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Bref aperçu de #COP21 vu depuis Twitter

Le réchauffement climatique en-dessous de 2°C

COP21 (Conference of the parties), la Conférence de Paris de 2015 sur le changement climatique se déroule du 30 novembre au 11 décembre 2015 au Bourget en France. Son but est d’obtenir, pour la première fois en plus de 20 ans de négociations aux Nations Unies, un accord universel juridiquement contraignant sur le climat, ayant pour but de maintenir le réchauffement climatique en-dessous de 2°C.

Volume des échanges…

À partir du 1 octobre, via notre plateforme de scrapin, nous avons mesuré l’évolution du hashtag #COP21 sur Twitter. Voici un bref aperçu de ce que nous avons monitoré.

En octobre : 245.238 tweets ont été émis

COP21_Octobre_global_600

En novembre : 1.575.822 tweets, soit  6,5 fois plus de messages émis

COP21_Novembre_global_650

Dont 534.505 tweets pour la seule journée du 30 novembre (ouverture)

Plus d’un million de hashtags ont été généré le jour de l’ouverture…

COP21_Starting_Day-Tags_650

… par de très nombreux internautes

Modularity-M_650

Et celui des discussions !

Le ratio RT/Non-RT donne une bonne indication sur le contenu même des messages. Lorsque le nombre de Tweets est supérieur à 50% on se retrouve dans une phase de création de discussion, lorsque c’est le nombre de RT qui est supérieur à 50% nous sommes dans une phase de rediffusion de message.

1ère semaine de novembre : 28% de tweets originaux pour 72% de ReTweets

cop21_RT versus Tweets S1-novembre

Les 10 Tweets qui ont été le plus RT pour cette 1ère semaine :

COP21_11_01-RT_650

2ème semaine de novembre : 30% de tweets originaux pour 70% de ReTweets

cop21_RT_11S2

Les 10 Tweets qui ont été le plus RT pour cette 2ème semaine :

COP21_11_02-RT_650

3ème semaine de novembre : 28% de tweets originaux pour 72% de ReTweets

cop21_RT_11S3

Les 10 Tweets qui ont été le plus RT pour cette 3ème semaine :

COP21_11_03-RT_650

4ème semaine de novembre : 30% de tweets originaux pour 70% de ReTweets

cop21_RT_11S4

Les 10 Tweets qui ont été le plus RT pour cette 4ème semaine :

COP21_11_04-RT_650

 

La journée d’ouverture de la conférence est à l’image des autres jours : 31% de tweets originaux pour 69% de ReTweets

cop21_RT_Starting_Day

Les 10 Tweets qui ont été le plus RT pour cette journée :

COP21_Starting_Day-RT_650

Bref aperçu de #REGIONALES2015 depuis Twitter (1er Tour)

Depuis le 1er septembre, nous collectons via notre plateforme de scraping l’ensemble des tweets émis qui mentionnent le hashtag #REGIONALES2015. Force est de constater que les Élections Régionales 2015 n’ont pas vraiment passionné les internautes… du moins au début !

Note : cet article étant un « bref aperçu », nous ne rentrerons pas en profondeur dans les explications. Si vous souhaitez avoir plus d’informations, n’hésitez pas à nous contacter. Pour votre confort visuel, vous pouvez cliquez sur les images de cet article pour en avoir la version agrandie

Regionale2015-Global-S

 

Volume des échanges Twitter

 Septembre 2015

Regionale2015-09.Sept-S

56.198 Tweets ont été échangés durant la période, un volume qui reste quand même assez faible à trois mois des élections. Si l’on regarde les hashtags qui sont associés à #REGIONALES2015, on voit que les partis politiques ne brillent pas non plus par leur présence (note, le hashtag principal #REGIONALES2015 n’est pas comptabilisé) :

  • le #FN est en 3ème position avec 2.613 Tweets (4,65%),
  • le #PS est en 5ème position avec 2.084 Tweets (3,67%),
  • le #EELV est en 7ème position avec 1.679 Tweets (2,99%)

Octobre 2015

Regionale2015-10.Oct-S

83.396 Tweets pour la période, on commence à voir la campagne décoller (+48%), mais l’intérêt pour les élections régionales reste encore relativement bas à deux mois de l’échéance. Même constat sur les partis politiques :

  • le #FN perd une place et arrive en 4ème position avec 3.832 Tweets (4,59%),
  • le #PS lui, perd deux places et arrive en 7ème position avec 1.944 Tweets (2,33%),

Et c’est tout ! Plus aucun parti politique n’est cité dans les hashtags associés.

Novembre 2015

Regionale2015-11.Nov-S

137.916 Tweets (+65%), là les choses commencent réellement à bouger ! La « trêve politique » qui a suivi les attentats meurtriers du 13 novembre a été respectée aussi sur Twitter jusqu’au 17/18 novembre. Les discussions reprennent peu à peu une activité « normale » à partir du 22 novembre. Contrairement à ce que l’on aurait pu imaginer, les attentats n’ont pas eu réellement d’impact sur les volumes échangés : 65.856 Tweets du 1er au 13 novembre et 72.060 Tweets du 14 au 30 novembre.

Les partis politiques sont toujours aussi bas dans les hashtags associés :

  • le #FN regagne une place et se retrouve en 3ème position (7.409 Tweets — 5,37%),
  • le #PS perd deux places et arrive en 7ème position (3.441 Tweets — 2,49%),

Et toujours aucun autre parti politique représenté en association avec #REGIONALES2015.

Décembre 2015, la semaine qui a précédé les élections (du 01/12 au 05/12)

Regionale2015-12.Dec-WeekBefore-S

82.572 Tweets. Ça y est, la campagne s’accélère réellement. En une semaine nous avons un volume d’échange en très nette hausse (environ 16.500 Tweets par jour, contre 4.600 Tweets en novembre et 2.700 Tweets en octobre). Mais si la campagne démarre sur les chapeaux de roues, nous n’avons toujours que 2 partis politiques présents dans les hashtags associés :

  • le #FN passe en 1ère position avec 9.584 Tweets (11,61%%),
  • le  #PS descend à la 6ème position avec 1.769 Tweets (2,14%),

6 Décembre 2015, le jour du 1er tour

Un démarrage progressif, voir timide des échanges, qui explosera au moment de l’annonce officielle des premières estimations…

À 12h00 8.296 Tweets (1.037 Tweets par heure)

Regionale2015-12.Dec-1T_12H-S

À 18h00 24.922 Tweets (on a doublé la cadence pour atteindre 2.770 Tweets par heure depuis 12h00)

Regionale2015-12.Dec-1T_18H-S

À la fin de la journée du 6 décembre, le nombre de tweets a atteint 168.649 Tweets. En fait le volume commence à augmenter très sensiblement jusqu’à 20h où l’on atteint 41.636 Tweets échangés (soit 8.357 Tweets échangés par heure depuis 18h00), heure d’annonce officielle des premières estimations. Pour exploser littéralement après,  avec 127.013 Tweets émis entre 20h et minuit (soit 31.753 Tweets échangés par heure).

Regionale2015-12.Dec-1T-S

 

Contenu des échanges

Après avoir mesuré le volume des échanges Twitter, nous avons aussi analysé leur contenu.

1. Tweets et Retweets

Première analyse, le rapport entre les Tweets et les Retweets. Cet indicateur est très intéressant, il permet de déterminer deux schémas (et toutes les nuances qui les séparent) :

  • Si le pourcentage de Tweets est supérieur à 50%, nous sommes dans une dynamique de création de contenu (ou d’échanges intenses entre les internautes)
  • Si c’est le pourcentage de Retweets qui est supérieur à 50%, nous sommes alors dans une dynamique de rediffusion de l’information créée par d’autres.

Pour la semaine du 1er au 5 décembre, le pourcentage de Retweets est de 76%.

Extract12DecembreBefore1T-RT-S

Pendant la journée  des élections, ce pourcentage est de 71%. Que l’on peut décomposer de la manière suivante :

  • 62% de Retweets jusqu’à 12h00
  • 71% de Retweets de 12h00 à 18h00
  • 74% de Retweets de 18h00 à 20h00
  • 77% de Retweets de 20h00 à minuit

Extract12Decembre1T-RT-S

2. Hashtags associés

Un autre indice intéressant est de regarder quels hashtags supplémentaires sont associés à #REGIONALES2015.

6 décembre 2015

Au total, plus de 230.000 hashtags seront générés rien que pour cette journée.

1er au 5 décembre 2015

Plus de 140.000 hashtags seront générés.

Extract12DecembreBefore1T-Hashtags-s

3. Lexicométrie

L’analyse lexicométrique repose sur une classification hiérarchique descendante qui a pour objectif de regrouper les tweets sur un critère de cooccurrence lexicale. Autrement dit, l’analyse met dans une même classe les tweets qui ont tendance à contenir les mêmes mots.

Le corpus que nous avons étudié comprend plus de 500.000 Tweets. Le mode de fonctionnement de Twitter fait qu’une partie importante de ces tweets (71 %) relève de ce que l’on appelle des Retweets. C’est une pratique qui consiste à répercuter auprès de ses abonnés (ses followers) le message posté par un autre utilisateur. L’information contenue dans un Retweet est par conséquent la réplication exacte de l’information contenue dans le Tweet original. Si cette redondance est intéressante pour mesurer la viralité d’un message, elle n’a pas vraiment d’intérêt lorsqu’il s’agit de déterminer les thématiques abordées autour de l’utilisation d’un hashtag particulier.

Afin de le rendre utilisable et faciliter le traitement lexicométrique, nous avons procédé à un nettoyage de ces textes, notamment en retirant systématiquement les URL qui peuvent y apparaître, le hashtag #REGIONALES2015 qui a servi à l’indexation ainsi que toutes les formes de ponctuation. Le corpus final ainsi nettoyé était constitué de :

  • 185.109 occurrences,
  • 16.388 formes,
  • 9.446 hapax

Par l’utilisation de la méthode Reinert, nous obtenons 3 classes :

regionale2015-dendrogramme-S

 

  • La classe 2 rassemble les tweets produits par les différents médias et les organismes officiels,
  • Les deux autres classes regroupent les discussions entre les internautes. La classe 3 regroupe les modérés, alors que la classe 1 comporte les discussions enflammées (c’est ici que s’opposent les pro-FN et les anti-FN).

regionale2015-graph_afc-S

Le conflit Taxi versus Uber vu depuis Twitter

Le changement ce n’est pas (tout de suite) pour maintenant

Dans son ouvrage, L’Ancien Régime et la Révolution, Alexis de Toqueville disait : « Les Français confrontés au changement font la révolution, pas de réformes ». Cette citation illustre assez bien le conflit qui a opposé (et oppose toujours) la profession réglementée de Taxi à la société américaine Uber.

conflit #Taxi versus #UberPop

J’ubérise, tu ubérises, nous ubérisons, … ils disruptent !

En 2008, l’américain, Airbnb, avait déjà révolutionné l’univers de la location et de la réservation de logements de particuliers. Uber, startup américaine également, a réalisé exactement la même chose dans le monde du transport de personnes. À tel point, que son nom est maintenant utilisé pour décrire un bouleversement dans un secteur économique : l’UBÉRISATION (concept visiblement attribué à Maurice Lévy, l’influent patron de Publicis) !

L’ubérisation c’est la disruption à la hussarde opérée par une startup dite de périphérie, c’est à dire n’appartenant pas au secteur d’activité d’origine, qui redistribue violemment les cartes et les territoires d’un marché établi de longue date. Ce concept a cela de particulier qu’il légitime complètement l’inaction des acteurs historiques.

L’Uberisation d’un secteur d’activité ne peut se faire que par la conjonction de deux phénomènes :

  1. Une pénurie sur le marché que les acteurs historiques ne comblent pas, par choix corporatiste ou par contrainte économique, législative, etc. ;
  2. Une percée technologique majeure qui permet de s’affranchir à moindre coût des barrières à l’entrée (Internet, application mobile, etc.).

Il existe d’autres termes équivalents, mais qui n’ont pas eu cette portée, du moins en France :

Aucun secteur économique ne peut aujourd’hui se prévaloir d’être complètement à l’abri de voir surgir un acteur disruptif à moyen ou long terme  dans son coeur de métier ! Certains l’ont parfaitement compris et anticipent la phase en mettant en place les évolutions nécessaires. Soit en modifiant leur modèle économique (à l’image de Mr Bricolage qui a lancé Ladépanne.fr, un site communautaire pour louer la perceuse de son voisin plutôt que d’en acheter une et s’en servir en moyenne une dizaine de minutes par an). Soit en investissant dans une startup pour accompagner le changement, à la manière du groupe Accor avec Wipolo (itinéraires de voyages) et le rachat de Fastbooking (réservation en ligne).

Malheureusement la grande majorité des acteurs historiques n’en font aucun cas, et soit prennent le « too big to fail » comme mantra, soit se disent qu’ils sont dans une profession réglementée donc protégée ! C’est justement le cas des Taxis…

Uber ou la catalyse de la frustration client

Comme le rappelle Philippe Laneyrie dans son article Transport traditionnel et innovation technique : L’exemple des taxis, les VTC sont nés d’un déficit de pénétration de la technologie dans le secteur du transport de personnes. Avant l’avènement d’Uber, la dernière grande révolution technique ayant bouleversé les Taxis date des années 70. Ce fut l’apparition de la radiotéléphonie offrant la possibilité à un usager d’obtenir directement une disponibilité, sans qu’il ait besoin de se déplacer à la station la plus proche.

Ce déficit de pénétration technologique n’explique pourtant pas tout ! La réussite fulgurante de la société Uber est l’exemple même de catalyse des frustrations des clients envers un fournisseur en position de monopole.

L’enquête « Les VTC portés par une insatisfaction de la clientèle des taxis » réalisée par Chronos et l’ObSoCo (Observatoire Société et Consommation) nous apporte un éclairage intéressant :

Résultats de l'enquete taxi versus vtc

Pour l’usager, l’image du Taxi, et en particulier du Taxi parisien, est assez mauvaise : impolitesse, mauvaise humeur, refus de charger un client si la course n’est pas rentable, indisponibilité aux heures de pointe, etc. Le site Hotels.com a d’ailleurs classé les Taxis parisiens en 16ème position en 2011 et en 17ème position en 2012 dans le palmarès des meilleurs Taxis au monde.

La légende veut que l’idée de Uber soit née à Paris, après que ses fondateurs aient essayé désespérément de trouver un Taxi alors qu’ils étaient en visite à Paris pour LeWeb

De retour à San Francisco, ils ont créé Uber, une plateforme mobile de mise en relation d’utilisateurs avec des chauffeurs équipés de véhicules de tourisme (Voitures de Tourisme avec Chauffeur, les fameux VTC) géolocalisés en temps réel. Toute la relation depuis la commande jusqu’au paiement est dématérialisée, plus de frais d’approche, plus d’attentes interminables pour trouver un Taxi…

Uber offre aujourd’hui ses services dans plus de 300 villes et 56 pays et le service a évolué pour se décliner sous plusieurs formes :

  • UBER X : Des voitures de tous les jours pour un usage au quotidien.
  • TAXI : Taxis ayant passés un accord avec Uber, et qui donc vous permettent de payer via l’application.
  • BLACK CAR : Une berline haut de gamme en quelques minutes.
  • SUV : Accueille jusqu’à 6 personnes, avec style et confort.
  • LUX : Des voitures de luxe au meilleur prix

Et le dernier UBERPOP, comparable sur le principe à UBERX, mais dont les chauffeurs sont de simples particuliers, généralement installés sous le statut auto-entrepreneur, souhaitant partager leur véhicule. Une sorte de covoiturage payant…

Cette mise en relation facilitée entre l’offre et la demande, avec des tarifs ultras compétitifs face au monopole historique détenu par les Taxis a créé une situation inédite de conflit ouvert en France, entre, d’un côté, ce que certains assimilent à de l’invasion voire du dumping par une société étrangère, et de l’autre une corporation qui a, aux yeux de nombre d’usagers, du mal à faire son autocritique.

En 2014 UBER avait déjà eu maille à partir avec la corporation des Taxis,  le gouvernement ayant déclaré le service illégal, car ne rentrant ni dans le cadre du VTC ni dans celui du covoiturage. La  loi Thévenoud publiée au journal officiel le 2 octobre 2014 redéfinit le cadre de la profession de VTC, en interdisant la « maraude » par une application connectée. Seules les courses avec réservation peuvent être prises en charge.

« Pour une raison simple. UberPop n’applique pas la loi. L’article 12 de cette loi dit clairement que les activités d’UberPop sont illégales. Ses dirigeants jouent sur l’opinion du monde du numérique pour laisser croire qu’ils favorisent une forme d’économie de partage, le fameux sharing. Mais ce qui se passe avec les chauffeurs de cette application n’a rien à voir avec ce modèle économique. Là, on est au Far West. Les gens qui montent dans une voiture d’UberPop montent dans un véhicule qui commet un délit. Ils doivent savoir qu’en cas d’accident, aucune assurance ne les couvrira. Ils rentrent donc dans une zone de non-droit. » – Thomas Thévenoud (Nouvel Obs, 25/06/2015)

Fin juin 2015 le conflit UberPop / Taxi a déclenché une vague de violences de la part de ces derniers (VTC dégradés, clients de VTC tabassés, chauffeurs de VTC pris en embuscade, …), entrainant une série de réactions sur internet et les réseaux sociaux, à la mesure de l’intensité du conflit, que nous avons mesuré via Twitter.

Volume des échanges et persistance des discussions

Via NOTORIAA™, notre plateforme de scraping, nous avons capturé les tweets durant la journée de grève des taxis contre #UberPop (25 juin 2015), voici ce que ça a donné :

Volume des données et persistance des discussions

Nombre de tweets :   22.893
Nombre de retweets :   14.997
dont retweets uniques :   2.221
Nombre de comptes twitter :   15.646

Les cartographies que nous avons réalisées pour ce dossier sont accessibles sur notre site internet :

Cartographie des échanges Twittter

Cartographie interactive des échanges Twitter (et sa version statique en PDF)

 

Cartographie interactive des hashtags

Cartographie interactive des hashtags (et sa version statique en PDF)

Détermination des influenceurs (calcul du degré)

Classement des comptes Twitter en fonction du nombre de mentions reçues et de tweets émis. Plus la valeur du degré est haute, plus le compte a été visible sur Twitter (entre parenthèses, le nombre de tweets émis ou reçu).

@lhenault (1716) ; @torped00 (508) ; @jul_mm (435) ; @florianp123 (305) ; @felinmarlin (280) ; @cnnireport (265) ; @uberfr (262) ; @marsupi_l_ami (250) ; @bcazeneuve (238) ; @fhollande (225) ; @turcanmarie (218) ; @youssouphadiaby (201) ; @nashtags (191) ; @najlebarje (187) ; @jhonrachid (185) ; @nicolas_colin (177) ; @uber (176) ; @fmomboisse (176) ; @jpney (172) ; @teewee (153) ; @carolequintaine (139) ; @frdesouche (134) ; @ttelacomfin (129) ; @cauetofficiel (125) ; @perrinest (118) ; @cerclevoltaire (117) ; @jjbourdin_rmc (108) ; @matthieunola (104)

Les mentions dans le conflit UBERPOP / Taxi

Si nous avons bien dans le top des influenceurs @uberfr ; @uber aucune trace du camp des Taxis ! La répartition est assez conforme à ce type de conflit : nous avons une majorité d’internautes : @lhenault ; @torped00 ; @felinmarlin ; @youssouphadiaby ; @nashtags ; @najlebarje ; @jhonrachid ; @nicolas_colin ; @fmomboisse ; @teewee ; @carolequintaine ; @frdesouche ; @ttelacomfin ; @jpney ; @ttelacomfin ; @cerclevoltaire ; @matthieunola. Suivi par des journalistes / média : @jul_mm ; @florianp123 ; @cnnireport ; @turcanmarie ; @cauetofficiel ; @perrinest ; @jjbourdin_rmc et enfin quelques politiques : @marsupi_l_ami ; @bcazeneuve ; @fhollande. Sachant que si Bernard Cazeneuve a envoyé (son staff l’a fait pour lui…) 4 tweets et François Hollande, lui n’a strictement rien envoyé sur ce sujet et n’est présent dans ce palmarès que parce qu’il a été mentionné à de nombreuses reprises.

Pour être exact, il convient de diviser ce classement en 2 groupes : les comptes qui sont souvent mentionnés, et les comptes qui tweetent beaucoup :

Les comptes souvent mentionnés (degrés entrants)

Même constat pour les comptes souvent mentionnés, une absence totale des Taxis…

@lhenault (1716) ; @torpedOO (508) ; @jul_mm (435) ; @florianpl23 (305) ; @felinmarlin (280) ; @cnnireport (265) ; @uberfr (262) ; @marsupi_l_ami (248) ; @bcazeneuve (238) ; @fhollande (225) ; @turcanmarie (218) ; @youssouphadiaby (201) ; @nashtags (189) ; @najlebarje (187) ; @jhonrachid (185) ; @uber (176) ; @fmomboisse (175) ; @nicolas_colin (175) ; @jpney (171) ; @teewee (l52) ; @carolequintaine (139) ; @frdesouche (134) ; @cauetofficiel (125) ; @perrinest (118) ; @cerclevoltaire (117) ; @ttelacomfin (115) ; @jjbourdin_rmc (106) ; @manuelvalls (104)

Les comptes qui envoient beaucoup de Tweets (degrés sortants)

Deux comptes @lebac_amgska (114 abonnés | Capital Social Virtuel : 6.418) et @kmelsa1 (90 abonnés | Capital Social Virtuel : 6.785) tweetent contre Uber… malheureusement leur très faible nombre d’abonnés et leur capital social virtuel assez bas ne donnent que très peu d’amplification à leurs tweets.

Capital Social Virtuel : Ensemble des relations sociales et des inclinations qui résultent de ces réseaux pour faire des choses l’un pour l’autre (Robert Putnam – 2000). Stock de ressources réelles ou potentielles disséminées dans un réseau relationnel (Pierre Bourdieu – 1980). Nous calculons automatiquement le Capital Social Virtuel d’un compte Twitter en analysant la portée de son réseau en termes de « Followers », ce qui nous donner une estimation de la portée de ses messages (nombre d’impression des Tweets). Pour être plus exact, nous calculons généralement les variations de ce Capital Social Virtuel dans le temps  (ce n’a pas été le cas dans cette analyse). Ce qui a pour effet de nous donner un indicateur de confiance.

@steakyvanovitch (65) ; @daturaparano (41) ; @_hasta_lavista (35) ; @jordanedom (28) ; @pressentinelle1 (26) ; @lindrent (24) ; @boson2higgs (23) ; @gadyle (22) ; @rondodoudou (22) ; @lebac_amgska (21) ; @alitsp (21) ; @ta_malou (20) ; @fidelinshana (20) ;  @benoitmortier1 (18) ; @fleur2108 (18) ; @henryhenryssiap (17) ; @prunelletika (17) ; @patron_pme (16) ; @kmelsa1 (16) ; @haksylvie (16) ; @cmoua60  (16) ; @popeofart (16) ; @tsipora777 (16) ; @moimoipresident (16)

Détermination des HUBs (calcul de l’intermédiarité / betweeness)

Classement des comptes Twitter qui sont au coeur des flux d’informations, c’est par eux que transitent les tweets, ils sont indispensables pour diffuser l’information au sein du réseau.

Un seul membre de la confédération des Taxis parmi les HUB : @taxi_de_paris (Nombre d’abonnés : 1628 | Capital Social Virtuel : 33.865). Si les Taxis veulent faire entendre leurs voix sur Internet, il va falloir qu’il soignent un peu mieux leur communication sur les réseaux sociaux. Parce que pour l’instant c’est un peu le désert !

@ttelacomfin ; @francaisditalie ; @berenice3_15 ; @tounet_montana ; @zohrabitan ; @sniperdedroite ; @dan_romero_83 ; @marsupi_l_ami ; @encolere75 ; @blaemag ; @lucile013 ; @capupatriote ; @mpourminarchy ; @taxi_de_paris ; @nashtags ; @jjbourdin_rmc ; @ntwolfmother ; @begertlive ; @ipopinion ; @francoisarielle ; @jpney

Détermination des Leaders (calcul de la centralité Eigenvector)

Les leaders (les influenceurs des influenceurs) sont les comptes Twitter qui donnent le plus de portée à leurs messages, à travers leur réseau et les réseaux de leurs réseaux.

Pas de leader chez les Taxis… par contre présence de @uberfr (Nombre d’abonnés : 25.700 | Capital Social Virtuel : 180.968) et @uber (Nombre d’abonnés : 312.000 | Capital Social Virtuel : 1.606.051).

@lhenault ; @torped00 ; @jul_mm ; @florianp123 ; @felinmarlin ; @uberfr ; @cnnireport ; @marsupi_l_ami ; @bcazeneuve ; @fhollande ; @turcanmarie ; @youssouphadiaby ; @nicolas_colin ; @najlebarje ; @nashtags ; @fmomboisse ; @jhonrachid ; @uber ; @jpney ; @teewee ; @carolequintaine ; @frdesouche ; @cauetofficiel ; @ttelacomfin ; @perrinest ; @cerclevoltaire ; @manuelvalls ; @jjbourdin_rmc

Détermination de la popularité (calcul du pagerank)

Classement des comptes en fonction de la probabilité que pourrait avoir un internaute d’arriver dessus en suivant un #hashtag précis. Cela permet d’identifier les influenceurs pour un hashtag donné.

@lhenault ; @nicolas_colin ; @leclownduweb ; @gonzaguetv ; @torped00 ; @jul_mm ; @fmomboisse ; @florianp123 ; @cnnireport ; @aurelien_veron ; @felinmarlin ; @bcazeneuve ; @youssouphadiaby ; @turcanmarie ; @uberfr ; @jhonrachid ; @najlebarje ; @rmcinfo ; @marsupi_l_ami ; @valshawcross ; @jjbourdin_rmc ; @nashtags ; @uber ; @carolequintaine ; @jpney ; @cauetofficiel ; @carriefromparis ; @maximeverner

Détermination des Hashtags populaires

#TAXIS ; #UBER ; #UBERPOP ; #VTC ; #JESUISUBER ; #PARIS ; #GREVEDESTAXIS ; #GREVES ; #VIOLENCE ; #SERVICE ; #HOLLANDE ; #TAXIMAFIA ; #CAZENEUVE ; #TRANSPORT ; #MAFIA ; #G7 ; #GOUVERNEMENT ; #AUTO ; #STARTUP ; #OUIPOP ; #TRAFFIC ; #CHAUFFEUR ; #CON ; #BOYCOTT ; #PORTEMAILLOT ; #VIDEO ; #UBERLOVE

Détermination des principaux retweets

Les 15 plus gros retweets même s’ils sont humoristiques pour la plupart ne sont pas vraiment en faveur de la cause des Taxis… loin de là !

  1. RT @lhenault: Des conducteurs #UberPop ont tenté de piéger un #taxi en représailles, mais il n’est pas venu car « c’était trop loin » et « pas… [1704]
  2. RT [email protected] Se déplacer en France : – agressé dans un RER. – bloqué dans un TGV. – tabassé dans un Uber. – renversé en vélo. – arnaqué dans un taxi [1249]
  3. RT @JeanCassette Je vis dans l’angoisse qu’un taxi apprenne que j’ai le permis. [949]
  4. RT @supermegadrivin – Comment tu rentres ce soir ma chérie ? – En taxi – T’es sûre ? Je préférerais que tu fasses du stop, c’est plus prudent. [835]
  5. RT @HunterPlagiat Je sais pas si ça a un rapport, mais depuis qu’Agnes Saal prend le métro, je les sens tendus les taxis. #Uber [517]
  6. RT @Torped00: Ivre et en colère, un chauffeur de #taxi mange un #UberPop http://t.co/rtIifaY6wM [424]
  7. RT @jul_mm: Les #taxis brûlent des pneus sur le periph. Les accès aux terminaux 2D, 2E et 2F de #Roissy bloqués. #Taxi #UberPop http://t.co… [381]
  8. RT @FlorianP123: La caricature du #taxi parisien en une image ! #VTC #UberPop http://t.co/o6NNK5bODs [304]
  9. RT @felinmarlin: Nouvelle fonctionnalité depuis ce matin. #UberPop #taxi http://t.co/68Xx0AF7yI [280]
  10. RT @cnnireport: Paris #Taxi drivers have been protesting #Uber by flipping cars and disrupting traffic http://t.co/4lCRFJmFjN http://t.co/M… [259]
  11. RT @TommeBlur Tu veux prendre un taxi et tu te retrouves avec un œil #uber noir. :-/ [234]
  12. RT @TurcanMarie: J’ai fait un schéma de la détestation pour que les Français comprennent bien le conflit #taxi #uber #uberpop #vtc http://t… [218]
  13. RT @youssouphadiaby: Les chauffeurs de #taxi https://t.co/RAfSzB0LEi [201]
  14. RT @nashtags: Pourquoi AirFrance n’a jamais retourné un avion d’Easyjet ?! #UberPop #taxi [190]
  15. RT @JHONRACHID: Comment mettre Mal ses amis en ce moment … #Uber vs #Taxi http://t.co/SjTZ8P0eAt [185]

Le chiffre entre crochets représente le nombre de retweet pendant la période.

L’analyse des tweets met en évidence l’absence totale de présence sur Twitter des Taxis… il suffit de comparer deux cartographies qui devraient être équivalentes :

1. Cartographie du compte @uberfr

Cartographie du compte @uberfr

Afficher le compte de @uberFR sur la carte interactive

2. Cartographie du compte Twitter de la G7

Rappelons que la G7 est le principal opérateur des 18.000 Taxis qui sillonnent la région parisienne avec ses 7.500 chauffeurs (également propriétaire de son principal concurrent les Taxis Bleus et de ses 2.500 chauffeurs) :

Cartographie du compte @taxisg7

Afficher le compte de @taxisg7 sur la carte interactive

Cartographie des échanges Twitter autour du 77ème Congrès du PS du 5 au 7 juin 2015

Congrès de Poitiers : un Parti Socialiste verrouillé, mais toujours désuni

77eme Congrès du PS à Poitiers

Les 5, 6 et 7 juin 2015, les socialistes se sont donné rendez-vous à Poitiers pour un événement qui marque l’histoire du parti tous les 3 ans : Le Congrès du PS. Le but de ce 77ème congrès est de rassembler les militants afin de fixer une ligne politique majoritaire et mettre le parti en ordre de marche pour l’échéance électorale de 2017.

Les votes ayant désormais lieu avant le congrès depuis 2012, ce 77ème congrès n’a pas donné lieu à des luttes fratricides comme on a pu le voir par le passé à Metz en 1979 (Rocard versus Mitterrand), à Rennes en 1990 (Jospin versus Fabius) ou encore à Reims en 2008 (Aubry versus Royal).

Mais tout n’est pas rose pour autant… le congrès n’est pas parvenu à présenter une unité derrière une ligne commune, ni à négocier de synthèse auprès des différentes factions du parti.

(Note : du fait du nombre élevé de points, l’apparition des différentes cartographies contenues dans ce dossier peut prendre un certain temps en fonction de votre navigateur et de la vitesse de votre liaison Internet. Afin de réduire le temps, les images sont réduites au maximum, pour visualiser une image en grand format il suffit de cliquer dessus.)

Volume des échanges et persistance des discussions

Volumetrie des échange twitter pendant le Congrès du PS

Nombre de tweets :   17.646
Nombre de retweets :   13.913
dont retweets uniques :   2.277
Nombre de comptes twitter :   5.641

Détermination des influenceurs (calcul du degré)

Classement des comptes Twitter en fonction du nombre de mentions reçues et de tweets émis. Plus la valeur du degré est haute, plus le compte a été visible sur Twitter (entre parenthèses, le nombre de tweets émis ou reçu).

@partisocialiste (313) ; @motionb_agpg (141) ; @jccambadelis (128) ; @sisf94 (124) ; @bleu_poitou (118) ; @berthiergilles (114) ; @cchaffanjon (98) ; @anne_hidalgo (85) ; @prevalito (82) ; @nicolaschapuis (78) ; @jionellospin (77) ; @lafabriqueps (75) ; @encolere75 (72) ; @montebourg (67) ; @jackdeliz (66) ; @fredericsays (62) ; @marion_m_le_pen (61) ; @benoittirant (60) ; @humourdegauchee (59) ; @karine_berger (57)

Pour être exact, il convient de diviser ce classement en 2 groupes : les comptes qui sont souvent mentionnés, et les comptes qui tweetent beaucoup :

Les comptes souvent mentionés (degrés entrants)
@partisocialiste (290) ; @sisf94 (119) ; @jccambadelis (119) ; @bleu_poitou (114) ; @berthiergilles (112) ; @motionb_agpg (112) ; @cchaffanjon (95) ; @prevalito (82) ; @anne_hidalgo (78) ; @jionellospin (76) ; @nicolaschapuis (75) ; @montebourg (67) ; @lafabriqueps (63) ; @marion_m_le_pen (61) ; @fredericsays (61) ; @humourdegauchee (59) ; @karine_berger (53) ; @ps_paris (52) ; @christianpaul58 (51) ; @encolere75 (49)

À noter le Tweet de Marion-Maréchal Le Pen (FN) qui a été retweeté 60 fois et lui permet d’être dans le top 20 des personnes mentionées…

RT @Marion_M_Le_Pen: Finale de #RolandGarros2015 et #CongresPS : le week-end ne va pas manquer de divertissements…

Les comptes qui envoient beaucoup de Tweets (degrés sortants)
@sophie_pons (35) ; @albertdiguiidi1 (33) ; @arianemonthin (30) ; @motionb_agpg (29) ; @kalimero2105 (25) ; @91130pascale (24) ; @ericduboc (23) ; @encolere75 (23) ; @partisocialiste (23) ; @elooooody (20) ; @ttelacomfin (19) ; @yannicktrigance (19) ; @jojo29_bzh (19) ; @jackdeliz (18) ; @ta_malou (18) ; @comani_philippe (18) ; @beatricelecoz (17) ; @courjaudmart (17) ; @valerieantoine (16) ; @frenchredfrog (16)

Nos deux porteurs de Motions Jean-Christophe Cambadélis (Motion A) et Christian Paul (Motion B), sont peu bavard sur Twitter… ils n’apparaissent pas dans les 20 premiers comptes qui envoient le plus de tweets.

Détermination des HUBs (calcul de l’intermédiarité / betweeness)

Classement des comptes Twitter qui sont au coeur des flux d’informations, c’est par eux que transitent les tweets, ils sont indispensables pour diffuser l’information au sein du réseau.

@partisocialiste ; @motionb_agpg ; @saynashah ; @encolere75 ; @benoittirant ; @yannicktrigance ; @sisf94 ; @martialdefoy ; @bleu_poitou ; @jccambadelis ; @sophie_pons ; @la_nr_olivier ; @baptistebize ; @aymerybot ; @yanngalut ; @claudebartolone ; @maliteo63 ; @christianpaul58 ; @socialiste94 ; @renouveausoc ;

Détermination des Leaders (calcul de la centralité Eigenvector)

Les leaders (les influenceurs des influenceurs) sont les comptes Twitter qui donnent le plus de portée à leurs messages, à travers leur réseau et les réseaux de leurs réseaux.

 @partisocialiste ; @anne_hidalgo ; @benoittirant ; @motionb_agpg ; @jccambadelis ; @philipcordery ; @pervencheberes ; @christianpaul58 ; @ps_paris ; @lafabriqueps ; @bleu_poitou ; @chborgel ; @nicolaschapuis ; @lauraslimani ; @martialdefoy ; @sisf94 ; @karine_berger ; @berthiergilles ; @nrpoitiers ; @yannicktrigance

Détermination de la popularité (calcul du pagerank)

Classement des comptes en fonction de la probabilité que pourrait avoir un internaute d’arriver dessus en suivant un #hashtag précis. Cela permet d’identifier les influenceurs pour un hashtag donné.

@partisocialiste ; @christianpaul58 ; @nicolaschapuis ; @bleu_poitou ; @thomaswieder ; @marcdeboni ; @fredericsays ; @jccambadelis ; @bonnefous ; @benoittirant ; @rihan_cypel ; @msoudais ; @politis_fr ; @sisf94 ; @humourdegauchee ; @berthiergilles ; @montebourg ; @cchaffanjon ; @motionb_agpg ; @philipcordery

Détermination des Hashtags populaires

On pourra s’étonner au passage que le hashtag #CRISE, pourtant une préoccupation majeure des Français, n’arrive qu’en 24ème position des discussions. Alors que #TSONGA, lui  est en 5ème position (il est vrai que nous étions en plein Roland Garros). La présence de #VALLS en 3ème position est directement liée à l’affaire de l’avion que ce dernier a pris le 6 juin pour aller voir un match de football avec ses deux enfants. Ne parlons pas non plus de #RASSEMBLEMENT qui arrive en 104ème position ou de #CHOMAGE qui est en 144ème position…

#POITIERS ; #PS ; #VALLS ; #VINCENTLAMBERT ; #TSONGA ; #TRENDS ; #NEWS ; #MIDEM ; #CAMBADELIS ; #EELV ; #LIVELOUANE ; #DJOKOVICVSMURRAY ; #SOCIALISME ; #FRONDEURS ; #MACRON ; #HOLLANDE ; #4OFTHEGUYSAREDOWNSOFAR ; #PARIS ; #MOTIONB ; #ASIATIQUES ; #USA ; #HEGEMONIE ; #BURUNDI ; #CRISE ; #ACTU ; #EDELHARDIESS ; #RAP ; #FN ; #PSYYNAATANGELO ; #GETONCE ; #RCTSFP ; #EUROPE ; #LESREPUBLICAINS ; #FESSENHEIM ; #PG ; #FDG

Détermination des principaux retweets

Les retweets, eux, s’ils évoquent avec une certaine pointe d’humour « l’affaire de l’avion Valls » (tweets 1 & 3), sont plutôt critiques sur d’une part les résultats de l’actuel gouvernement (tweets 6, 7 et 9) et d’autre part sur le niveau de fréquentation du congrès (tweets 4, 5 et 8).

  1. RT @CuadradoNicolas: [email protected] « Je peux pas j’ai foot ! » #CongresPS #VallsTravel #BarcaJuve http://t.co/Jcjh88CJfw [165]
  2. RT @ThomasWieder: Une oratrice parle des migrants dans une indifférence generale. Elle s’arrête en soulignant, dépitée, que la question ind… [164]
  3. RT @LaMutine: En plein #congrèsPS Valls s’envole pour Berlin soutenir l’équipe de foot de Barcelone #CestPasCherCestLétatQuiPaye http://t.… [110]
  4. RT @ThomasWieder: Au guichet SNCF : « Il y a du monde dans le train ce soir, car le #congresPS c’est un tel fiasco que les gens rentrent plus… [102]
  5. RT @Prevalito: Parmi les 60.000 adhérents du PS à jour de cotisation, 60% sont des élus et des collaborateurs. Le PS, ce grand parti popula… [95]
  6. RT @JionelLospin: «  »Entre ici, PS, avec ton terrible cortège de chômeurs ! » » [85]
  7. RT @lesRepublicains: [email protected] « Le vrai problème pour la France, ce sont les incapables qui la gouvernent » http://t.co/9vFayLnwiO #… [85]
  8. RT @Bleu_Poitou: Pas vraiment la foule au #CongresPS #Poitiers http://t.co/qukz4BUQ3n [77]
  9. RT @laurentwauquiez: Indécence du discours du Premier ministre qui tente de masquer la médiocrité de son bilan en s’en prenant au chef de l… [75]

Analyse des échanges twitter

Cartographie interactive des hashtags associes a #congresps

Cartographie globale interactive des communautés Twitter
(cliquez sur « Afficher les labels » à gauche de la carte afin de voir le nom des comptes, puis utilisez zoom + et – )

Visualisation du compte Twitter de Jean-Christophe Cambadélis sur la carte interactive

Le compte Twitter de Jean-Christophe Cambadélis sur la carte interactive

(cliquez sur « Afficher les labels » à gauche de la carte afin de voir le nom des comptes, puis utilisez zoom + et – )

 

Visualisation du compte Twitter de Christian Paul sur la carte interactive

Le compte Twitter de Christian Paul sur la carte interactive

(cliquez sur « Afficher les labels » à gauche de la carte afin de voir le nom des comptes, puis utilisez zoom + et – )

 

Visualisation du compte Twitter de Anne Hidalgo sur la carte interactive

Le compte  Twitter d’Anne Hidalgo sur la carte interactive

(cliquez sur « Afficher les labels » à gauche de la carte afin de voir le nom des comptes, puis utilisez zoom + et – )

Visualisation du compte Twitter de PS_Paris sur la carte interactive

Le compte Twitter de PS_PARIS sur la carte interactive

(cliquez sur « Afficher les labels » à gauche de la carte afin de voir le nom des comptes, puis utilisez zoom + et – )

 

Analyse Lexicométrique des Motions A et B

Pour analyser les textes des motions, nous avons utilisé l’analyse factorielle de correspondances (AFC) qui permet de visualiser les répartitions des mots au sein d’un corpus.

Les mots qui se retrouvent au centre du graphique sont utilisés par tous les territoires de langages. Les mots qui forment une corolle autour des titres sont communs à certains territoires en particulier.

Les Analyses factorielles permettent de faire des regroupements au sein du corpus, de comprendre pourquoi certains textes s’opposent à d’autres sur le plan du lexique.

Pour faire simple, elles réduisent la complexité des données tout en donnant le maximum d’informations possibles et accessibles.

Motion A

Le texte complet (PDF) de la Motion A est accessible sur le site du Congrès du Parti Socialiste.

Motion A - Analyse factorielle de correspondances

 

Motion A - Analyse de similitude (ADS)

L’analyse de similitude (ADS) est une technique, reposant sur la théorie des graphes, classiquement utilisée pour décrire des représentations sociales, sur la base de questionnaires d’enquête. Nous avons dérivé la fonction pour étudier les corpus de textes.

Le dendrogramme, lui, nous renseigne sur la qualification des termes utilisés. Pour les trois premières classes, des verbes appelant une action globale et commune : fiscalité, droit professionnel, sécurité, éducation, formation, économie, investissement. Les deux classes suivantes (les 3 et 5) rassemblent un certain nombre de mots plus centrés sur l’action à l’échelle du Parti Socialiste : gauche, socialisme, alliance, combat, trouver, réorienter, congrès, présenter…

Motion A - Dendrogramme

Motion B

Le texte complet (PDF) de la Motion B est accessible sur le site du Congrès du Parti Socialiste.

Motion B - Analyse factorielle de correspondances

 

Motion B - Analyse de similitude (ADS)

Motion B - Analyse de similitude (ADS)

L’analyse de similitude (ADS) est une technique, reposant sur la théorie des graphes, classiquement utilisée pour décrire des représentations sociales, sur la base de questionnaires d’enquête. Nous avons dérivé la fonction pour étudier les corpus de textes.

Le dendrogramme montre la diversité de discours autour de ces deux axes.

  1. Facteur global : collectivité, entreprise, travail, euro, industrialisation…
  2. Facteur politique : partir, socialisme, élection, militantisme, vote, rassemblement…

Motion B - Dendrogramme

Comparaison des nuages de mot des deux Motions

Motion AMotion B
Motion A - Nuage de TagsMotion B - Nuage de Tags

Réseaux sociaux, individu social, visibilité et réputation

Lorsque les 6 degrés de séparation rencontrent les typologies de présence en ligne…

Small world ou les 6 degres de separation

Small world, les 6 degrés de séparation

En 1967, lorsque le sociologue américain Stanley Milgram(1)  reprend à son compte une idée déjà développée par Frygies Karenty, la théorie des six degrés de séparation, il n’imaginait sans doute pas ce que deviendrait sa découverte, quarante ans plus tard, et l’apport qu’elle offrirait aux réseaux sociaux.

Pour mettre en place sa théorie du « Petit monde » (Small World), il demanda à un échantillon aléatoire de 300 Américains de faire parvenir une lettre  par voie postale (en 1967, l’Internet n’est pas encore de mise) à un individu au sujet duquel ils avaient quelques informations mais dont ils ne connaissaient pas l’adresse. La règle étant de ne transmettre le courrier qu’à une relation proche et de lui demander de l’envoyer au destinataire (on suppose bien sûr que les gens dans la chaîne sont compétents pour découvrir le lien entre les deux personnes servant de relais). Bien que très controversée, cette expérience a été à l’origine du principe fondateur des réseaux sociaux actuels !

L’individu social

La sociabilité est indispensable au développement humain. Dans la vie réelle, un individu social est un individu qui développe des interactions sociales au contact d’autres individus. L’ensemble de ces interactions sociales détermine à la fois le réseau social et le capital social(2) de chaque individu.

Les actions qu’il mènera viendront enrichir ou appauvrir son capital social. Qui, en retour, lui permettra d’obtenir des avantages marchands et non marchands lors de ses interactions avec les autres.

Selon Danah Boyd, un réseau social est une catégorie de site web avec des profils d’utilisateurs, des commentaires publics semi-persistants sur chaque profil, et un réseau social public navigable (un environnement dit pervasif, c’est-à-dire que les objets présents dans l’environnement interagissent entre eux sans action particulière de l’utilisateur – une forme d’ubiquité numérique) affiché en lien direct avec chaque profil individuel.

Identité personnelle - reputation - capital social

L’internaute interagit avec l’information, communique et échange. Tout comme dans la vie réelle, sa réputation de producteur de contenu devient directement liée à la qualité de l’information qu’il publie. Et inversement, l’appréciation de la qualité d’un contenu est directement liée à sa réputation, déterminant ainsi son capital social.

La grande différence de ce modèle virtuel est que le réseau Internet introduit un nouveau mode de communication impossible à réaliser physiquement : l’ubiquité couplée à l’instantanéité.

Dans ce contexte, la gestion de sa présence en ligne, de sa visibilité et de ses identités devient un enjeu prépondérant pour l’individu.

Visibilité et typologie des présences en ligne

Le sociologue Dominique Cardon(3) nous propose une typologie très intéressante des différentes formes de présence en ligne sur le web 2.0 et ce qu’elles induisent pour les individus qui les créent et les alimentent.

Il détermine 5 formats de visibilité organisés sur le duo identité numérique/type de visibilité recherchée :

typologie des présences en ligne par Dominique Cardon

1. Le paravent (se cacher pour se voir)

C’est le principe même des sites de rencontre. Les individus se sélectionnent les uns les autres à travers une fiche de renseignements, avant de dévoiler progressivement tout ou partie de leur(s) identité(s) au cas par cas, puis de favoriser ou pas une rencontre dans la vie virtuelle ou réelle.

2. Le clair-obscur (montrer caché)

Les participants rendent visible tout ou partie de leur intimité et de leur quotidien à un réseau social de proches et sont difficilement accessibles pour les autres (attention aux amis d’amis).

3. Le phare (tout montrer, tout voir)

Les participants rendent visibles de nombreux traits de leur identité, leurs centres d’intérêts et leurs compétences, et sont facilement accessibles à tous. La visibilité ici fait l’objet d’une réelle quête et d’une recherche de connectivité maximale au moyen d’indicateurs tels que réputation, nombre d’amis, compteurs d’audience, etc.

4. La « lanterna magica » (se voir mais caché)

Les participants prennent la forme d’avatars qu’ils personnalisent, dans le but de dissocier leur identité réelle de celle qu’ils endossent dans le monde virtuel. Cette division libère les contraintes et facilite les nouvelles rencontres.

5. Le post-it (je suis là, je fais ça)

Ce type de plate-forme est un cas à part, les participants rendent visibles à tous leur disponibilité et leur présence, mais interagissent uniquement avec un cercle relationnel restreint.

Identité civile, identité numérique et réputation

Selon le dictionnaire Le Robert, l’identité est « le caractère de ce qui demeure identique à soi-même. » Elle est ce qui caractérise un individu, le distingue, lui confère son individualité et sa singularité. Pour l’anthropologue Nicole Sindzingre , l’identité est inséparable de l’individuation : pour identifier un ou plusieurs individus à d’autres, il faut les distinguer de tout ce qu’ils ne sont pas.

D’un point de vue juridique, l’identité d’une personne est inscrite dans l’état civil et garantie par l’État. Il s’agit de l’ensemble des éléments de fait et de droit relatifs à un individu (date et lieu de naissance, nom, prénom, filiation, etc.) légalement reconnu ou constaté qui permet de l’individualiser de manière unique.

L’identité numérique, elle, ne peut pas être considérée comme le simple reflet plus ou moins fidèle de son identité civile. Non, l’identité numérique est plurielle – nous en avons tous plusieurs, en particulier lorsque nous pratiquons l’hétéronymat –, active, mobile et changeante.

Elle est caractérisée par deux groupes d’informations distincts mais très complémentaires :

  • les parcelles d’information dites incontestables et uniques : coordonnées physiques, adresse IP, certificats numériques, comptes bancaires, numéro de téléphone, etc., qui sont généralement attribuées par une autorité tierce (état civil, fournisseur d’accès Internet, opérateur de télécommunications, banque…) ;
  • et celles réputées plus ambiguës et multiples : pseudonymes, avatars, commentaires, blogs, photos, CV, etc., qui sont générées par l’individu lui-même ou par les individus composant son réseau.

Plus ces parcelles seront nombreuses et accessibles, plus elles permettront de construire, une fois assemblées, une identité numérique très précise de l’individu ! Et bien sûr, plus ces parcelles seront nombreuses et éparpillées, plus il deviendra impératif pour l’individu de les « gérer », c’est-à-dire de surveiller l’utilisation qui pourrait être faite de chacune d’elles.


NOTES

(1) Le Paradoxe de Milgram (Small World) est l’hypothèse selon laquelle chacun peut être relié à n’importe quel autre individu existant par une chaîne de six relations (6 degrés de séparation).

(2) La notion de capital social a été étudiée en 2006 dans l’article Le rôle des interactions sociales dans les modèles économiques Internet de Thierry Pénard professeur d’économie à l’université de Rennes 1.

(3) Dominique Cardon est sociologue au Laboratoire des usages de France Télécom R&D et chercheur associé au Centre d’étude des mouvements sociaux de l’École des Hautes études en sciences sociales.