Modélisation centrée « individus » de communauté de pratique.

# Auteurs - [Maxime Morge <Maxime.Morge@univ-lille.fr>](https://pro.univ-lille.fr/maxime-morge/) - [Antoine Nongaillard <Antoine.Nongaillard@univ-lille.fr>](https://pro.univ-lille.fr/antoine-nongaillard/) # Titre Modélisation centrée «&nbsp;individus&nbsp;» de communauté de pratique. ## Résumé Le projet MoCiCoS adopte une approche interdisciplinaire, mêlant Informatique et Sociologie. Le terrain d'étude envisagé par le projet est [Stack Overflow](https://stackoverflow.com/). Notre objectif consiste à construire un modèle centré « individus » à partir de l'analyse sociologique pour permettre d'identifier les causes de l'attrition d'une communauté et les conditions nécessaires pour la perpétuer. Le projet consiste à construire ce modèle multi-agents en le calibrant à partir des données réelles. ## Mots-clés Simulation sociale, système multi-agents, système complexe. ## Pré-requis - Niveau de français C1 - Niveau d'anglais B2 - Maîtriser le langage LaTeX et le logiciel de version git - Maîtriser la programmation objet, la connaissance du langage Scala est un plus - Des connaissances et des compétences en modélisation centrée «&nbsp;individus&nbsp;» sont un plus ## Contexte L’équipe SMAC positionne ses recherches au sein de l'Intelligence Artificielle. Elle travaille sur le codage de comportements intelligents pour des entités artificielles. Cette approche centrée «&nbsp;individus&nbsp;» vise notamment à étudier des systèmes complexes sociaux en modélisant et simulant la formation et la structure des réseaux d’interactions obtenus par agrégation de comportements individuels. La simulation multi-agents (SMA) de phénomènes sociaux permet de créer une société artificielle dont on contrôle tous les paramètres pour observer <i>ceteris paribus</i> les changements induits. Le projet MoCiCoS adopte une approche interdisciplinaire, mêlant Informatique et Sociologie, pour introspecter les choix de conception des systèmes socio-informatiques en identifiant des processus méso de solidarité limitée où des échanges variés cohésifs créent des liens de coopérations. ## Problématique Le terrain envisagé par le projet MoCiCoS est [Stack Overflow](https://stackoverflow.com/). Au-delà d'un simple site web de questions-réponses sur la programmation informatique, cette plateforme de travail collaboratif structure des communautés distribuées de pratique organisées en société contributive fondée sur la valorisation des savoirs et la capacitation des individus muni d'un nouveau modèle de redistribution. Les utilisateurs peuvent gagner des points de réputation et des «&nbsp;badges&nbsp;» reçoivent des points de réputation et des badges pour leurs contributions afin de débloquer de nouveaux privilèges comme la possibilité de voter, de commenter et même de modifier les messages d'autres personnes. Dans un premier temps, le projet consiste à construire un jeu de données à l'aide de la boîte à outils [SoDyOnStack](https://gitlab.univ-lille.fr/maxime.morge/sodyonstack/) pour analyser des communautés de pratique qui permet d'identifier des communautés qui se développent et d'autres en cours d'attrition. Ce jeu de données doit faire l'objet : 1. d'une analyse de séquence qui étudie, grâce à des statistiques descriptives, l'évolution de ces communautés à travers des variables macroscopiques (nombre de questions posées, temps de réponse, etc.) ; 2. d'une analyse micro-sociale qui étudie, grâce à la théorie des réseaux, les individus (réputation, ancienneté, etc.) et leurs comportements (rôle, productivité, régularité) ; Dans un second temps, vous devez proposer un modèle centré «&nbsp;individus&nbsp;» à partir de l'analyse micro-sociale afin de retrouver les faits stylisés mis en évidence par l'analyse de séquence. Cette modélisation doit permettre d'identifier par simulation les causes de l'attrition d'une communauté et les conditions nécessaires pour la perpétuer. À cette intention, ce modèle doit être calibré à partir des données réelles. ## Travail à effectuer Les livrables sont : 1. un rapport ; 2. un prototype. Les attendus sont : 1. un jeu de données extrait, transformé et nettoyé; 2. un analyse de séquence qui porte sur deux communautés, l'une en développement, l'autre en cours d'attrition ; 3. une analyse micro-sociale de ces deux communautés ; 4. un modèle multi-agents calibré sur les données réelles ; 5. l'identification des causes de l'attrition d'une communauté et les conditions nécessaires pour la perpétuer. ## Bibliographie Sato, G.Y., de Azevedo, H.J.S. & Barthès, JP.A. Agent and multi-agent applications to support distributed communities of practice: a short review. Auton Agent Multi-Agent Syst 25, 87–129 (2012). https://doi.org/10.1007/s10458-011-9170-9 Philippe Mathieu, Sébastien Picault. Calibrer les comportements d'agents à partir de données réelles. Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série RIA : Revue d'Intelligence Artificielle, Lavoisier, 2014, 28 (4), pp.463-484. https://hal.inria.fr/hal-01071977 # Liens web - [Stack Overflow](https://stackoverflow.com/) - [Équipe SMAC](https://www.cristal.univ-lille.fr/?rubrique27&eid=17) - [SoDyOnStack](https://gitlab.univ-lille.fr/maxime.morge/sodyonstack) - [Guild](https://gitlab.univ-lille.fr/maxime.morge/guild)