Need4feed filtre les tweets sur un thème selon leur popularité

Par 06 octobre 2009
Mots-clés : Digital Working

L'outil classe les commentaires postés sur Twitter sur un événement en fonction de leur popularité : réactions suscitées, nombre de re-postages... Le but : accéder rapidement aux informations susceptibles d'être importantes.

Les discussions les plus populaires sont déjà affichées sur Twitter. Reste que lors d'un évènement public comme une conférence ou un salon, les commentaires sont nombreux. Difficile du coup d'aller à l'essentiel et de ne lire que ceux considérés comme important, regrette l'université de Purdue. Qui du coup a mis au point Need4feed, un outil qui répertorie les commentaires sur un thème en fonction de leur popularité. Pour définir celle-ci, Need4feed analyse combien de fois le tweet a été re-posté, marqué comme "préféré", a reçu des réponses ou a initié de longues discussions.
tamiser les conversations sur les réseaux sociaux...
Need4Feed prend en considération tous les messages marqués par des "htags" (les mots-clés précédés d'un signe dièse #). Sur le site, on peut voir le classement des messages selon deux catégories : les plus récents et les plus populaires de l'ensemble. Parmi d'autres options : voir précisément quels messages ont été re-twettés et sauvegardés dans la liste des favoris, quelles réponses ils ont provoqué. Mais aussi consulter le nuage des htags les plus populaires ; identifier les membres les plus actifs d’une discussion... On peut également parcourir les images postées via Twitter.
...pour n'en garder que les plus intéressantes
A noter que les utilisateurs peuvent voir tous les messages, même ceux d'utilisateurs qu'ils ne suivent pas. "Nous avons remarqué que lors des conférences, les internautes postaient beaucoup de commentaires inutiles et qui n'avaient pas vraiment de rapport avec le sujet", explique Kyle Bowen, directeur informatique à l'université Purdue. "Il est désormais possible de tamiser les commentaires afin de n'en garder que les plus pertinents". Dans la même veine, Thoora a développé un outil capable de classer les informations sur les médias sociaux et traditionnels, en fonction de l'effervescence qu'elles ont suscitée.

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