18 July 2011 0

Comment analyser les conversations virales ?

Chez MFG Labs, nous sommes frappés par l'importance que prennent les représentations en graphes et par les modèles sous-jacents qu'elles véhiculent. Parce qu'un graphe, c'est toujours une interprétation... Ce n'est pas parce qu'une information se propage de manière réticulaire que l'opinion fonctionne réellement comme une épidémie. Les acteurs dialoguent, échangent, s'influencent et modifient leurs perceptions des événements.

Quoi de mieux pour illustrer cette conviction qu'une petite analyse du dernier buzz mondial en date, l'affaire #DSK ?

L'affaire #DSK est un modèle tout indiqué. C'est un scoop bien daté, facile à tracer, facile à monitorer, qui a enflammé la twittosphère en quelques heures. L'équipe de MFG Labs a donc choisi d'extraire tous les tweets des 14 et 15 mai dernier traitant de cette affaire, et de regarder ce qu'on pouvait en apprendre concernant la diffusion d'une opinion.

Nous ne sommes certes ni les premiers ni les seuls. Mais il nous a semblé intéressant de partager avec vous quelques observations et quelques questions, qui montrent tout le chemin qui reste à faire pour réellement apprendre à interpréter cette masse de données désormais disponibles sur les réseaux.

Il n'est pas très difficile d'extraire tous les tweets sur un sujet donné, et éventuellement d'en retracer le graphe dynamique.

Reste à savoir comment les représenter.
 

Nous avons choisi de nous concentrer sur les interactions entre les twittonautes. Nous n'avons donc pas regardé la propagation du hashtag #DSK dans Twitter, mais la manière dont l'information propageait, de compte à compte, ce que nous avons repéré grâce aux mentions de type "@j_pinet". Ces mentions, des conventions syntaxiques de Twitter, permettent de repérer un "retweet" (transfert d'un tweet d'une personne à une autre), une interpellation ou une réponse dirigée vers quelqu'un. On ne cartographie donc pas la circulation de l'information mais les gens qui se parlent et se répondent. On recherche plus la structure de la conversation que celle de l'opinion.

Nous nous sommes donc concentrés sur les trois premières heures de l' "affaire" (soit, en France, entre le 14 mai à 23 heures et le 15 mai à 02h00), et avons tracé le graphe des échanges entre twittonautes à partir de leurs citations respectives.
 

Sans entrer dans le détail, on retrouve bien ce que la presse a déjà mentionné : un tweet initial d'un militant UMP, Jonathan Pinet, deux interjections en réponse de deux autres militants UMP, NSEmpire et RNL_education, puis une reprise par Arnaud Dassier. Très rapidement, le Club DSK leur répond, sur un ton sarcastique (le Club DSK, Jonathan Pinet et Arnaud Dassier polémiquaient ardemment depuis plusieurs jours autour de l'affaire de la Porsche de Ramzi Khiroun). Et là, explosion.
Il est intéressant de noter qu'aucun de ces comptes ne comptait plus de 3.000 followers au démarrage de l'affaire. Il ne faut pas se tromper non plus sur la signification des flèches : l'entrée du New-York Times dans cette conversation ne signifie pas que le New-York Times cite Jonathan Pinet. Au contraire, cela signifie que c'est l'un des protagonistes qui s'y réfère.

Nous avons clusterisé ce graphe en grossissant les noeuds les plus fréquemment cités, et en éloignant les autres noeuds en fonction des degrés de séparation d'avec la source. On obtient ainsi cette magnifique "fleur de pissenlit" avec sa dizaine de centres principaux. Et on voit, au bout de deux heures, l'importance progressive de médias plus traditionnels et les nombreux points qui marquent de nouvelles conversations naissantes.

Des communiquants pressés et des sociologues amateurs pourraient en déduire qu'une dizaine d'influenceurs ont fait l'opinion, et éventuellement qu'en cas de fausse alerte, il aurait suffit de travailler ces relais pour neutraliser le mauvais buzz.

Sauf que, ce faisant, nous n'avons pas cartographié la conversation. Nous avons juste dessiné la propagation de l'information.

Qu'en est-il si nous traçons le même graphe dynamique, mais en le reclusterisant en permanence pour replacer systématiquement au centre les acteurs qui sont les plus cités dans la conversation ? Non plus la propagation de l'information mais l'état de la conversation. Non plus ceux qui ont passé l'information mais ceux qui sont le plus écoutés ?

On trouve un graphe qui ressemble à cela.

Avec cette lecture, on voit notamment très bien comment les acteurs initiaux se font rapidement écarter de la conversation sur Twitter, et comment de nouveaux centres (BenjaminPoulin, Fabrice Pelosi, puis Les News, Terminalose, puis enfin le New-York Post et le New-York Times) prennent sans cesse leur place, sechassant les uns les autres.

La dynamique de cette conversation est magnifique à observer. Nul ne demeure central, à moins d'être en échange constant ou d'être énormément cité (c'est-à-dire extrêmement légitime). Il y a certes une prime aux premiers à avoir pris la parole, mais elle ne dure qu'un temps. Comme si la probabilité de devenir central était liée à plusieurs facteurs : antériorité de l'information, nombre de followers, crédibilité du compte, intensité de la conversation avec ses proches. Comme dans une soirée mondaine, les conversations suivent leur logique propre, s'arrêtent un instant autour d'un tweet particulièrement remarqué, puis reprennent de plus belle.
On souhaite bien du courage aux communiquants qui voudraient infléchir de telles conversations. Il va falloir être sur le qui-vive jour et nuit, réagir en temps réel avec un réseau d'amis prêts à entrer en conversation avec vous, être crédible, avoir des followers, et surtout savoir engager de véritables conversations.

Il va falloir communiquer, en somme.

(merci à Joe et Benoît pour les extractions et les vidéos)
(illustration sous licence creative common : cc NASA)