Photo : Markus Spiske
Le collaborateur de Project Someone et ancien boursier postdoctoral, Maxime Bérubé, a récemment co-rédigé un nouvel article intitulé « Social Media Forensics Applied to Assessment of Post—Critical Incident Social Reaction: The Case of the Manchester Arena Terrorist Attack 2017 » dans la revue Forensic Science International.
Les auteurs du document expliquent que les sciences judiciaires éprouvent des problèmes persistants concernant les données numériques. Ils suggèrent une solution à ce problème par l’utilisation de techniques d’apprentissage automatique, en particulier le traitement du langage naturel et la modélisation des thèmes de l’allocation de Dirichlet latente (LDA) pour étudier des données textuelles à grande échelle. Pour cette étude, les auteurs ont utilisé des messages Twitter postés dans les 24 heures suivant l’attaque terroriste du Manchester Arena en 2017. Les résultats indiquent que cette méthode améliore les outils de surveillance des médias sociaux existants.
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