dimanche 1 juin 2014

social-TV, analyse de "Danse avec les stars"



Twitter est utilisé pour discuter d'émissions télé, mais qui utilise ce service à cet usage ? J'ai utilisé mon algorithme de cartographie par profil pour analyser le "top 1000" des plus actifs sur le hashtag #DALS (Danse Avec Les Stars)....


J'ai récupéré tous les tweets correspondant au hashtag #DALS, enfin ce que voulait bien me donner Twitter via son API. Mon programme a fonctionné 12h avant et 12h après l'émission du 9 novembre 2013.
  • J'ai récupéré 124.200 tweets.
  • ces tweets ont été produits par 33.703 personnes différentes.
  • J'ai isolé les 1000 plus gros producteurs de tweets, j'ai récupéré leur liste d'abonnement et j'en ai fait une cartographie de profils du même type que mes cartes précédentes.
Voici la courbe de distribution de production de tweets, on voit qu'il y a très peu de gros producteur et beaucoup de petits. Il y a moins de 5 utilisateurs qui ont posté environ 180 tweets sur cette période, et ~31.000 utilisateurs ont posté moins de 20 tweets.

J'ai produit une cartographie qui regroupe les utilisateurs en fonction des similarités de leur abonnements. Pour chaque groupe, les abonnements caractéristiques sont affichés en rouge, et il suffit de cliquer sur le lien "voir les utilisateurs" pour voir qui est dans ce groupe. L'information donnée par les abonnements caractéristique permet d'identifier la thématique de chaque groupe.



Voici une vue d'ensemble de la carte, permettant de visualiser la taille des différent groupes qui la constitue. 
 

Les fans de l'émission (dans son ensemble)

Dans les lectures caractéristiques on y trouve des personnes du jury, l'agence de com' officielle de l'émission, des danseurs pro qui bossent pour l'émission (enfin à ce que j'en comprend, j'avoue ne pas bien connaitre cette émission...). Dans les utilisateurs correspondant à ce profil, on y retrouve (tout en bas de la case) le compte Twitter de deux des jurys : Chris Marques, et Jean-MArc Généreux. Les fans de "Leatitia Milot" semblent être regroupés dans ce cluster.


Les fans de Shym

Ils/elles sont 7,4%. J'ai surligné le "sh" pour bien montrer que en effet, un bon nombre de ces comptes Twitter ont même cela comme objet principal. Mais il est à noter que ce n'est pas sur ces informations que se base mon algorithme mais sur les abonement, c'est pourquoi il est capable aussi d'identifier des utilisateurs fan de Shym, même si cela n'est écrit explicitement nulle part.

Les fans de la chanteuse Tal ont l'air d'être raccrochés à ce groupe, peut tre qu'une carte plus grande aurai permis d'avoir des groupes plus homogènes.

Les fans de M. Pokora

Les lectures caractéristiques sont des comptes Twitter de fans de "MP" (ce qui se voit rien que dans les noms des comptes). Quand on clique sur les comptes appartenant à ce regroupement, on constate qu'il s'agit en effet de fan du chanteur, ils/elles représentent 5,2% des 1000 comptes sélectionnés.

Autre fait intéressant, dans les lectures caractéristiques apparaît un autre chanteur : Julien Tarz. Et en effet, beaucoup de gens dans ce groupe sont aussi abonné à ce compte qui est pourtant bien moins fourni en followers que celui de M. Pokora. Après quelques recherches sur internet , j'ai constaté que ces deux personnes on travaillé ensemble... et surtout qu'ils sont frères.

Les fans de télé en général

Il s'agit des fans de télé en général, ils sont ~12% du groupe de 1000 personnes analysées par cette étude. Quand on regarde les gens de ce groupe il s'agit en effet de personne qui suivent beaucoup de sujets sur la télé en général, (pas que "DALS"), il y a même un certain nombre de gens qui semblent bosser dans l'audio-visuel.


Les fans de real-TV

Il s'agit d'un des plus gros regroupement (14%), dans les lectures caractéristiques il y a beaucoup de personnes issues des émissions "secret story".


Les fans de Keen V

Ils/elles sont 4,5%, et quand ont regarde les gens mis dans ce groupe, en effet, leur fan attitude est directement perceptible.

Conclusion
Cette cartographie est intéressante dans la mesure où elle permet d'identifier des groupes de fans par thématique. Ce qui veux dire qu'on pourrait donc estimer la taille des groupes de fans les plus actifs. On peut aussi identifier des artistes connexes (mais moins connus) en regardant les lectures caractéristiques des groupes de fans. Il est important de garder à l'esprit qu'il ne s'agit la que des 1000 utilisateurs les plus actifs (qui on posté au moins 20 tweet) pendant les 24h entourant l'émission, ce n'est donc qu'une analyse partielle.

Annexe(s) :