Des robots pour soutenir #jesuisparisienne ?
Sep09

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. @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. Nicolas 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. 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...

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