ARCHITECTURE SOCIALE

De Klout à iBrain

Introduction :

La révolution du net a démarré quand on a pris conscience du lien social que pouvait générer l’outil. Depuis Twitter et l’apparition des premiers Hashtag on ne cesse de s’entre-référencer. L’implication de l’internaute sur la toile s’est ainsi développée à mesure qu’il se définissait par rapport à sa communauté. A tel point que l’existence même d’un internaute ne peut se définir qu’à travers son lien social. A quoi bon avoir une adresse mail si ce n’est pour échanger avec son entourage et rester informé de ce qu’il se passe ? Un compte Facebook ? Des abonnements aux flux RSS ?

C’est ce lien social, cette appartenance numérique à un groupe donné qui est aujourd’hui mesurée, compilée, quantifiée. Klout s’engage à mesurer cette e-réputation à grande échelle applicable pour tous, par tous et gratuitement. Si l’outil de mesure est sujet à de nombreuses critiques, il apparaît comme une suite logique de l’évolution des m??urs sur Internet.

L’analyse de données pour en tirer un contenu exploitable étant un virage inéluctable de la société online, 50A s’intéresse également de près aux nombreuses possibilités d’exploitation de l’information. L’agence en a fait son projet de R&D, je vous présente: iBrain

Qu’est-ce que Klout ?

Créé il y a deux ans à San Francisco, Klout (Clout=influence en anglais) a pour but d’analyser votre activité et vos interactions sur les réseaux sociaux. Les calculs se font par pondération entre l’étendu de votre entourage, le Klout score de ce dernier et l’interaction qui en résulte. Plus vous êtes actifs et plus vos interventions sont reprises et plus votre score (noté sur 100) sera élevé.

Par intuition digitale, Klout vous attribue un des 16 titres définis par une matrice qui analyse vos résultats selon:

– votre participation aux débats

– la création ou le partage de contenu

– sa spécialisation

– sa régularité

Ainsi on retrouve 16 profils:

 

Curator: Met en avant les influenceurs, trouve le meilleur contenu et le partage

Broadcaster: Diffuse l’info en grande quantité, est régulièrement RT, commenté…

Taste Maker: Suit les tendances mais sait également les créer

Celebrity: Tout ce qu’il dit est repris en masse, probablement une célébrité IRL

Syndicator: Sait ce qui est à la mode et suit activement les influenceurs. Permet à ses followers d’être tout de suite au courant de sujets précis

Feeder : Délivre des informations de qualité à propos de sujet précis

Thougt Leader : Influenceur dans son domaine, il reconnait les messages important et donne son opinion

Pundit : Fait plus que partager l’info, il la crée. C’est une référence dans son domaine

Dabbler : Débutant sur la toile, il partage peu

Conversationalist : Aime se tenir informé des infos « hot » et échange sur différents sujets

Socializer : Réactif, il aime partager ses découvertes avec son entourage

Networker: Sait connecter les bonnes personnes entre elles et partage les informations importantes

Observer: Ne partage pas beaucoup mais suit de nombreuses personnes pour se tenir au courant

Explorer: Très engagé sur le web social, il est toujours à la recherche de nouveaux moyens d’interagir et d’être en réseau

Activist: Défend activement une cause ou une idée

Specialist: Ce n’est pas une célébrité mais son opinion est la deuxième plus recherchée concernant un sujet en particulier. Followers très engagés.

Si vous êtes Justin Bieber par exemple, votre score flirt avec la centaine et vous êtes une Celebrity. Si, en revanche,  vous êtes plutôt du genre early adopter on vous retrouvera Specialist ou Pundit entre 50 et 70 et ainsi de suite en fonction de votre implication sur les réseaux sociaux.

D’abord calculé à partir de Twitter et Facebook, Foursquare, Instagram, LinkedIn, Youtube, Flickr, Blogger, Last.fm et Tumblr sont vite venus rejoindre les rangs des réseaux sociaux à quantifier. Suivi tout récemment par Google + qui devrait rapidement se faire une place dans la Kloutosphère.

Vers un Klout Casting ?

A partir d’une influence laborieusement acquise avec le temps pour se créer un nouveau lien social, on en vient à mesurer son taux « d’influençabilité ». Quel intérêt peut-il y avoir à quantifier et classer les influenceurs ? Jusqu’ici on avait pu bénéficier par exemple du PeerIndex, moins sexy, ou de la WikioMap pour repérer les blogs les mieux fréquentés et en déduire une certaine influence sur les communautés.

Aujourd’hui, c’est avant tout pour des raisons marketing assez évidentes que Klout sort son épingle du jeu. Avec l’intérêt croissant des marques pour leur e-réputation, Klout est un merveilleux indice de notoriété quand il s’agit aux community manager de justifier leur choix envers tel ou tel influenceur.

Spotify et Subway y ont déjà eu recours en permettant aux meilleurs influenceurs de bénéficier d’invitations et de promotions, les perks, réservées à ceux dont les scores étaient par exemple supérieurs à 50 ou 60.

Que vaut-il ?

Qu’en est-il cependant de la légitimité que l’on peut accorder à un tel classement ?

S’il est vrai qu’une batterie de lignes de code et d’équations ont été nécessaires pour réaliser un classement si vaste avec autant de données, rien n’est exprimé quant aux valeurs données aux outils de mesure. Un RT est-il plus influent qu’un nouveau badge sur Foursquare ? Qui du Instagram shot ou du +1 rapporte le plus de points ? Pour le moment, et probablement pour des raisons historiques, Twitter conserve la première place dans le classement des actions les plus rentables.

Klout est donc un nouveau moyen de se classer et de se positionner les uns par rapport aux autres. Si l’intérêt semble évident pour faire émerger les plus grands influenceurs d’un domaine précis, son champ d’action est vite restreint dans les faits puisqu’il ne s’applique exclusivement qu’au classement. Outils de comparaison donc pour les professionnels et les internautes en mal d’ego, la dérive du classement devient l’obsession du positionnement, et, à raison, la participation inconsciente ou non à la compétition. On sait aujourd’hui les bienfaits d’un tel modus operandi dans le milieu professionnel et particulièrement sur les employés de certains grands groupes.

Le paysage virtuel change, il évolue constamment. Chaque nouvel appareil amène son lot de nouveaux logiciels, applications, plus puissants, plus précis et répondant à quantité de nouveaux besoins créés pour l’occasion. On s’imprègne de plus en plus de cette technologie, omniprésente, pour interagir les uns avec les autres, communiquer davantage et plus loin. Et s’il était temps de tout mettre en commun ?

Aussi critiquable soit Klout, « la référence de l’influence » a ouvert la question d’une nouvelle tendance, l’interaction de données, ou l’extraction d’informations afin de créer du contenu.

Avec la dispersion des informations, il fallait envisager toutes ces connaissances perdues et leur redonner une structure, un lien.

Chez 50A, cela fait maintenant un an que nous travaillons sur la question. Spécialisée dans le domaine des réseaux sociaux, l’agence s’est véritablement tournée vers la compréhension et la maîtrise des data. Inférence et probabilités bayésiennes, Datamining, Corrélation sémantique, la grande Aventure scientifique avait commencé !

Nous sommes en effet partis d’un postulat simple : la création de contenu à partir des données laissées sur le net. De là, est naît le projet iBrain : une machine ou entité qui permette d’aller chercher des infos sur différents réseaux sociaux ou sites internet (blog, forum), de les consolider et d’en produire de nouvelles à partir de données différentes déjà existantes.

Dans les faits, iBrain permettrait de consolider un avis. Par exemple avec un docteur : il pourra dire au patient si il a trop fumé ou si il n’a pas pris soin de sa santé grâce aux diffférents tweets ou messages provenant du malade et permettrait d’en conclure ce qu’il faut changer dans son comportement.

Un premier état de l’art nous a vite confirmé qu’un tel projet était une véritable innovation pour le net et sa compréhension.  Au vue des nombreux obstacles d’ordre mathématiques, technologiques et informatiques il nous a fallu demander de l’aide auprès de spécialistes.

C’est ainsi que nous avons crée le département de R&D 50A

Pourtant plus à même de travailler avec des groupes tels Thales ou Orange France Telecom, iBrain a décroché un partenariat avec le CNRS et l’UTC de Compiègne !

L’UTC et un de ses laboratoires, (HEUDIASYC, une Unité Mixte de Recherches CNRS 6599), qui travaillent sur les mêmes idées ont soumis la participation à la thèse CIFRE ayant pour titre : « Système d’analyse de systèmes sociaux : extraction et gestion d’informations pour l’élaboration d’un système multidimensionnel de connaissances corrélées ». Pierre Morizet, chercheur au CNRS, a immédiatement adhéré au projet. L’idée a également séduit de nombreux autres laboratoires  qui voulaient collaborer.

En se lançant dans un tel projet on passe par différentes sciences ou techniques comme les mathématiques, ou le traitement automatique du langage (TAL)

Pour fonctionner, iBrain s’appuie sur 7 grand groupes de données afin d’affiner ses choix :

  1. Les réseaux sociaux qui impliquent les liens relationnels publics et privés
  2. L’information pure au travers de sites d’informations liés à l’actualité ou thématique avec les blogs
  3. Les données privées : vos saisies sur simplenote ou agenda éléctronique par exemple
  4. Les données librements disponibles comme l’Open Data
  5. Les données à but commercial diffusées sur Foursquare, Nomao ou Pages Jaunes
  6. Données diverses
  7. Les données issues des logiciels de Quantified-self seront aussi exploitable mais encore en développement.

En exploitant toutes ces informations, nous avons repéré trois principales difficultés, autant d’étapes dans la réalisation du projet :

  1. La gestion des données et des informations en dépit des contraintes d’utilisation inhérentes à l’outil. Se connecter à 18h sur Twitter et remonter la timeline jusque 9h avec une centaine de followers actifs est impossible par exemple.
  2. Comprendre l’information dégagée à partir de données brutes. Comment exploiter et stocker différentes informations quelque soit leur provenance et en définir une corrélation ?
  3. Enfin, traduire ces informations retravaillées en un discours utile auprès du consommateur final

Il faudra du temps à 50A pour qu’iBrain soit viable, l’agence digitale s’est prévu 3 ans pour mettre au point son projet de R&D. D’ici là, alors que nous entrons déjà dans l’ère des technologies 2.5, iBrain sera à même de rivaliser avec les logiciels 3.0 : l’aventure vers l’intelligence artificielle continue !

Welcome dans le monde de la DATA et de l’influence !!

 

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