Comment localiser des terroristes en suivant les réseaux sociaux ? Alors que les événements tragiques se déroulaient, cette semaine était aussi la semaine du salon MILIPOL, où j’ai pu assister à une démonstration impressionnante développée par une petite start-up texane hébergée sur le stand de la société ESRI. Une démonstration bluffante (et un peu inquiétante, aussi…), mais parfaitement d’actualité.
Snaptrends est une société d’une trentaine de personnes, basée à Austin, Texas. Elle a pour vocation le « social media intelligence » : le recueil d’informations et de renseignement en source ouverte, le tracking global ou géospécifique d’individus ou d’influenceurs par l’analyse des réseaux sociaux. Dans les photos suivantes, les noms apparaissent en clair puisqu’il s’agit d’informations publiques. Mais l’innovation réside dans la manière de les traiter.
Un sujet d’actualité donc ; voici comment cela fonctionne. Une fois l’interface de Snaptrends lancée, on peut effectuer une recherche par mots-clés (dans mon cas : « RAID » and « TERROR »). L’application lance alors une recherche en analysant tous les flux sociaux : Twitter, Facebook, Google+, Instagram, etc… en combinant l’analyse avec ce que l’on appelle du « geofencing ».
Ce mot-valise combinant géolocalisation et fencing (création de frontières, en l’occurrence), décrit le fait de pouvoir délimiter une zone virtuelle géolocalisée – en l’occurrence, définie par les contenus des messages échangés sur les réseaux sociaux : ceux utilisés directement par la personne ciblée, et l’analyse de réseaux alternatifs connexes.
Dans l’exemple ci-dessus, il est frappant de voir immédiatement la géolocalisation des articles, des commentaires Facebook, des tweets, le lendemain de l’assaut du RAID à Saint-Denis. Mais on peut aller (bien) plus loin. En l’occurrence, on peut cibler un utilisateur qui semble intéressant (je laisse aux professionnels le soin des critères – pour la démo, nous avons pris un profil classique, Emmanuel de Brantes, journaliste et chroniqueur).
On zoome alors sur ce profil, combiné avec la géolocalisation : cela permet de voir les messages échangés via ce profil le jour même (le « + » sur l’image), la veille (« D ») ou la semaine précédente « W »).
Mais il est possible aussi de « remonter » l’activité de l’individu ciblé en reconstituant ses messages passés – en l’occurrence, il est allé à Londres récemment, et il est possible de géolocaliser jusqu’à la rue de son hôtel. Flippant, je vous dis.
Et l’analyse de son réseau est également possible par l’outil : voici toutes les personnes qui le suivent, ou avec qui il est en contact direct, ou qu’il suit.
Et on peut aller plus loin en dévidant la pelote, en reconstituant tout son réseau, et en utilisant une technique de visualisation connue depuis longtemps mais très efficace : les graphes paraboliques.
Alors où se trouve l’innovation ? D’abord dans la rapidité et la pertinence des algorithmes de geofencing. L’information arrive en temps réel, elle est instantanée. De plus, les algorithmes analysent non seulement les réseaux directement utilisés par la cible, mais tous les réseaux connexes avec ces premiers réseaux : une véritable analyse « big data » en profondeur. L’innovation réside ensuite dans l’intelligence de l’interface, qui permet, à partir encore une fois de données publiques en sources ouvertes, de parcourir intuitivement le graphe relationnel de la cible. Il est également possible d’évaluer son degré d’influence dans les réseaux.
D’autres applications dans le domaine existent, mais c’est la première fois que je vois une telle fluidité dans l’utilisation, et une telle pertinence, vérifiée dans un contexte d’actualité particulièrement représentatif de l’intérêt d’une telle approche. Un outil qui, combiné à d’autres systèmes, devrait se révéler d’une redoutable efficacité dans la lutte contre le terrorisme.
Le site de la société est accessible ici
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Passionnant !
Savez-vous si les données analysées sont uniquement publiques, ou si le système prend également en comptes les données privées des utilisateurs (accès au profil Facebook, par exemple) ?
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Dans la démo qui m’a été faite, il s’agissait de compiler toutes les données publiques (dont d’ailleurs les profils facebook non confidentiels).
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