Google matrix analysis of Wikipedia networks

Cette thèse s’intéresse à l’analyse du réseau dirigé extrait de la structure des hyperliens deWikipédia. Notre objectif est de mesurer les interactions liant un sous-ensemble de pages duréseau Wikipédia. Par conséquent, nous proposons de tirer parti d’une nouvelle représentationmatricielle appelée matrice réduite de Google ou "reduced Google Matrix". Cette matrice réduitede Google (GR) est définie pour un sous-ensemble de pages donné (c-à-d un réseau réduit).Comme pour la matrice de Google standard, un composant de GR capture la probabilité que deuxnoeuds du réseau réduit soient directement connectés dans le réseau complet. Une desparticularités de GR est l’existence d’un autre composant qui explique la probabilité d’avoir deuxnoeuds indirectement connectés à travers tous les chemins possibles du réseau entier. Dans cettethèse, les résultats de notre étude de cas nous montrent que GR offre une représentation fiabledes liens directs et indirects (cachés). Nous montrons que l’analyse de GR est complémentaire àl’analyse de "PageRank" et peut être exploitée pour étudier l’influence d’une variation de lien surle reste de la structure du réseau. Les études de cas sont basées sur des réseaux Wikipédiaprovenant de différentes éditions linguistiques. Les interactions entre plusieurs groupes d’intérêtont été étudiées en détail : peintres, pays et groupes terroristes. Pour chaque étude, un réseauréduit a été construit. Les interactions directes et indirectes ont été analysées et confrontées à desfaits historiques, géopolitiques ou scientifiques. Une analyse de sensibilité est réalisée afin decomprendre l’influence des liens dans chaque groupe sur d’autres noeuds (ex : les pays dansnotre cas). Notre analyse montre qu’il est possible d’extraire des interactions précieuses entre lespeintres, les pays et les groupes terroristes. On retrouve par exemple, dans le réseau de peintresissu de GR, un regroupement des artistes par grand mouvement de l’histoire de la peinture. Lesinteractions bien connues entre les grands pays de l’UE ou dans le monde entier sont égalementsoulignées/mentionnées dans nos résultats. De même, le réseau de groupes terroristes présentedes liens pertinents en ligne avec leur idéologie ou leurs relations historiques ou géopolitiques.Nous concluons cette étude en montrant que l’analyse réduite de la matrice de Google est unenouvelle méthode d’analyse puissante pour les grands réseaux dirigés. Nous affirmons que cetteapproche pourra aussi bien s’appliquer à des données représentées sous la forme de graphesdynamiques. Cette approche offre de nouvelles possibilités permettant une analyse efficace desinteractions d’un groupe de noeuds enfoui dans un grand réseau dirig

The Role of Immigrants, Emigrants, and Locals in the Historical Formation of European Knowledge Agglomerations

Did migrants make Paris a Mecca for the arts and Vienna a beacon of classical music? Or was their rise a pure consequence of local actors? Here, we use data on more than 22,000 historical individuals born between the years 1000 and 2000 to estimate the contribution of famous immigrants, emigrants, and locals to the knowledge specializations of European regions. We find that the probability that a region develops or keeps specialization in an activity (based on the birth of famous physicists, painters, etc.) grows with both, the presence of immigrants with knowledge on that activity and immigrants with knowledge in related activities. In contrast, we do not find robust evidence that the presence of locals with related knowledge explains entries and/or exits. We address some endogeneity concerns using fixed-effects models considering any location-period-activity specific factors (e.g. the presence of a new university attracting scientists)

EUSN 2021 Book of Abstracts, Fifth European Conference on Social Networks

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