L’analyse de données sur Twitter, incontournable pour la veille

Twitter reste plus que jamais l’un des piliers majeurs de tout processus de veille.

Avec ses 320 millions d’utilisateurs et ses 500 millions de tweets quotidiens, le réseau social offre une extraordinaire masse de données que tout veilleur cherche à capturer.

De plus, la possibilité d’obtenir un accès aux positions et ressentis d’experts, de journalistes, d’hommes politiques ou de célébrités offre au veilleur la perspective de mettre la main sur des informations que l’on ne peut trouver nulle part ailleurs.

C’est tout aussi logiquement que Twitter a suscité l’intérêt des spécialistes en réseaux, sociaux ou non. Une caractéristique intéressante de Twitter par rapport à la plupart des autres réseaux sociaux est d’être « dirigé », c’est-à-dire qu’une relation entre deux « nœuds » (deux comptes Twitter, en l’occurrence) peut être à sens unique : il est possible de suivre un compte Twitter sans que ce dernier ne nous suive.

Cela diffère de réseaux sociaux comme Facebook qui sont dits « non dirigés » : une relation ira forcément dans les deux sens, car il n’est pas possible d’être ami avec quelqu’un sur Facebook sans que celui-ci soit aussi ami (même si, pour complexifier la chose, il est aujourd’hui possible de « suivre » des personnes sur Facebook sans pour autant être ami avec eux : le Facebook de 2016 possède ainsi à la fois des composantes « dirigées » et « non dirigées »).

Ces caractéristiques, ajoutées au fait qu’il est presque entièrement ouvert (à l’exception de quelques rares comptes fermés) expliquent aussi que Twitter soit le réseau social qui se prête le mieux à l’analyse. Il s’agit en effet d’un des seuls réseaux sociaux à disposer d’outils d’analyse qui soient à la fois gratuits, efficaces, et larges dans leur couverture.

La majorité des outils gratuits disponibles pour Instagram ne permettent, par exemple, que d’analyser son propre profil, ce qui réduit d’emblée l’intérêt pour le professionnel de l’information (ce type de services étant plutôt destiné aux services communication désirant « optimiser » leur activité sur les réseaux sociaux).

Quant à Facebook ou LinkedIn, le caractère semi-fermé de ces réseaux sociaux ferme aussi la porte à la majorité des solutions analytiques. Nous avions tout de même mentionné dans un précédent numéro la solution « Faveoo Insights » qui permet ce type d’analyse. Elle est néanmoins payante. Voir l’article « DataSift : une nouvelle étape dans l’accès aux données des utilisateurs de Facebook? » - Netsources n°122 - mai/juin 2016).

Nous allons ainsi présenter dans cet article quatre outils permettant d’analyser l’activité sur Twitter. Deux de ces outils permettent des analyses relativement poussées mais sont aussi plus complexes d’utilisation, tandis que les deux autres peuvent être pris en main sans la moindre difficulté mais offrent des analyses plus générales.

La bonne compréhension et l’exploitation de ces données peuvent offrir un important avantage compétitif au veilleur et, de fait, à l’entreprise (ou au client) pour lequel il travaille. Sans rentrer dans le débat de savoir où s’arrête la veille et où commence l’analyse, notons que l’intégration de processus analytiques dans une veille peut offrir plusieurs avantages.

Il y a tout d’abord l’identification de sources ou de personnes pertinentes : cela peut être aussi bien un site peu connu mais de qualité ou un utilisateur de réseaux sociaux pourvoyeur d’informations intéressantes ou très écoutés (les fameux « influenceurs »).

L’analyse d’une veille doit aussi permettre de repérer des tendances, qui seront elles-mêmes réinsérées dans le processus de veille. Enfin, analyser des données sur Twitter, c’est aussi simplement mieux comprendre la manière dont celles-ci apparaissent et évoluent, permettant au final de mieux anticiper. Détection de tendances, identification de sources, et même de médias tels que des vidéos ou des pages internet, voici les principaux apports que ces solutions d’analyses offrent.