Analyse des tweets français sur le vote du parlement européen concernant la neutralité du net

Je vais étudier ici les tweets français incluant le hashtag #netneutrality, consacrés au vote du parlement européen sur la neutralité du net, et envoyés depuis une semaine. J’ai collecté via NodeXL 2693 tweets (incluant RT et mentions) envoyés par 1565 comptes twitter différents.

Nous allons mettre en évidence via Gephi les mesures suivantes correspondant à l’analyse des réseaux sociaux. Pensez à cliquer sur les cartes pour agrandir les images.

–          La détection de communauté, via l’Algorithme de Louvain, qui permet d’isoler des comptes twitter qui se citent les uns les autres et forment donc une communauté :

–          Le degré, qui correspond aux nombres de mentions et tweets d’un compte. Plus la valeur du degré est haute, plus le compte a été visible sur les réseaux sociaux ;

–          L’intermédiarité, qui correspond à la recherche des connecteurs entre les communautés. Les comptes correspondant ne sont pas forcément les plus influents, mais ils sont indispensables pour faire circuler une information ;

–          La centralité Eigenvector, qui détermine les comptes les plus influents, c’est-à-dire dont les messages vont atteindre le plus de personnes ;

–          Le PageRank, qui détermine l’importance d’un compte au sein du réseau.

I. La détection de communauté

L’algorithme de Louvain a détecté 86 communautés différentes. C’est néanmoins un réseau très resserré : les deux premières communautés contiennent 50 % des comptes twitter et envoyés 821 tweets avec #netneutrality.

La première communauté correspond à 29,52 % des comptes, et est structurée autour de @ungarage, @laquadrature, @yost3d, @felixtreguer et @spiwit.

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Le deuxième communauté correspond aux interactions avec @sandrinebelier, eurodéputée EELV, et comprend 21,66 des comptes identifiés pour 343 tweets.

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II. Le calcul du degré

La valeur du degré d’un nœud (ou compte twitter) dans le réseau francophone de #netneutrality est fonction du nombre de mentions, RT ou tweets d’un compte. Plus un nœud est grand, plus il est mentionné (ou actif) sur le sujet #netneutrality.

Les comptes les plus actifs sont @ungarage (509 mentions ou tweets), @sandrinebelier (437), @laquadrature (148), @frcastex (174) et @bayartb (128).

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III. L’intermédiarité

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 francophones ayant utilisé le hashtag #netneutrality.

Les connecteurs principaux sont @ungarage, @frcastex, @bayartb, @beautifulloser_, @quota_atypique et @laurentchemla

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IV. La centralité Eigenvector

La centralité Eigenvector permet de mesurer 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 twitter francophones les plus influents sur #netneutrality sont donc @ungarage, @sandrinebelier, @laquadrature, @bayartb, @frcastex et @laurentchemla.

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V. Le PageRank

Le PageRank est une mesure de l’influence d’un compte dans le réseau. Il permet de classer les comptes en fonction de la probabilité d’arriver dessus en suivant les tweets francophones sur #netneutrality.

Les premiers comptes twitter sont ceux de @contexte, @laquadrature, @sandrinebelier, @jslefebvre, @ungarage et @corinnelepage.

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