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Suivre les engagements contractuels des principaux fournisseurs de services en ligne.
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Explorez les documents contractuels des principaux fournisseurs de services en ligne et comparez leur évolution au fil du temps.
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Calculer la probabilité qu'un compte Twitter soit un bot
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Nos travaux précédents
Publicités illégales : déterminez la légalité des publicités politiques
Chat collaboratif : détectez, qualifiez et réagissez collaborativement aux campagnes de désinformation
Un chat qui réunit les acteurs, soutient les bonnes pratiques identifiées dans notre encyclopédie et propose les meilleurs outils via des chatbots.
Actuellement non disponible.
Détection de robots: trouvez des clusters de robots sur Twitter
Un crawler qui navigue dans les relations d’abonnement de Twitter pour identifier des groupes de comptes suspects à partir d’un compte donné. Il utilise l'API gratuite Twitter et peut donc être facilement déployé.
Basé sur une annotation manuelle de plus de 400 comptes, nous avons également utilisé cet ensemble de données pour évaluer la fiabilité d’outils courants de détection de bots tels que Botometer.
Media-Scale : comparez la visibilité d'un article sur les médias sociaux à la visibilité d'un événement connu dans les médias de référence de sa région pour mettre en perspective le nombre de réactions.
Dans le cadre de la lutte contre la désinformation, les analyses et vérifications menées reprennent régulièrement - voire se basent sur - des données chiffrées pour mesurer l'impact d'un contenu sur une société. Il peut s'agir par exemple du nombre de réactions à ce contenu, du nombre de commentaires, ou encore du nombre de fois qu'un contenu a été partagé.
Or, ces données sont rarement mises en perspective. Plutôt que de se focaliser sur leur aspect quantitatif, nous proposons de les organiser en fonction d'une échelle de pertinence. Ainsi, en considérant le sujet du contenu plutôt que son nombre de partages, on aboutit à une échelle de référence qualitative.