Exploitation des données des réseaux sociaux – Comment cela fonctionne et qui l'utilise

Il y a aujourd'hui plus de trois milliards d'utilisateurs de réseaux sociaux, avec 11 personnes créant un compte chaque seconde. Qu'est-ce que cela signifie ?

Eh bien, le temps que vous finissiez cette phrase, des centaines de milliers de commentaires, tweets, photos et vidéos ont été publiés sur les réseaux sociaux.

Ce serait un euphémisme de dire que les réseaux sociaux sont l'un des principaux contributeurs aux big data, mais que pouvez-vous faire de toutes ces informations ? Comment les entreprises, les chercheurs et même les agences gouvernementales peuvent-elles commencer à donner un sens aux réseaux sociaux ?

Une des meilleures façons de trouver des informations cachées dans les réseaux sociaux est à travers l'exploration de données des réseaux sociaux.

Qu'est-ce que l'exploration de données des réseaux sociaux ?

Nous savons d'après notre guide sur l'exploration de données que cela se réfère communément à la « découverte de connaissances dans les bases de données ». Cela peut être le cas pour l'exploration de données régulière, mais l'exploration de données des réseaux sociaux se fait à une échelle beaucoup plus grande.

À quoi sert l'exploration de données des réseaux sociaux ?

L'exploration de données des réseaux sociaux est utilisée pour découvrir des motifs et des tendances cachés sur des plateformes de réseaux sociaux comme Twitter, LinkedIn, Facebook et d'autres. Cela se fait généralement à travers l'apprentissage automatique, les mathématiques et les techniques statistiques.

Alors que l'exploration de données se fait au sein des bases de données et systèmes internes d'une entreprise, l'exploration de données des réseaux sociaux est beaucoup moins limitée quant à ce qu'elle explore et où elle le fait.

Après que les données sociales ont été explorées, les résultats sont transmis à un logiciel d'analyse des réseaux sociaux pour expliquer et visualiser les insights.

Comment fonctionne l'exploration de données des réseaux sociaux ?

Les données sociales doivent d'abord être collectées et traitées. Ce sont des données qui sont publiquement disponibles, ce qui peut inclure l'âge, le sexe, la race, la localisation géographique, la profession, les écoles que vous avez fréquentées, les langues que vous parlez, les amis et connexions, les réseaux auxquels vous appartenez, et plus encore.

Ensuite, il y a le contenu non structuré de ce que vous publiez sur les réseaux sociaux – comme les tweets, les commentaires et les mises à jour de statut – qui est principalement ce que les entreprises, les firmes et les agences cherchent à explorer. Donc, si vos profils sont complètement publics, comprenez que cela est généralement un terrain de jeu équitable pour l'exploration de données des réseaux sociaux.

Ensuite, une variété de techniques d'exploration de données sont appliquées. Certaines techniques peuvent utiliser l'apprentissage automatique, d'autres non. Tout dépend de la profondeur à laquelle les « mineurs » cherchent à explorer.

Enfin, tous ces insights doivent être visualisés d'une manière qui puisse être interprétée. Bien qu'il existe une variété d'outils de visualisation de données à utiliser, l'analyse des réseaux sociaux offre souvent ses propres options de visualisation.

C'est ainsi que fonctionne l'exploration de données des réseaux sociaux en un mot, alors quels sont certains de ses cas d'utilisation ?

Quels sont certains des usages de l'exploration de données des réseaux sociaux ?

Pourquoi une entreprise, un cabinet de recherche ou une agence gouvernementale chercherait-elle à explorer les données sociales ? Eh bien, il y a un certain nombre de raisons. Voici quelques-unes des plus importantes :

Analyse des tendances

L'analyse des tendances peut être une métrique très importante pour les entreprises qui utilisent l'écoute sociale. Par exemple, les entreprises peuvent analyser quels sujets, mentions et mots-clés sur les réseaux sociaux sont actuellement en vogue et appliquer des techniques d'exploration pour comprendre pourquoi.

Ces insights peuvent être extrêmement révélateurs ; laissez-moi vous fournir l'un des exemples les plus marquants de ce que je veux dire.

Une analyse récente par SimplyMeasured a conclu que l'exploration du sentiment sur des plateformes de réseaux sociaux comme Twitter et Facebook avant l'élection présidentielle américaine de 2016 était en fait plus précise pour prédire les résultats de l'élection. De nombreux sondages traditionnels cette année-là prévoyaient qu'Hillary Clinton serait la gagnante.

Comme vous pouvez le voir, le candidat de l'époque, Donald Trump, avait un sentiment plus positif sur les réseaux sociaux que son adversaire. Le sentiment négatif était à peu près à égalité.

L'analyse des tendances nous permet de voir une image différente et de comprendre des vérités cachées.

Détection d'événements (cartographie thermique sociale)

La détection d'événements – parfois appelée cartographie thermique sociale – peut être une métrique importante pour les chercheurs et les agences qui utilisent la surveillance des réseaux sociaux. L'exemple ci-dessous montre pourquoi.

Au début de 2016, des scientifiques de l'ORNL ont exploré les données sociales de Twitter pour examiner les pannes de courant à travers les États-Unis. En regardant les données textuelles et d'image, associées à des informations sur l'origine géographique de ces données, ils pouvaient voir en temps réel où se produisaient les principales pannes.

Pensez simplement aux nombreuses possibilités et cas d'utilisation d'un modèle comme celui-ci. Un que je peux imaginer est lors de catastrophes naturelles.

Détection de spam social

Même les plateformes de réseaux sociaux que nous utilisons quotidiennement bénéficient de l'utilisation de l'exploration de données. Un exemple de cela est la détection de spam social.

Vous pouvez le voir sur des plateformes où les spammeurs et les bots sont très présents – je vous regarde, Twitter et Instagram.

Les bots trouvent toujours des failles sur ces plateformes pour spammer les utilisateurs avec du contenu ennuyeux, répétitif et inutile. En raison de la puissance de l'automatisation, détecter ces bots et les éliminer peut prendre du temps. Avec l'exploration de données des réseaux sociaux, les plateformes s'améliorent progressivement dans la détection de spam.

Alors, qu'est-ce qui pourrait déclencher la détection de spam ? Cela pourrait être des choses comme un nombre excessif de followers sur une période de temps extrêmement courte. Un nombre excessif de tweets/commentaires, de tags et de mises à jour de posts pourrait également être des déclencheurs.

Pour être plus proactif face au spam social, Twitter a récemment publié une mise à jour pour limiter le nombre de comptes qu'un utilisateur peut suivre en une journée de 1 000 à 400.

Découvrir l'inconnu

Que ce soit l'exploration de données des réseaux sociaux ou l'exploration de données en général, le but est de plonger et de découvrir ce qui n'est pas visible à la surface.

Avec les avancées technologiques telles que l'apprentissage automatique et les réseaux neuronaux artificiels, l'exploration de données des réseaux sociaux ne fera que devenir plus créative et approfondie. En attendant, assurez-vous de visualiser vos résultats d'une manière que de plus larges audiences puissent comprendre.

L'analyse des réseaux sociaux offre souvent ses propres visualisations, mais pour les utilisateurs plus avancés, il peut être intéressant de voir quelles options de visualisation de données sont disponibles.