Knowtex Blog

[Labs] Quelques graphes sociaux

Le 25 mars 2011 par Raphaël Velt

Pour les premières expériences de Knowtex Labs, nous nous sommes intéressés aux réseaux sociaux, et nous avons commencé à construire quelques graphes à partir des données de Knowtex et de Twitter.

Notre article sur les bases théoriques et les outils informatiques de l’analyse des réseaux sociaux pourra servir de complément à celui-ci.

Le graphe social de Knowtex

Grâce à la base de données de Knowtex, nous avons récupéré la liste des membres et des contacts entre eux pour tracer le graphe de tous les membres du réseau. En appliquant les algorithmes de modularité, nous avons constaté qu’aucune communauté ne se détache nettement de l’analyse de ce graphe.

Ici, la taille des sommets dépend du nombre de connexions qu’a un utilisateur. Le plus connecté est le compte « Knowtex », avec 959 contacts à ce jour, puisque tous les nouveaux comptes ont automatiquement été rattachés à celui-ci. Nous avons également réalisé une version vidéo de ce graphe, qui montre l’évolution dynamique du réseau.

Le graphe social des « amis » de Knowtex sur Twitter

Il s’agit d’un « graphe personnel » présentant les liens reliant tous les comptes suivis par le compte @Knowtex sur Twitter. Sa pertinence vient du fait qu’il est composé d’utilisateurs de Twitter issus de la sélection et de la veille des responsables de Knowtex. Il est donc représentatif de la position de Knowtex dans les domaines du web et de la culture scientifique et technique.

Le réseau est très dense, ce qui ne permet pas facilement de détecter à l’œil les dynamiques de groupe. Mais l’algorithme de modularité donne cette fois-ci des résultats intéressants et les couleurs du graphe correspondent aux groupes détectés, montrant une structure qui nous semble correspondre aux positions des acteurs : la plupart des comptes parlant de culture scientifique et technique se trouvent dans le groupe central, en vert, la partie bleue à gauche, correspond à des acteurs du web plus génériques, comme les sites Owni et InternetActu. Les musées apparaissent vers le haut du graphe, en rouge. Deux groupes se détachent un peu plus nettement, le monde de l’écologie, en mauve, en bas à gauche, et les acteurs anglophones, en bas à droite en bleu.

Le graphe des mentions sur Twitter lors des ateliers « Économie Créative »

Celui-ci a été réalisé à l’occasion de la Journée d’ateliers sur l’économie créative, qui a eu lieu le 18 mars au CCSTI Cap Sciences à Bordeaux. Nous avons collecté tous les tweets émis cette journée qui contenaient le hashtag (mot-clé) « #ecocrea » et nous sommes intéressés aux mentions, c’est à dire la présence, dans les tweets, du nom d’un autre utilisateur précédé d’un « @ ».

Dans les pratiques de Twitter, ces mentions apparaissent dans quatre cas de figure, que nous n’avons pas distingués :

  • les réponses, qui sont un dialogue entre deux comptes et où la mention se trouve en tout début de tweet.
  • les Retweets, qui consistent en la reprise d’un tweet d’un autre utilisateur et qui se traduit par le préfixe « RT » (par exemple « RT @Knowtex : message original » pour retweeter Knowtex)
  • les « carbon copy », situés en fin de message, visant à attirer l’attention d’un utilisateur sur le contenu d’un message (par exemple « message intéressant – cc @Knowtex »)
  • Enfin, les mentions à proprement parler, généralement utilisées lorsqu’un tweet parle d’un autre utilisateur (par exemple : « je viens de croiser @jack ».

Ce graphe met nettement en avant l’activité d’un groupe central composé de Gayané Adourian, Marine Soichot et Nicolas Loubet, mentionnés au total 161 fois (sur 381 mentions relevées, soit 42 %). Ce groupe représente également 249 des 357 tweets relevés, soit 70 % de l’activité, et a émis 273 mentions (72 % du total), dont 111 internes au groupe, les 138 autres étant réparties entre 39 autres utilisateurs.

Ce noyau a donc émis près de trois fois plus de mentions vers la périphérie du graphe qu’il n’en a reçu de celle-ci, ce qui montre un dynamisme visant à inclure un maximum d’acteurs dans la conversation.

À l’inverse, certains comptes ont reçu bien plus de mentions qu’il n’en ont émises. Pour Cap Sciences, comme il s’agit du lieu où a été organisée la journée étudiée, cela s’explique par la volonté de contextualiser l’événement. Quant à Yves-Armel Martin, s’il a su attirer des mentions provenant de la périphérie du graphe, c’est parce qu’il a été retweeté par des comptes qui ne suivaient probablement pas la journée de près.

Restez à l’écoute du Blog Knowtex, nous publierons prochainement d’autres visualisations de données…

2 commentaires

  1. Francois Lassagne le 07 avril 2011 à 17:03

    … intéressant … une question quand même: avec ces outils, avez-vous appris (vous: l’équipe de Knowtex, Raphaël Velt) autre chose que ce que vous saviez déjà ? Autrement dit: ces graphes produisent-ils, ou reformulent-ils une connaissance ?

  2. Raphaël Velt le 08 avril 2011 à 17:07

    L’un des principaux intérêts de ces graphes réside dans l’analyse exploratoire des données… Lorsque nous nous trouvons face à des données quantitativement importantes en nombre de nœuds et de liens, la spatialisation de celles-ci peut nous aider à savoir où regarder dans celles-ci.
    Ensuite, il faut réfléchir aux questions sociologiques auxquelles la carte peut répondre. Par exemple, trouver une structure dans le graphe social de Knowtex pourrait permettre d’interroger comment les amitiés se forment sur le réseau. En l’occurence, j’ai été assez surpris de l’homogénéité du graphe. Je m’attendais à voir émerger des petites communautés autour de centres d’intérêt, comme cela peut être le cas lorsqu’on cartographie les liens entre blogs. À la place, je n’ai malheureusement pas trouvé de structure permettant de répondre à cette question.
    Je vous encourage à lire les prochains articles que je publierai dans ce blog et qui parleront un peu plus des usages de ces cartographies.

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