• Résumé

    Votre mission consiste à analyser une communauté, c’est-à-dire des ensembles de comptes twitter échangeant les uns avec les autres sur un sujet. L'objectif est d'identifier le leader d'opinion qui a été le plus influent dans la twittosphère pour le #IA sur une période.

    Citation : Mamavi, O. (Avr 2021). Identifier le leader d’opinion le plus influent sur Twitter. https://management-datascience.org/projects/16658/.
    L'auteur : 
    • Olivier Mamavi
       (omamavi@gmail.com) - Paris School of Business  - ORCID : https://orcid.org/0000-0002-6421-1048
    Copyright : © 2021 l'auteur. Publication sous licence Creative Commons CC BY-ND.
    Liens d'intérêts : Le ou les auteurs déclarent ne pas avoir connaissance de conflit d'intérêts impliqués par l'écriture de cet article.
    Financement : Le ou les auteurs déclarent ne pas avoir bénéficié de financement pour le travail mis en jeu par cet article.
    Objectifs

    Pour réussir leur campagne de communication sur les réseaux sociaux numériques, les entreprises ont besoin de s’appuyer sur des personnes qui ont une capacité importante de diffusion et de médiatisation afin de relater leur message. Il s’agit des leaders d’opinion (appelé également « influenceurs »).

    Identifier et mesurer l’impact des leaders d’opinion sur la twittosphère devient un enjeu important.

    La twittosphère représente l’ensemble des utilisateurs de Twitter. C’est un espace virtuel où prennent forme de nombreuses informations publiques, et où elles sont relayées en masse. Être un leader d’opinion influent, consiste à avoir une position qui permet d’exercer un pouvoir. La position d’influence renvoie à une place centrale d’un acteur par rapport aux autres acteurs du réseau.

    Mission

    Votre mission consiste à analyser une communauté, c’est-à-dire des ensembles de comptes twitter échangeant les uns avec les autres sur un sujet.

    L’objectif est d’identifier le leader d’opinion qui a été le plus influent dans la twittosphère sur le #IA sur une période.

    Déroulement

    Le Data Challenge se déroulera en plusieurs phases :

    • une phase de collecte et de préparation des données
    • une phase d’analyse
    • une phase de rédaction et de soumission d’un rapport

    Tâches

    Pour réussir ce challenge, les candidats devront réaliser les tâches suivantes :

    • Construire un jeu de données sur #IA
    • Analyser le réseau (structure, cohésion, centralités, partition…)
    • Analyser la dynamique
    • Analyser les contenus
    • Proposer des préconisations pour devenir un leader d’opinion sur la twittosphère

    Récompenses

    La meilleure contribution sera publiée dans la revue scientifique Management & Datascience et dans les médias sociaux.

    Modalités

    Livrables

    Les candidats soumettent leurs résultats via la plateforme en rédigeant un rapport qui comprendra les éléments suivants :

    • un titre
    • un résumé de 100 mots
    • une introduction qui rappelle le contexte, la problématique et ses enjeux
    • les critères utilisés pour identifier les leaders d’opinion sur Twitter
    • la présentation du jeu de données utilisé avec des statistiques descriptives,
    • la méthode et les étapes pour réaliser l’étude;
    • les résultats obtenus avec:
      • les cartographies des acteurs les plus influents en fonction des différents critères
      • la détection des communautés
      • la dynamique du réseau
      • la présentation de l’acteur le plus influent
    • une conclusion rapide qui montre:
      • les limites de votre étude
      • l’intérêt de l’analyse des réseaux sociaux pour identifier un leader d’opinion
      • des préconisations pour permettre à un acteur de devenir un leader d’opinion sur la twittosphère;
    • des références bibliographiques (éventuellement)

    Par ailleurs, les candidats doivent déposer dans le Datalab (Gitea) tous leurs annexes, notamment:

    • jeu de données utilisé au format CSV
    • script (éventuellement)
    • cartographies

    Évaluation

    Les propositions seront évaluées selon les 4 critères suivant :

    • La pertinence: dans quelle mesure le Livrable répond à la mission ?
    • La rigueur : les résultats proposés sont-ils valides ? (robustesse de la démarche)
    • L’impact : quelle est la valeur de la contribution ?
    • La clarté : la solution proposée est-elle intelligible et pertinente ?
    Données

    Dataset

    Pour construire votre jeu de données, vous pouvez « aspirer les tweets » avec les outils suivants:

    • NodeXL (template excel)
    • Visibrain (outil payant) si vous souhaitez plus d’exhaustivité.
    • des librairies sur Python ou R

    A toute fin utile, les fichiers suivants sont remis aux candidats :

    Ressources

    Pour analyser les réseaux, les candidats pourront utiliser les outils suivants

    • Gephi, pour analyser les réseaux sociaux
    • Python avec les librairies Tweepy,  iGraph ou NetScience
    • R Studio avec la librairie iGraph

    Des cours en ligne sont également fournis aux candidats pour les aider à réussir ce challenge et leur permettre d’améliorer la qualité de leur contribution. A l’issu de ce challenge, les participants seront capables de:

    • concevoir des indicateurs pour identifier un influenceur
    • analyser les réseaux sociaux et déployer une cartographie d’acteurs pour mesurer l’e-réputation
    • connaître les fondements de la gestion de l’(e)réputation
    • Aucune ressource disponible.
      • Datalab Management & Datascience
        Service d'hébergement de projets Gitea
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