Analyse de PSG Chelsea sur twitter

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Le 1/4 de finale PSG Chelsea a donné lieu à énormément de tweets.

Nous les avons analysés avec Deep Sea et en voici le résultat.

Tout d'abord quelques précisions sur l' "étude".

1) Nous avons lancé Deep Sea à plusieurs moments:

- 2 fois avant le match (30 minutes avant et 5 minutes avant)

- au début du match

- à la mi-temps

- à la fin du match (immédiatemment, puis une demi-heure après puis une heure après soient 3 fois avec à chaque "prise", environ 2000 tweets)

- vers 6h30 - 7 heure du matin le lendemain (là aussi 2000 tweets)

(ne pas tenir compte de l'heure indiquée en abscisse de certains graphes)

--> Vous trouverez ci-dessous les graphes des mesures après match et du matin, soient 4 graphes par type de mesure avec les 3 graphes de l'après match et le graphe du petit matin, pour chaque type de mesure.

- 9h30 et fin d'après midi cf  note spécifique Analyse du PSG sur Twitter le jour d'après

2) Vu le nombre énorme de tweets, le serveur a un peu explosé (La version de Deep Sea dont nous nous servons est sur un "petit" serveur) ce qui empêche d'avoir l'historique complet

3) Nous n'avons pas "analysé" un champ lexical autour du match mais juste ce qui se tweetait sur le terme "PSG" et uniquement dans les tweets "fr" à savoir annoncés et déclarés en langue française

 Maintenant les remarques.

A) PSG sur twitter AVANT et au DEBUT du match

Comme nous l'avions déjà remarqué dans d'autres cas où l'activité twitter concerne un évènement précis et attendu (à savoir un match, une émission de télé, etc..):

- le % de RT en fct du nb de tweets baisse énormément à l'approche du début de l'évènement

- le nombre d'images, d'url, de mentions d'autres comptes chute aussi par rapport à la moyenne

- le nombre d'auteurs pour 100 tweets sur le sujet augmente

- le champ lexical se disperse ainsi que les auteurs (la règle des 80/20 disparait)

- le tag de l'évènement se met en place

>> Les tweetos donnent leur avis, leurs encouragements et interagissent peu

A1) PSG sur twitter au début du match

Le début du match PSG Chelsea n'a en fait pas trop duré puisque Lavezzi a marqué rapidement. On a pu juste remarqué un début de match classique sur twitter: les premiers avis toujours avec peu d'interactions.

A2) PSG sur twitter à partir du but de Lavezzi

Le but de Lavezzi marque une remontée du % de RT, de tweets avec mentions, url et du nombre d'images tweetées. Un champ lexical, un ensemble de tags se mettent en place avec une répartition 80/20

B) PSG sur Twitter après le match

B1) Comme le montrent les graphes ci-dessous (première série de 4), les tweets avec mention d'un autre compte twitter sont plus nombreux que les tweets RT qui eux-mêmes sont plus nombreux que les tweets avec URL --> on réagit/discute avec d'autres twittos + qu'on reprend ce que disent les autres.

B2)  Le % de RT (tweets étant des RT) baisse au fur et à mesure que la discussion d'après match commence. On passe ainsi (2ème série de 4 graphe) de + de 70% de RT à environ 50% (score quand même élevé) au matin.

B3) Parallèlement, le % de tweets avec URL (y compris images et videos) augmente pour passer de 50% environ à environ 55% au petit matin (3ème série de 4 graphes)

mais les RT de ces tweets, en %, n'augmentent pas (4ème série de graphes) .. Tradition française, on ne "share" pas, contrairement à la "tradition" US.

B4) Le % de RT avec mentions (@) diminue, comme d'ailleurs le nombre de tweets avec mentions (@) --> la discussion qui battait son plein à la fin du match (noter qu'il s'agit d'un match gagné où une énorme majorité de twittos ne débat pas mais se félicite ) diminue au fur et à mesure. Mais le % de tweets avec mentions (qu'ils soeint tweets ou RT) reste important (+ de 60% au petit matin de tweets avec mention) ! Emotion partagée mon cher Thierry, ah oui Jean-mimi on peut mourir tranquille ;-)

B5) Age des comptes ayant twitté

Ca c'est assez surprenant. On pourrait s'attendre à moins de tendance "gaussienne" . Une majorité des comptes twitters qui ont parlé du PSG a 2-3 ans d'ancienneté, que ce soit à n'importe quel moment.

Pas trop de nouveaux comptes et pas d'anciens comptes ..

Pas mal de pistes peuvent être envisagées ..

Twitter est-il déjà en phase de décroissance ? Les jeunes qui ont de nouveaux comptes ont-ils déjà abandonné la mode de twitter des anciens jeunes d'il y a 2 ou 3 ans ?

Les twittos aguerris délaissent-ils le foot ?

Par rapport à d'autres études du même genre que nous avons menées sur des émissions de télévision, il y a une vraie différence car dans le cas d'une émission de télé, on a + de comptes récents.

Ceci dit, dans le cas des émissions de télévision, il reste une interrogation sur la réalité des comptes twitters qui s'expriment.

Autant il est difficile de manipuler l'activité twitter sur un match comme PSG Chelsea tellement il y a d'activité, autant il est facile de manipuler l'activité twitter sur une émission de télévision où il y a en fait relativement peu de tweets émis. A priori dans une édition antérieure de l'Amour est dans le Pré, une entité s'était amusée avec le faux compte twitter de Justine et il semble que les faux fans ou faux agitateurs twitter soient une pratique assez répandue pour "faire le buzz", attirer le chaland ou le faire réagir pour le "fixer". Cela explique peut-être la présence de comptes "plus jeunes" dans les analyses que l'on peut mener.

B6) Répartition du nombre de followers et followings par auteur de tweets

Un paquet de comptes "moyens" ayant entre 100-500 followers --> le foot est populaire et n'intéresse pas trop de gros propriétaires de followers ? ;-)

Un paquet de comptes "moyens" ayant - de 500 followings --> twitter sur le PSG n'est pas trop le truc des veilleurs ou des suiveurs ;-)

B7) Nombre d'auteurs pour 100 tweets

C'est un indicateur qu'on adore car il montre beaucoup de choses notamment dans son évolution. L'indicateur mesure le nombre d'auteurs par tranche de 100 tweets.

Avoir 90 auteurs pour 100 tweets n'est pas la même chose qu'en avoir 20, surtout si on recroise avec les RT (avoir 80 comptes différents qui RT pour 100 tweets n'est pas la même chose qu'en avoir 20).

Cet indicateur sert très souvent à détecter les futures tendances et à voir si quelque chose va prendre ou pas.

Rien de spectaculaire dans le cas du match PSG Chelsea puisqu'on est dans le commentaire et dans qqch qui existe déjà.

On remarque logiquement qu'il y a énormément d'auteurs. On verra ensuite dans cet exemple que les medias traditionnels ne font pas la loi, c'est le peuple qui publie.

Même chose avec l'indicateur qui repère les NOUVEAUX auteurs (en fait on filtre par tranche de 100 tweets les gens qui publient sans avoir publié dans les tranches précédentes). Attention à ne pas se tromper en interprétant les graphes: le nombre de nouveaux auteurs ne diminue pas. Simplement, au début de chaque mesure, les auteurs sont tous des nouveaux auteurs et au fur et à mesure de la .. mesure .. ils sont moins nombreux puisque souvent déjà existants dans les tranches d'avant.

Dans le cas des graphes ci-dessous, à chaque fois, on avait 2000 tweets et au bout des 20 tranches, on reste à + de 50 nouveaux auteurs, ce qui signifie qu'un auteur de tweet n'a pas "réussi" à retweeter pour "re-être" présent dans une mesure de 2000 tweets --> conséquence de l'énorme fréquence de tweets sur le sujet PSG mais aussi du nombre d'auteurs (car il peut y avoir une énorme fréquence avec peu d'auteurs, chose qu'on observe fréquemment lors d'une émission politique).

A l'inverse, vue l'énorme activité, avoir des auteurs qui arrivent à republier montre qu'il y a des vrais forcenés du foot..

En fait c'est cette moyenne de 50 nouveaux auteurs / 100 tweets au bout de 20 tranches de 100 tweets qui peut être étrange VU le nombre d'auteurs très élevé pour 100 tweets.

B8) Mots clés des tweets récupérés

Le top des keywords (on récupère tout le champ lexical) est donné ci-dessous à la fois pour tous les tweets mais aussi pour les tweets SANS les RT (pour essayer de sortir la substantifique moelle de l'honorable pensée de twitter ;-))

Pas de surprise, avec les mots qui ressortent: PSG, Chelsea, Victoire.

Petite surprise par rapport au mot "Pastore" qui marque les esprits et les images (voir ensuite) avec son but mais ne ressort pas trop en champ lexical (il ressort en hashtag).

Au petit matin, "Blanc" passe en tête, devant PSG mais "Mourinho' n'est pas présent.

Donc on parle du PSG ET de Chelsea (2ème mot) mais de Blanc SANS Mourinho.

Ca c'est classique sur Twitter (et peut-être dans le mi-parlé mi-écrit du web).

Quand il y a victoire d'une entité (sport, politique), le nom de l'entité perdante est cité mais quand on parle des humains, seuls les noms des vainqueurs sont cités (ainsi ici aucun joueur de Chelsea n'est cité dans le top keywords, comme Mourinho et Zlatan Ibrahimovic, auteur d'un match moyen, est quasiment absent du champ lexical).

En allant plus loin, au niveau des citations des "humains", ce sont les DERNIERS vainqueurs qui sont cités. Ainsi Lavezzi n'est plus cité en fin de match ni le matin, à l'inverse de Pastore (qui certes impose la victoire mais le but de Lavezzi était joli et avait bien lancé l'équipe).

En résumé, seules les entités restent et capitalisent le + et le -. Les "héros" font parler d'eux mais s'effacent ensuite. Les perdants "humains" sont ignorés.

 B9) Comptes twitters mentionnés

@PSG_inside fait la course en tête mais après le match car avant on n'a pas cette domination.

Cet indicateur n'est pas très utile dans ce type d'analyse.

En fait il est utile pour une autre fonctionnalité de Deep Sea avec laquelle on peut, parmi les auteurs OU les comptes mentionnés, retraiter les tweets récupérés en ne prenant en compte (ou pas) QUE les tweets où est présent le compte (ou les comptes) choisi(s) ou qu'a (ont) émis ce(s) compte(s).

B10) Comptes twitters auteurs

Si UN compte domine les mentions, les auteurs de tweets sont eux très répartis (les 4 graphes montrent bien les différences) et aucun media "classique" n'arrive à dominer le peuple de twitter ;-)

B11) Top des hashtags

Du classique avec PSG et PSGCHE.

A noter que dans la mesure du matin, le hashtag Pastore est présent alors qu'il n'y a pas de hashtag "Blanc" alors que ce dernier est au top de mots clés ..

Tout le problème des hashtags vs mots clés et du serpent qui se mord la queue.

Il serait intéressant de savoir pourquoi il n'y a pas de hashtag #blanc ayant percé . On aurait une idée si "blanc" n'était pas le sujet de tweets mais comme a priori ce n'est pas le cas et que l'entraineur du PSG est vraiment le sujet des tweets qui en ont parlé ..

A moins que comme ces tweets aient déjà comme hashtags PSG et PSGCHE, les auteurs hésitent à en mettre un 3ème ..ce qui expliquerait d'ailleurs la faible présence des hashtags en position 3 dans les top hashtags .. A voir ..

 B12) Top images

Ah les images .. Elles sont détachées des mots et des auteurs.

Peu d'images perso. Les images constituent l'essentiel des choses qu'on retweete. Au petit matin, les journaux fournissent de bonnes images à twitter (idée de montrer qu'on s'intéresse encore au truc ?).

Comme toujours, + l'image est un montage marrant + elle a du potentiel de diffusion (graphe à propos de Pastore et truc sur les anglais qui viennent manger à Paris)

B13) Le top des URL

(à suivre, mis en ligne ce soir, avec quelques remarques intéressantes sur les URL que diffusent, envoient les twittos)

A suivre aussi, mais dans un autre article, la suite des mesure avec une prise 9h30 et une prise début d'après midi le lendemain du match.

Voici maintenant les graphes de Deep Sea (n'hésitez pas à nous contacter pour une demo complète de l'outil si vous vous intéressez à la mesure, la corrélation, la détection de tendance et à la divination ;-) avec twitter ).

 

 Graphes généraux des nb de 'Tweets', 'RT', '@', 'avec URL'

1

1bis 1ter

1qua

% de RT

2 2bis 2ter 2qua

% de tweets avec URL

3 3bis 3ter 3qua

% de RT avec URL

4 4bis 4ter 4qua



% de RT avec @

5 5bis 5ter 5qua



% de tweets avec @

6 6bis 6ter 6qua



Age des comptes twitters qui ont tweeté

7 7bis 7ter 7qua



Nombre de followers

  9 9bis 9ter


Distribution du nombre de followers par auteur

11

11bis 11ter 11qua


Nombre de followings

12 12bis 12ter


Distribution du nombre de followings par auteur

13 13bis 13ter 13qua



Nombre d'auteurs par tranche de 100 tweets

15 15bis 15ter 15qua



Nombre de nouveaux auteurs par tranche de 100 tweets

16 16bis 16ter 16qua



Top keywords

17 17bis 17ter 17qua


Top keywords sans RT

18 18bis 18ter 18qua


Top des comptes twitters mentionnés

19 19bis 19ter 19qua



Top des comptes twitters mentionnés sans RT

20 20bis 20ter 20qua



Top des auteurs

21 21bis 21ter 21qua



 Top hashtags

22 22bis 22ter 22qua



Top images

1ère prise

Image Image 2 Image 3


Prise 2

Imagebis1 Imagebis2 Imagebis4 Imagebis5



Prise 3

Imageter1 Imageter2 Imageter3

prise 3/04 au matin

Images4

 

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