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电子参考Julien Boyadjian和Julien Velcin，“社交媒体的定量分析，是声明性调查的替代方法？ ”，
年份的沟通，市场研究和营销部门（Boullier，Lohard，2012年），如学术领域（Schober等，2016），社交媒体（Twitter，Facebook，YouTube等）被动员为社会趋势的新观测。在2000年代的前十年中，这些平台的开发使没有特定IT技能的互联网用户可以轻松地发布有关其选择的主题和关注的书面或视觉内容（Cardon等，2006）。因此，每天，数百万个人1评论新闻（选举，自然灾害等。），他们的隐私（文化口味，照片，婚姻状况等）或消费产品。这些消息构成了有关互联网用户的实践，表示和意见的宝贵线索。因此，当您寻求研究消费者或公民的行为时，它们构成了一种特别有趣的材料。此外，由于开发了收集，存档和分析的IT工具（Web-Tracker，crawler，搜索引擎等）大量的数据（同意称为“大数据”），这些数字现象可以大规模地对象和量化，而无需使用问卷调查表。因此，社交媒体的分析使得有可能以独特的方式进行定量研究，以便某些规范的声明性调查（例如购买决策或投票意图）进行研究。
概率模型不确定性下面向可靠性的敏感性分析——在航空航天系统中的应用
写致谢词是结束论文工作的关键步骤。我提前向那些我在这些感谢中可能忘记的人表示歉意。首先，我必须感谢那些通过自己的决定允许我写下这些致谢并发表这篇论文的人。我对 Carsten P ROPPE 先生和 Bertrand I OOSS 先生接受担任这项工作报告员的繁重任务表示最深切的感谢。感谢您详细、亲切、热情的报告以及提出的意见和建议！这些要素以及你们在答辩期间提出的问题都是我个人对工作意义进行科学反思的来源，并为未来的工作形成了多种途径：谢谢你们俩。对于同意担任我的辩护陪审团主席的 Bruno S UDRET 先生，我致以最热烈的感谢。您担任我的评审团主席是我的荣幸和荣幸。最后，我要感谢最后两位同意审查本论文工作的外部评审委员会成员。我向 Béatrice L AURENT -B ONNEAU 女士和 Christian G OGU 先生致以最诚挚的谢意，并对他们对我工作的善意以及在我辩护期间提出的许多问题表示感谢。感谢成员后