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Réseaux

2012/6 (n° 176)

  • Pages : 192
  • Affiliation : Revue précédemment éditée par Lavoisier

    Revue soutenue par l'Institut des Sciences Humaines et Sociales du CNRS

    Numéros antérieurs disponibles sur www.persee.fr

  • ISBN : 9782707175014
  • DOI : 10.3917/res.176.0105
  • Éditeur : La Découverte

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La montée en puissance des réseaux socionumériques ces dernières années a mis en avant le phénomène de « diffusion sociale » de l’information en ligne. Si des services comme Facebook et Twitter ont été utilisés dans un premier temps comme supports de la sociabilité ordinaire (Jouët, 2011), très vite leurs usages ont débordé la fonction de communication interpersonnelle pour devenir des composantes à part entière de l’espace public numérique. Ce croisement entre médias de masse et diffusion interpersonnelle de l’information apparaît déjà dans les travaux de Lazarsfeld, dès les années 1940. Néanmoins, l’émergence des réseaux socionumériques contemporains a modifié l’échelle du phénomène : désormais ce sont des dizaines de millions de personnes dans le monde qui échangent des informations de manière synchrone et qui s’expriment publiquement, ou du moins semi-publiquement, sur des questions d’actualité politique, sociale, culturelle, économique, etc. Sur Twitter ces échanges s’effectuent au sein d’un « écosystème conversationnel » où différents niveaux de discours s’entremêlent et les flux d’information sont continus (Boyd et al., 2010). Loin de ressembler à une simple discussion interpersonnelle ou à une diffusion médiatique de masse (broadcast), l’usage de Twitter se caractérise par un contexte de communication instable (context collapse) dans lequel les visées communicationnelles et les audiences potentielles se superposent (Marwick & Boyd, 2010). Dès lors, il s’agit d’un dispositif de communication complexe dont l’étendue et la géométrie sont variables.

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Cette évolution notable du point de vue de l’information en ligne introduit un nouvel élément dans le paysage des médias numériques, celui de l’infomédiation sociale de l’actualité (Smyrnaios & Rebillard, 2011). L’infomédiation sociale implique deux composantes : premièrement des plates-formes numériques de sociabilité, qui doivent remplir les trois conditions d’un SNS ou Social Networking Site (Boyd & Ellison, 2007) [1][1] Selon Danah Boyd et Nicole Ellison, est considéré comme... ; deuxièmement, des communautés ou des regroupements ponctuels d’internautes qui désirent partager et commenter des contenus d’actualité. Les caractéristiques particulières, notamment techniques et économiques, de chaque plate-forme imposent un certain nombre de contraintes d’usage. Il en découle un type spécifique de dispositif d’infomédiation qui fait l’objet d’une « activation » et d’une appropriation particulière de la part des internautes en fonction de déterminants divers : caractéristiques socio-économiques et culturelles, objectifs poursuivis, contextes d’usage (Ellison et al., 2011).

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Le résultat de cette interaction triangulaire entre une production et une diffusion de contenus, des plates-formes de partage et des groupes d’usagers en contexte constitue un processus d’infomédiation sociale. Ce qui sert à mettre en contact une offre hétérogène et pléthorique d’information disponible sur le web et une demande éclatée de la part des publics diversifiés n’est pas un dispositif algorithmique automatisé, comme dans le cas de Google News par exemple, mais bien l’interaction entre usagers individuels à travers des plates-formes propriétaires et structurantes. Cette interaction génère des flux de trafic vers les sites d’information et pèse directement sur leur audience, faisant ainsi partie intégrante de l’économie culturelle – et notamment du journalisme – en ligne. L’usage des réseaux socionumériques comme Twitter ou Facebook, pour partager des liens d’actualité, est intermédiée par les plates-formes et leurs propriétaires, qui en gardent le contrôle et y imposent des règles assez opaques. L’algorithme Edgerank de Facebook, qui gouverne les niveaux de visibilité des unités d’information circulant sur cette plate-forme, en constitue un bon exemple (Bucher, 2012). Des logiques techniques, souvent optimisées pour l’exploitation commerciale, et des dynamiques sociales riches, s’entremêlent ainsi pour produire des espaces de communication complexes.

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La problématique de la diffusion de l’information sur les réseaux socionumériques s’avère très fertile lorsqu’on s’intéresse à la question du pluralisme de l’information en ligne, car elle permet d’avoir un aperçu, partiel, du pluralisme « consommé ». En effet, si un internaute partage un contenu auprès de ses contacts, nous pouvons supposer qu’il l’a lui-même lu, regardé ou écouté, ou que tout du moins il le considère comme étant d’un certain intérêt. En comparant ainsi l’agenda médiatique proposé sur les sites web (voir les articles de ce dossier consacrées à des analyses de discours autant quantitatives que qualitatives) avec les sujets d’actualité les plus relayés sur les réseaux socionumériques, nous pouvons déceler des convergences ou des divergences entre pluralisme offert et pluralisme consommé. À cette fin, nous avons mené une analyse des échanges autour de l’actualité sur la plate-forme Twitter, complétée par des données d’audience acquises dans le cadre du programme de recherche Ipri [2][2] Programme de recherche Ipri - Internet, pluralisme.... Cette analyse nous donne un aperçu des pratiques de consommation et de partage de contenus d’actualité qui caractérisent une frange bien particulière de la population, constituée en grande partie par des professionnels du symbolique (Comby et al., 2011). L’information consommée et partagée sur Twitter n’est pas forcément celle des internautes ordinaires, comme cela pourrait être davantage le cas sur Facebook dont le taux de pénétration au sein de la population française est beaucoup plus élevé. Il s’agit plutôt d’un pluralisme accessible à des catégories d’utilisateurs spécifiques, comme celle des journalistes, qui contribuent à leur tour à définir l’agenda médiatique.

Le choix de Twitter

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Depuis au moins l’élection présidentielle iranienne de juin 2009, et la répression qui a suivi, Twitter a acquis une place de choix comme moyen d’information sur l’actualité mais aussi comme support de mobilisation politique. Ceci s’est produit lors des révolutions arabes ou l’affaire Wikileaks (Lotan et al., 2011 ; Lindgren & Lundström, 2011). Désormais, la présence massive sur Twitter de personnes et d’organisations particulièrement intéressées par l’actualité et/ou engagées dans la vie politique (médias, journalistes, blogueurs, activistes, militants politiques, ONG, etc.), fait de lui un outil indispensable au système de production des nouvelles en réseaux décrit par Gilad Lotan et ses collègues (Lotan et al., 2011). Alfred Hermida développe cet aspect en avançant le concept d’ambient journalism qui regroupe des « real-time, networked digital technologies as awareness systems that offer diverse means to collect, communicate, share and display news and information in the periphery of a user’s awareness » (2010a, p. 1). Pour cet auteur, Twitter est désormais au centre de ce « journalisme ambiant » dans lequel les citoyens et les journalistes co-produisent des fragments d’information qui, agrégés par les médias, font l’actualité (Hermida, 2010).

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Même si la prudence est de mise face à ce type d’affirmation, il n’en demeure pas moins que l’importance croissante de Twitter dans la production et la diffusion de contenus d’actualité est confirmée par différentes études, y compris en ce qui concerne son utilisation par les professionnels des médias. Ainsi, dans une enquête universitaire auprès de 667 journalistes britanniques, 70 % d’entre eux déclarent utiliser Twitter dans leur activité professionnelle quotidienne pour chercher des sources et des informations et pour promouvoir leur production (Cision, 2011). Le même constat est dressé par une enquête qualitative menée auprès de 135 journalistes européens pour le compte de la Commission européenne (TNS, 2012).

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Au-delà de leur usage professionnel par les journalistes, les réseaux socionumériques touchent également la manière dont le grand public accède aux contenus d’actualité. En effet, un nombre croissant d’internautes s’informe désormais par le biais des liens partagés sur ce type de service. Selon le rapport State of the Media (Pew, 2012), presque un internaute étatsunien sur dix déclare suivre très régulièrement les recommandations concernant l’actualité qu’il reçoit via Facebook et Twitter [3][3] « What Facebook and Twitter Mean for News », enquête.... En France, dans un sondage effectué juste avant l’élection présidentielle de 2012, 15 % des personnes interrogées ont déclaré s’informer sur la campagne électorale par le biais de ces deux services, sans qu’on puisse connaître la proportion relative à chacun d’entre eux [4][4] Sondage CSA auprès de 1006 personnes âgées de 18 ans.... Néanmoins, selon le même sondage, les internautes les plus actifs politiquement sont trois fois plus nombreux à déclarer disposer d’un compte Twitter que la moyenne de la population internaute (31 % et 10 % respectivement).

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L’une des caractéristiques de Twitter vis-à-vis des contenus d’actualité est la grande diversité perçue par les usagers. Selon l’enquête de la fondation Pew, les utilisateurs de Twitter reçoivent des liens par des sources variées qui, au-delà des amis et des proches, incluent des personnes et des organisations avec qui ils n’ont aucune relation personnelle. Il en résulte un sentiment prédominant chez les utilisateurs de Twitter, contrairement à ceux de Facebook, de ne pouvoir que très difficilement trouver ailleurs les informations qu’ils y reçoivent. Autrement dit, en raison des particularités de l’infomédiation qu’il permet – liées aux caractéristiques techniques de la plate-forme mais aussi à la sociologie de son public –, cet outil semble plus à même que d’autres services comparables de rendre exploitable le potentiel de diversité en provenance des liens faibles (Wu et al., 2011). Cette particularité de Twitter est confirmée par le phénomène d’exposition médiatique indirecte observé à travers l’analyse d’un large corpus de données (An et al., 2011). Il s’agit de la mise en contact non recherchée avec des contenus d’actualité qui s’apparente à une forme de sérendipité, c’est-a?-dire la découverte, l’affichage et la réappropriation fortuite de l’information (Ertzscheid, 2009). Par les biais notamment des retweets, les utilisateurs du service peuvent ainsi se voir communiquer des informations par des sources qu’ils ne connaissent pas et envers lesquelles ils ne manifestent a priori aucun intérêt. Ce phénomène peut aboutir à l’élargissement du spectre politique et d’opinions auquel ces individus sont confrontés (Bode et al., 2011). Cette tendance est particulièrement visible lorsque des discussions sont engagées entre utilisateurs de bords politiques opposés (Conover et al., 2011), mais aussi pendant des mobilisations sociales d’envergure (Poell & Borra, 2011).

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Malgré les précautions devant accompagner l’interprétation de ces études, il n’en demeure pas moins qu’elles dessinent les contours de modes d’accès à l’actualité émergents, fondés sur l’infomédiation sociale. Ces pratiques nouvelles se traduisent par un apport potentiel de trafic pour les sites d’information en provenance de Twitter, un enjeu in fine économique et journalistique. Dans le même temps, ces phénomènes, dans toute leur diversité et complexité, constituent également un enjeu sociopolitique pour ce qui est de l’évolution de l’espace public médiatique dans les années à venir. Cet article propose une étude empirique d’envergure, basée sur une approche par « méthodes numériques » (Rogers, 2009), afin de contribuer à la connaissance de ces phénomènes difficiles à saisir.

Méthode et terrain d’enquête

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Étudier Twitter empiriquement présente aussi bien des opportunités que des défis. D’un côté, les différentes API [5][5] Dans ce contexte une API (Application Programming Interface)... fournissent un accès relativement complet aux données des comptes publics des utilisateurs et à leurs activités [6][6] Les utilisateurs peuvent créer des comptes privés,.... De l’autre côté, les utilisateurs de Twitter produisent des millions de messages chaque jour et de telles masses de données peuvent facilement dépasser les capacités des projets de recherche les plus ambitieux. Par conséquent, puisqu’une analyse exhaustive de tous les messages produits sur Twitter est très difficile, voire impossible, nous avons fondé notre observation sur un sous-ensemble de données effectivement analysées.

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La méthode d’échantillonnage choisie devrait répondre à quatre objectifs, en adéquation avec le projet Ipri : premièrement, créer un échantillon basé sur des comptes utilisateurs plutôt que sur des thématiques, afin d’être en mesure d’examiner et de comparer une variété de sujets d’actualité ; deuxièmement, compiler un échantillon contenant essentiellement des utilisateurs français et francophones ; troisièmement, se concentrer sur les utilisateurs intéressés par les sujets d’actualité générale et politique ; quatrièmement, avoir un échantillon d’envergure pour pouvoir l’étudier en profondeur.

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Afin d’atteindre de tels objectifs, nous avons opté pour une méthode dite de « boule de neige », transposée à Twitter. Nous sommes donc partis d’un noyau initial de 496 comptes d’utilisateurs français et francophones en prise avec l’actualité générale et politique, des comptes manuellement sélectionnés par un groupe de trois chercheurs après une phase d’exploration de plusieurs jours [7][7] Nous remercions Martin Pasquier pour son aide précieuse.... Ce noyau comptait des hommes et femmes politiques de tous bords, des militants, des blogueurs, et des professionnels des médias et de l’internet français ayant une activité régulière sur Twitter. La plupart d’entre eux jouissaient également au moment de la constitution du noyau initial d’une certaine visibilité sur la plate-forme, notamment en termes de mentions et de retweets sans que cela implique systématiquement un nombre très élevé de followers[8][8] Du point de vue d’un utilisateur A, un follower est....

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Dans une deuxième étape, nous avons obtenu la totalité de leurs friends et followers grâce à la REST API, ce qui nous a amené à un ensemble de 326 532 comptes, en grande partie anglophones. Pour rendre ces données plus facilement gérables par nos capacités techniques, mais surtout pour garder notre cible francophone, nous avons retenu seulement les comptes qui ont été reliés, comme friend ou follower, à au moins 10 utilisateurs dans notre noyau de départ. Parmi les 24 351 comptes qui en ont résulté, 22 322 étaient des comptes publics non protégés et 17 359 ont effectivement posté au moins un message au cours d’une période d’observation de deux mois (du 15 février 2011 au 15 avril 2011). Toutes les analyses ont été effectuées sur ce dernier ensemble : en utilisant la REST API – sans doute le moyen d’accès le plus fiable aux données de Twitter – nous avons pu travailler sur tous les tweets postés par ces utilisateurs actifs au cours de la période d’observation (5 883 659 tweets au total). Pour explorer ce corpus, nous avons utilisé les outils Tweetism [9][9] Tweetism est une plate-forme de récolte de données... et DMI Twitter Analytics [10][10] DMI Twitter Analytics est une plate-forme d’analyse.... Ces outils proposent des interfaces d’analyse propres ainsi que des fonctions d’exportation de fichiers qui peuvent être analysés par d’autres logiciels. Nous avons surtout fait usage de la plate-forme de visualisation de graphes gephi[11][11] http://gephi.org. et du logiciel de visualisation statistique Mondrian[12][12] http://stats.math.uni-augsburg.de/mondrian/.. Par ailleurs, nous avons pu également prendre appui sur la classification des articles web en sujets d’actualité (cf. Marty et al., 2012, autre article de ce dossier), afin d’opérer une comparaison avec les sujets abordés sur Twitter.

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Notre méthode a charrié un certain nombre de comptes de « célébrités » (Barack Obama, Lady Gaga) et des comptes de publicité abusive (spam). Néanmoins, une analyse des profils d’utilisateurs et de la langue des tweets confirme une domination française très forte, centrée autour de Paris (5828 utilisateurs, à peu près un tiers de notre échantillon, mentionnent explicitement « Paris » dans le champ qui permet de préciser la localisation). Notre échantillon est également très concentré sur les utilisateurs travaillant dans les médias ou des professions proches. Le champ dédié à l’auto-description de 1549 comptes, soit 8,9 % de l’échantillon, contient le mot « journaliste ».

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Les comptes utilisateurs rassemblés dans notre échantillon présentent ainsi quelques particularités (mention d’une localisation à Paris pour un tiers d’entre eux, et référence à une activité de journaliste pour près d’un dixième) qui correspondent à certains traits caractéristiques des individus immergés dans l’actualité générale et politique. En ce sens, l’échantillon ainsi obtenu semble adapté aux objectifs du présent projet de recherche centré sur l’information d’actualité en ligne, tout en constituant un segment significatif de la population totale des utilisateurs de Twitter en France. Rappelons-le, notre échantillon est extrait d’une base d’environ 25 000 comptes comprenant plus de 17 000 comptes publics et actifs, à comparer avec la population totale des comptes Twitter en France, oscillant entre 150 000 et 250 000 selon les estimations d’OpinionWay [13][13] http://archives.lesechos.fr/archives/2010/LesEchos... et de Spintank [14][14] http://www.spintank.fr/twitter-en-france-etat-des-... au moment de notre collecte de données.

Exploration générale

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Notre corpus de tweets est plutôt équilibré entre ceux qui comprennent un lien, relevant d’une réelle intention de partager/diffuser une information, et ceux qui n’en comprennent pas, renvoyant plutôt au registre de la conversation et du commentaire (voir figure 1). Cependant, on peut nuancer cette affirmation car certains comptes de notre échantillon sont en fait des robots qui produisent une grande quantité de message avec des liens qui s’apparentent à du spam. On peut donc penser que chez les « vrais » utilisateurs il y a une légère prédominance des tweets sans liens, même si cette distribution est soumise à d’importantes variations en fonction des thèmes abordés.

Temporalité et thématiques

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En termes de productivité, nous observons que l’utilisation du service est intense pendant la semaine et baisse le week-end. Un phénomène intéressant est également la baisse de productivité en milieu de semaine et notamment le mercredi. Ceci s’explique notamment par les rythmes de travail et de vie scolaire en France [15][15] Étant donné l’importance des actifs de 25 à 45 ans.... Nous pouvons en déduire que Twitter est très bien inséré dans le quotidien des utilisateurs qui font partie de notre échantillon.

 - Figure 1Figure 1

Aperçu de l’interface de DMI Twitter Analytics pour la période d’observation (15 février au 15 avril 2011)

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Enfin, il est à noter aussi que la semaine du 14 mars, qui fait partie de la période choisie pour l’analyse des articles web (du 7 mars au 17 mars 2011), est celle qui a vu les utilisateurs de notre échantillon produire le plus de tweets. Ceci est manifestement lié à l’actualité autour du tsunami au Japon qui a attiré beaucoup d’internautes sur les sites d’information, comme l’indique la figure 2 [16][16] Ces données sur le pluralisme « consommé » confirment.... Si on superpose les deux courbes (figure 1 et figure 2), on s’aperçoit que le jour pendant lequel nous avons collecté le plus de tweets sur la période de deux mois, c’est-à-dire le 15 mars 2011, est également le troisième jour avec le trafic le plus élevé pour l’échantillon de sites d’information mesuré par AT Internet sur la même période. Nous pouvons en déduire, comme d’autres avant nous (Yang & Leskovec, 2011) qu’il existe une corrélation entre l’intensité de l’agenda médiatique et la productivité des utilisateurs de Twitter.

 - Figure 2Figure 2

Trafic enregistré sur un échantillon de 12 sites d’actualité (source : AT Internet)

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Les événements de l’actualité se manifestent également dans le classement des hashtags [17][17] Les hashtags sont des mots clés précédés d’un dièse... les plus utilisés, que nous présentons ici en forme de liste (Tableau 1) et en forme de graphe de réseau (Figure 3). Plus d’un tiers des tweets captés (37,7 %) contenait un hashtag : au total, notre corpus de tweets contenait 207 059 hashtags différents. Bien qu’on ne puisse guère interpréter ces hashtags comme des identifiants directs des sujets ou des thématiques, ce nombre important pointe tout de même une importante diversité du côté de la production de messages.

Tableau 1 - Hashtags les plus utilisés dans la période d’observation (15 février au 15 avril 2011)Tableau 1
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Le hashtag le plus fréquent, « ff » pour « Follow Friday », fait référence à la pratique courante sur Twitter de recommander des comptes à suivre tous les vendredis. Sinon, les autres hashtags dominant le classement concernent les événements autour du printemps arabe, du tsunami au Japon et des élections cantonales en France. On note que les événements internationaux suscitent souvent l’usage d’un hashtag en anglais, même par les utilisateurs francophones.

 - Figure 3Figure 3

Visualisation en forme de graphe des relations de cooccurrence des 144 hashtags utilisés plus de 2000 fois.

La taille d’un terme montre la fréquence du hashtag. Une ligne entre deux hashtags indique qu’ils ont été utilisés au moins 30 fois dans un même tweet (Outil de visualisation : gephi)

Caractéristiques des comptes utilisateurs

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Un premier aperçu de la distribution de l’activité des utilisateurs dans notre échantillon apparaît à travers quelques données globales qui établissent des ordres de grandeur. Comme on peut l’observer souvent dans des réseaux numériques, la plupart des statistiques issues de notre échantillon affichent des distributions qui suivent une loi de puissance : un petit nombre d’individus est responsable de la production d’une partie importante des contenus (50 comptes utilisateurs ont produit 10 % de l’ensemble des tweets), ou bien attire l’attention d’une partie importante des autres individus (50 comptes utilisateurs sont mentionnés dans 6 % des tweets, cf. tableau 2).

Tableau 2 - Indicateurs quantitatifs issus de l’échantillon de comptes utilisateurs et du corpus de tweetsTableau 2
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Certains comptes utilisateurs occupent ainsi une place prépondérante, que ce soit au niveau de leur activité ou de leur notoriété, au sein de notre échantillon. À côté de cette logique de star-system, un espace est tout de même laissé aux autres comptes utilisateurs : par exemple, on voit dans le tableau 2 que les cinq utilisateurs les plus mentionnés ne représentent que 1,5 % de toutes les mentions (ce qui revient tout de même à presque soixante mille mentions en deux mois), laissant ainsi nombre d’utilisateurs relativement peu « influents » se retrouver au cœur d’un débat ou d’un sujet d’actualité. En comparaison, les URL pointées dans les tweets, qui nous intéressent particulièrement dans cette recherche lorsqu’il s’agit de sites d’actualité, semblent constituer un phénomène bien plus concentré : les cinq noms de domaines les plus fréquemment partagés dans les tweets comptent pour 10 % de toutes les URL partagées (cf. tableau 2).

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Les dynamiques sociales derrière ces distributions s’articulent, entre autres, autour de l’adressage direct, via la notion de « mention » (@utilisateur). Cette dimension est fortement présente dans notre corpus : 57,7 % des tweets mentionnent au moins un utilisateur. Sur un premier niveau, on peut constater une assez grande diversité des échanges, chaque utilisateur mentionnant en moyenne 84,4 personnes différentes en deux mois. Mais ce chiffre baisse de manière importante lorsqu’on considère des interactions répétées : 34,5 comptes sont en moyenne mentionnés au moins deux fois, 10 au moins cinq fois et seulement 4,4 comptes sont mentionnés dix fois ou plus. Les interactions éphémères prolifèrent mais les relations stables restent rares.

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La géométrie variable des agencements communicationnels de Twitter est assurément plus complexe que ce que ces indicateurs quantitatifs simples en disent. Nous proposons donc de considérer deux axes d’analyse supplémentaires qui montrent des directions possibles pour une différenciation des usagers en l’absence – due aux distributions non normales – d’unités « typiques » représentatives pour l’ensemble de la population.

 - Figure 4Figure 4

Nuage de points visualisant l’échantillon par le nombre de followers (x) et friends (y).

Chaque point est un compte. (Outil de visualisation : Mondrian)

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La figure 4 montre trois aspects intéressants. Premièrement, la ligne de lissage indique que notre échantillon capte une « élite » dans le sens où nos utilisateurs ont bien plus de followers que de friends. Deuxièmement, nous pouvons observer l’effet de l’une des contraintes imposées par la plate-forme : Twitter rend techniquement impossible de suivre plus de 2000 comptes, pour les utilisateurs n’ayant pas au moins le même nombre de followers. Troisièmement, on note que deux « lignes » se distinguent dans le graphe, qui peuvent donner lieu à une typologie grossière de cette élite : la première, collée sur l’axe x, regroupe des comptes « vedettes » (beaucoup de followers, peu de friends), qui fonctionnent surtout en mode « broadcast » ; la seconde, sur un angle de 45°, composée surtout d’utilisateurs professionnels qui ont souvent construit leur notoriété à travers une pratique intense de Twitter : ils suivent, mentionnent, tweetent, retweetent, répondent, partagent, recommandent et plaisantent.

 - Figure 5Figure 5

Nuage de points visualisant le nombre d’URLs pointées (x) et l’indicateur « url spread » (y).

Chaque point est un compte. (Outil de visualisation : Mondrian)

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La figure 5 est construite à partir des URLs apparaissant dans les tweets et utilise un indicateur dérivé – « url spread » – qui est calculé en divisant le nombre de noms de domaines uniques référencés par un utilisateur par le nombre d’URL pointés. Un compte qui ne référence que peu de noms de domaine différents reçoit donc une valeur faible tandis qu’une pratique plus variée de partage de liens amène à un chiffre tendant vers 1. Deux choses nous intéressent ici : premièrement, nous observons que la majorité des comptes applique une politique de partage de liens qui privilège la diversité en citant de nombreuses sources. Mais, dans le même temps, 13,65 % de comptes se trouvent en dessous d’une valeur de 0.1, ce qui indique une pratique de référencement privilégiant un seul nom de domaine. Ce groupe de comptes inclut essentiellement des acteurs commerciaux ou affiliés à une organisation comme par exemple des comptes personnels de journalistes qui ne référencent que leurs propres médias. L’indicateur url spread est un très bon moyen de détecter ces comptes et permet ainsi de différencier à l’intérieur d’une plate-forme des types d’acteur dont le caractère et les visées communicationnelles peuvent être très différents. L’analyse quantitative de trois types de comptes proposée par Cha et al. (2010,) qui repose uniquement sur une classification manuelle des 233 utilisateurs les plus populaires d’un échantillon de six millions de comptes, pourrait ainsi être significativement élargie. Les noms de domaine constituent, généralement, une ressource très intéressante pour l’interprétation et nous proposons donc de les analyser plus en profondeur.

Les noms de domaine les plus cités sur Twitter

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Une plate-forme dont le concept intègre une limitation forte – un tweet ne peut comprendre que 140 caractères – fonctionne en grande partie par la mise en relation avec d’autres services et contenus disponibles sur le web. Les URL pointées par les utilisateurs forment dont une pratique récurrente, et l’on pourrait soutenir que les contenus ainsi référencés font partie intégrante du message même, du moins du point de vue de l’émetteur.

Analyse par noms de domaine

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Une analyse par nom de domaine est donc intéressante pour la question du pluralisme consommé. Un premier aperçu – nettoyé de trois comptes spam – des noms de domaine les plus souvent tweetés est donc instructif :

Tableau 3 - Les 12 noms de domaine les plus référencés dans les tweets (15 février au 15 avril 2011)Tableau 3
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Au moins deux aspects de ce tableau doivent être soulignés. Premièrement, la présence écrasante de services commerciaux dédiés au partage de contenus (au premier rang desquels YouTube), générés par des amateurs ou non, montre la prépondérance des pratiques d’usage multi-plates-formes des internautes. Selon les sujets et les affinités, les usagers tissent leurs propres chemins informationnels à l’intérieur de « l’écosystème » créé par ces grandes plates-formes et il est fort difficile, pour nous chercheurs, de suivre ces trajectoires par des méthodes automatisées. Qu’est-ce qui se cache derrière un lien vers YouTube ? Une vidéo tournée avec un téléphone portable par un manifestant ? Un clip d’une chaîne de télévision ? Un commentateur semi-professionnel cherchant à devenir la prochaine vedette du site ? Deuxièmement, on remarque tout de même la présence de trois sites de médias traditionnels et notamment de la presse écrite (lemonde.fr, lefigaro.fr, leparisien.fr). Cela témoigne, d’un côté, de la composition médiaphile de notre échantillon et, de l’autre, d’un transfert plutôt réussi de capital symbolique de l’analogique vers le numérique de la part de certains journaux. La presse semble toujours constituer une référence dans le domaine de l’actualité, y compris sur Twitter.

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Ce lien fort entre l’usage de Twitter et l’accès à l’information d’actualité devient encore plus perceptible si on continue à déplier ce classement. On trouve finalement 31 sites d’information parmi les cinquante noms de domaines les plus cités dans des tweets pour la période de onze jours observée par le dispositif IPRI-NA [18][18] Également après avoir enlevé les sites de spams de....

Tableau 4 - Top 20 des sites d’actualités selon leur référencement sur Twitter, leur audience web, et leur production d’articles, en mars 2011 (sources : Tweetism, Médiamétrie, Ipri)[19][19] Ce chiffre inclut toutes les mentions de dailymotion.com...Tableau 4
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Parmi les médias cités sur Twitter, Le Monde se détache largement suivi par Le Figaro et Le Parisien, ce qui correspond approximativement à l’importance de ces trois sites en termes d’audience : Le Figaro et Le Monde figurent en tête du classement de Médiamétrie et Le Parisien occupe la cinquième place pour le mois de mars 2011. En tout, dix sources parmi les vingt plus citées sur Twitter font partie des vingt sites d’information les plus consultés. On observe ainsi un mouvement cyclique qui voit les utilisateurs de Twitter citer les sources populaires, renforçant par là même cette popularité.

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La même concordance existe, dans une moindre mesure, avec la productivité d’un site d’actualités, productivité évaluée à travers le nombre d’articles qu’elle publie sur son principal fil RSS. Ainsi, Le Figaro, Le Nouvel Observateur, Libération, 20 Minutes et Le Post appliquent une stratégie de diffusion abondante des contenus qui correspond à un trafic et un taux de citation dans Twitter élevés. Cependant, la productivité n’est pas une garantie d’un taux élevé de citation dans la Twittosphère, loin s’en faut. Finalement, ce qui distingue la diffusion de l’actualité sur Twitter telle que nous l’avons mesurée par rapport à l’audience globale des sites d’information est la présence dans le haut du classement des sites d’informations technologiques et étrangères, ces dernières certainement en relation avec les événements survenus au Japon durant la période d’observation.

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L’importance des sites à dominante technologique mais aussi celle des sites étrangers est également visible quand on examine les URLs (et non plus les noms de domaine) qui ont été le plus citées par notre échantillon entre le 7 et le 17 mars 2011 (période choisie pour l’analyse d’Ipri). En effet, parmi les cinq contenus les plus cités on retrouve des photos du Japon publiées par trois sites étrangers (ABC 314 tweets, Boston.com 274 tweets, New York Times 200 tweets) et deux articles du site Owni, un portant sur la création d’emploi dans le domaine de l’internet (272 tweets) et un autre sur les liens d’Areva avec les réacteurs de Fukushima (223 tweets). En fait les URLs qui ont reçu plus de cent citations proviennent essentiellement de l’étranger, des pure players journalistiques français, et du site du Monde. Mais quel est l’impact de cette activité de partage de liens sur Twitter, au niveau de l’apport de trafic pour les sites d’information ?

Twitter comme source d’audience pour les sites d’actualité

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Selon les données du panel de Nielsen, les sites d’information les plus populaires aux États-Unis reçoivent en moyenne seulement 1 % de leur audience de Twitter (Pew, 2011). Ces chiffres concordent avec la situation française telle qu’elle décrite par des mesures site-centric. Sur un échantillon de douze sites de presse français, l’apport moyen de Twitter en termes de trafic ne dépasse pas les 0,5 % [20][20] « Sites médias : la part des visites venant du site.... Cependant, quatre remarques importantes doivent être faites à propos de ces données. Premièrement, si l’apport de trafic de Twitter en tant que tel paraît extrêmement faible, il est néanmoins en constante augmentation. Ainsi, selon AT Internet, il a plus que doublé entre mars 2011 et février 2012 passant de 0,2 % à 0,5 %. Par ailleurs, comme pour les données étasuniennes, la mesure en question sous-estime cet apport car elle n’inclut que le trafic venant directement du site Twitter.com et non pas celui en provenance de très nombreux endroits sur le web où des tweets sont publiés (clients, widgets, etc.). Troisièmement, les données d’AT Internet, comme celles de Nielsen, se concentrent essentiellement sur les médias en ligne les plus populaires (presse quotidienne nationale et régionale, télévision, etc.). Or cet apport de trafic est extrêmement variable en fonction de la catégorie de site. Ainsi, selon Médiamétrie, l’apport de Twitter pour des sites d’information natifs de l’internet est proportionnellement beaucoup plus élevé que pour les médias en ligne (p. ex., en mars 2011 il était de 2,3 % pour Owni et de 4,2 % pour Arrêt sur images contre 0,5 % pour Lemonde.fr). Enfin, selon les données d’AT Internet, si l’apport de trafic de Twitter est faible d’un point de vue quantitatif, il est qualitativement intéressant pour les éditeurs car il génère des visites longues (en moyenne plus de 20 minutes pour toutes les visites de plus d’une page). L’enquête de la fondation Pew précédemment citée dessine en outre le profil d’un public particulièrement intéressant d’un point de vue publicitaire pour les sites d’actualités : public plus jeune, utilisant davantage l’internet mobile et beaucoup plus diplômé que la moyenne de la population.

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Notre propre étude confirme le bilan mitigé en termes d’apport de trafic réel pour les sites d’information en provenance de Twitter. 43,8 % (1 243 363 sur 2 836 902) des URLs partagés par notre échantillon d’utilisateurs font usage du raccourcisseur de liens Bit.ly, ce qui nous a permis, a travers l’API de ce service, de récupérer des statistiques concernant le taux de clic sur ces URL. La moyenne de clics, à partir de toutes les plates-formes web prises ensemble, se situe à 127,5 par lien, 38,8 venant de Twitter.com ; 57 % des liens sont cliqués moins de 5 fois et seulement 1,5 % plus de mille fois. Ces chiffres incluent toutes les visites faites par le biais de ces liens et non seulement celles provenant des visiteurs de notre échantillon. Un lien vers Lemonde.fr, par exemple, est alors cliqué en moyenne 10,2 fois à partir de Twitter.com. Si nous multiplions ce taux de clic par la moyenne de citations du site Lemonde.fr dans notre échantillon entre le 7 et le 17 mars 2011, nous obtenons un taux de clic quotidien moyen de 9100 clics. Ces chiffres posent certes des problèmes méthodologiques – notamment celui de ne pas savoir si une URL a été encodée et diffusée aussi à l’aide d’un autre service de réduction d’URL – mais la place dominante de Bit.ly début 2011 laisse penser qu’ils donnent au moins un ordre de grandeur valide.

La hiérarchie des sujets d’actualité sur Twitter

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Dans le cadre du projet Ipri, le niveau du pluralisme de l’information en ligne est avant tout évalué à partir des sujets d’actualité abordés. Les articles produits par les sites web d’information, correspondant chacun à une URL particulière, ont ainsi été classés en fonction du sujet d’actualité particulier qu’ils abordent. Afin d’opérer une comparaison avec les sujets d’actualité abordés cette fois sur Twitter, nous avons repéré la présence de l’ensemble des liens publiés par l’échantillon de sites d’actualité entre le 7 et le 17 mars 2011 (38 286 URL [21][21] Ce chiffre de 38 286 URL a ensuite été ramené à 37...) dans les tweets envoyés par nos utilisateurs. Cette méthode est rendue difficile par les différentes permutations que subissent les URL pendant leur circulation, mais nous avons mis en œuvre des mesures de compensation pour donner une validité suffisante aux résultats [22][22] Nous avons, entre autres, créé un dispositif de suivi.... Nous avons ainsi découvert que 15 750 URL (41 % du total) ont été référencées au moins une fois et 9185 (24 %) au moins deux fois. Comme certains médias tweetent systématiquement tous leurs articles, ce deuxième chiffre nous paraît plus significatif.

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Grâce à la classification des articles Ipri – et donc des URLs – nous avons également pu créer une hiérarchie des sujets d’actualité sur Twitter, toutefois non exhaustive. En effet, une partie des tweets se référant à ces sujets nous échappent tout simplement parce qu’ils pointent vers des sites d’information spécialisée ou professionnelle que nous n’avons pas retenu dans le cadre d’Ipri, projet de recherche dédié à l’information générale et politique. Par exemple, une analyse plus détaillée d’un sujet d’actualité traitant de l’Hadopi (Haute autorité pour la diffusion des œuvres et la protection des droits sur internet) nous a montré que 46,8 % des liens envoyés concernent les sites PC Inpact et Numerama, absents de l’échantillon IPRI-NA. L’indicateur Nb de tweets se borne donc à exprimer une hiérarchie des sujets en fonction de l’attention portée par notre échantillon Twitter aux articles de différents sites d’information générale et politique uniquement (échantillon quasi exhaustif de 209 sites constitué dans le cadre du projet Ipri). Ce qui n’exclut pas que tel ou tel sujet ait eu un succès (buzz) par ailleurs.

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Lorsqu’on compare les sujets d’actualité qui dominent l’agenda médiatique du web en France du 7 au 17 mars 2011 avec les sujets les plus cités sur Twitter, on observe une forte ressemblance. Le classement des dix premiers sujets d’actualité dans les sites d’information générale et politique, comme celui des citations sur Twitter, est dominé par des grands sujets internationaux, comme le Japon et la Libye, ainsi que par des sujets de politique française comme le procès Chirac et le sondage donnant Marine Le Pen en tête du premier tour des élections présidentielles. La seule différence notable est la surreprésentation sur Twitter des sujets à dominante technologique (piratage informatique à Bercy) et people (séparation du couple Karembeu).

Tableau 5 - Top 10 des sujets les plus présents dans les sites d’actualité et sur Twitter, entre le 7 et le 17 mars 2011Tableau 5
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Cependant, la comparaison devient plus intéressante si on renverse la perspective en examinant quels sont les sujets qui ont étés le plus surreprésentés sur Twitter par rapport au nombre d’articles produits par les sites d’actualité. Pour ce faire, nous avons calculé un ratio simple en divisant le nombre de tweets vers les articles d’un sujet d’actualité abordé sur le web par le nombre des articles concernés. Le nouveau classement obtenu, à partir de ce ratio, dévoile quelque chose qui pourrait ressembler à un effet de « longue traîne » : des articles isolés, correspondant à des sujets très peu ou pas du tout repris par les sites web d’actualité mais qui ont eu un succès conséquent auprès des utilisateurs de Twitter. Globalement, les sujets qui dominent ce classement portent sur des questions autour de l’internet, mais avec une composante politique dans la mesure où les thématiques abordées sont souvent liées à la censure, la liberté d’expression ou la question de la protection des données personnelles.

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L’exemple le plus frappant de ce phénomène est le sujet sur la fermeture de la version française du site ReadWriteWeb (site spécialisé dans l’actualité high tech et web). Alors qu’il est mentionné uniquement par trois articles de l’échantillon Ipri des sites d’actualité (un article de Fluctuat.net, une page de Free Actualités reprenant un article de Rezo.net renvoyant à l’annonce de ReadWriteWeb elle-même), il est tweeté 444 fois dans notre échantillon. En fait c’est surtout l’annonce de ReadWriteWeb qui a eu un énorme retentissement dans la Twittosphère française (793 tweets en tout selon Topsy.com). Loin d’être une simple information, l’article de Fabrice Epelboin est une dénonciation de la censure exercée par la maison mère américaine sur sa filiale française jugée trop militante. À ce titre il est assez représentatif des sujets qui passionnent la Twittosphère française.

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Dans la même veine on trouve l’interview du fondateur du forum 4chan sur l’anonymat en ligne et la censure exercée par Facebook auprès d’un activiste chinois. D’ailleurs, les réseaux socionumériques sont au cœur de plusieurs sujets très prisés sur Twitter (9 sujets sur les 30 premiers, cf. tableau 6) et peu prégnants dans les sites d’actualités. Si l’on ajoute les autres sujets concernant l’internet (jeux en ligne, Libé.fr, publication électronique, les copies cachées dans les e-mails, etc.) on arrive à plus de la moitié du total des sujets phares de Twitter.

Tableau 6 - Sujets d’actualité surreprésentés sur Twitter, entre le 7 et le 17 mars 2011Tableau 6
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Mais cette préférence pour la technologie en général et l’internet en particulier, parmi les sujets d’actualité, cohabite sur Twitter avec un intérêt élevé pour la politique, notamment à travers ses aspects les plus polémiques. Ceci est perceptible dans le succès de l’information révélant que Total ne paie pas d’impôts en France. Il s’agit d’un article unique de Marianne qui fait cette révélation exclusive, sans être repris par les autres sites d’actualités de l’échantillon Ipri, ni le 16 mars, date de publication de l’article de Marianne, ni le 17 mars. Pourtant, cet article a bénéficié de 117 recommandations dans notre échantillon d’utilisateurs (202 fois en tout selon Topsy). Une autre thématique qui ressort de manière très visible dans ce classement, et qui va dans le même sens, est celle de la critique de la droite et de l’extrême-droite française (censure d’un spectacle parodique, Patrick Buisson et Minute, tentatives de placer Franck Louvrier - conseiller de Nicolas Sarkozy, surendettement du Front national). Cette tendance semble indiquer que la Twittosphère française, au moins pour ce qui de notre échantillon, penche nettement vers la gauche de l’échiquier politique. Globalement, nous pouvons conclure qu’une partie non négligeable des utilisateurs de Twitter trouve sur ce réseau socionumérique le moyen de mettre en avant des informations de nature politique délaissées ou même ignorées par les grands médias. Ce qui augmente leur visibilité et la diversité des informations disponibles sur le réseau.

Analyse détaillée de trois cas sur Twitter [23][23] Cette section adapte, en partie, des passages publiés...

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Pour comprendre la communication sur Twitter de façon plus détaillée, nous avons également suivi une approche qui combine des éléments quantitatifs avec une lecture attentive des tweets individuels. Nous nous concentrons ici sur trois cas qui ont généré un volume d’échanges important pendant notre période d’observation, afin de pouvoir discerner certaines subtilités.

Physionomie des trois cas

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Le premier cas concerne le tremblement de terre sous-marin devant la côte japonaise de T?hoku le 11 mars, qui a d’abord conduit à un tsunami causant près de 16 000 morts, puis à un accident nucléaire dans la préfecture de Fukushima [24][24] Ce cas recouvre en grande partie ce que nous avons.... Le deuxième cas concerne un événement d’une échelle beaucoup plus petite et essentiellement nationale : le 24 février 2011, le directeur artistique de Dior, John Galliano, est arrêté par la police après une diatribe antisémite dans un bar de Paris. Il est ensuite suspendu puis licencié par son employeur. Ces deux événements ont été suivis pendant 11 jours du moment de leur irruption sur Twitter jusqu’au point où les volumes de tweets ont décru de manière significative. Le troisième cas, portant sur la Hadopi, présente une existence médiatique plus durable et a été étudié tout au long des deux mois d’observation.

Tableau 7 - Statistiques comparatives pour les 3 études de cas TwitterTableau 7
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Comme on peut s’y attendre, la catastrophe du tsunami japonais provoque un volume beaucoup plus important de tweets (seuls les événements en Libye, avec 140 000 tweets dépassent ce cas), à partir d’un pourcentage sensiblement plus élevé (38,3 %) de comptes, et un nombre beaucoup plus élevé de tweets par utilisateur (6,7). Bien que l’affaire Galliano soit beaucoup plus « proche de chez nous », l’ampleur des événements au Japon ne laisse pas indifférents les utilisateurs français de notre échantillon. Nous pouvons également voir que le nombre et la variété des noms de domaine à partir des URL référencées est plus élevé que dans les deux autres cas. Et un examen plus approfondi montre beaucoup plus de sources non-francophones : il s’agit bien d’un événement mondial. Les deux autres cas étudiés, même s’ils renvoient à une information moins spectaculaire, sont loin d’être négligeables, avec la participation active d’environ 10 % de nos utilisateurs. Le pourcentage beaucoup plus élevé d’URL faisant partie des tweets relatifs au sujet d’Hadopi est un premier indicateur de son caractère particulier, comme l’absence de variations importantes d’intensité temporelle par rapport aux « rafales » qui caractérisent les deux autres sujets.

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Tandis que les indicateurs quantitatifs peuvent effectivement produire des renseignements intéressants, un examen plus approfondi du contenu des messages était nécessaire pour mieux comprendre les différences et similitudes entre les cas.

Analyse des contenus des tweets

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En examinant les retweets les plus populaires – un bon point de départ pour caractériser les interprétations communes d’un événement – on remarque des différences de ton et en particulier la présence variable d’humour, d’ironie et de sarcasme. Il n’est pas surprenant que 13 des 20 messages les plus retweetés dans le cas de Galliano sont des blagues ou de bons mots ironiques. Mais même pour le tsunami très destructeur, cinq des vingt premiers messages sont humoristiques, tels que le deuxième message le plus retweeté :

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@Nain_Portekoi : Le pape attristé par le tremblement de terre au #Japon… Depuis quand il est autorisé à critiquer le boulot de son boss ?

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Étonnamment, la même analyse pour les tweets en lien avec l’Hadopi ne relève qu’un seul message humoristique, une fausse annonce de fermeture d’un blog célèbre au premier avril. Sur la partie du Twitter francophone que nous avons observée, les libertés numériques semblent ainsi constituer un enjeu qui ne peut pas être pris à la légère, et cette observation est corroborée par le nombre élevé d’URLs dans les vingt tweets les plus populaires (14), qui est beaucoup plus faible pour le Japon (9) et Galliano (5) où les blagues et commentaires dominent. En l’absence d’un événement de rupture lié à un scandale ou une catastrophe, et étant donnée la gravité qui est attribuée à la question de l’encadrement légal de l’internet, le flux des tweets autour de l’Hadopi fonctionne comme un réseau d’information très « attentif ». Les échanges sont fortement dominés par un petit nombre de sources spécialisées (Numerama et PC Inpact comptent pour 46,8 % des liens envoyés, un taux de concentration que nous n’avons observé dans aucun autre cas examiné) et par des contributeurs très actifs. Et, dans le même temps, ils intéressent un nombre relativement important d’utilisateurs qui commentent, retweetent ou envoient des informations.

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Lorsqu’on plonge plus profondément dans le flux à propos de l’Hadopi, on trouve un suivi minutieux des informations, sur les développements de la question au jour le jour. Le pourcentage élevé d’URL dans les tweets est un effet direct d’un référencement systématique non seulement d’articles de presse et de commentaires critiques – nous n’avons pas trouvé un seul commentaire défendant la Hadopi – mais aussi des documents juridiques et techniques. Les propos des responsables politiques sont aussi dûment relayés et régulièrement retweetés.

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Les contenus populaires dans les tweets sur le tremblement de terre au Japon sont beaucoup plus disparates. En dépit du caractère français de notre échantillon, un type important de message concerne la coordination des fonctions souvent observé dans le contexte des catastrophes (Bruns, 2011) : des numéros de téléphone importants, des appels à l’aide (dons ou autres) et des demandes de renseignements sur des personnes disparues. Ces messages s’adressent essentiellement aux expatriés ou touristes français et à leurs proches en France, comme dans ce message, le troisième plus retweeté :

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@francediplo : Numéro du Centre de crise pour les familles ayant des proches au #Japon : 01 43 17 56 46 #séisme

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Un deuxième type de message consiste en des informations et récits très spécifiques, contenant souvent des liens vers des photos ou vidéos, ou alors des éléments « spectaculaires » comme les estimations de l’effet du tremblement de terre sur l’axe de rotation de la terre. Une troisième catégorie est constituée par ce que l’on pourrait appeler les tweets de « rapatriement », qui commentent l’événement dans une perspective explicitement (franco-)française. Ici, nous trouvons les blagues et les remarques ironiques mentionnés ci-dessus, mais aussi des critiques du gouvernement et du président Sarkozy qui utilisent la catastrophe comme prétexte, des micro-scandales en relation avec la France (p. ex. : la critique des prix d’Air France pour les vols partant du Japon), des réactions à des commentaires de personnalités publiques françaises, et des messages contenant des spéculations du type « et si une telle chose se passait en France ? ». Ce tweet par l’une des personnalités les plus populaires dans la Twittosphère française est assez emblématique du ton peu empathique utilisé :

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@Maitre_Eolas : Les japonais déclarent : «le séisme ok. Le tsunami passe encore. La fuite radioactive on assume. Mais là NON.» htt …

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L’URL dirige ensuite vers un article sur une éventuelle visite de Nicolas Sarkozy au Japon. Globalement, la place occupée par la critique et le sarcasme envers le gouvernement français et le Président en particulier est très grande (34,3 % des utilisateurs ont écrit au moins un tweet contenant la chaîne de caractères « sarko »). Nous allons revenir à ce phénomène plus loin.

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Dans le cas de Galliano on peut, comme indiqué précédemment, observer une forte prédominance de l’humour et de l’ironie. Mais ces messages sont souvent très politisés et mettent notamment en relation le cas Galliano aux politiques du gouvernement et à une autre affaire très controversée de « racisme exprimé en public », le scandale autour du journaliste Éric Zemmour. Le tweet suivant, envoyé à partir d’un faux compte, est devenu le cinquième message le plus retweeté, et il résume bien la teneur générale :

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@_Carla_Bruni : Bichon tu pourrais proposer à John Galliano un poste de conseiller politique à l’Élysée non ?

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Fait intéressant, le licenciement plutôt rapide de Galliano par son employeur, Dior, devient une occasion pour ce que nous proposons d’appeler un glissement de sujet, c’est-à-dire la connexion d’un sujet à un autre par le biais d’un aspect particulier. Dans ce cas, les utilisateurs commencent à demander pourquoi le licenciement de Galliano est advenu si rapidement alors que, dans la plupart des autres cas, les propos racistes de personnalités publiques restent impunis. Le licenciement de Galliano devient ainsi l’exception qui permet aux utilisateurs d’exprimer leur indignation devant ce qu’ils perçoivent comme étant la norme : l’impunité générale pour de nombreuses personnalités publiques quand il s’agit de déclarations racistes ou xénophobes. Cette liaison faite entre un événement particulier et les grands débats concernant la politique, mais aussi les valeurs et la morale, est certainement la forme la plus commune du glissement de sujet. Enfin, il existe un certain nombre de messages très populaires qui sont purement informatifs, mais ceux-ci sont en nette minorité par rapport à la catégorie des commentaires critiques et ironiques.

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Il est évident que les utilisateurs commentent les différentes informations à partir de leur point de vue et de leurs préoccupations du moment ; il est fort intéressant cependant de noter que ces préoccupations semblent être largement partagées, même au-delà de nos études de cas. Si nous suivons Boyd et al. (2010) en affirmant que « retweeting can be understood both as a form of information diffusion and as a means of participating in a diffuse conversation », cette conversation peut être diffuse sur le niveau de la dynamique des messages individuels, mais permet – au moins dans notre échantillon – l’émergence de points de focalisation thématiques et politiques qui lui confèrent une structure en termes de sens, en même temps qu’une topologie communicationnelle. Autrement dit, loin de ressembler à un espace chaotique fait de monologues parallèles, la partie de Twitter que nous avons étudiée fait émerger des points de vue cohérents et massifs. La rapidité et la complexité des échanges au niveau micro ne doivent pas cacher l’existence, au niveau macro, d’un agenda thématique construit collectivement et largement partagé ainsi qu’une homogénéité politique indéniable.

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Nous pouvons donc nuancer l’image d’un chaos irréductible que peut donner Twitter. Bien que notre méthode d’échantillonnage a amené à se pencher sur des individus aux pratiques particulières (intérêt marqué pour l’actualité générale et politique), nous souhaitons avancer une interprétation qui vise la plate-forme et ses usages plus directement : au lieu de favoriser systématiquement la fragmentation, le dispositif technique permet à ses utilisateurs de développer des capacités de surveillance réciproque et d’ajustement mutuel. Cela semble surtout vrai pour les utilisateurs les plus visibles. En effet, à ceux qui sont le plus soucieux de leur notoriété, Twitter (et les services analytiques annexes comme Topsy ou Klout) fournit un retour direct sur le « succès » de leur communication, mesuré en nombre de followers, mentions et retweets. De manière analogue au système de l’audimat [25][25] Indépendamment de la question de la validité plus générale..., Twitter intègre ainsi un ensemble de « calculative devices » (Callon & Munesia, 2005) qui chiffrent et évaluent en permanence les stratégies communicationnelles de tous les utilisateurs présents sur la plate-forme. Pour certains professionnels des médias, « strategically appealing to followers becomes a carefully calculated way to market oneself as a commodity in response to employment uncertainty » (Marwick & Boyd, 2010, p. 119). Le ciblage stratégique du plus petit dénominateur commun en forme de sujets et comportements qui « marchent », effet de la quête de notoriété susceptible d’être monnayée sur le marché de travail, peut donc expliquer, au moins en partie, la production d’un « mainstream » sur Twitter.

Conclusion

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À travers ces différentes approches analytiques, appliquées à un échantillon particulier mais d’une envergure très significative, une image nuancée de l’espace d’infomédiation complexe que représente Twitter commence à émerger. Premièrement, il faut renoncer à l’idée d’un usager « moyen » de Twitter. À travers les différents indicateurs que nous avons analysés se manifeste une grande diversité concernant les modes d’usage, les niveaux d’intensité et de visibilité, le type de contenus partagés et consommés. Deuxièmement, on peut constater que cette diversité coexiste avec des tendances à la concentration qui prennent souvent la forme de distributions suivant une loi de puissance : un nombre restreint d’usagers, de contenus, de sources informationnelles et de sujets dominent les autres, tout en laissant de la place à une véritable pluralité lorsqu’on quitte la surface. Troisièmement, Twitter n’est pas un système étanche mais intimement lié à d’autres plates-formes du web 2.0 ainsi qu’à la sphère de l’information et des médias en général. Bien que notre échantillon risque d’exagérer cette dimension, nous pouvons évoquer, sur la base d’autres études, un niveau de médiaphilie élevé sur Twitter. Ceci est en partie dû à la forte présence des institutions et des professionnels des médias qui travaillent, de manière stratégique, à l’extension de leur visibilité et de leur notoriété sur cette plate-forme.

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Nous sommes partis d’un point de vue centré sur la notion de diffusion de l’information, mais nous devons au final nous demander si elle caractérise le mieux les échanges sur Twitter. Il est évident que le partage de liens y joue un rôle crucial, cependant le niveau de clics relativement faible, la pratique très répandue de « mentionner » d’autres personnes, la présence importante de commentaires parmi les contenus les plus populaires, et la forte interconnexion des usagers en « petit monde », suggèrent aussi autre chose. Ce qui ressort d’un examen d’un nombre certes limité mais néanmoins robuste de cas à partir de notre échantillon d’utilisateurs francophones de Twitter est une forme de sphère publique composite, en même temps qu’un réseau d’information. En effet, les convergences et les divergences que nous avons observées, entre les sujets d’actualité les plus traités par les sites d’informations français – mesurés par le volet quantitatif du projet Ipri – et ceux qui sont les plus présents dans notre échantillon sur Twitter, laissent penser que les pratiques de partage d’information y sont à la fois tributaires de l’agenda médiatique dominant mais aussi récalcitrantes à celui-ci.

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Par ailleurs, notre étude a montré que la diffusion de l’information s’accompagne d’importants efforts d’interprétation, de mise en perspective, de commentaire et de critique. Il s’agit là d’une négociation, mêlant l’individuel et le collectif, du sens des événements, de leur signification politique et du positionnement moral adéquat. L’ironie et l’humour font partie des facilitateurs d’une telle négociation non-formelle.

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Au lieu de servir, de manière exclusive, comme un outil de diffusion, Twitter apparaît, dans cette perspective, comme un lieu ou se matérialise une « herméneutique de masse » au sens de Lovink (2012), c’est-à-dire comme un dispositif qui recueille l’interprétation et le commentaire du texte (qui peut être autant un article de fond sur une question politique qu’une vidéo satyrique sur YouTube). Cette « herméneutique de masse » est intimement liée au concept de « journalisme ambiant » avancé par Hermida (2010). En effet, nos observations indiquent que sur Twitter les processus de production et d’interprétation de l’actualité sont diffus et corrélés car ils se réalisent quasiment en même temps et parfois par les mêmes personnes. La surreprésentation des journalistes sur Twitter est à ce titre décisive. Mais la popularité croissante de l’outil élargit progressivement la sociologie de ses utilisateurs [26][26] Ainsi, selon différentes sources convergentes (Sysomos,... et arrime à la plate-forme des personnes aux profils diversifiés, mais aussi des groupes et des communautés avec des objectifs propres, y compris politiques.

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Ainsi, bien que Twitter soit souvent décrit comme une plate-forme chaotique et fragmentée, nous avons pu observer des tendances de convergence entre un grand nombre d’utilisateurs plus ou moins coordonnés qui rendent certains contenus et messages très populaires. La géométrie communicationnelle variable de Twitter permet pourtant que se développent, en parallèle à cette logique de concentration, des zones, ou plutôt des flux, comme celui que nous avons observé à travers le mot clé Hadopi, qui sont marqués par une profondeur de regard et par un activisme de longue durée. Il s’agit là des véritables visions alternatives de l’actualité et des enjeux politiques qui lui sont liées, par rapport à celles qui sont véhiculées par les médias dominants et les structures de pouvoir traditionnelles. Il faut seulement savoir les trouver.


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  • Rieder B. (2012), « The refraction chamber: Twitter as sphere and network », First Monday, vol. 17, no. 10.
  • ROGERS R. (2009), The End of the Virtual: Digital Methods, Amsterdam, Amsterdam University Press.
  • SMYRNAIOS N., REBILLARD F., (2011), « Entre coopération et concurrence: Les relations entre infomédiaires et éditeurs de contenus d’actualité », Concurrences n° 3-2011, pp. 7-18.
  • WU S., HOFMAN J.M., MASON W.A., WATTS D.J. (2011), « Who Says What to Whom on Twitter », Proceedings of the 20th Annual World Wide Web Conference, ACM, Hyderabad, India.
  • YANG J., LESKOVEC J. (2011), « Patterns of temporal variation in online media », Proceedings of the fourth ACM international conference on Web search and data mining, New York, pp. 177-186.

Notes

[1]

Selon Danah Boyd et Nicole Ellison, est considéré comme un SNS tout service internet qui permet à ses utilisateurs : 1) de créer des profils publics ou semi-publics en son sein ; 2) d’articuler ces profils avec des listes d’utilisateurs avec lesquels ils sont connectés ; 3) de naviguer à travers ces listes de contacts, les leurs et celles des autres. La nature des liens et les fonctionnalités qu’ils permettent à l’intérieur du système varient d’un SNS à un autre.

[2]

Programme de recherche Ipri - Internet, pluralisme et redondance de l’information (anr-09-jcjc-0125-01b), soutenu par l’Agence nationale de la recherche et regroupant des laboratoires en information-communication (cim, université Paris 3 ; elico, université de Lyon ; lerass, université Toulouse 3 ; crape, université Rennes 1 ; gricis, uqam Montréal) et en informatique (liris, insa Lyon). Les données d’audience concernant l’internet en mars 2011 ont été acquises auprès de AT Internet et Médiamétrie.

[3]

« What Facebook and Twitter Mean for News », enquête effectuée en janvier 2012 auprès d’un échantillon représentatif composé de 3016 Américains de plus de 18 ans. http://stateofthemedia.org/2012/mobile-devices-and-news-consumption-some-good-signs-for-journalism/what-facebook-and-twitter-mean-for-news/.

[4]

Sondage CSA auprès de 1006 personnes âgées de 18 ans ou plus interrogées en ligne du 27 et 29 mars 2012.

[5]

Dans ce contexte une API (Application Programming Interface) est un moyen de récupérer des données structurées d’un service Web. Pour un aperçu des différentes API que Twitter met à disposition : https://dev.twitter.com/docs.

[6]

Les utilisateurs peuvent créer des comptes privés, mais cette pratique s’avère relativement rare : d’après nos tests seul un compte sur dix est « protégé ».

[7]

Nous remercions Martin Pasquier pour son aide précieuse dans cette étape.

[8]

Du point de vue d’un utilisateur A, un follower est un utilisateur B qui suit A, c’est-à-dire qu’il est abonné à son fil de tweets, un friend est un utilisateur C qui est suivi par A.

[9]

Tweetism est une plate-forme de récolte de données et d’analyse de données pour Twitter, développée par Bernhard Rieder et Raphaël Velt.

[10]

DMI Twitter Analytics est une plate-forme d’analyse de données pour Twitter développée par Erik Borra et Bernhard Rieder dans le cadre de la Digital Methods Initiative à l’Université d’Amsterdam.

[15]

Étant donné l’importance des actifs de 25 à 45 ans (souvent parents de jeunes enfants) et des femmes (55 %) parmi les utilisateurs de Twitter (Burger et al., 2011).

[16]

Ces données sur le pluralisme « consommé » confirment la césure observée lors de notre analyse du pluralisme « offert » sur les sites web. Avant le vendredi 11 mars, nous sommes dans un moment d’actualité ordinaire, tandis que l’actualité devient extrêmement chargée à la suite du tsunami au Japon.

[17]

Les hashtags sont des mots clés précédés d’un dièse qui servent à expliciter ou à mettre un contexte à un tweet. Exemple de tweet avec hashtag : « #Libye : procès de Seïf al-Islam en septembre à Zenten ». Comme ces mots clés sont cliquables, ils peuvent créer des fils thématiques faciles à naviguer.

[18]

Également après avoir enlevé les sites de spams de la liste.

[19]

Ce chiffre inclut toutes les mentions de dailymotion.com et non seulement celles concernant Dailymotion News.

[20]

« Sites médias : la part des visites venant du site Facebook a doublé en moins d’un an », AT Internet, janvier 2012, http://www.atinternet.fr/documents/sites-medias-la-part-des-visites-venant-du-site-facebook-a-double-en-moins-dun-an/.

[21]

Ce chiffre de 38 286 URL a ensuite été ramené à 37 569 après identification manuelle de quelques artefacts techniques (voir autre article dans ce dossier).

[22]

Nous avons, entre autres, créé un dispositif de suivi des redirections HTTP 30x pour récupérer une partie des variations produites par les systèmes de gestion de contenu.

[23]

Cette section adapte, en partie, des passages publiés dans Rieder (2012).

[24]

Ce cas recouvre en grande partie ce que nous avons rassemblé sous le méta-sujet Japon - Fukushima dans d’autres articles de ce dossier, articles restés eux bornés à la période du 7 au 17 mars 2011.

[25]

Indépendamment de la question de la validité plus générale des travaux de Bourdieu sur le champ journalistique pour notre étude, il nous semble intéressant de noter que cet auteur attribue l’homogénéisation des contenus médiatiques à un jeu de concurrence structuré par la capacité de l’audimat à chiffrer le succès de ces contenus : « La concurrence incite à exercer une surveillance permanente […] sur les activités des concurrents, afin de profiter de leurs échecs, en évitant leurs erreurs, et de contrecarrer leurs succès, en essayant d’emprunter les instruments supposés de leur réussite […] la concurrence, loin d’être automatiquement génératrice d’originalité et de diversité, tend souvent à favoriser l’uniformité de l’offre » (Bourdieu, 1996, pp. 86-87). En signalant ces contenus qui captent la plus grande audience, l’audimat produit alors un effet de convergence. Bien que la notion d’audience doive être nuancée dans le contexte d’une plate-forme comme Twitter, le chiffrage omniprésent du succès des tweets auprès d’une « imagined audience » (Marvick & Boyd, 2010) contribue, de manière similaire, à l’homogénéisation des contenus.

[26]

Ainsi, selon différentes sources convergentes (Sysomos, projet Médiapolis), il y aurait en France en 2012 plus de trois millions de personnes disposant d’un compte Twitter. Comme le montrent les enquêtes longitudinales de Pew Internet aux États-Unis, cette augmentation du nombre d’utilisateurs de Twitter aboutit à une diversification de leurs profils en ce qui concerne par exemple l’âge, le niveau de diplôme ou le revenu. Voir http://www.pewinternet.org/Reports/2012/Twitter-Use-2012/Findings.aspx et http://www.pewinternet.org/Reports/2010/Twitter-Update-2010/Findings.aspx.

Résumé

Français

La question de l’infomédiation sociale, phénomène d’imbrication entre plateformes numériques et ensembles sociaux, est débattue depuis plusieurs années. La présente étude contribue à ce débat par l’analyse d’un large échantillon d’utilisateurs francophones sur Twitter, se focalisant sur le partage et la discussion de l’actualité. Bien que soit observée la « géométrie variable » d’une communication transversale à plusieurs étages, en ce qui concerne les sujets les plus partagés et commentés, l’agenda observable sur cette plate-forme reflète en grande partie l’agenda médiatique plus large. A la différence des études portant sur les États-Unis, nous ne discernons aucune polarisation politique mais plutôt un mainstream, dont l’hégémonie est pourtant loin d’être totale.

English

Pluralism and the Social Infomediation of News: the case of TwitterSocial infomediation, a phenomenon combining online platforms and social ensembles, has been debated for several years. This study contributes to this debate by analyzing a large sample of French-speaking Twitter users, focusing on the sharing and discussion of news items. Although we do observe the “variable geometry” of communicative practices stratified on multiple levels, the thematic agenda of the most shared and discussed topics largely mirrors the wider news agenda. In contrast to studies focusing on the US, we detect a mainstream rather than political polarization, albeit one whose hegemony is far from absolute.

Plan de l'article

  1. Le choix de Twitter
  2. Méthode et terrain d’enquête
  3. Exploration générale
    1. Temporalité et thématiques
    2. Caractéristiques des comptes utilisateurs
  4. Les noms de domaine les plus cités sur Twitter
    1. Analyse par noms de domaine
    2. Twitter comme source d’audience pour les sites d’actualité
  5. La hiérarchie des sujets d’actualité sur Twitter
  6. Analyse détaillée de trois cas sur Twitter
    1. Physionomie des trois cas
    2. Analyse des contenus des tweets
    3. Conclusion

Pour citer cet article

Rieder Bernhard, Smyrnaios Nikos, « Pluralisme et infomédiation sociale de l'actualité : le cas de Twitter », Réseaux, 6/2012 (n° 176), p. 105-139.

URL : http://www.cairn.info/revue-reseaux-2012-6-page-105.htm
DOI : 10.3917/res.176.0105


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