Analyse des échanges autour de #EUdatap le 12 mars 2014

Nous allons cette fois-ci revenir un peu en arrière pour nous intéresser aux communautés ayant échangées autour du hashtag #EUdatap le 12 mars, à l’occasion du vote par le Parlement Européen sur la protection des données. Le corpus de tweets analysés est de 2461 tweets, envoyés depuis 1185 comptes twitter.

Les cartographies que nous allons étudier ont utilisé des fonctionnalités avancées de Gephi, qui permettent de calculer respectivement :

L’intermédiarité, ou betweeness, c’est à dire les comptes twitter qui se retrouvent au centre des échanges d’information. C’est un moyen d’identifier des connecteurs, c’est à dire des personnes qui font le lien entre les sous-communautés autour du hashatg #EUdatap.

La proximité, ou closeness, qui correspond à la capacité des comptes twitter à atteindre les autres comptes à travers leurs tweets. Cela permet de visualiser les connecteurs entre les différents utilisateurs de #EUdatap. ;

La centralité Eigenvector, qui identifie les leaders du réseau. C’est un moyen d’identifier des influenceurs sur cette thématique, ceux qui donnent le plus de portée à leurs tweets.

1. Visualiser les comptes avec le plus de mentions et/ou tweets

Le calcul du degré permet d’afficher les comptes twitter les plus mentionnés (ou faisant le plus de tweets) sur le sujet. Plus un nœud est grand, plus il est mentionné (ou actif) sur twitter. Cliquer sur la carte pour agrandir l’image).

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Le compte avec le plus de mentions/tweets est @janalbrecht (305), suivi de @europarl_en (193), @vivianeredingeu (110), @nhaerting (79), @paulnemitz (71), @europeangreens (64), @ep_justice (57), @fr_castex (54) et @peter_schaar (55).

On peut néanmoins diviser ce classement en deux groupes : les comptes qui sont souvent mentionnés, et les comptes qui tweetent beaucoup.

Si on classe les comptes par mention, on obtient : @janalbrecht (277), suivi de @europarl_en (193), @vivianeredingeu (109), @europeangreens (62), @ep_justice (57), @fr_castex (53). A l’exception de @janalbrecht, les autres comptent indiqués n’ont presque pas fait de tweets.

Si on classe les comptes par tweets envoyés, la carte et le classement sont très différents :

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@paulnemitz (44) arrive en tête, suivi de @nhaerting (38), @janalbrecht (28), @lopalasi (20), @cellular_pp (19), @glynmoody (15) et @peter_schaar (14).

2. Les influenceurs leaders du réseau #EUdatap

Une autre mesure intéressante des réseaux twitter est la connexion des comptes twitter influents à d’autres comptes twitter influents. Le résultat permet d’identifier les leaders du réseau, ceux qui donnent le plus de « portée » à leurs messages, à travers leur réseau et les réseaux de leurs réseaux.

Les comptes les plus influents sont ceux de @janalbrecht, @europarl_en, @droutsasmep, @sophieintveld, @ep_justice, @claudemoraesmep, @bendrath et @vivianeredingeu.

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 3. La visualisation des « connecteurs », c’est à dire les comptes twitter au centre des échanges

Le calcul de l’intermédiarité nous permet d’afficher les nœuds qui sont au cœur des flux d’informations. En l’occurrence, cela signifie que c’est par eux que transitent les tweets. Cela ne signifie pas forcément qu’ils sont souvent mentionnés ou qu’ils ont fait beaucoup de tweets, mais que leur position leur permet de connecter les communautés ayant utilisé le hashtag #EUdatap. Ils sont indispensables pour diffuser l’information au sein du réseau.

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De façon peu surprenante, le premier compte twitter dans ce cas est celui de @janalbrecht, qui faisait déjà parti des plus visibles en terme de mentions ou d’envoi de tweets. Ensuite viennent les comptes de @nhaerting, @pvdveee, @paulnemitz@lopalasi et @peter_schaar.

 4. La proximité des comptes twitter autour de #EUdatap

Le calcul de la proximité permet d’avoir la distance moyenne entre chaque comptes twitter ayant utilisé le hashtag #EUdatap, et donc de connaitre la capacité d’un compte à atteindre les autres comptes twitter.

Le résultat moyen est de 4,188, ce qui signifie qu’en moyenne chaque nœud est à une distance de quatre nœud des autres nœuds, avec des valeurs comprises entre 0 (les comptes ayant le plus de followers, dont @vivianeredingeu ou @europarl_en) et 6,9.

La taille des nœuds sur la carte est fonction de leur distance avec les autres nœuds, ce sont donc les nœuds les plus petits qui sont les plus proches des autres.

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A noter que le coefficient de clustering, par lequel on entend le fait que « les amis de mes amis soient aussi mes amis », est de 0.238. Cela signifie que la densité locale du réseau twitter affectée à #EUdatap est faible, les communautés ont peu de liens entres elles.

 

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