À la recherche des meilleurs propagateurs de rumeurs de Twitter

Parfois, il est facile de savoir quels messages se propageront via Twitter comme une traînée de poudre. Il suffit de demander au représentant Anthony Weiner (D-New York), qui subit des pressions pour démissionner après avoir involontairement envoyé une photo intime de lui-même à des milliers de followers.

Des chercheurs du Laboratoire des systèmes d'information et de décision du MIT testent un moteur de recherche qui identifie quels articles sur un sujet donné sont susceptibles de se diffuser en étudiant le réseau de connexions entre les utilisateurs.

Le système, appelé Trumor, identifie les personnes bien placées pour diffuser des informations et l'utilise pour pondérer la valeur des différents messages sur un sujet donné. Les informations se propagent généralement entre les utilisateurs lorsqu'ils retweetent des publications. Pour trouver des utilisateurs influents de Twitter dont les publications seront probablement retweetées, les chercheurs ont examiné le réseau de tweets et de retweets autour de sujets tels que le tennis, le football et les BET Awards. Les premiers résultats suggèrent que la technique pourrait fournir un moyen efficace de trouver des messages qui se propageront largement à travers le réseau.

L'identification automatique des utilisateurs influents de Twitter pourrait être utile aux annonceurs, qui pourraient l'utiliser pour diffuser plus efficacement des informations sur les produits.

Déterminer l'influence sur Twitter n'est pas aussi simple que de voir combien de followers un utilisateur a. Ce qui compte le plus, c'est que les abonnés prêtent attention aux publications et en discutent, et que cette discussion s'étende au-delà de l'utilisateur qui l'a lancée. Les chercheurs ont exploré de meilleures façons de mesurer l'influence d'une personne, et Trumor est né de ce travail.

L'équipe a commencé par étudier les réseaux de retweets sur Twitter. Ils ont regroupé les retweets par sujet et examiné leur diffusion sur le réseau. Les chercheurs considéraient que les utilisateurs étaient connectés au réseau si l'un retweetait un message de l'autre, se suivre simplement ne suffisait pas.

Une fois qu'ils ont eu ces réseaux, un schéma clair a émergé, dit Tauhid Zaman , doctorant au Laboratoire des systèmes d'information et de décision du MIT, qui a participé aux travaux. Pour chaque sujet, ils ont trouvé des superstars, des personnes très connectées dont les messages se sont largement répandus. L'influence de ces personnes était bien plus grande que celle des autres au sein de leur réseau.

Dans de nombreux cas, il serait utile de pouvoir identifier ces utilisateurs avant qu'un événement n'ait lieu. Par exemple, un annonceur peut vouloir parler avec quelqu'un avant les BET Awards pour obtenir des informations sur un produit pendant l'événement.

Les chercheurs ont testé plusieurs méthodes pour y parvenir, telles que le nombre de connexions d'un utilisateur ou sa proximité avec les autres sur le réseau. Ils ont découvert qu'ils pouvaient les identifier à l'aide d'une méthode appelée centralité de la rumeur, qui mesure dans quelle mesure une personne est bien placée pour diffuser des informations. La technique mesure le nombre de chemins dont dispose un utilisateur pour diffuser des informations.

Zaman dit que la centralité des rumeurs est particulièrement précieuse car elle prend en compte l'ensemble du réseau, pas seulement les connexions dans le voisinage immédiat de l'utilisateur. Par exemple, une personne peut avoir beaucoup d'abonnés, mais ces abonnés peuvent ne pas être eux-mêmes bien connectés. Une personne avec moins de followers et mieux connectés a plus de chemins pour diffuser l'information, et donc un score de centralité de rumeur plus élevé.

Une fois qu'ils ont trouvé une méthode pour identifier les superstars, les chercheurs ont construit un moteur de recherche expérimental autour du système. Trumor trouve des personnes avec des scores de centralité de rumeur élevés pour un sujet donné et pondère leurs messages, produisant des éléments d'information les plus susceptibles de se propager. Les utilisateurs peuvent sélectionner un sujet qu'ils souhaitent rechercher et être dirigés vers des éléments d'information qui pourraient s'avérer populaires. Le système identifie les comptes populaires, tels que celui de Lady Gaga, mais, ajoute Zaman, il récupère également des inconnues relatives. Il dit que Trumor en est encore à ses débuts, mais ajoute que les tests suggèrent qu'il réussit bien à identifier des informations pertinentes et opportunes.

D'autres chercheurs étudient également des moyens de mesurer l'influence sur les réseaux sociaux. Abhik Das à l'Université du Texas à Austin a mené des études sur l'influence sur les réseaux de téléphonie cellulaire et a constaté que la structure d'un réseau dans son ensemble est un facteur clé. Mais son travail suggère également que l'influence d'une personne augmente et diminue avec le temps, et qu'un bon système doit en tenir compte. Une personne ne peut pas continuer à répandre son influence indéfiniment, dit Das.

Zaman est d'accord et dit que le plan est que les futures versions de Trumor calculent la centralité des rumeurs pour une fenêtre de temps, telle que la semaine ou le mois passé, permettant aux changements dans le réseau d'affecter la façon dont les informations sont pondérées.

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