Twitter : la fiabilité du suivi des tendances tient aussi aux internautes

Par 29 septembre 2010
Meme

L'université d'Indiana propose un système qui retrace le parcours des idées échangées sur le site de micro-blogging et construit des modèles de diffusion. Aux abonnés d'évaluer ensuite la qualité des graphiques.

Pour comprendre la diffusion d'une tendance sur Twitter, il faut savoir remonter à sa source et reconstruire graphiquement sa propagation au sein du site de micro-blogging, souligne une équipe de chercheurs de l'université d'Indiana aux Etats-Unis. Ceux-ci ont conçu des algorithmes qui permettent d'analyser avec précision le phénomène de diffusion des "mèmes" sur Twitter. Soit les tendances, idées ou concepts retransmis sur la plate-forme sociale par imitation ou réplication d'un tweet. L'outil développé par les scientifiques américains combine exploration des données (data mining), analyse du réseau social et éléments de crowdsourcing. Ce dernier point étant fondamental, selon les scientifiques. Car la plupart des systèmes de monitoring comportent des limites, et peuvent rencontrer des dysfonctionnements. En l'occurrence, les internautes peuvent eux-mêmes évaluer la qualité de l'analyse.

Isoler les mèmes pour analyser les contenus des tweets

Et ainsi apporter une plus grande crédibilité à celle-ci. Dans la pratique, les scientifiques commencent par utiliser l'interface de programmation de Twitter, pour isoler des structures d'intérêt, et obtenir des informations sur l'histoire d'un mème. Chaque tweet est analysé en fonction de certains mots clés qu'il contient (mentions, hashtag et url). "Lorsque nous identifions une tendance, nous cherchons à déterminer son origine, les points d'injection dans le réseau, et tous les mèmes qui s'y rapportent", explique Filippo Menczer, l'un des chercheurs. "En creusant, nous sommes capables d'observer statistiquement et visuellement les tweets qui mentionnent ce mème", développe-t-il.

La fiabilité des modèles évaluée

L'équipe de scientifiques diffuse sur une plate-forme en ligne - truthy.indiana.edu - des modèles graphiques des tendances analysées. Ces modèles sont composés de nœuds et de liens, qui donnent un aperçu de la propagation sur le réseau. Des algorithmes permettent également d'indiquer les sentiments qui prévalent - positifs, négatifs, neutres, ou encore hostiles, paisibles, confus, etc. Les internautes peuvent observer ces graphiques, et les évaluer, en cliquant sur un onglet "Truthy" pour signifier qu'ils considèrent le résultat de l'analyse fiable. A noter que le travail des scientifiques concerne principalement des diffusions de tendances politiques sur le site de micro-blogging.

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