Le web social a connu une progression rapide depuis le milieu des années 2000, qu’il s’agisse de sites communautaires comme Facebook ou de microblogging comme Twitter. Ses usagers l’utilisent de plus en plus souvent pour exprimer leurs opinions sur l’actualité du moment, sur leurs expériences quotidiennes, sur leurs choix de consommation ou de style de vie.
Gérer la sémantique des flux
Cette information abondante, potentiellement infinie, constitue désormais un enjeu majeur de la communication institutionnelle (et produits) des organisations. Entreprises et institutions avaient en effet pour habitude d’émettre des messages vers leurs cibles (one-to-many) ; elles sont désormais – ainsi que leurs propres cibles – destinatrices involontaires de messages innombrables qui participent à la construction de leur notoriété et de leur réputation (many-to-one et many-to-many).
Complexe, la maîtrise de ces flux massifs d’information peut cependant constituer une opportunité pour sélectionner, analyser et exploiter des données stratégiques concernant son image. C’est précisément l’enjeu des spécialités à préfixes en « e- » ayant fleuri depuis quelques années : e-réputation, e-notoriété, e-marketing, etc.
Pour gérer le flux et s’y insérer, il faut cependant disposer des bons outils. Si l’information est devenue abondante et gratuite, le temps est devenu rare et cher : personne ne peut compulser des giga- ou des terabytes de textes pour en extraire les signaux pertinents ; nous sommes donc obligés de construire des filtres pour identifier les informations qui méritent notre attention.
Plusieurs études nord-américaines (dont certaines ont été commentées en détail dans Labocom) ont déjà montré que Twitter est un outil fiable d’analyse de l’opinion publique dans le domaine de la confiance des consommateurs (O’Connor 2010), des sentiments à l’égard des marques (Jansen 2009) ou encore pour prédire le succès ou l’échec d’un film (Asur 2010).
Inférences, en collaboration avec le cabinet Adverbe, a testé son nouvel outil DoxoWeb sur le Twitter français, en choisissant un sujet d’actualité politique et sociale : la réforme des retraites. Nous vous laissons découvrir le résultat sur ce lien http://www.inferences-conseil.com//PDF/EtudeRetraite1TwitterOK.pdf
Utiliser des savoir-faire ad-hoc
Il paraît utile, dans le cadre de notre Labocom hebdomadaire, d’insister sur les contraintes pesant sur ce type d’exercice. On voit en effet fleurir depuis quelque temps déjà des annonces évoquant « web sémantique » ou « veille stratégique » : ces offres alléchantes ne tiennent hélas que rarement leurs promesses.
Toute la difficulté réside en effet dans le tri efficace des informations pertinentes pour la problématique étudiée parmi le bruit de fond important des messages n’exprimant aucune opinion particulière. Or, la qualité de ces filtres tient avant tout à la rigueur des outils de linguistique mobilisés et à la cohérence de leur cadre sémantique. L’outil DoxoWeb, dérivé de quatre années d’analyse quantitative et qualitative de corpus, a permis de dégager des régularités dans l’usage des champs lexicaux et sémantiques relayés par la communication des organisations.
Pour donner un exemple concret, la seule catégorie des qualifications morales d’une situation (« est-ce juste ou injuste ? ») correspond à un lexique spécifique d’environ 450 mots (adjectifs, substantifs, adverbes, verbes, formules idiomatiques) classés selon leur polarité (positif ou négatif) et leur valence (haute ou basse intensité). Et la morale n’est qu’un exemple, puisque le traitement semi-automatisé du langage en vue d’extraire des opinions exige de prendre en considération toutes les catégories du jugement humain, que celles-ci soient performatives, cognitives, émotives, esthétiques ou éthiques.
Références
Gérer la sémantique des flux
Cette information abondante, potentiellement infinie, constitue désormais un enjeu majeur de la communication institutionnelle (et produits) des organisations. Entreprises et institutions avaient en effet pour habitude d’émettre des messages vers leurs cibles (one-to-many) ; elles sont désormais – ainsi que leurs propres cibles – destinatrices involontaires de messages innombrables qui participent à la construction de leur notoriété et de leur réputation (many-to-one et many-to-many).
Complexe, la maîtrise de ces flux massifs d’information peut cependant constituer une opportunité pour sélectionner, analyser et exploiter des données stratégiques concernant son image. C’est précisément l’enjeu des spécialités à préfixes en « e- » ayant fleuri depuis quelques années : e-réputation, e-notoriété, e-marketing, etc.
Pour gérer le flux et s’y insérer, il faut cependant disposer des bons outils. Si l’information est devenue abondante et gratuite, le temps est devenu rare et cher : personne ne peut compulser des giga- ou des terabytes de textes pour en extraire les signaux pertinents ; nous sommes donc obligés de construire des filtres pour identifier les informations qui méritent notre attention.
Plusieurs études nord-américaines (dont certaines ont été commentées en détail dans Labocom) ont déjà montré que Twitter est un outil fiable d’analyse de l’opinion publique dans le domaine de la confiance des consommateurs (O’Connor 2010), des sentiments à l’égard des marques (Jansen 2009) ou encore pour prédire le succès ou l’échec d’un film (Asur 2010).
Inférences, en collaboration avec le cabinet Adverbe, a testé son nouvel outil DoxoWeb sur le Twitter français, en choisissant un sujet d’actualité politique et sociale : la réforme des retraites. Nous vous laissons découvrir le résultat sur ce lien http://www.inferences-conseil.com//PDF/EtudeRetraite1TwitterOK.pdf
Utiliser des savoir-faire ad-hoc
Il paraît utile, dans le cadre de notre Labocom hebdomadaire, d’insister sur les contraintes pesant sur ce type d’exercice. On voit en effet fleurir depuis quelque temps déjà des annonces évoquant « web sémantique » ou « veille stratégique » : ces offres alléchantes ne tiennent hélas que rarement leurs promesses.
Toute la difficulté réside en effet dans le tri efficace des informations pertinentes pour la problématique étudiée parmi le bruit de fond important des messages n’exprimant aucune opinion particulière. Or, la qualité de ces filtres tient avant tout à la rigueur des outils de linguistique mobilisés et à la cohérence de leur cadre sémantique. L’outil DoxoWeb, dérivé de quatre années d’analyse quantitative et qualitative de corpus, a permis de dégager des régularités dans l’usage des champs lexicaux et sémantiques relayés par la communication des organisations.
Pour donner un exemple concret, la seule catégorie des qualifications morales d’une situation (« est-ce juste ou injuste ? ») correspond à un lexique spécifique d’environ 450 mots (adjectifs, substantifs, adverbes, verbes, formules idiomatiques) classés selon leur polarité (positif ou négatif) et leur valence (haute ou basse intensité). Et la morale n’est qu’un exemple, puisque le traitement semi-automatisé du langage en vue d’extraire des opinions exige de prendre en considération toutes les catégories du jugement humain, que celles-ci soient performatives, cognitives, émotives, esthétiques ou éthiques.
Références
- Adverbe / Inférences (2010), La réforme des retraites vue du Web (1) : Twitter soutient-il le gouvernement ou les syndicats ?, études DoxoWeb.
- Asur S, BA Huberman (2010), Predicting the future with social media, Social Computing Lab, HP Labs, Palo Alto,
- Jansen BJ, M. Zhang, K Sobel A Chowdury (2009). Micro-blogging as online word of mouth branding. Proceedings of the 27th international conference extended abstracts on Human factors in computing systems - CHI EA ’09, p. 3859.
- O'Connor B, R Balasubramanyan, BR Routledge, NA Smith (2010), From tweets to polls: Linking text sentiment to public opinion time series, Proceedings of the International AAAI Conference on Weblogs and Social Media, Washington, DC.
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