machine, réseau social, sémantique vectorielle, influence sociale