Des robots pour soutenir #jesuisparisienne ?

Le bad buzz relatif au hashtag #jesuisparisienne aura fait couler beaucoup d’encre… Au risque d’occulter des aspects plutôt étranges liés à la viralité du buzz. Notamment le fait qu’une part (certes faible) du trafic a été alimentée… par des robots.

Le 25 août 2014 en fin d’après-midi, un tweet de @zeparisienne, auteure du blog “The Parisienne “, s’insurge contre Le Parisien, qui l’assigne en justice pour avoir utilisé comme nom de blog un intitulé trop proche de sa marque protégée “La Parisienne”, qui correspond à un magazine du quotidien.

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@ze_parisienne maitrise très bien les codes de Twitter, et a immédiatement utilisé un hashtag dédié pour sa “campagne” #jesuisparisienne. L’idée étant de fédérer autour d’elle pour dénoncer la protection jugée abusive de la marque “La Parisienne”, et le caractère procédurier du Parisien. Une pétition de soutien avec plusieurs milliers de signatures a d’ailleurs été lancée.

Avec près de 15 000 tweets sur le sujet en 48h, @le_parisien a bien été forcé de répondre, même si tous les twittonautes ne soutenaient pas @zeparisienne. Dans tous les cas, un contact a été établi après cette “démonstration de force” de @zeparisienne, qui a réussi un très joli buzz sur cette affaire.

02_ze_parisienne_tweets_le-parisienNicolas Vanderbiest a ainsi réalisé une très intéressante analyse de la propagation de ce bad buzz, qui est pour ainsi dire un cas d’école sur le sujet. Nous vous invitons vivement à lire son article d’ailleurs, très complet et didactique, une référence du genre !

Détection d’une anomalie dans les tweets #jesuisparisienne

La présente analyse s’intéresse à une anomalie, repérée via la cartographie de l’ensemble des tweets sur le sujet qui ont été envoyés dans les premières 48h.  En utilisant le logiciel Gephi, après extraction des données via Visibrain, on obtient une carte représentant les liens de mentions autour de #jesuisparisienne, la taille des nœuds (qui représentent les comptes Twitter) étant fonction du nombre de fois qu’ils sont mentionnés (RT ou cités) par d’autres twittonautes. Les couleurs sont attribuées en fonction de la proximité des comptes Twitter détectés par le logiciel : un groupe de twittonautes qui va discuter d’un sujet, ou un ensemble de comptes isolés qui reprennent le même tweet vont former une communauté.

Des robots pour soutenir #jesuisparisienne ?

Si, logiquement, @zeparisienne et @le_parisien se détachent du lot, on constate qu’un compte Twitter (que nous baptiserons “Mr XFr”) semble également être beaucoup repris. Néanmoins, la communauté auquel il appartient (en vert clair) apparait plutôt isolée par rapport aux autres. Comprenez par cela que sa communauté est composée de comptes Twitter individuels qui ont tous repris un ou plusieurs de ses tweets, sans pour autant interagir entre eux.

Pour vérifier cette hypothèse, on va effectuer un calcul de proximité : Gephi peut calculer, sur l’ensemble des comptes Twitter et des mentions qu’ils partagent, ceux qui se retrouvent au centre des mentions – c’est-à-dire qu’ils relient des communautés qui n’interagissent pas entre elles.

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Cette fois-ci, Mr X n’est plus du tout visible : cela confirme bien l’intuition que sa communauté, certes importante, est déconnectée des autres.

Guillaume Sylvestre, consultant a l’ADIT, avait déjà rencontré un exemple similaire dans son précédent article sur la bad buzz #womenaretoohardtoanimate : le jeune acteur américain Cole M. Sprouse (1,1 millions d’abonnés Twitter) avait envoyé un tweet sur le sujet, et 3000 de ses fans l’avaient retweeté. Néanmoins, parce qu’elle n’était pas liéé aux communautés actives sur le bad buzz, cette communauté de fan n’avait pas eu suffisamment d’écho (on peut donc en conclure que les joueuses ne sont donc pas fan de Cole M. Sprouse).

En ce qui concerne la communauté autour de Mr Xfr, nous allons voir que le cas est très différent.

 

L’étrange communauté Twitter de Mr X

Le logiciel Visibrain nous a permis d’analyser en détail les tweets autour de Mr XFr. Tout d’abord, nous avons isolé le tweet repris 1400 fois qui avait été envoyé le vendredi 26 août vers 13h, soit le lendemain du début du bad buzz :
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Nous avons ensuite isolé l’ensemble des comptes Twitter ayant retweeté Mr Xfr. Premier constat : la majorité des 1300 retweets a eu lieu le lendemain 27 août, entre 8h10 et 8h38, soit en moins de 30 minutes avec 5 vagues successives :

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Ce n’est pas banal… A titre de comparaison, les quelques 1800 retweets du tweet originel de @zeparisienne sont répartis sur plusieurs jours.

Analyse des Retweets de ZeParisienne

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Mais le plus intéressant, c’est quand on étudie la provenance géographique et la langue des comptes qui ont envoyé les retweets :

Classement géographique des retweets

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On notera que tous les comptes ne sont pas inclus dans cette analyse, étant donné que tous n’indiquent pas leurs données géographiques. Néanmoins, plus de 30 % seraient originaires d’Indonésie, et la totalité est anglophone.

On peut donc douter de la “sincérité” de ces retweets massifs … surtout que outre leur parfaite coordination, certains noms semblent très proches. Nous avons même identifié plusieurs “Vanoe BOT“. La majorité d’entre eux ont beaucoup d’abonnés et sont très actifs (en général, les robots se suivent entre eux s’ils font partie d’un même groupe).

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Bref, une armée de robots Twitter indonésiens semble avoir décidé de retweeter Mr Xfr, voir de soutenir @zeparisienne.

 

Quels seraient les liens entre Mr X, @zeparisienne et Le Parisien ?

Tout d’abord, en cherchant à consulter le compte Mr Xfr, nous avons constaté qu’il avait changé de nom le 29 août … pour devenir Mr X.

ze_parisienne_badbuzz_XFR2Mr X n’est pas un robot et semble être également un twittonaute plutôt actif, avec plus de 13 000 tweets, 98 000 abonnés… et une dent contre Le Parisien, comme le montre la discussion engagée après son tweet de soutien à #jesuisparisienne repris plus de 1000 fois. Rien n’indique cependant qu’il soit lié à (ou même qu’il connaisse) @zeparisienne, mais il est certain que @le_Parisien n’a pas ses faveurs quand on regarde ses autres tweets sur le sujet :

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A noter que l’analyse du nombre de comptes Twitter suivis par Mr X (les “followings”) montre un pic curieux d’un peu plus de 2000 followings environ, justement entre le 26 et le 28 août. Serait-ce l’explication de ces retweets robots massifs ?

L’étonnante augmentation des followers de Mr X

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Au premier abord, on pourrait douter de l’efficacité de la manœuvre. Les retweets indonésiens ne correspondent qu’à environ 10 % du total des tweets du bad buzz, et sont en décalage avec les autres tweets sur le sujet qui ont surtout été envoyés le 25 et le 26 août.

Mais quand on observe la timeline de la diffusion des tweets sur #jesuisparisienne, on constate que ces 1300 tweets arrivent juste au moment où le buzz s’est terminé. Plus précisément, juste avant 9h, l’heure d’ouverture des bureaux.

Il s’agirait dès lors d’une action très pertinente visant à maintenir l’idée que le bad buzz n’est pas terminé … @le_parisien est-il tombé dans le panneau ?

Timeline du Bad Buzz #jesuisparisienne

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En tout état de cause, il semble que @zeparisienne s’y retrouve, même si l’on peut douter qu’elle soit elle-même à l’origine des retweets robots : une rencontre est bientôt prévue avec @le_Parisien, et son blog a énormément gagné en visibilité. Bien joué !

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