A PROPOS ET METHODOLOGIE

Directeur Technique et Innovation Numérique à l’ADIT, je m’intéresse depuis plusieurs années à la « social network analysis », la cartographie des réseaux sociaux. Je pense que c’est un moyen non seulement très efficace pour présenter des informations, mais également pour les remettre en perspective et mieux les analyser. J’interviens également dans le master intelligence économique et stratégies compétitives d’Angers en stratégie digitale, veille et analyse de données, ainsi qu’à l’INSEEC et à l’Ecole de Guerre Economique.

J’utilise le logiciel libre et gratuit Gephi pour réaliser les data visualisation des sujets que je traite. Gephi permet notamment de séparer les communautés d’utilisateurs via l’algorithme de modularité proposé par Blondel et al. (2008), et d’utiliser l’algorithme de « Betweness Centrality », défini par les travaux du sociologue Linton Freeman (1977). Cette mesure met en valeur les comptes Twitter au centre des échanges entre les communautés. Plusieurs tutoriels dont un guide très complet sont en ligne sur le site du master 2 IESC. Dans le cadre de projets de Business Intelligence, j’ai appris à utiliser le logiciel Tableau Software qui me permet de créer des tableaux de bords interactifs d’analyse des tweets collectés pour mes cartographies.

La détection des principaux termes et des comptes les plus mentionnés ne permet pas de comprendre qui mène le débat. Invisibles via des données quantitatives (comptes les plus mentionnés, hashtags les plus repris, voir thématiques émergentes / trending topics), les données liées à la détection de communautés et à leurs caractéristiques permettent d’analyser efficacement les mentions Twitter.

En proposant une cartographie des échanges Twitter à partir des tweets et mentions des comptes, Gephi permet de visualiser le réseau des acteurs (Grandjean, Jacomy et Girard, 2016). La position des comptes Twitter est déterminée par l’algorithme de spatialisation Force Atlas 2, qui met en évidence les communautés correspondant aux interactions.

Gephi permet en outre d’utiliser plusieurs algorithmes pour analyser les interactions entre les tweets étudiés, notamment Modularity Class pour détecter les communautés correspondant à des utilisateurs qui interagissent plus entre eux qu’avec les autres. Plusieurs algorithmes permettent de comparer l’influence d’un compte Twitter auprès de sa communauté et des autres utilisateurs.

L’utilisation de Gephi pour cartographier les échanges Twitter n’est possible qu’avec la plateforme de veille Visibrain qui propose des exports adaptés. Les applications de l’analyse des réseaux sociaux par Gephi sont très nombreuses, voici quelques exemples dans des contextes professionnels et de recherche :

  • Identifier des « micro-influenceurs » spécifiques à des secteurs innovants, influents auprès de leurs communautés sans être suivis par de nombreux abonnés ;
  • Analyser des échanges autour d’un nouvel acteur pour qualifier son réseau et identifier des informations cachées (par exemple les intérêts derrière une nouvelle start-up très active) ;
  • Détecter des « signaux faibles » pouvant caractériser l’apparition de nouveaux acteurs, de nouveaux sujets à suivre dans un contexte d’innovation ;
  • Comprendre les ressorts de la viralité d’un « bad buzz » ou d’une action très reprise, notamment une « fake news », afin de comprendre les risques de crise réputationnelle et de mieux anticiper ce type d’évênements.

En complément, je co-dirige un projet de recherche visant à appliquer l’IA à des corpus Twitter qualifiés selon une méthodologie précise exploitant Gephi, afin d’identifiant les éléments qui peuvent expliquer la viralité de certains échanges Twitter.

Pour plus d’informations sur mon parcours, me contacter : @g_sylvestre ou www.guillaume-sylvestre.com

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