Web social : y a-t-il un tipping point où l'opinion bascule ?

La blogosphère et la twittosphère bruissent d'un article récemment publié dans la Physical Review, intitulé Social consensus through the influence of committed minorities.

En fait, plus que l'article lui-même, c'est le communiqué de presse qui l'accompagne qui a lancé le buzz (plus de 80.000 occurrences au bout de deux semaines). Intitulé Minority rules: Scientists discover tipping point for the spread of ideas, il suggère que l'étude aurait mis en évidence un point d'inflexion constant : quand une conviction devient partagée par 10 % de la population, elle est très rapidement adoptée par l'ensemble de la population.

Il n'est pas indifférent, je crois, de constater que le communiqué de presse provient du SNARC (Social Cognitive Networks Academic Research Center) du Rensselaer Polytechnic Institute, et que celui-ci ait reçu une dotation de 16,75 millions de dollars de l'armée US pour étudier ces questions. Les Etats-Unis semblent tirer plus rapidement que nous les conséquences de leur mauvaise anticipation des révolutions arabes, et souhaitent se diter de solides outils d'analyse de l'opinion...
Le fund raising est un véritable art, de ce côté de l'Atlantique.

Cette idée de tipping point, d'un certain point de vue et dans certaines circonstances, rencontre le sens commun. Elle est sans doute très prédictive pour certains phénomènes de mode. On imagine bien que c'est comme ça que certaines destinations touristiques deviennent tout d'un coup incontournables pour les Russes tandis que d'autres deviennent des must pour les Allemands.
On comprend donc le buzz, et on a envie d'en savoir un peu plus.

Je me suis donc un peu penché sur cet article. Je le trouve passionnant, mais pas du tout dans le sens où le communiqué de presse semble le suggérer. Une petite analyse s'impose.

L'effet Figaro (les trois premières heures de l'affaire #DSK)

(Reprise et développement du billet initialement publié sur le blog MFG-Labs)

Je suis souvent frappé par la pauvreté des modèles implicites d'analyse de l'opinion. La plupart des commentateurs nous parlent des "influenceurs" et des "passeurs" d'opinion, comme s'ils commentaient la diffusion d'une circulaire ministérielle dans une administration...

Quelle pauvreté quand on compare ce discours au célèbre texte de Beaumarchais sur la calomnie :

D'abord un bruit léger, rasant le sol comme une hirondelle avant l'orage.... telle bouche le recueille, et, piano, piano, vous le glisse en l'oreille adroitement ; le mal est fait : il germe, il rampe, il chemine, et, rinforzando, de bouche en bouche, il va le diable ; puis tout à coup, ne sais comment, vous voyez la calomnie se dresser, siffler, s'enfler, grandir à vue d'oeil ; elle s'élance, étend son vol, tourbillonne, enveloppe, arrache, entraîne, éclate et tonne, et devient un cri général, un crescendo public, un chorus universel de haine et de proscription...

C'est pourquoi nous cherchions, chez MFG-Labs, un modèle nous permettant d'analyser la propagation d'une information.

L'affaire #DSK nous a fourni le parfait modèle. C'est un scoop bien daté, facile à tracer, facile à monitorer, qui a enflammé la twittosphère en quelques heures. L'équipe de MFG a donc choisi d'extraire tous les tweets des 14 et 15 mai dernier traitant de cette affaire, et de regarder ce qu'on pouvait en apprendre concernant la diffusion d'une opinion.

Nous ne sommes certes ni les premiers ni les seuls. Mais il m'a semblé intéressant de partager avec vous quelques observations et quelques questions, qui montrent tout le chemin qui reste à faire pour réellement apprendre à interpréter cette masse de données désormais disponibles sur les réseaux.

Il n'est pas très difficile d'extraire tous les tweets sur un sujet donné, et éventuellement d'en retracer le graphe dynamique.

Reste à savoir comment les représenter.