Voici donc quelques trucs et astuces que nous vous proposons pour améliorer vos cartes et vos analyses. N’hésitez pas à proposer les vôtres !

L’exemple prit ici est celui de l’analyse de 3266 tweets correspondant à des mentions ou des retweets contenant le hashtag #PDFFrance – utilisé durant la conférence Personal democracy France qui a eu lieu le 14 juin 2014 au CNAM.

Les variations possibles de l’analyse de modularité

Par défaut, on a tendance à analyser un corpus de tweets en utilisant le paramètre de « degrés » pour classer les nœuds (les comptes twitter). C’est en effet le paramètre proposé dans le tutoriel de Gephi qui prend l’exemple des relations entre les personnages du roman Les Misérables. Le degré matérialise l’existence ou non d’un lien entre un nœud et un autre. Dans l’analyse des réseaux sociaux, il est décomposé en degré « sortant » pour indiquer les mentions effectuées par un compte, et degré « entrant » pour indiquer quand un compte est mentionné par un autre. Cela nous donne cette carto en choisissant dans le filtre les 50 comptes ayant la valeur de degré la plus importante :

Les couleurs correspondent au classement par modularité vu dans les précédents tutoriels, qui donne une valeur de 0,335 pour 22 communautés. Néanmoins, il peut être intéressant d’effectuer plusieurs fois le calcul de modularité. En dehors du fait qu’en choisissant une valeur inférieure ou supérieure à 1 pour la résolution, le nombre de communautés va changer, sans changer cette valeur il peut y avoir des changements minimes.

Cela est dû au fait que l’algorithme de détection des communautés n’est pas parfait : il se base sur un calcul de proximités entre les nœuds, donc le classement peut varier légèrement. En faisant trois tests, la valeur de modularité passe à 0,331, détectant 24 communautés. Les résultats changent donc légèrement :

Prendre en compte ou non le « poids » des liens (mentions et RT)

Mais le paramètre de « degré » ne prend pas en compte les mentions multiples d’un compte par un autre. Si le compte @atuche mentionne 12 fois le compte @axellelemaire, le paramètre degré le comptabilisera comme un seul lien.

On peut ainsi utiliser le paramètre statistique « degré pondéré » pour prendre en compte les mentions et RT multiples :

Une fois le calcul effectué, on pourra sélectionner la valeur « Weighted Degree » pour classer les nœuds, et effectuer un filtrage de la carte en fonction de ce résultat. Il ne faut pas oublier également pour éviter de devoir séparer à la main les nœuds de modifier l’échelle de spatialisation dans l’algorithme Force Atlas 2.

On obtient ainsi une nouvelle carte :

Faire le choix entre « Weighted Degree », « Weighted In-Degree » and « Weighted Out-Degree »

Ici, nous avons fait le choix de calculer le poids global des mentions. Gephi permet néanmoins de faire une analyse plus fine, et de montrer soit :

– Le poids des mentions et RT faits par un compte, c’est-à-dire le « Weighted Out-Degree » dans le classement des nœuds :

–          Le poids des mentions et RT qui citent un compte, c’est-à-dire le « Weighted In-Degree » dans le classement des nœuds :

Moduler les paramètres d’aperçu

Il est important également de faire attention aux paramètres choisis pour visualiser la cartographie. La taille de police des labels de nœuds définie clairement la visibilité ou non des résultats finaux :

On constatera que sur les grosses cartographies, choisir une taille des labels proportionnelle est rarement une bonne idée.

Auteur : Guillaume Sylvestre, consultant à l’ADIT

L’article Trucs et astuces pour étudier les réseaux sociaux avec Gephi est apparu en premier sur Master Intelligence Economique et Stratégies Compétitives.

Nous allons voir ici :

–          Comment jouer sur la taille des nœuds (comptes twitter) pour les rendre plus visibles ;

–          Comment mettre en place des filtres mettant en valeur les résultats les plus pertinents selon la variable étudiée ;

–          Comment effectuer des filtrages par communautés

Jouer sur la taille des nœuds

Une première possibilité pour clarifier les cartographies obtenues pourra être de jouer sur la taille des « nœuds » représentés à l’écran – la taille choisie se reflète quel que soit ensuite le classement choisi (par degré, connectivité, centralité eigenvector). Les nœuds correspondent aux comptes twitter, les liens aux tweets du corpus.

La taille minimale correspond à celle des nœuds les plus petits : en l’augmentant, ceux-ci sont plus grands. Le résultat sera un graphique avec beaucoup de nœuds de taille moyenne plutôt que de petite taille.

La taille maximum correspond aux nœuds les plus importants : si on l’augmente, les quelques nœuds les plus importants seront énormes et seront les seuls visibles.

Dans notre exemple, avec le réglage min = 10 et max = 100, on obtient ce graphique, très dense, avec très peu de nœuds visibles, et plutôt illisible (avec une police Ariel 12 pour les labels, de taille proportionnelle à la valeur du degré) :

Si on augmente la valeur maximum à 1000, les mêmes nœuds déjà identifiés deviennent plus visibles – il suffirait d’augmenter l’espace entre les nœuds pour avoir une bonne lisibilité de ceux avec les valeurs les plus élevées :

Utiliser les filtres

Le filtrage par plage de degrés

Ce filtre correspond à l’affichage des nœuds en fonction du nombre de RT / mentions qu’ils ont obtenu. Plutôt que d’afficher avec Gephi les 200 000 tweets du corpus, on va donc ne retenir que ceux qui ont obtenu au moins 99 RT ou mentions.

Pour ce faire, on cherchera à afficher les degrés sortants. Les degrés entrants correspondent aux tweets envoyés par chaque nœud, et le total des degrés à la somme des tweets avec les mentions et RT. Cela nous permet de changer la taille des nœuds en prenant en compte le classement des degrés sortants (on garde ici une échelle de taille entre 10 et 100). Pour commencer, il faut aller dans la section classement, à gauche de l’écran, dans la section « Vue d’ensemble ».

Ensuite, à droite de l’écran, il faut aller choisir un filtre. Une fois que celui-ci est sélectionné, une barre apparait en bas à droite de l’écran, allant de 1 jusqu’à la valeur de degré maximale. Il suffit de déplacer le curseur pour filtrer les degrés en fonction de leur valeur de degrés entrants.

Vous noterez qu’en haut à droite de l’écran, le nombre de nœuds et de liens obtenus après le filtrage est indiqué. Cela permet de régler le filtre en fonction du nombre de nœuds désirés.

Nb : Comment ré agencer au mieux les nœuds restants ?

Une fois le filtrage effectué, on obtient en général, surtout sur un grand corpus de tweets, des nœuds très éclatés. Pour les réassembler, il faut utiliser l’algorithme « Force Atlas 2 » dans les paramètres de spatialisation en bas à gauche de l’écran :

On obtient ainsi le résultat suivant, nettement plus lisible :

Les filtrages avancés (influence, connecteurs, PageRank)

Tout d’abord, après chaque filtrage terminé, il faut désélectionner le filtre en validant « filtrer » à nouveau en dessous de la sélection de la plage. On vérifiera bien que tous les nœuds et tous les liens sont à nouveau indiqués sur l’écran en haut à gauche.

Ici, on choisit comme filtre « Betweeness Centrality », qui correspond aux connecteurs. On sélectionne à nouveau une plage et on lance le filtrage :

A nouveau, il faut utiliser l’algorithme « Force Atlas 2 » pour repositionner les nœuds. On obtient un résultat très clair, avec 120 nœuds gardés par le filtre :

Les filtrages par communautés

Il peut également être intéressant de faire apparaitre certaines communautés, détectées par l’algorithme de Louvain, via un filtrage. On utilise pour ce faire le filtre « Modularity Class ».

On obtient ensuite une liste des communautés, classées en fonction du pourcentage de nœuds compris dans chacune d’entre-elles. Il suffit de les cocher pour les filtrer ensuite.

Effectuer deux niveaux de filtrages

Dans le cas de l’étude d’un grand corpus, le filtrage des tweets est nécessaire également pour les grandes communautés : 10 % des 200 000 tweets font toujours 20 000 tweets, ce qui rend la cartographie illisible. Il est donc possible de choisir des sous-filtres.

Par exemple, si l’on veut uniquement afficher les nœuds avec plus de 200 mentions/ RT ou tweets, on ajoutera un filtre par plage de degrés, qu’on fera glisser sur l’option « Glissez le sous-filtre ici »:

Ce qui nous donne comme résultat une fois les étapes de « Force Atlas 2 » et de l’affichage passées :

Auteur : Guillaume Sylvestre, consultant à l’ADIT

L’article Tutoriel sur les fonctionnalités avancées de Gephi : usage des filtres pour obtenir des cartographies plus lisibles est apparu en premier sur Master Intelligence Economique et Stratégies Compétitives.

Ces outils peuvent ainsi servir à retracer l’origine d’une photographie (pendant les manifestations par exemple, pour vérifier l’exactitude des images diffusées dans la presse) ou simplement localiser le lieu précis de prise de la photographie (certaines photographies et images contiennent des métadonnées comme l’activation du flash, la date, la longueur de focale ou encore le lieu si l’appareil dispose d’un GPS intégré).

Quelle que soit votre utilisation ou votre problématique, s’il s’agit d’images et de données, ces logiciels sont là pour vous :

TinEye, le moteur de recherche d’images inversé

Le principe de TinEye est assez simple : il permet de rechercher sur le web des images similaires à une photographie en votre possession. Vous pouvez utiliser une URL ou une image stockée sur votre disque dur. Des extensions pour navigateurs (Google Chrome, Mozilla Firefox, Internet Explorer, Safari et Opera) permettent de rechercher les images similaires directement via un clic droit.

L’outil est performant, permet de découvrir les images dites « proches » et celles qui possèdent une résolution plus importante. Bref, c’est un bon service pour retrouver les photos à la source. Par exemple sur le test qui suit avec une image du site Aufeminin.com en résolution 275*183, TinEye a trouvé 18 résultats, dont l’image originale en 506*338 issue de Getty Images.

Google Images et la recherche des photographies

Google propose également un outil performant pour effectuer vos recherches d’images. Il fonctionne sur le même principe que TinEye : rendez-vous sur Google Images et cliquez sur le petit appareil photo visible au sein du champ de recherche pour passer de la recherche textuelle à la recherche d’images similaires.

Ensuite, vous avez le choix : vous pouvez importer l’image de votre choix de votre ordinateur, ou utiliser simplement l’adresse Internet de l’image à rechercher. L’outil indique généralement la date de publication des pages qui contiennent les images similaires, vous pouvez ainsi remonter au premier site Internet ayant publié une photo dans la plupart des cas. C’est bien évidemment plus simple avec des photos peu diffusées, mais vous pouvez très bien limiter votre recherche dans le temps, pour rechercher d’anciennes publications en cliquant sur « Outils de recherche », « Date indifférente », puis « Période personnalisée » (sous le champ de recherche).

Néanmoins, avec la même image que pour le test de Tin Eye, l’origine de l’image via Getty Images n’est pas indiquée.

Vérifier les données EXIF d’une photographie

Lorsqu’un appareil photo numérique capture une image, il ajoute généralement un certain nombre de métadonnées à cette photo : il s’agit des données EXIF et IPTC. Ces informations concernent la prise de vue : ouverture, activation du flash, date, longueur de focale et les coordonnées GPS si l’appareil en possède un. Si les données liées au photographe et au droit d’auteur ne sont pas ajoutées par défaut, elles peuvent être intégrées lors du traitement de l’image par le photographe. Dans certains cas, vous pouvez donc vérifier ces informations en consultant le détail des propriétés d’une photographie sauvegardée sur votre disque.

Il existe également des outils en ligne pour connaître facilement les données EXIF/IPTC d’une photographie, par exemple l’extension Exif Viewer pour Mozilla Firefox et Google Chrome.

Attention : ces données peuvent être ajoutées et modifiées par n’importe qui. Elles ne constituent donc pas toujours une source fiable pour savoir si une photographie est libre de droits.

Auteur : Guillaume Sylvestre, consultant à l’ADIT

L’article 3 outils pour trouver la source d’une image est apparu en premier sur Master Intelligence Economique et Stratégies Compétitives.

Nous allons voir ici comment calculer quatre éléments importants de l’analyse des réseaux sociaux. Vous pouvez utiliser le fichier graphml des tweets pour vous entrainer également :

–          Le degré, en précisant les degrés sortants et entrants, qui correspond aux nombres de mentions et tweets d’un compte. Plus la valeur du degré est haute, plus le compte a été visible sur les réseaux sociaux ;

–          L’intermédiarité, qui correspond à la recherche des connecteurs entre les communautés. Les comptes correspondant ne sont pas forcément les plus influents, mais ils sont indispensables pour faire circuler une information ;

–          La centralité Eigenvector, qui détermine les comptes les plus influents, c’est-à-dire dont les messages vont atteindre le plus de personnes ;

–          Le PageRank, qui détermine l’importance d’un compte au sein du réseau.

Gephi permet d’une part d’obtenir un classement pour chacune de ces valeurs, mais également de visualiser les résultats par une cartographie.

Le calcul du degré

Pour obtenir le résultat et le classement, il faut suivre la démarche suivante (une fois suivies les étapes du premier tutoriel) :

A noter que pour les autres analyses, on utilisera toujours la même boite de dialogue, en choisissant le type de calcul via le chemin de la flèche 2, et en affichant le classement complet via le chemin indiqué par la flèche 3.

On obtient donc le classement suivant : @un_climatetalks (928 mentions et tweets), @irena_org (185), @duycks (133), @cfigueres (130), @rtcc_sophie (117), @earthinbrackets (112), @yebsano (111), @marinabodescu (98). On peut ensuite visualiser via la prévisualisation le résultat (en choisissant ici une taille des labels proportionnelle au degré, police arial 8).

On peut ensuite comparer les degrés entrants (mentions) et sortants (tweets envoyés) :

Classement degrés sortants :

Classement degrés entrants :

On constate donc un changement selon que l’on parle des mentions ou des tweets envoyés (carte extraite ici) :

Le calcul de l’intermédiarité

Le calcul de l’intermédiarité nous permet d’afficher les nœuds qui sont au cœur des flux d’informations. En l’occurrence, cela signifie que c’est par eux que transitent les tweets. Ils sont indispensables pour diffuser l’information au sein du réseau.

Pour afficher les résultats de ce calcul, on utilise l’option « Plus courts chemins » dans la fenêtre « Statistiques » à droite de l’écran. A noter que cette option calcule également la proximité des comptes twitter. On obtient ensuite un résultat affiché près de l’onglet « Plus courts chemins » de 3,318 qui correspond à la distance moyenne entre les comptes twitter – ce qui confirme l’hypothèse de début que les utilisateurs du hashtag #ADP2014 forment une petite communauté.

Les comptes « connecteurs » sont donc dans l’ordre @un_climatetalks, @marinabodescu, @earthinbrackets, @rtcc_sophie, @cansouthasia, @mattias_s, @climatejustinfo, @duycks

Ce qui nous donne cette représentation graphique :

Le calcul de la centralité Eigenvector

Une autre mesure intéressante des réseaux twitter est la connexion des comptes twitter influents à d’autres comptes twitter influents. Le résultat permet d’identifier les leaders du réseau, ceux qui donnent le plus de “portée” à leurs messages, à travers leur réseau et les réseaux de leurs réseaux.

Les influenceurs identifiés pour #ADP2014 sont donc dans l’ordre @un_climatetalks, @cfigueres, @yebsano, @rtcc_sophie, @irena_org, @rtccnewswire, @marinabodescu, @climatejustinfo, @duycks.

Nb : Pour le calcul du PageRank, il faut installer le module complémentaire « SNAMetrics Plugin »

Calcul du PageRank

Le PageRank est une mesure de l’influence d’un compte dans le réseau. Il permet de classer les comptes en fonction de la probabilité d’arriver dessus en suivant les tweets #ADP2014.

On va ainsi obtenir un classement légèrement différent des précédents qui se recoupaient plus ou moins :

Avec @un_climatetalks, @cfigueres, @halldorth, @marchildonsarah, @irena_org, @un, @yebsano, @rtcc_sophie, @rtccnewswire

Et une carte dont les équilibres ont changé :

Auteur : Guillaume Sylvestre, consultant à l’ADIT

L’article Tutoriel d’analyse des fonctionnalités avancées de Gephi, via #ADP2014 est apparu en premier sur Master Intelligence Economique et Stratégies Compétitives.

Tous les points de vue sont importants à connaître pour affirmer son opinion sur le sujet. Pour mieux juger, j’ai choisi un article récent et intéressant sur les réflexions du  Groupe Glienicke[1]? (Ces réflexions ont d’ailleurs fait l’objet d’un  manifeste  actuellement en ligne pour signature. Il contient déjà les signatures de personnalités qui font référence).

Dans cet article paru dans la revue « Alternative Economique » numéro 333 de Mars 2014 la question de l’euro est   traitée sous trois points que ces experts suggèrent d’étudier pour argumenter qu’il est préférable de ne pas sortir de l’euro :

 En premier, ils proposent d’unifier l’impôt sur les sociétés (aujourd’hui, en Europe, il y a 18 systèmes sociaux et fiscaux différents qui génèrent des concurrences sauvages).

 En second, le groupe de Glienicke affirme qu’il paraît important de donner à l’Europe un gouvernement parlementaire différent du parlement européen actuel.

Enfin, leur dernière proposition serait de mutualiser partiellement les dettes des pays membres. (Actuellement, il y a une monnaie unique et 18 dettes publiques différentes).

 L’ensemble de ces trois  points constitue, pour eux, un avantage pour conserver l’euro au sein l’Union Européenne.

 Etudions leurs arguments.

• Unifier l’impôt sur les sociétés

Ils suggèrent que les différents pays de l’union doivent mettre en commun leur façon d’imposer les bénéfices sur les grandes sociétés. La taxation des entreprises est différente selon les pays.

Ils proposent d’abord aux deux puissances économiques de la zone, la France la France et l’Allemagne, d’harmoniser leur pratique d’imposition.  Chaque pays de la zone est le seul contrôleur de son taux d’imposition. Ils formulent l’idée d’avoir une assiette de taux d’imposition commune.

Ensuite, pour avoir un équilibre sur les taux d’imposition des tous les pays, le groupe de réflexion allemand avance que soit instaurée une assiette d’imposition sur les sociétés de 20% minimum et 10% d’impôt prélevé en plus au niveau fédéral. Cette dernière somme collectée servira à la relance économique européenne : l’éducation et la formation, l’aménagement du territoire (infrastructures routières, ferroviaires …).

Certes, chaque pays de l’Europe paie déjà des impôts à l’Europe. Mais ces taux d’impositions diffèrent selon les pays et la situation économique  de ces pays. Ce qui ne semble pas constant dans le temps, ni juste  les uns par rapport aux autres.

Pour que le nouveau système fonctionne mieux,  trois conditions de réalisation sont préconisées, parmi d’autres :

-Généraliser l’échange automatique d’information bancaire.

-Harmoniser la progressivité de l’impôt sur les revenus et les patrimoines.

-Lutter contre les paradis fiscaux …

Ces propositions ne sont sans doute pas celles de tous les économistes mais elles ont l’avantage d’être exposées et argumentées dans le sens d’un renforcement de la zone euro, pour une meilleure « union politique de l’euro ».

• Donner à l’Europe un gouvernement parlementaire plus représentatif.

Dans l’Europe actuelle il y a déjà un parlement à Strasbourg. Mais le groupe Glienicke pense que ces élus européens ne sont pas assez représentatifs. Ils sont élus bien entendu mais ils sont plus représentatifs de leurs groupes politiques que des citoyens.

Pour améliorer la chambre parlementaire actuelle, ils proposent une nouvelle chambre qui serait composée par des députés des parlements nationaux. Cette idée de nouveau parlement appelé “chambre européenne” n’est pas nouvelle. Elle a déjà été théorisée par Joschka Fisher[2] dès 2011 (homme politique allemand, ancien Ministre des Affaires étrangère, partisan d’une Europe Fédérale).

Par rapport au parlement actuel, la nouvelle institution serait susceptible d’avoir une union plus forte pour prendre des décisions économiques dans une Europe en crise. Cette “Chambre Européenne” aurait en conséquence un Ministre des Finances pour mieux faire face à la crise économique et monétaire. Une instance Européenne plus représentative et donc plus démocratique aura plus de force politique et économique, surtout avec l’adhésion des citoyens.

• Mutualiser partiellement les dettes:

C’est un des champs les plus sensibles à aborder. Beaucoup de citoyens européens ne sont pas favorables à payer la dette d’un autre pays. Or, selon le groupe de réflexion, la seule façon de s’en sortir et définitivement, c’est de mettre en commun les dettes des pays.

Cela consisterait à faire partager par tous les pays de l’Europe à la Zone Euro les dettes de certains de ces pays, qui dépassent 60 % du produit intérieur brut (PIB). Dès 2011, des spécialistes économistes le conseillaient à la chancellerie allemande.

Pour garantir le bon fonctionnement et éviter la spéculation, il y a là aussi  des conditions préalables. Pour que les décisions politiques à prendre soient acceptées, il faut qu’elles soient prises par une chambre européenne (chambre européenne dont il est question plus haut). Cette chambre fixera le niveau de déficit commun.

 (Actuellement, il existe déjà des moyens d’éviter la spéculation sur la monnaie européenne. L’OMT (Outright Monetary Transactions) est le mécanisme européen de stabilité actuel.)

On comprend que les propositions sont issues d’un courant politique particulier, celui du groupe de Glienicke. Elaborées  dès 2011, à partir des pensées politiques et économiques de Joschka Fisher, elles vont dans le sens d’une Europe plus unie, plus démocratiquement représentée, et plus fédérale dans ses décisions. On peut être d’accord, on peut s’y opposer. L’important est de souligner que si rien n’est fait, il existe la tentation d’un repli national de chacun des pays membres, une augmentation des tensions politiques et économiques avec la spéculation des marchés. Les difficultés ne risqueraient-elles pas alors d’être encore plus grandes que la crise actuelle ?

Source : Alternatives Economiques, n°333 mars 2014.

Ibrahima DIALLO

L’article L’Europe et l’Euro est apparu en premier sur Master Intelligence Economique et Stratégies Compétitives.

Sharedcount.com permet de remédier à cette absence. Ce site internet se propose, pour une URL donnée, d’obtenir les partages, like et commentaires facebook ; le nombre de tweets, de partages sur google + (on remarquera au passage que ce réseau social est très peu utilisé pour partager des articles), également sur linkedin, pinterest :

C’est un outil vraiment très utile rien que pour cette possibilité. Mais il permet d’autres usages. Par exemple, si on s’intéresse à la propagation d’une nouvelle, d’une rumeur, cela peut être fastidieux de recopier toutes les données pour chaque URL – et les risques d’erreurs sont importants. Il est pourtant très simple d’obtenir un tableau excel sous cette forme :

L’exemple suivant concerne la diffusion d’une récente polémique en Afrique du Sud. Avec une sélection des principaux articles, on constate ainsi que l’article le plus diffusé – et qui a suscité le plus de commentaires, majoritairement négatifs – est celui d’un journal francophone, Jeune Afrique. Et c’est la diffusion sur facebook qui a été la plus importante, alors qu’en ne s’intéressant qu’à celle sur twitter, l’article ne serait pas remarquable.

Pour obtenir ce résultat, il faut aller dans la rubrique « Multi-URL Dashboard » du site :

On peut entrer les URL au fur et à mesure, puis choisir « Export to CSV » une fois que l’on a fini. Il faut ensuite ouvrir le fichier sous excel.

On obtient un fichier qui contient toutes les données en une seule colonne, chacunes séparée par une virgule. Il faut donc convertir via l’assistant de conversion d’excel ces virgules en colonnes.

On sélectionne la valeur « délimité » dans la première étape, le séparateur « virgule » pour la deuxième étape, et on ne change rien sur la troisième étape. On obtient ainsi un tableau avec les différentes valeurs, auquel on peut ajouter une ligne Total via la fonction excel Somme.

D’autres outils peuvent être utilisés en compléments, par exemple pour déterminer la visibilité sur Internet d’un nouveau site identifié par la veille. Mustat.com donne ainsi plusieurs renseignements sur les sites internet :

 Auteur : Guillaume Sylvestre, consultant à l’ADIT

L’article Sharedcount, pour mesurer la diffusion d’un article sur les réseaux sociaux est apparu en premier sur Master Intelligence Economique et Stratégies Compétitives.

–          Un compte twitter

–          NodeXL, template excel, pour « aspirer les tweets » ou Visibrain (outil payant) si vous souhaitez avec l’exhaustivité (passer à la partie 3 du tutoriel)

–          Gephi, outil de cartographie utilisant Java, pour visualiser les communautés twitter

–          Les outils de recherche sur twitter

Premier exemple : Cartographier une communauté autour d’un hashtag

Dans notre exemple, nous allons profiter de la dynamique des élections municipales sur les réseaux sociaux pour cartographier les utilisateurs de twitter qui communiquent sur cette élection. Pour ce faire, nous allons identifier les hashtags en lien avec ce sujet. Pourquoi les hashtags et pas simplement les mots-clés ? Les hashtags sont utilisés pour mettre en avant une information et la rendre plus visible : il sera donc plus simple d’identifier les communautés des utilisateurs les plus engagés, notamment les influenceurs sur ce sujet.

1. Identifier les hashtags correspondant à la recherche « municipales angers »

On pourrait effectuer une recherche sur twitter, mais le site Topsy permet également de visualiser le volume de données correspondant aux hashtags. En faisant la recherche « municipales angers » sur les tweets via Topsy, on va identifier les hashtags #mun49000 et #angers parmi les plus utilisés. Sur la dernière semaine, il y en a eu 1700 avec cette mention, c’est un bon corpus :

2. Aspirer les tweets via NodeXL

Une fois le template excel installé, le lancer via le lien « NodeXL Template ». NodeXL ne modifie pas excel, il n’est donc accessible qu’en utilisant son lien. Une fois lancé, sélectionner la boite à outil « NodeXL » et aller sur l’onglet « import » pour importer les données.

Nous cherchons à importer les tweets correspondant à la recherche twitter « #angers #mun49000 ». Nous allons donc choisir l’option « From Twitter Search Network ».

NodeXL étant un outil gratuit, il n’a pas accès à tous les tweets. Il est limité à 18 000 tweets, sur une recherche de 7 jours. Par ailleurs, twitter a introduit une limitation de l’aspiration des tweets. Si un certain quota est dépassé, il faut attendre 15 minutes avant la poursuite de la requête. Cela signifie que pour des recherches incluant la cartographie des liens entre les utilisateurs d’un hashtag, il faut prendre son mal en patience. Comptez 5 heures pour 1000 tweets. Sinon, cela prend seulement quelques minutes. Cette recherche a pris environ 6 heures.

Une fois les tweets collectés, demander leur export au format GraphML

Mise en garde : twitter ne donne pas accès à toutes ses données aux outils gratuits. La limite de récupération des données varie entre 6 et 9 jours, et dépend du volume total demandé. Pour des demandes correspondant à moins de 1000 tweets, l’exhaustivité ne pose pas de problèmes. Par contre, pour les « trending topics », twitter ne donne accès qu’à une présélection de tweets.

3. Cartographier les communautés via gephi

Si vous utilisez Visibrain, pour faire votre export de données, il faut aller dans le menu “Data”, puis sélectionner “Users” et enfin “Mention Graph”. Attention, si vous avez beaucoup de mentions, le fichier va prendre du temps à se télécharger. Au delà de 50 000 mentions, il faut demander à Visibrain une extraction spécifique (en indiquant l’URL de votre requête et la période de temps voulue). Le fichier obtenu sera au format DOT.

Une fois Gephi lancé, aller dans « Fichier » puis « Ouvrir », et sélectionner votre export des données NodeXL ou Visibrain.

Les 229 nœuds correspondent au nombre de comptes twitter identifiés dans les tweets. Les 7762, aux interactions entre eux et autour des hashtags « #angers #mun49000 ». On obtient ensuite un amas de nœuds, qu’il convient de démêler. Pour ce faire, le menu « Spacialisation », au milieu à gauche, propose différentes options. Je vous invite à toutes les tester, nous allons cette fois-ci utiliser « Force Atlas », avec les réglages suivants :

La valeur de la force de répulsion dépend de la densité des nœuds et de leurs relations, l’important étant de bien distinguer les nœuds et de pouvoir lire chaque label (qui s’affiche via le « T » en bas de l’écran). La variable d’ajustement par taille permet d’éviter les chevauchements.

On obtient donc une cartographie des relations entre les comptes twitter, lisible et détaillée. Néanmoins, deux informations importantes manquent : d’abord, visualiser les comptes les plus importants, ceux qui sont au cœur de la diffusion des informations sur #angers #mun49000. Ensuite, pouvoir identifier les communautés d’utilisateurs de ces hashtags.

Les nœuds permettent donc de visualiser l’importance des comptes twitter dans le réseau #angers #mun49000 : plus un nœud est gros, plus le compte twitter associé est influent sur ce sujet. Par ailleurs, plus les traits sont visibles entre un nœud et ceux qui l’entourent, plus le compte associé est influent par rapport à ceux qui l’entourent.

Pour détecter et mettre en évidence les communautés, il faut utiliser l’algorithme de modularité, disponible sur le panneau au milieu à droite de l’écran. Le paramètre par défaut permet d’identifier 4 communautés, c’est un chiffre raisonnable. Si vous le trouvez trop grand ou trop petit, vous pouvez jouer sur la « résolution » pour changer le nombre de communautés. Le calcul est basé sur les relations entre les nœuds.

On obtient ensuite via le choix « Modularity Class » dans « Partition » et « Nœuds » l’affichage des communautés. Les quatre couleurs sont choisies par défaut, il est possible de les changer. En exécutant, elles s’affichent sur les nœuds. Il ne reste plus qu’à visualiser et à exporter la cartographie.

On obtient ainsi la carte suivante en cliquant sur « Rafraichir », puis en allant dans « Aperçu » :

Seules deux communautés de militants sont assez actives pour être identifiées : les supporteurs du maire Frédéric Béatse, en vert ; les soutiens de son challengeur Christophe Béchu, en rouge.

Pour la carte complète : http://www.flickr.com/photos/110207842@N02/12986442103/

Merci pour votre intérêt ! Nous reviendrons sur le sujet plus tard, tant les applications sont nombreuses : identifier les communautés autour d’une marque, visualiser les influenceurs en temps réel lors d’une campagne sur les réseaux sociaux, savoir qui propage des informations négatives / positives.

Pour aller plus loin sur gephi, vous pouvez consulter les tutoriaux en ligne (en anglais) : http://gephi.org/users/quick-start/

 Auteur : Guillaume Sylvestre, consultant à l’ADIT

L’article Introduction à la cartographie de communautés twitter est apparu en premier sur Master Intelligence Economique et Stratégies Compétitives.

Dans le premier chapitre de l’art de la guerre, Sun Tzu considère cinq facteurs permettant d’évaluer une situation : la politique, le temps, le terrain, le général en chef et la règle. Son idée est appliquée au domaine de la stratégie d’entreprise. Ce sont les objectifs d’entreprise en comparaison avec la politique. Ici l’idée est de savoir si les entreprises ont des stratégies claires bien définies et si elles disposent des moyens nécessaires à leurs accomplissements. Pour le contexte économique en rapport avec le temps, il s’agit de déterminer si l’on est en période de crise, de croissance économique forte, faible, afin de trouver le bon moment pour agir. La concurrence industrielle et le marché cible – Terrain : Bonne connaissance du marché et des forces concurrentielles en présences. Le patron (CEO) – Général en chef : se penche sur les compétences du dirigeant, sa capacité à être proactif ou non.
Les règles de Sun s’apparentent aux différentes règles générales ou spécifiques existantes dans toutes entreprises. La pensée de Sun combine les facteurs extérieurs et intérieurs. Une prise en compte de tous les facteurs existants dans le processus d’élaboration de la stratégie. Les cinq forces de Sun permettent une évaluation externe et interne comparativement à celles de Porter qui sont exclusivement externes à l’entreprise.
Porter précise les activités d’entreprise dans la chaîne de valeur : 5 activités principales et 4 activités de soutien pour évaluer les points forts de l’entreprise. Selon Sun Tzu il est important de se connaitre et de connaître son ennemi pour élaborer des stratégies qui permettront de gagner la guerre cent fois. Selon cinq facteurs, Sun Tzu propose sept éléments pour bien connaitre l’avantage de l’un et de l’autre. Ici, on les explique dans le sens de l’entreprise. Sun Tzu concentre la culture d’entreprise et le rôle de digérant.

Souverain : La culture nationale.

Général en chef : Les qualités du dirigeant : intelligent, honnête, bienveillant, brave et sérieux.

Temps et Terrain : L’entreprise entre le bon marché au bon moment.

Discipline : L’entreprise respecte les standards de production. Les règles d’entreprise sont mises en œuvre efficacement.

Équipement : L’entreprise a du capital social et une croissance de chiffre d’affaire.

Soldat : Le système de formation professionnelle.

Punition et gratification : L’entreprise doit avoir un système transparent de la gestion de RH.

La meilleure stratégie de Sun Tsu est la reddition de l’ennemi sans livrer bataille et la gestion de surprise pour gagner la guerre. Pour l’entreprise, cela correspond à gagne les parts de marché via la différenciation de ses produits ou services plutôt que par une guerre des prix. C’est la même logique de Porte où l’entreprise maintient son avantage concurrentiel. Pour ce faire, il faut mettre en place soit une stratégie de coût soit une stratégie de différenciation dans tous les niveaux de la chaîne de valeur.
La pensée de Sun souligne l’importance de maîtriser l’information avant la guerre, le rôle de digérant, la croyance, la discipline de l’équipe. La stratégie de Porter est plus précise et plus opérationnelle par rapport à la pensée de Sun. Comme nous intégrons l’entreprise à la pense de Sun, notre prochaine problématique est comment maintenir les avantages à long terme et à court terme. La logique de l’art de la guerre en termes d’intelligence économique est également un cycle avec quatre étapes :

1) Déterminer la position : Tout à bord, on doit évaluer le point fort et le point faible intérieur de l’équipe et l’allocation de ressource. C’est la connaissance de soi.

2) La collecte d’information : Sun Tzu considère aussi que l’information peut être collectée via le réseau formel et le réseau informel. L’information préalable est l’un des éléments clé pour réussir des actions.

3) L’analyse d’information : 5 facteurs et 7 éléments sont utilisés dans cette étape.

4) L’action : Sun Tzu pense que l’objectif de l’action est de gagner. Il dit « Ils avançaient quand ils y voyaient un intérêt ; Ils ne bougeaient pas quand ils ne voyaient aucun intérêt à avancer ». L’action doit correspondre à la capacité de réussir.

Sources :
Phélizon, Jean-François (1999) : Relire l’art de la guerre de Sun Tzu, Paris,Economica
Porter, Michael E (2003) : L’avantage concurrentiel, Paris : Dunod

Guanwei Fang

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En effet, le monde islamique et les pays que cela recouvre, représentent  un fort potentiel économique, de marché et d’implantation.
Un article de Vijay Mahajan, professeur de business à la Mc Combs School of Business de l’université de Texas à Austin, étudie l’économie dans un monde Arabe en pleine croissance.
Il appréhende le sujet sur cinq points essentiels à étudier à propos de cette religion qui est parfois mal comprise par le monde occidental. Ces cinq points appelés les cinq piliers de l’Islam par l’auteur sont:
-La Salat (les prières)
-Le Saoum Ramadan (le temps de jeûne)
-Le Hadj (le pèlerinage à la Mecque)
-La Chahada (le respect du livre Saint de la religion et de Allah)
-Et la Zakat (les dons philanthropiques ou charité)

Le marché du monde arabe est un marché important pour l’économie mondiale, avec une population à majorité jeune, un PIB et un PNB importants. La proportion de la classe moyenne est en plein essor. Quelques critères retenus (proportion de la classe moyenne et le PNB) montrent l’importance de ce marché et quelques pays du monde arabe se distinguent alors. Il y a le Qatar avec une population de 1,8 million d’habitants, une classe moyenne de 70%, un PNB de 98 144 dollars en 2011, l’Arabie Saoudite avec une population de 28,2 million d’habitants, une classe moyenne de 65%, un PNB de 21 196 dollars en 2011, et le Bahreïn avec une population de 1,1 million d’habitants, une classe moyenne de 60% et un PNB de 22 918 dollars en 2011. Par contre, dans certains pays comme le Maroc et l’Egypte, il n’apparaît pas de classes moyennes qui émergent dans l’état actuel des statistiques.

Nous voyons donc, à travers quelques pays du monde arabe, le potentiel que les marchés peuvent représenter avec une population jeune. Ces potentiels sont supérieurs à ceux de l’Inde et la Chine qui sont pourtant aussi des marchés prometteurs, en plein développement.

Toutes les informations nous montrent que les marchés du monde Arabe ne sont pas des marchés fermés. Mais pour y aller, il y a cinq conditions à respecter, les cinq piliers de l’Islam :

• La Salat (les prières). Dans le monde arabe, il s’agit des prières ou ensemble de rites que les musulmans doivent effectuer cinq fois par jour. Trois dans la journée. Toutes les entreprises locales ou étrangères  doivent adapter des pauses aux horaires de prières, afin de laisser les musulmans effectuer leur obligation religieuse. Empêcher les musulmans d’effectuer la prière est interdit dans certains pays qui composent ce monde. Cela peut entraîner une baisse temporaire d’activité mais favorise l’adhésion des employés et le rendement de leur travail.

Certaines entreprises ont même développé un business avec les horaires de la prière musulman, par des applications pour signaler l’heure aux fidèles, des GPS pour indiquer la direction de la Mecque.

• Le Saoum est le mois du Ramadan, c’est un mois de jeûne pour les musulmans. Ils  ont alors un rythme de vie différent des autres mois. Les entreprises doivent s’adapter et avoir un mode de fonctionnement différent. Elles fonctionneront avec 2 heures en moins pendant cette période car les musulmans pratiquent le jeûne du lever au coucher du soleil. Certains d’entre eux se couchent tard dans la nuit (du crépuscule à l’aube) et se réveilleront tard. Cette période peut représenter à la fois une menace et une opportunité pour les firmes. Il y a là un paradoxe : pendant ce mois, on pourrait croire à une baisse de consommation. Mais en réalité la population a plus de temps pour consommer. Le soir, à l’heure de la rupture du jeûne, est un moment de retrouvaille, de partage du repas en famille et avec les amis. Ce mois, à la fois spirituel et festif, est un mois d’échange. Les sociétés de téléphonie voient les appels se multiplier. Chacun doit se soucier de la journée de la famille et des amis. La fin de cette période représente l’équivalent des fêtes de noël et de fin d’année. Juste avant, les approvisionnements se multiplient pour les échanges de cadeaux le jour de la fête de l’Aîd al-Fitr (la fête de la rupture du jeûne). C’est un moment fort pour le commerce.

• La Chahada (le respect du libre saint de la religion musulmane, le Coran, et de Allah). Toute entreprise voulant s’implanter dans ces pays doit respecter la non-représentation du visage du prophète Mohamed et faire attention au logo de leurs produits ou de leur marque pour qu’il n’est aucune ressemblance au nom Allah ni à la représentation du visage.  Quand on veut faire du commerce dans ces pays, il faut respecter les symboles de la tradition religieuse dans les textes, les dessins et modèles.

• Le pèlerinage (le hadj) est aussi un des cinq piliers de l’islam. Tous les musulmans en bonne santé et ayant les moyens doivent le faire. Ce pèlerinage représente 1,5 million de musulmans en Arabie Saoudite. Cela génère un bénéfice économique important. La consommation augmente, les hôtels proches des sites islamiques les plus sacrés voient toutes les chambres prises, même si leurs tarifs sont 3 fois plus chers. L’impact sur l’économie saoudienne est estimé à 42 milliards de dollars en 2011 soit 7% du PNB.

Les entreprises locales ou étrangères voient leur recette et bénéfice accroître. Les pèlerins s’approvisionnent en souvenirs et cadeaux de tout genre (ceux qu’ils n’ont pas chez eux) avant de rentrer dans leur pays d’origine. Cela permet aux entreprises et multinationales de faire une analyse prospective sur les produits achetés par les différentes nationalités, afin d’aller s’installer dans les pays d’origine.

Le dernier pilier important, la Zakat, est la philanthropie. Chaque musulman doit faire un don de 2,5% de sa richesse chaque année. Dans ces différents pays musulmans, les dons s’organisent de deux sortes:
-Les dons directs aux individus dans le besoin.
-Les collectes des dons par le gouvernement qui, dans certains pays, investissent dans la formation des personnes dans le besoin à des divers métiers et soutiennent des entrepreneurs en herbe et aident des start-up à se développer.
Certaines sociétés étrangères s’appuient sur  ce pilier pour vendre et faire de la charité, en proposant l’achat d’un produit d’une valeur égale à un don, par exemple un vêtement aux personnes nécessiteuses. C’est une sorte de charité business que les compagnies américaines ont l’habitude de pratiquer.

Le monde musulman est un grand marché qui a un potentiel immense de développement. Il ne faut pas en avoir peur. Au contraire, il faut adhérer aux conditions de réalisation pour mieux intégrer ce marché qui a beaucoup d’opportunités d’investissements.
Comme le rappelle Vijay Mahajan1: «  dans le monde arabe, seules les entreprises capables d’appréhender le dynamisme du futur (incarné par “Yallah”…) tout en ayant assimilé correctement le passé (symbolisé par “yanni”) ont une chance de prospérer ».

Source

Havard Business Review Février-Mars 2014
Source des chiffres :
PNB : FMI (Banque de donnée word economic outlook), Banque Mondiale (Banque de donnée World Developpement indicators), CIA (World Factbook, janvier 2013).
Classe moyenne : Donnée (janvier 2013) sur la population : FMI (world Economic Outlook) et Banqe Mondiale (World Developement Indicators).

Ibrahima DIALLO

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Auteur : Dorra Mzah

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