Wiki et Web Sémantique

International audienceLe concept de wiki a dix ans cette année mais a connu récemment un grand succès grâce à Wikipedia. Cependant, dans le monde des intranets, plusieurs études ont prouvé que l'utilisation des wikis est sujette à discussion et l'acceptation de tels outils de collaboration ouverts et peu structurés n'est pas évidente. Différentes raisons peuvent expliquer ce manque d'acceptation : des raisons sociales (la culture de l'entreprise n'est pas compatible avec un tel système ouvert), mais également d'usage (le wiki n'est pas assez structuré pour y naviguer et pour trouver l'information appropriée, l'apprentissage du langage de rédaction du wiki est un frein aux contributions, etc.). Nous présentons ici SweetWiki , un moteur de wiki réconciliant deux tendances du futur Web : un Web augmenté par des métadonnées et un Web d'applications sociales où chaque utilisateur est un acteur et un fournisseur actif. Les utilisateurs du wiki peuvent librement entrer des tags sur ses pages et leurs constituants et un mécanisme d'auto-complétion suggère des tags compatibles existants. En annotant sémantiquement les ressources du wiki et en réifiant le modèle même du wiki, SweetWiki fournit des fonctionnalités de structuration, de raisonnement et de requêtes sur le wiki. Tagguer est facilité et motivé par l'affichage en temps réel du nombre de pages liées aux tags suggérés

A State of the Art on Social Network Analysis and its Applications on a Semantic Web

The increasingly popular web 2.0 sites provide the largest social network ever analyzed - users are now considered as plain web resources. Some researchers apply classical methods of social network analysis to such networks; others provide models to leverage the semantics of their representation. We present a state of the art of these two approaches and propose an architecture to merge and exploit the best features of each

Semantic Social Network Analysis: A Concrete Case

In this chapter we present our approach to analyzing such semantic social networks and capturing collective intelligence from collaborative interactions to challenge requirements of Enterprise 2.0. Our tools and models have been tested on an anonymized dataset from Ipernity.com, one of the biggest French social web sites centered on multimedia sharing. This dataset contains over 60,000 users, around half a million declared relationships of three types, and millions of interactions (messages, comments on resources, etc.). We show that the enriched semantic web framework is particularly well-suited for representing online social networks, for identifying their key features and for predicting their evolution. Organizing huge quantity of socially produced information is necessary for a future acceptance of social applications in corporate contexts

Analyse sémantique des réseaux sociaux

The outburst of social functionalities in web-based applications has fostered the deployment of a social media landscape where people freely contribute, gather and interact with each other. The integration of various means for publishing and socializing allows us to quickly share, recommend and propagate information to our social network, trigger reactions, and finally enrich it. These shared spaces fostered the creation and development of interest communities that publish, filter and organize directories of references in their domains at an impressive scale with very agile responses to changes. In order to reproduce the information sharing success story of the web, more and more social platforms are deployed into corporate intranets. However, the benefit of these platforms is often hindered when the social network becomes so large that relevant information is frequently lost in an overwhelming flow of activity notifications. Organizing this huge amount of information is one of the major challenges of Web 2.0 to achieve the full potential of Enterprise 2.0, i.e., the efficient use of Web 2.0 technologies like blogs and wikis within the Intranet. This thesis proposes to help analyzing the characteristics of the heterogeneous social networks that emerge from the use of web-based social applications, with an original contribution that leverages Social Network Analysis with Semantic Web frameworks. Social Network Analysis (SNA) proposes graph algorithms to characterize the structure of a social network and its strategic positions. Semantic Web frameworks allow representing and exchanging knowledge across web applications with a rich typed graph model (RDF), a query language (SPARQL) and schema definition frameworks (RDFS and OWL). In this thesis, we merge both models in order to go beyond the mining of the flat link structure of social graphs by integrating a semantic processing of the network typing and the emerging knowledge of online activities. In particular we investigate how (1) to bring online social data to ontology-based representations, (2) to conduct a social network analysis that takes advantage of the rich semantics of such representations, and (3) to semantically detect and label communities of online social networks and social tagging activities.L'explosion des fonctionnalités sociales au sein des applications du Web a favorisé le déploiement d'un panorama de médias sociaux permettant aux utilisateurs de librement contribuer, de se regrouper et d'interagir entre eux. La combinaison de divers moyens de publication et de socialisation permet de rapidement partager, recommander et propager l'information dans son réseau social, ainsi que de solliciter des réactions et de nouvelles contributions. Ces espaces partagés ont favorisé la création et le développement de communautés d'intérêts qui publient, filtrent et organisent de vastes répertoires de références dans leurs domaines, avec une impressionnante réactivité aux changements. Afin de reproduire les succès du Web dans la gestion d'information, de plus en plus de plates-formes sociales sont déployées dans des intranets d'entreprise. Cependant, l'avantage de ces plates-formes est fortement atténué lorsque le réseau social devient si grand que les informations pertinentes sont noyées dans des flux continus de notifications. Organiser cette énorme quantité d'informations est l'un des défis majeurs du Web 2.0 afin de tirer pleinement partie des bénéfices de l'Entreprise 2.0, à savoir, l'utilisation des technologies du Web 2.0, tel que les blogs et les wikis, dans un intranet. Cette thèse propose d'améliorer l'analyse des réseaux sociaux multiples et variés émergeant des usages sociaux du Web, au travers d'une contribution originale qui enrichit l'analyse des réseaux sociaux avec les technologies du Web Sémantique. L'analyse des réseaux sociaux propose des algorithmes de graphes pour caractériser la structure d'un réseau social et ses positions stratégiques. Les technologies du Web Sémantique permettent de représenter et d'échanger les connaissances entre des applications distribuées sur le Web avec un modèle de graphes richement typés (RDF), un langage de requête (SPARQL) et des langages de description de modèles (RDFS et OWL). Dans cette thèse, nous fusionnons ces deux modèles afin d'aller au-delà de l'analyse structurelle des graphes sociaux en intégrant un traitement sémantique de leur typage et des connaissances qu'ils contiennent. En particulier nous examinons comment (1) modéliser des données sociales en ligne à base d'ontologies, (2) réaliser une analyse du réseau social qui tire partie de la sémantique de ces représentations, et (3) détecter et étiqueter explicitement des communautés à partir de réseaux sociaux et de folksonomies

Analyse sémantique des réseaux sociaux

The outburst of social functionalities in web-based applications has fostered the deployment of a social media landscape where people freely contribute, gather and interact with each other. The integration of various means for publishing and socializing allows us to quickly share, recommend and propagate information to our social network, trigger reactions, and finally enrich it. These shared spaces fostered the creation and development of interest communities that publish, filter and organize directories of references in their domains at an impressive scale with very agile responses to changes. In order to reproduce the information sharing success story of the web, more and more social platforms are deployed into corporate intranets. However, the benefit of these platforms is often hindered when the social network becomes so large that relevant information is frequently lost in an overwhelming flow of activity notifications. Organizing this huge amount of information is one of the major challenges of Web 2.0 to achieve the full potential of Enterprise 2.0, i.e., the efficient use of Web 2.0 technologies like blogs and wikis within the Intranet. This thesis proposes to help analyzing the characteristics of the heterogeneous social networks that emerge from the use of web-based social applications, with an original contribution that leverages Social Network Analysis with Semantic Web frameworks. Social Network Analysis (SNA) proposes graph algorithms to characterize the structure of a social network and its strategic positions. Semantic Web frameworks allow representing and exchanging knowledge across web applications with a rich typed graph model (RDF), a query language (SPARQL) and schema definition frameworks (RDFS and OWL). In this thesis, we merge both models in order to go beyond the mining of the flat link structure of social graphs by integrating a semantic processing of the network typing and the emerging knowledge of online activities. In particular we investigate how (1) to bring online social data to ontology-based representations, (2) to conduct a social network analysis that takes advantage of the rich semantics of such representations, and (3) to semantically detect and label communities of online social networks and social tagging activities.L'explosion des fonctionnalités sociales au sein des applications du Web a favorisé le déploiement d'un panorama de médias sociaux permettant aux utilisateurs de librement contribuer, de se regrouper et d'interagir entre eux. La combinaison de divers moyens de publication et de socialisation permet de rapidement partager, recommander et propager l'information dans son réseau social, ainsi que de solliciter des réactions et de nouvelles contributions. Ces espaces partagés ont favorisé la création et le développement de communautés d'intérêts qui publient, filtrent et organisent de vastes répertoires de références dans leurs domaines, avec une impressionnante réactivité aux changements. Afin de reproduire les succès du Web dans la gestion d'information, de plus en plus de plates-formes sociales sont déployées dans des intranets d'entreprise. Cependant, l'avantage de ces plates-formes est fortement atténué lorsque le réseau social devient si grand que les informations pertinentes sont noyées dans des flux continus de notifications. Organiser cette énorme quantité d'informations est l'un des défis majeurs du Web 2.0 afin de tirer pleinement partie des bénéfices de l'Entreprise 2.0, à savoir, l'utilisation des technologies du Web 2.0, tel que les blogs et les wikis, dans un intranet. Cette thèse propose d'améliorer l'analyse des réseaux sociaux multiples et variés émergeant des usages sociaux du Web, au travers d'une contribution originale qui enrichit l'analyse des réseaux sociaux avec les technologies du Web Sémantique. L'analyse des réseaux sociaux propose des algorithmes de graphes pour caractériser la structure d'un réseau social et ses positions stratégiques. Les technologies du Web Sémantique permettent de représenter et d'échanger les connaissances entre des applications distribuées sur le Web avec un modèle de graphes richement typés (RDF), un langage de requête (SPARQL) et des langages de description de modèles (RDFS et OWL). Dans cette thèse, nous fusionnons ces deux modèles afin d'aller au-delà de l'analyse structurelle des graphes sociaux en intégrant un traitement sémantique de leur typage et des connaissances qu'ils contiennent. En particulier nous examinons comment (1) modéliser des données sociales en ligne à base d'ontologies, (2) réaliser une analyse du réseau social qui tire partie de la sémantique de ces représentations, et (3) détecter et étiqueter explicitement des communautés à partir de réseaux sociaux et de folksonomies

SweetWiki: A semantic wiki

International audienceEveryone agrees that user interactions and social networks are among the cornerstones of "Web 2.0". Web 2.0 applications generally run in a web browser, propose dynamic content with rich user interfaces, offer means to easily add or edit content of the web site they belong to and present social network aspects. Well-known applications that have helped spread Web 2.0 are blogs, wikis, and image/video sharing sites; they have dramatically increased sharing and participation among web users. It is possible to build knowledge using tools that can help analyze users' behavior behind the scenes: what they do, what they know, what they want. Tools that help share this knowledge across a network, and that can reason on that knowledge, will lead to users who can better use the knowledge available, i.e., to smarter users. Wikipedia, a wildly successful example of web technology, has helped knowledge-sharing between people by letting individuals freely create and modify its content. But Wikipedia is designed for people-today's software cannot understand and reason on Wikipedia's content. In parallel, the "semantic web", a set of technologies that help knowledge-sharing across the web between different applications, is starting to gain attraction. Researchers have only recently started working on the concept of a "semantic wiki", mixing the advantages of the wiki and the technologies of the semantic web. In this paper we will present a state-of-the-art of semantic wikis, and we will introduce SweetWiki, an example of an application reconciling two trends of the future web: a semantically-augmented web and a web of social applications where every user is an active provider as well as a consumer of information. SweetWiki makes heavy use of semantic web concepts and languages, and demonstrates how the use of such paradigms can improve navigation, search, and usability

ISICIL: Information Semantic Integration through Communities of Intelligence onLine

International audiencethis is a collective position paper presenting the vision, motivations and approaches of the ISICIL project. This project proposes to study and to experiment with the usage of new tools to assist tasks of corporate intelligence and technical watch. These tools rely on web 2.0 advanced interfaces (blog, wiki, social bookmarking) for interactions and on semantic web technologies for interoperability and information processing