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Comment surveiller des extrémistes sur twitter ?

Nicolas Vanderbiest a une fois de plus résumé la méthode classique de détermination des réseaux sur twitter.

Elle peut bien sûr être utilisée pour les réseaux extrémistes (islamiques, d'extrême droite ou gauche, etc..) ou pour déterminer les "tortues béglaises" qui oeuvrent en e-lobby.

Une fois la liste déterminée et la cartographie faite, que faire ?

C'est là que l'analyse HUMAINE et que le nez humain ont toute leur valeur ajoutée.

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Twitter et audience TV: le gros pipeau à vendre en 2015

Médiamétrie, déjà célèbre pour ses extraordinaires capacités marketing à vendre du vent, va sortir son Médiamétrie Twitter TV Ratings.

Objectif : mesurer le rayonnement réel d'une émission sur la twittosphère... « Comme pour l'audience télé, si les chaînes sont capables de mesurer leur audience sociale, elles peuvent la valoriser auprès des annonceurs, déchiffre Justine Ryst, directrice du développement pour Twitter France. (cf http://television.telerama.fr/television/impossible-de-zapper-twitter,120374.php )

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Coupe du Monde et Twitter : petite étude sur le match Uruguay Angleterre

Le sport et spécialement le foot et encore plus spécialement la Coupe du Monde  sont d'excellents champs d'investigation pour des tentatives d'analyse de twitter.

Analyse de twitter ça veut dire quoi ? 

Y a-t-il des constantes dans ce qui se dit sur twitter à propos d'un évènement ?

Y a-t-il des fréquences spécifiques de "twittering" ?

Y a-t-il des courbes de gauss constantes pour certaines métriques ?

Y a-t-il des évolutions habituelles avant et après un évènement ? etc, etc..

Analyser twitter dans ce but de recherche de "truffes" (avec derrière peut-être des possibilités de prédictions ?) nécessite un outil. C'est pour cela que nous avons développé Deep Sea (cf Détecter les tendances, les mouvements d'opinion, le futur avec Twitter et Deep Sea ) .

Cela nécessite aussi un ou des serveurs extrêmement puissant(s) car le foot, ce n'est pas la mode, la politique, la télé ou autre sujet. le foot intéresse VRAIMENT les gens et le nombre de tweets produits à l'occasion d'un match est énorme.

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Twitter et la télé: petit exemple d'analyse avec NCIS sur M6

NCIS est une des séries les plus vues au monde. En France, NCIS passe sur M6 le vendredi soir. Le moment et la chaine sont parfaits pour une petite analyse des "relations" entre la télé et ce qui se passe sur twitter car le programme ne fait pas trop de "buzz" et le jour n'est pas un jour de grosse audience.

Comme pour le match PSG Chelsea (voir Analyse du PSG sur Twitter le jour d'après et Analyse de PSG Chelsea sur twitter ), nous avons utilisé Deep Sea (voir  Détecter les tendances, les mouvements d'opinion, le futur avec Twitter et Deep Sea).

2 mesures ont été faites mais l'ensemble des tweets concernant la diffusion de NCIS aurait pu être "attrapé" sur UNE prise. Nous montrons ci-après les 2 prises pour voir clairement ce qui se passe à la diffusion de l'émission par rapport au "bruit" habituel.

Nous avons récupéré et analysé tous les tweets où il y avait le mot "NCIS" (pas forcément en hashtag).

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Analyse du PSG sur Twitter le jour d'après

Et voici la suite de Analyse de PSG Chelsea sur twitter avec 2 prises d'infos pour comparer: ce matin vers 9h30 10h et cet après-midi 17h.

Commençons par les graphes et puis on parlera ensuite.. (sachant que nous ne publions pas tous les graphes de ce matin puisque certains comme la répartition des followers, des followings, etc.. sont les mêmes).

(cliquez sur les images pour les voir en grand: pas seulement les images de la rubrique "images" mais aussi les graphes ;-))

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Détecter les tendances, les mouvements d'opinion, le futur avec Twitter et Deep Sea

Un des nouveaux domaines apparus avec le Big Data (Expression qui commence à ne plus vouloir rien dire) est le retour en mode High-Tech d'un des plus vieux jeux de l'humanité: la divination.

En ce début de 21ème siècle, l'homme a de sacrés atouts pour tenter de deviner où Dieu va lancer les dés ou au moins savoir quand Dieu n'est pas à la manoeuvre.

Grâce aux ordinateurs, aux possibilités de stockage de données et surtout aux réseaux interconnectés où ses semblables aiment communiquer et livrer leurs pensées, fiertés et peines, l'homme peut calculer la vitesses, les angles d'inclinaison, etc.. des dés et tenter avec précision de savoir ce qui risque d'arriver ou ce qui a de grandes chances de ne pas arriver ..

Grâce au big data, les théories classiques de statistiques et probabilités qui ont régné pendant quelques siècles ne sont plus les seules.

Adios Poisson, Gauss, théorème central limite et loi normale !

Bienvenue à de nouvelles méthodes (d'ailleurs pas si neuves que ça)  comme celles de statistical learning model à l'image de Vapnik.

Il n'est pas non plus nécessaire d'avoir accès à des chambres fortes où sont enfermés des secrets et des données bizarres. Google, Facebook, Twitter et plein d'autres nous donnent accès à assez de données afin de pouvoir tirer des conclusions très intéressantes, pour peu qu'on ait la bonne learning machine ou qu'on ait senti le bon algorithme de traitement de l'information.

A nous une sorte d'analyse chartiste sur l'information disponible en masse.

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