Vers une nouvelle mesure de l’influence sur Twitter
Avec plus de 300 millions d’utilisateurs, Twitter est l’un des plus importants réseaux sociaux au monde. 500 millions de tweets de 140 caractères y sont échangés tous les jours. Twitter puise sa force dans la puissance des interactions entre ses membres. Deux grands types d’interactions y sont d’ailleurs possibles : suivre un compte et retweeter / mentionner. Nombreux sont les utilisateurs qui aspirent à être influents sur Twitter. Le Larousse définit l’influence comme “l’ascendant d’un individu sur d’autres individus” ou encore le “Pouvoir social (…) de quelqu’un, d’un groupe, qui leur permet d’agir sur le cours des événements, des décisions prises, peu importe leur nombre”. Être influent sur Twitter, c’est donc acquérir une importance et un pouvoir par rapport aux autres utilisateurs, notamment celui de générer par ses publications de multiples interactions. Certains outils proposent à l’heure actuelle de mesurer l’influence sur Twitter : Klout, Kred, Tweet Grader ou encore Twitalyzer fournissent un score d’influence après analyse du compte Twitter d’une personne. Malgré le manque de transparence sur la manière dont les scores sont calculés, de nombreux utilisateurs se basent sur ces résultats pour évaluer et améliorer leur influence. Les récentes études de Messias et al. ont prouvé les limites des outils de mesure d’influence Klout et Twitalyzer. Ils ont créé deux comptes robots cumulant des followers de manière automatique et tweetant également de manière automatique à propos de tendances populaires. Ces comptes ne sont clairement pas identifiés comme influents. Malgré tout, les scores observés pour ces bots sur les outils Klout et Twitalyzer se sont avérés aussi élevés que ceux de réels influenceurs. Pour étayer ces études, Dugué, Perez (Université d’Orléans) et Danisch (Univ. Pierre et Marie Curie) ont testé par eux-mêmes la pertinence de ces outils au...