Parution du manuel : Évaluer la communication des organisations. 7 concepts et leurs mesures

Je suis ravi de vous annoncer la sortie aux Presses de l’Université du Québec de l’ouvrage collectif Évaluer la communication des organisations. 7 concepts et leurs mesures que j’ai dirigé. Regroupant les contributions de 16 auteur-e-s, universitaires et praticien-ne-s de la communication, ce manuel propose d’interroger l’évaluation de la communication des organisations par le prisme de 7 objets, en ligne et hors-ligne : l’audience, l’opinion publique, l’influence, l’émotion, le discours, la créativité et la médiation.

 

 

Première précision : le livre est disponible pour l’instant disponible au Québec/Canada, par ici et chez vos autres libraires en France et en Europe aussi.

Voici ci-dessous le résumé, ainsi que la table des matières présentant les 7 concepts analysés ainsi que leurs auteur-e-s :

Comme toutes les activités stratégiques, la communication nécessite d’être évaluée. S’il est possible de se fixer des objectifs pour guider les actions, il est complexe de mesurer réellement leurs effets. Les mesures existantes posent problème, car elles varient en fonction des besoins, des contextes ou encore des outils utilisés. S’il n’y a pas de recette miracle, il existe cependant des questionnements pertinents et des méthodes éprouvées afin d’accompagner au mieux les praticiens actuels et futurs dans l’évaluation de leurs pratiques. L’ouvrage Évaluer la communication des organisations est destiné aux praticiens, aux étudiants et à leurs enseignants, pour les guider dans l’évaluation de stratégies de communication.

Pour cela, cet ouvrage court, didactique, et fondé sur les dernières avancées de la recherche, est construit autour de sept concepts fondamentaux. Chacun des concepts fait l’objet d’un chapitre long rédigé par un universitaire et d’un chapitre court, rédigé par un praticien, abordant leurs aspects numériques. Évaluer la communication des organisations participe ainsi à la formation de professionnels réflexifs aptes à s’adapter aux contextes pour évaluer les stratégies qu’ils y déploient.

Afin de favoriser une lecture analytique de ce manuel, chaque chapitre regroupe des sections similaires : définition du concept, intérêt de son évaluation ou de sa mesure, méthodes d’évaluation ou de quantification, limites et questions éthiques afférentes. Un glossaire vous permet d’accéder rapidement à des définitions synthétiques des principales notions évoquées.

En somme, ce manuel n’est pas là pour vous fournir seulement des méthodes et des mesures clés en main. Il vous propose des questions pertinentes à se poser, et expose les limites à prendre en compte afin de ne plus compter seulement sur des évaluations génériques, mais bien à évaluer ce qui compte vraiment pour les stratégies de communication que vous produisez.

Bonne lecture !

Produire du vrai avec du faux, et inversement : comment définir l’astroturfing numérique ?

Définir l’astroturfing n’est pas chose simple, l’observer en ligne l’est encore moins. Dans les grandes lignes, l’astroturfing désigne les techniques visant à simuler ou instrumentaliser des mobilisations citoyennes, en ligne ou non. Mais comment distinguer les vraies mobilisations de celles orchestrées ? Et si les deux s’articulaient ? À partir d’une recherche menée sur les mouvements anti-éoliens, voici quelques pistes de réflexions.

Une “ferme à clics”. Source : https://ppcprotect.com/blog/ad-fraud/what-is-a-click-farm/

 

Je vous propose tout d’abord une synthèse de mes propos, puis les diapositives ainsi que la vidéo de mon intervention (si vous voulez plus de détails) lors du séminaire de l’ACSS : Astroturfing, de l’usurpation à la manipulation du débat public ?.

Malgré des travaux déjà bien développés dans la littérature anglophone (Lyon et Maxwell, 2004 ; Kovic et al., 2016 ; Zerback, 2021), et encore embryonnaires dans celle francophone (Boulay, 2012, 2015), l’astroturfing n’a pas de définition stabilisée. Si, de manière générale, on peut aborder cette notion comme ce qui recouvre la fabrication et la simulation d’un mouvement d’opinion qui parait comme spontané (McNutt, 2010), il est difficile d’en circonscrire le périmètre : est-ce que toute mobilisation de citoyens, à partir du moment où elle peut s’inscrire dans l’agenda d’une organisation, relève d’une forme d’astroturfing ? Ou alors, est-ce le critère de dissimulation, de « faux », qui est prédominant ? Et en ligne : comment observer ce « faux » alors qu’il est possible de ne pas s‘identifier (Paillet et Casilli, 2015) ?

Dans une publication récente, Brieuc Lits propose une typologie de l’astroturfing, et met en avant à la suite d’autres auteurs (Kovcik et al., 2018) un répertoire d’actions typiques : création de groupes de façades, pétitions, achats de profils sur les médias sociaux, etc. Dans cette communication, plus que chercher une définition, je propose de discuter ce qui relève de l’astroturfing, ou non, par la description de mobilisations en ligne qui font appel au même répertoire d’actions.

Les anti-éoliens en ligne : différentes mobilisations qui pourraient être qualifiées d’astroturfing

La présentation ci-dessous restitue les résultats de mes travaux au sein du projet de recherche Controverses et résistances au développement de l’éolien (CREOL) codirigé avec Bruno Vétel. Le corpus numérique que j’ai analysé est constitué de 500 vidéos Youtube (liens, commentaires, chaines), 15 pages Facebook et 15 forums spécialités.

Chez les anti-éoliens, c’est à dire des individus, élus ou non, ou des associations constituées pour cette cause ou pas, les motivations sont variées : éviter d’avoir une éolienne dans son jardin ou son champ, peur des répercussions sur la santé ou sur une activité économique, critique des énergies renouvelables… J’observe chez ces acteurs trois grands types de mobilisations qui font appel à des techniques propres à l’astroturfing :

  • Les mobilisations par l’enquête : des usager-e-s concerné-e-s par le sujet, souvent militant-e-s, qui vont traiter l’actualité en continu, et faire usage de certains dispositifs pour organiser les informations qu’iels collectent. Les données collectées, et leur analyse, reposent sur des pratiques souvent rigoureuses. Pour autant, comme pour l’astroturfing commandité, il est difficile d’identifier certains acteurs qui, par exemple, réalisent des cartes d’implantation des éoliennes, de définir leur autorité ou expertise sur la question, ou encore les données qu’ils utilisent. De plus, comme c’est aussi le cas dans certains groupes anti-vaccins (Lee et al., 2021), ce travail d’analyse des données peut amener ensuite à des corrélations ou des conclusions discutables, voire de la désinformation : est-ce que les promoteurs de l’éolien implantent vraiment leurs parcs dans les régions les plus pauvres ?
  • Les mobilisations de clavier (Badouard, 2013) : des usager-e-s qui réagissent à l’actualité en fonction des discours ou contenus qui leur sont proposés, des contextes, des réseaux dans lesquels iels s’insèrent, des incitations immédiates. Ici, cela pourrait être vous ou moi, non-concerné-e-s directement par l’implantation d’un parc éolien, mais qui pour des motivations affectives, affinitaires ou idéologiques, va interagir avec des contenus anti-éoliens (en cliquant, likant, retweetant, etc.). Là encore, est-on face à des clics fait par des internautes lambdas ? Des formes de manipulations existent-elles ? J’identifie que ces interactions répondent principalement à des incitations à partager ces contenus de la part de certains acteurs militants sur leurs profils en ligne. La légitimité desdits contenus provient de leurs sources, journalistique dans l’exemple donné en conférence.
  • La communication d’influence : emploi de techniques de désinformation par des entités organisées et difficilement identifiables. L’exemple le plus central issue de cette recherche sont des sites proposant un ensemble de ressources en plusieurs langues, produites ou financées par d’autres entités floues (articles scientifiques dans des revues prédatrices, interviews “d’experts”, etc.), des militant-e-s (posters, chansons, vidéos), des politiques ou des médias. Nous sommes ici dans ce qui se rapporte le plus à de l’astroturfing commandité, au groupe de façade : des vidéos de médias remontées pour mettre en avant les arguments anti, des ressources discutables voire fausses, la mise en lien avec d’autres entités, des incitations et conseils pour créer des associations, etc. L’implication et les coûts pour gérer et produire de telles bases de données ne sont pas anodins, même s’il est difficile d’identifier un commanditaire. Ce qui est aussi la base de l’astroturfing, et permet donc de jouer sur le doute.

L’astroturfing : profiter des biais algorithmiques

Un constat central de cette enquête est donc le suivant : l‘astroturfing numérique ordinaire consiste moins à faire des grandes actions de manipulation qu’à alimenter en contenus et informations des mobilisations authentiques. Cela rejoint un autre billet de blog où j’expliquais que la « fausse information » était une fausse question, au sens où la circulation des informations sur les plateformes, et la manière dont elles mobilisent les publics, nous en apprend plus sur ce qui désinforme que leur contenu en lui-même.

Comme l’illustre la cartographie ci-dessous, lorsque vous regardez une vidéo en provenance d’une autorité traditionnelle (média) traitant de l’énergie éolienne, dans les trois premières vidéos qui vous sont recommandées par Youtube, au moins l’une d’entre-elles est une vidéo d’anti-éoliens. Dis autrement, des vidéos produites par les acteurs militants ou faisant de la communication d’influence, décontextualisées, re-montées, bref des-informées vous seront systématiquement recommandées si vous décidez de vous informer sur la question.

Sur cette cartographie, les nœuds en bleu sont des vidéos Youtube produites par des médias (comme : https://www.youtube.com/watch?v=oQMGD4xLpUE) , les nœuds en rouge des vidéos qualifiées manuellement d’anti-éoliennes (comme https://youtu.be/_evLpbpQ5t8). Les liens représentent les relations entre les vidéos recommandées par Youtube à partir d’une vidéo source. L’extraction des données a été faite avec l’outil Youtube Data Tools du DMI (https://tools.digitalmethods.net/netvizz/youtube/mod_videos_net.php) et la cartographie avec Gephi 0.9.2.

En somme : l’astroturfing est-il un outil de communication comme un autre sur des plateformes numériques construites pour et par la production et la circulation d’information ?


La vidéo et les diapositives de ma présentation vous apporterons, j’espère, plus d’éléments pour réfléchir et discuter de cela. Bon visionnage/lecture 🙂

Bibliographie

Boulay, S. (2012). Exploration du phénomène d’astroturfing : Une stratégie de communication usurpant l’identité citoyenne dans l’espace public. Communiquer. Revue de communication sociale et publique, 7, 61‑84. https://doi.org/10.4000/communiquer.487

Boulay, S. (2015). Usurpation de l’identité citoyenne dans l’espace public : Astroturfing, communication et démocratie. Presses de l’Université du Québec.

Kovic, M., Rauchfleisch, A., Sele, M., & Caspar, C. (2018). Digital astroturfing in politics: Definition, typology, and countermeasures. Studies in Communication Sciences, 18(1), 69-85.

Lee, C., Yang, T., Inchoco, G. D., Jones, G. M., & Satyanarayan, A. (2021, May). Viral Visualizations: How Coronavirus Skeptics Use Orthodox Data Practices to Promote Unorthodox Science Online. In Proceedings of the 2021 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 1-18).

Lyon, T. P., & Maxwell, J. W. (2004). Astroturf: Interest group lobbying and corporate strategy. Journal of Economics & Management Strategy, 13(4), 561-597.

McNutt, J. G., & Boland, K. (2007). Astroturf, technology and the future of community mobilization: Implications for nonprofit theory. Journal of Sociology and Social Welfare, 34(3), 165–178.

Pailler, F., & Casilli, A. A. (2015). S’inscrire en faux. Les fakes et les politiques de l’identité des publics connectés. Communication. Information médias théories pratiques, 33(2).

Zerback, T., Toepfl, F., & Knoepfle, M. (2021). The disconcerting potential of online disinformation: Persuasive effects of astroturfing comments and three strategies for inoculation against them. New Media & Society, 23(5), 1080-1098.

Documenter ceux qui nous surveillent : la sousveillance en question

Que serait-il arrivé si “l’interpellation” de Georges Floyd n’avait pas été filmée ? Aurions-nous les mêmes comportements en ligne si Edward Snowden n’avait pas mis au jour certains processus de surveillance étatique ? Dans son acception la plus large, la sousveillance se présente comme une notion cherchant à circonscrire ces pratiques visant à “surveiller les surveillants” afin d’exercer un contrôle social citoyen.

 

Dans une récente conférence au LabCMO j’ai présenté un article écrit en 2016 où j’interrogeais la sousveillance comme des possibles pratiques de renseignement citoyen. Plus que du copwacthing, la sousveillance offre un moyen de s’interroger sur l’importance de nos pratiques documentaires ordinaires (filmer, photographier, diffuser en ligne, etc.) dans les rapports de force entre citoyens et pouvoirs publics ou commerciaux.

Ci-dessous vous trouverez les diapositives ainsi que la vidéo de ma présentation.

Mais avant, voici les points centraux que j’y développe :

  • La sousveillance, comme la captation et la mise en circulation d’images montrant les pratiques et abus des “surveillants” (étatiques ou commerciaux) peut être considérée comme une affection distribuée : c’est l’intensité affective des images et leurs affordances avec les dispositifs qui dirigent leur circulation, et non plus les idéologies qu’elles embarquent puisqu’elles se veulent “brutes” et subjectivement situées
  • De fait, on assiste à une guerre des points de vue et des contextes : sans médiations, hormis celles des plateformes, les autorités informationnelles traditionnelles cherchent à limiter ou “idéologiser” ces pratiques
  • L’analyse des industries de la surveillance (la sous-surveillance) est elle dans une logique de contextualisation qui poursuit un but : l’action citoyenne permise par la mise à disposition de données et de faits. Elle repose donc sur des logiques d’autorité nécessaires à la légitimation de discours basés sur une critique argumentée de la surveillance, et qui vont à l’encontre (par exemple) du classique “si vous n’avez rien à cacher, vous ne devez pas avoir peur d’être surveillés”
  • Il parait important de rappeler aussi, dans une logique d’analyse critique des technologies de sousveillance, qu’il ne faut jamais laisser le bénéfice du doute : si une technologie peut participer à une politique de surveillance, elle finira  par y participer d’une manière ou d’une autre. Même si elle a été pensée pour d’autres usages (comme la reconnaissance faciale des émotions)
  • Les images ou discours issus de la sousveillance participent à la capitalisation affective des plateformes : là où elles peuvent être pensées comme des leviers d’action citoyenne (ou simplement des moyens d’autodéfense) par celles et ceux qui les produisent, les plateformes les transforment en “contenus” favorisant la réaction, donc la captation de données
  • Ce sont ces mêmes plateformes qui attribuent une valeur (réputationnelle) à ces “contenus” comme les autres, dirigeant ainsi leur mise en visibilité et en discussion. Dans cet optique, les logiques algorithmiques mais surtout de modération sont centrales dans l’analyse des pratiques de sousveillance
  • Enfin, je propose à la fin une réelle éducation à la sousveillance afin d’en faire un outil collectif de renseignement citoyen : apprendre à braconner nos espaces surveillés, et à aller au-delà de la prise de vue afin saisir les enjeux et la puissance potentielle de ces pratiques devenues ordinaires

Bon visionnage et/ou lecture 🙂

 

 

Emoji, Twitter et community management : numériser les émotions pour mieux faire circuler les affects ?

Dans un précédent billet je présentais les travaux réalisés avec Julien Pierre où nous nous interrogions : le community management est-il un sport de combat ? Derrière cette question, le but était de discuter du travail affectif et surtout émotionnel propre à la profession de gestionnaire de communautés. Nous proposons ici une autre approche : en quoi le recours aux emoji/émoticônes dans le cadre des relations publiques d’organisations est-il le reflet de ce travail affectif et émotionnel ? Autrement dit, chercher à observer ce travail affectif et émotionnel tels qu’ils se déploient via les emoji sur une plateforme centrale du web affectif : Twitter.

Nous avons présenté les premiers résultats de ce pan de notre recherche sur le community management lors du colloque « La Palette des émotions » qui a eu lieu à la MSHS de Poitiers du 3 au 5 octobre 2018. Voici donc ci-dessous les slides de présentation (que je commente un peu ensuite) ainsi que la vidéo de la communication (ma prestation commence à 40mn… mais je vous invite à regarder tout le reste bien entendu).

Bonne lecture et/ou bon visionnage 🙂

Analyser les emoji sur Twitter : pour quoi faire, et comment ?

Après une rapide remise en contexte de notre cadre réflexif (que vous retrouverez dans notre superbe ouvrage), nous avons distingué les termes employés (slide 3) :

  • les pictogrammes sont, de manière très basique, l’ensemble des signes que nous allons produire avec les touches de nos claviers : comme le premier smiley proposé par S. Fahllman en 1982 ;
  • les émoticônes sont des icônes qui indexent des émotions => 🙂 ;
  • les emoji (à écrire sans « s » ou accents) sont alors des icônes représentant une plus large variété de choses ou d’émotions.

Pour résumer, nous nous sommes concentrés sur l’ensemble des icônes/signes que les claviers de smartphone et les standards de Twitter permettent d’afficher à l’écran, mais pas aux pictogrammes.

C’est d’ailleurs un point important qu’il convient de souligner : les emoji dépendent fortement des différents standards édictés par les plateformes ou les constructeurs (de smartphones en l’occurrence), leur sélection suppose des négociations au sein des comités Unicode, et ils ne peuvent donc être appréhendés ou analyser sans prise en compte de ces contraintes ou choix techniques. En somme, en fonction de son smartphone, un usager pourra avoir recours ou non à certains emoji. En fonction de la plateforme, un emoji sera représenté de telle ou telle manière. Dès lors, on peut s’interroger sur la possibilité d’interpréter finement, à partir d’un traitement quantitatif ou distant de données, la signification que génèrera un emoji ou non.

Pour autant, cela n’arrête pas un certain nombre de chercheurs (slide 4) qui vont s’appuyer sur les emoji sur Twitter pour opérer sur des grands volumes de tweets du traitement automatisé du langage (analyse des sentiments, traduction, etc.). À l’inverse, d’autres recherches soulignent que l’analyse des emoji ne peut être dé-corrélée des contextes d’énonciation et de circulation, et qu’ils reflètent la culture propre aux usagers autant qu’ils engendrent une réelle polysémie. D’un point de vue plus fonctionnaliste pourrais-je dire (slide 5), plusieurs travaux s’intéressent à l’usage des emoji sur Twitter comme un ensemble de tactiques pour maintenir les relations sociales ou devenir un levier « d’engagement » et plus généralement de communication/marketing.

Afin d’associer ces trois aspects, notre méthodologie (slide 6) a consisté à :

  • aspirer automatiquement les tweets de 26 organisations (produits par elles mais aussi par les usagers qui citent ces organisations ou discutent avec elles) puis de les traiter dans un « outil maison » (vaillamment développé par Julien) afin de classer automatiquement les emoji et autres fonctionnalités (hashtags, retweets, etc.) ;
  • lire et décrire certains de ces tweets afin de mieux en comprendre le contexte (notamment lorsqu’ils s’insèrent dans des conversations) ;
  • croiser les résultats avec des entretiens menés auprès de 22 community managers, dont un thème concerne l’usage des emoji.

Pour ce colloque nous avons proposé des premiers retours, et nous travaillons à enrichir ces données et résultats en vue d’une publication plus étayée. Nous avons souhaité fournir des pistes de réflexions à la question suivante : quelles formes de travail affectif et de travail émotionnel s’identifient par l’analyse des emoji présents dans les tweets d’organisations et de leurs publics ?

Pour rappel, nous abordons le travail affectif comme l’ensemble des techniques visant pour une organisation à affecter ses publics (influer sur les représentations par des leviers émotionnels, générer des états affectifs pour les faire agir), et le travail émotionnel comme les manières de gérer ou exprimer les émotions que l’on ressent.

Des emoji comme fonctionnalité affective ?

Sur les 105 957 tweets de notre corpus (slide 7) nous notons que 21% ont été produits par des community managers (CM) le reste étant ceux des publics (tweets originaux, mentions, réponses, retweets). Les CM sont aussi les usagers ayant le plus recours à toutes les fonctionnalités proposées par Twitter : en moyenne chaque tweet fait par un CM contient au moins un « média » (image ou vidéo par exemple) et plus d’un hashtag. Et il en va de même pour les emoji (comparativement aux publics). À la fois gage de professionnalisme (maitriser la plateforme) mais aussi levier pour gagner en visibilité dans un web affectif où ces fonctionnalités sont présentées par les plateformes elles-mêmes comme centrales, ce recours quasi-systématique s’inscrit dans différentes tactiques que nous décrivons plus loin.

Sur les 56 105 emoji de notre corpus, 32% sont des émoticônes. Ce sont elles qui sont les plus utilisées par tous les usagers confondus (CM et publics). Et ce sont majoritairement des émoticônes positives : clin d’œil, mort-de-rire, etc. Pour autant, ces emoji ne relèvent pas que d’un marquage émotionnel via des émoticônes, mais sont aussi le reflet de campagnes de communication : un avocat pour Carrefour, un cœur bleu pour l’OM ou encore une citrouille d’halloween pour différentes marques (les tweets ayant été en partie collectés en octobre 2017). Ainsi, le recours aux emoji apparait comme contextuel et, dans notre cas, repose principalement sur une activation de la part des organisations analysées, c’est-à-dire sur des incitations explicites à destination des publics à faire usage de certains emoji dans le cadre de jeux-concours par exemple.
Comme nous le montrons dans la slide 9, le lancement d’un concours d’halloween passe par l’usage de plusieurs emoji qui seront ensuite retweetés/partagés sur la plateforme. Cette mise en circulation participe à la mise au travail (affectif) des publics (slide 8). Ce que nous nommons avec Julien dans notre ouvrage le Digital Affective Labor :

L’affect comme un objet qui se veut instrumentalisable induit un travail de la part du triptyque d’acteurs que nous avons observés (concepteurs/propriétaires des dispositifs, annonceurs et usagers). Ce travail vise à transformer les expressions affectives en information, et à l’inverse à définir ce qui dans une information affecte celui qui en prend connaissance.

Inciter à partager des emoji en lien avec l’organisation permet à celle-ci :

  • de créer un territoire numérique de marques : les signes qui circulent peuvent être rattachés aux organisations et ainsi délimiter les espaces où l’on discute d’elles ou avec elles (comme le montre le choix des principaux emoji de WWF dans l’image ci-dessous). Cette circulation participe de plus aux formes de capitalisations effectuées par les plateformes (notamment à leurs ciblages publicitaires) ;

Principaux emoji utilisés par le compte Twitter de WWF France durant la période observée.

  • d’attirer l’attention en employant des éléments visuels (emoji donc, mais aussi images ou hashtags) qui peuvent potentiellement se démarquer dans l’ensemble des tweets qui passent sur une timeline ;
  • de créer l’impulsion en diminuant le travail cognitif : il devient plus simple de comprendre le message via des mots-images ou à l’inverse de discuter sa polysémie… Dans tous les cas, de réagir pour le partager, le critiquer, le « liker », etc.
  • de favoriser le sentiment analysis, comme nous l’a souligné un CM en entretien : avec un logiciel de veille adéquat, et une incitation à utiliser des emoji pour “exprimer son opinion” il est ensuite plus facile de produire un “sentiment général”
  • de co-construire des espaces de médiations et de personnaliser celles-ci : l’emoji devient peu à peu central de la relation, il participe à une forme de “grammaire émotionnelle”
  • de réguler, via cette grammatisation des émotions, lesdites relations (participe au travail émotionnel)

En somme, ce que nous mettons en avant dans Le Web Affectif via le tableau suivant :

Digital Affective Labor
(Alloing et Pierre, 2017)

Dans le cadre d’un travail affectif effectué par les CM le recours à ces emoji  est cependant variable d’un CM à l’autre, d’une organisation à une autre. Dans la slide 9 nous mettons ainsi en avant les marques comme la SNCF qui interpellent directement des publics/clients sans être explicitement mentionnées, ou celles qui font l’inverse de ce que préconise à son équipe un CM (verbatim), à savoir ne pas abuser de toutes ces fonctionnalités. Nos enquêtes auprès des CM montre que ces choix reposent autant sur des discussions en interne (stratégie) que des tactiques plus ou moins cadrées par la hiérarchie ou des routines propres à chacun.

Des emoji comme grammaire émotionnelle ?

À l’inverse, les publics ne font pas que réagir ou « s’engager ». Ils cherchent aussi à affecter les organisations  (slide 10). Que ce soit positivement ou négativement, le recours aux emoji pour interpeler une marque semble répondre aux mêmes objectifs que ceux des CM (attirer l’attention des organisations, créer l’impulsion chez leurs contacts pour relayer leurs messages). Les CM sont alors des “interfaces émotionnelles”, ils représentent l’organisation et les publics présupposent qu’ils difuserons leurs colères ou leurs questions dans l’organisation (ce qui est loin d’être toujours le cas).

Les emoji répondent ici à l’expression d’affects clairement identifiables, et les associations de divers emoji semblent indiquer une intensité émotionnelle : un emoji signifiant une expression émotionnelle négative ( 🙁 ) est généralement accompagné dans un même message d’autres emoji tout aussi négatifs. Et inversement : un 🙂 sera plus souvent associé à un cœur…

Les organisations, via leurs CM, se font fort de réguler les émotions les plus négatives (désaffecter) ou de relayer celles les plus positives à leur encontre (réaffecter). Ainsi commence un travail émotionnel pour les CM, qui s’observe par le suremploi d’émoticônes (cf. image ci-dessous) pour les organisations faisant le plus de « service client ».

Principaux emoji utilisés par le compte Twitter de la RATP durant la période observée.

Les émoticônes apparaissent comme un moyen de montrer de l’empathie (je comprends ce qui vous arrive et je compatis), et tenter de réconforter ou calmer les publics en colère (slide 11). Dans tous les cas, comme le montrent les verbatim de la slide 12, les CM s’en servent comme « un niveau de ponctuation supplémentaire ». Ainsi, le clin d’œil 😉 n’a un taux de répétition dans notre corpus que de 2% : autrement dit, il sert principalement à fermer une conversation, à marquer que le message a bien été compris.

Ce que les emoji nous apprennent sur notre communication affective numérique

D’un point de vue méthodologique, la polysémie des emoji reste un frein central à toute analyse interprétative se basant sur des approches distantes. Même en croisant lesdits emoji avec d’autres données (texte, images, ou hashtags –slide 13) une partie du sens voulu par leurs émetteurs nous échappe.

Au-delà des biais propres aux méthodes dites de « big data » (API, etc.) et du bricolage effectué pour collecter les données, les résultats chiffrés que nous pouvons proposer questionnent les publics et interactions invisibles :

Le public demeure invisible tout en étant dénombrable. Il est invisible car il ne peut être attaché à ce qui est compté (…) Le chercheur ne peut pas introduire ces contributions ou interactions dans son corpus, car il ne peut les intégrer à un cadre interprétatif stable.

Il en va de même pour les emoji…

Une approche quali-quantitative, dans un contexte situé et délimité, avec des acteurs identifiés, apparait dès lors nécessaire. Celle effectuée ici nous a ainsi appris que les emoji peuvent dénoter un travail affectif intentionnel autant qu’un digital affective labor :

  • pour les CM il consiste à employer des mots-images afin d’attirer l’attention (affection des publics), mettre au travail les publics, et démontrer son habileté professionnelle à employer une grammaire spécifique (affection des collaborateurs et de l’organisation -il n’est pas un amateur d’emoji, il s’en sert de manière professionnelle) ;
  • pour les publics ce travail s’appuie sur l’emploi d’émotions-images qui visent tout autant à mobiliser leurs réseaux de contacts et leurs publics imaginés, qu’à signifier l’intensité de ce qu’ils expriment pour capter l’attention des CM.

Cette approche presque praxéologique de l’emploi des emoji par des professionnels de la communication numérique et leurs publics nous permet de questionner les affordances affectives qu’ils génèrent ou supposent. L’idée n’est pas de se demander si les emoji vont appauvrir ou enrichir notre langage, mais interroger ce en quoi ils permettent de répondre à des situations de communication où affecter et se laisser affecter est à la fois le moyen et l’une des finalités des relations sociales/publiques numériques. En somme, de considérer les emoji comme un indice que notre environnement nous affecte et que nous cherchons aussi à agir sur lui.

N’hésitez pas pour toute question, et si vous souhaitez participer à l’enquête, contactez-nous !

Le community management est-il un sport de combat ?

Facepalm by Pierre Bourdieu

Le community manager est-il une “interface” émotionnelle et affective pour les organisations pour/avec lesquelles il travaille ? Si les diapos de la conférence présentée dans cet article ne visent pas du tout à fournir une analyse bourdieusienne du community management (malgré ce que le titre laisse présager[1]) elles essayent de mieux comprendre les tactiques et la manière dont les community managers (CM) s’entrainent pour esquiver, encaisser et rendre certains coups qu’ils reçoivent parfois.

Voici donc les slides de la conférence intitulée  : Travailler ses clics pour (dés)affecter ses publics. Le community management : entre tactiques émotionnelles et stratégies affectives. Cette présentation a été réalisée dans le cadre d’une invitation à la journée d’étude “Vulnérabilités et incivilités numériques” organisée au sein du laboratoire MICA. Cette présentation s’inscrit dans les travaux que nous menons avec Julien Pierre depuis quelques années, qui ont amené à la naissance du livre “Le Web Affectif“, et notamment des questionnements liés au travail émotionnel des community managers.

Du fait de l’intitulé de la journée d’étude, notre analyse s’est portée sur les aspects les moins “sympathiques” du métier de CM, à savoir la gestion des incivilités (mais pas que). Ces analyses s’inscrivent dans un projet en cours financé par la Fondation Audencia. Si lors de cette présentation nous avions fait 15 entretiens (sans compter les approches quantitatives non-présentées ici -voir slides 6), nous en sommes aujourd’hui à 25 (et nous avons avancé sur l’ethnographie et le quanti donc). Pour en savoir plus sur l’état de nos recherches sur le sujets, nous allons en parler le 25 mai prochain lors du séminaire COMUИ du laboratoire IDETCOM de Toulouse 1.

Voici donc ci-dessous ladite présentation (et par ici pour lecture sur smartphone), et quelques commentaires/points complémentaires à sa suite! Bonne lecture 🙂

Le community manager comme « interface émotionnelle » ?

Dans les travaux que nous avons déjà publiés sur le capitalisme affectif numérique, nous nous sommes avec Julien Pierre beaucoup intéressés aux plateformes et dispositifs (brevets, fonctionnalités, etc.), aux discours (des praticiens, des plateformes, etc.) et plus globalement aux aspects socioéconomiques (qui investit dans quoi, etc.). Une question récurrente  lors de nos conférences ou communications est : mais que faites vous des usagers, pourquoi ne pas les observer, questionner ? Notre réponse est souvent la même, comme nous le soulignons d’ailleurs dans l’ouvrage : ok mais avec quel clé d’entrée ? Le genre, l’âge, la profession, etc. ? En somme, des catégories préétablies avec lesquelles nous avons souvent du mal lorsqu’elles sont transposées au web.

Ce qui est alors intéressant avec les CM, c’est qu’ils sont à la fois usagers des dispositifs que nous analysons, mais aussi bien insérés dans les systèmes économiques (affectifs ?) que nous souhaitons observer. Cette double casquette nous a amené à nous demander s’il n’agissaient pas comme une interface : entre l’organisation et les plateformes, les publics et l’organisation. Et une interface émotionnelle au sens où leurs missions consistent souvent à provoquer des effets (travail affectif) utiles aux plateformes et gérer au mieux les produits de ces effets chez les publics (travail émotionnel) pour garantir une bonne (e)réputation et un meilleur “attachement à la marque”. De plus le CM est un travailleur : là encore pour les plateformes (il favorise la circulation des contenus sur celles-ci) et bien entendu pour son commanditaire/employeur. On pourrait même aller plus loin et se questionner sur le fait qu’un CM serait lui-même une plateforme au sein de l’infrastructure qu’est son organisation : une partie de son travail est invisible pour l’organisation, il est souvent une “boite noire” (on ne sait pas trop ce qu’il fait, mais tant  que ça marche, ça va), auto-dépendante comme toute plateforme. Et l’organisation (son employeur) comme toute infrastructure lui impose des contraintes, et cherche à mettre en invisibilité certaines parties de ce travail afin par exemple de donner la sensation que l’on s’adresse “à la marque” et pas à l’un de ses employés. C’est cette invisibilité que l’on cherche aussi par cette recherche à questionner, dans la lignée notamment des travaux de Susan Leigh Star, mais qui mérite des approche plus ethnographique non présentées ici. Dans cette présentation donc, nous nous sommes intéressés principalement à la “gestion” des incivilités, dont voici les principaux constats (slides 7 à 12).

Des tactiques entre empathie et routines organisationnelles

Je vous laisse bien entendu dérouler les analyses et verbatims des slides 7 à 12. Elles me paraissent relativement parlante, et il faudrait un article beaucoup plus complet pour rentrer dans les détails (mais c’est prévu :)).

Ce qu’il me semble intéressant de retenir est que nous avons interrogé des professionnels principalement motivés par leur passion pour le Web et les objets numériques en général et qui savent apprendre par eux-mêmes à défaut souvent de formation ou de soutien organisationnel. Car c’est par là que se trouve l’une des clés de la gestion des incivilités auxquelles ils sont confrontés (de la blague potache à la menace de mort – slide 10) : la possibilité, au-delà de tactiques contextuelles (slide 11),  de faire circuler ce qui les affecte dans leur organisation et d’obtenir en retour un soutien plus stratégique que moral (slide 12). Car à quoi bon affecter les publics, gérer leurs réactions émotionnelles en paraissant le moins affecté possible par elles (ce qui est présenté comme une marque de professionnalisme) si en retour il est difficile voire impossible de produire un effet sur l’organisation et ses décisionnaires ?

Un constat de prime abord classique, que l’on retrouve par exemple chez les “veilleurs” dont les analyses informationnelles ne semblent parfois pas produire les effets escomptés, à savoir participer à une stratégie globale et appuyer des prises de décisions par des remontées proche du terrain. Ce qui est intéressant et relativement spécifique au métier de CM est cette forme de dépendance aux métriques des plateformes, non pas pour réellement se laisser guider par elles, la majorité de nos interviewés étant conscients des limites et des effets performatifs de ces indicateurs de mesure, mais tout simplement pour valoriser son travail auprès des commanditaires. De fait, les changements incessants des fonctionnalités des dispositifs numériques entraine un double mouvement entre professionnel et amateur :

  • Les CM interrogés sont avant tout des amateurs (i.e. ils ont une appétence pour) du numérique qui se sont professionnalisés en intégrant les besoin et les modes de fonctionnement des organisations dans lesquelles ils travaillent, souvent par le biais d’un précédent emploi[2]
  • Les changements incessant des plateformes les “amateurisent” constamment, les poussant à entretenir cette passion (parfois jusqu’à l’épuisement) et à être autodidactes afin de ne pas se laisser dépasser.

Notons par ailleurs que chez les vidéastes (les “youtubeurs” par exemple) un mouvement inverse est visible : des amateurs devenus professionnels grâce aux plateformes. Mais c’est un autre débat.

Pour conclure rapidement, car l’enquête est en cours et d’autres analyses paraissent nécessaires, cette présentation visait à monter ce en quoi les CM s’inscrivent dans un “web affectif”, en tant en quelques sortes “qu’usagers-frontières” : à la fois relais affectifs pour leurs organisations et déclencheurs d’impulsions émotionnelles pour leurs publics, perméables aux discours sur la “puissance” des émotions et critiques quant aux capacités réelles des dispositifs et de leurs propres pratiques, soumis à un travail émotionnel qu’une routine organisationnelle permettrait de mieux  gérer… à condition de vraiment valoriser ce métier dont beaucoup de mes étudiants en communication rêvent, mais qui semble encore peu intégré dans les organisations d’un point de vue de leur gouvernance. En somme, je ne sais pas si le community management est un sport de combat (mais qu’est-ce qui ne serait pas un sport de combat ?), mais il demande en tout cas un investissement affectif qui n’est pas annodin car il est un réel gage de professionnalisme et de réussite.

N’hésitez pas pour toute question, et si vous êtes CM et que vous souhaitez participer à l’enquête, contactez-moi 🙂

 

 


[1] Il s’agit ici plutôt d’un clin d’œil aux exaspérations de Denis Colombi et d’autres collègues qui ne cessent (à juste titre) de s’exaspérer avec humour devant tant de « sports de combat ». Et puis, après quasiment 8 mois sans bloguer, il fallait bien un titre tape à l’œil pour attirer votre attention! Au-delà, et au vu du sujet traité ici, je vous invite à lire la recension que le même Denis Colombi a fait de l’ouvrage d’A. R. Hochschild dans la revue Zilsel.

[2] Nos travaux venant d’intégrer des entretiens avec des « jeunes » diplômés, nous sommes en train d’analyser le poids de cette autoformation par rapport à ce que des cursus universitaires peuvent apporter. Mais pour rappel, et sauf erreur de ma part avec l’avènement des nouvelles maquettes, peu d’universités proposent des formations dédiées.

Publication de notre livre : « Le Web Affectif : une économie numérique des émotions »

Avec plein d’émotions et de fierté je vous annonce la sortie de l’ouvrage sur les affects numériques coécrit avec Julien Pierre aux éditions de l’Institut National de l’Audiovisuel (INA). Cet ouvrage propose un cadre d’analyse issu de 3ans de réflexions et d’études sur les sujets des affects en ligne, des emojis et autres likes, mais aussi des applications de reconnaissance des émotions ou encore du développement d’un capitalisme affectif numérique. Ce billet de blog vise à détailler un peu ce que vous allez y trouver… Et vous donner envie de le lire ?!

 

Vous trouverez le livre à partir d’aujourd’hui chez votre libraire favori et sur le site d’Amazon, la Fnac, Leslibraires.fr, etc.

 

Nous avons souhaité faire un livre court (120 pages) plus proche d’un essai que d’une restitution détaillée de recherches (comme mon précédent), et dont voici le résumé :

J’aime, je clique. Le web se résume-t-il à ça ? La joie, la peur, la tristesse, la colère mais aussi l’ennui sont un ensemble d’affects qui circulent sur les réseaux sociaux. Cette circulation est facilitée par le design des interfaces. C’est même une stratégie pour les principales plateformes numériques. Nos émotions sont provoquées, capturées, évaluées : mais quelle valeur les acteurs économiques du web accordent-ils à nos impulsions ? Quel bénéfice en tirent-ils ? L’émotion est-elle une monnaie à partir du moment où son échange permet d’enrichir nos expériences ? Ou bien suppose-t-elle une nouvelle forme de travail de milliards d’internautes ? En tant qu’usagers du web, comment ce travail affectif change nos manières de nous exprimer et de nous informer ? Au travers d’une analyse à la fois technique, socioéconomique et critique, cet ouvrage propose des éléments de réflexion pour saisir l’émergence d’une économie numérique des émotions.

Enfin : vous pouvez lire les bonnes feuilles sur le site INA Global.

 

Un livre sur les affects et les émotions numériques : pour quoi faire ?

Il y a 5 ans maintenant, nous avions travaillé avec Julien sur la réputation en ligne, lui sous l’angle des industries culturelles et des données personnelles, moi sur la construction d’un marché et de pratiques propres à cette notion. À force de discussions et de réflexions nous en étions arrivés à ce constat : les approches développées par les praticiens et les acteurs économiques de la (e)réputation traitaient d’un sujet central pour la réputation, sans autant le développer encore pleinement : les émotions.

Et en 2014, Facebook annonça via une étude controversée réussir à « manipuler » les humeurs de ces usagers. Ni une, ni deux, nous avons décidé de creuser plus profondément cette question d’un possible « capitalisme affectif » numérique.

Nous nous sommes alors interrogés sur les nombreux discours mettant en avant la performance de l’analyse et de l’activation des émotions via des dispositifs numériques pour : développer l’expérience utilisateur, affiner le ciblage des publics, personnaliser les interfaces et bien entendu attirer et orienter l’attention. Le point central de nos réflexions est suite à cela le suivant : les « émotions » ne peuvent être quantifiées ou activées, mais pour autant nous glissons d’une économie de l’attention vers une économie de l’impulsion. Autrement dit, le but des plateformes et de leurs annonceurs n’est plus (seulement) de nous faire lire/voir, mais de nous faire (ré)agir/ressentir.

Et qui dit économie, dit travail. Julien a alors proposé de s’intéresser à la notion de digital labor, nous permettant de souligner de manière critique ce en quoi cette focalisation sur nos émotions relève d’une forme d’exploitation : nous signalons et énonçons nos émotions afin de favoriser un système économique numérique qui tire sa force (et ses revenus) à la fois du traitement de la multitude (plus nous cliquons, plus ils y gagnent) et depuis peu de la singularisation (plus c’est personnalisé, plus je vais cliquer). De ces réflexions est né un premier article issu d’une communication dans un colloque.

Par la suite, nos recherches nous ont amené à constater, via notamment le test de différentes applications, que ce n’était pas réellement des émotions qui étaient ainsi mesurées. Mais alors, pourquoi jouer sur ces leviers ? Pour produire un effet, une impulsion. La notion d’affect nous permet ainsi, de manière conceptuelle, d’agencer les différents discours, signes (likes, emojis, etc.), et technologies autours d’un possible objectif : faire circuler en ligne ce qui nous affecte afin de nous mettre en mouvement, de produire des effets sur nos représentations, notre intime, nos gestes voire nos corps eux-mêmes.

Ainsi que le souligne Antonio Casilli dans la préface de l’ouvrage (et dont nous sommes réellement honorés d’avoir eu le regard sur nos travaux et le soutien depuis leurs prémices) :

« Nous sommes encore dans le contexte d’une création de qualités. Ces qualités sont constituées par les usagers, c’est leur travail. Parce qu’elles restent collées aux objets numériques, c’est un travail numérique. Parce qu’elles sont des qualités affectives, c’est un digital affective labor. ».

Ce livre pose donc les bases conceptuelles et méthodologiques d’un potentiel champ d’étude à venir sur le capitalisme affectif numérique. Des recherches plus centrées sur des terrains spécifiques, comme celles que nous poursuivons actuellement avec Julien sur le travail affectif et émotionnel des travailleurs du clic (community managers, modérateurs, etc.). Et bien entendu, des recherches qui nécessitent une pluralité de points de vue, comme le montre le dossier sur les « Affects numériques » que nous avons codirigé dans la RFSIC.

En espérant que ce livre affecte vos interrogations sur le sujet, ou vous en fasse découvrir de nouvelles, n’hésitez pas pour toute question et bien entendu tout commentaire/critique/avis, nous serons enchantés de discuter avec des lectrices et lecteurs 🙂

 

Plan de l’ouvrage

Préface : Digital affective labor : les affects comme ressorts du capitalisme des plateformes. Par Antonio A. Casilli

Introduction

Chapitre 1 : Extension du domaine affectif

  • D’un cadre conceptuel à un cadre opérationnel
  • Les émotions à la croisée des disciplines
  • L’affect comme valeur économique : du travail affectif au digital labor

Chapitre 2 : Les affects numériques en surface

  • Des fonctionnalités affectives
  • L’émotion, un composant logiciel
  • Identifier des états affectifs

Chapitre 3 : De la mesure et de l’évaluation des affects numériques

  • Des métriques attentionnelles aux métriques affectives
  • Techniques de mesure
  • Reconnaissance des « émotions »
  • Une injonction à être soi-même dans un monde de normes

Chapitre 4 : Stratégies pour produire un web affectif

  • Étude de cas : la stratégie affective de Facebook en chiffres
  • L’émotion, ou l’ultime frontière de l’entreprise (et de la société)

Chapitre 5 : Du travail affectif et émotionnel en ligne

  • (Re)Donner du sens
  • Éprouver des souffrances au travail
  • Signifier l’émotion pour orienter l’attention
  • Tromper l’ennui par le numérique
  • Exploiter les affects pour aliéner les usagers

Chapitre 6 : Au-delà du web affectif

  • Un cadre d’analyse pour saisir la circulation des affects
  • Le Digital Affective Labor
  • Hack your emotion

Conclusion.

Et bonne lecture 🙂

La « fausse information » : une fausse question ?

Pixabay – geralt / CCO

« Le contenu informationnel d’un fait ou d’une situation est une proposition vraie (dès lors que la relation informationnelle est la converse d’une relation systématique entre des faits ou des situations)[1] ». Mais dans une ère dite de la « post vérité » ou de « fausse actualité » peut-on alors parler de « fausse information » ? Si le fait rapporter n’est pas vrai, est-ce encore de l’information ? Ou doit-on s’interroger sur la situation dans laquelle le fait (vrai ou pas) est rapporté ? Plus qu’un nécessaire rappel sémantique, revenir sur la nature de l’information permet d’interroger et d’observer différemment les phénomènes de désinformation que l’on englobe trop rapidement sous l’idée (très vendeuse) de « post vérité ». Voici quelques réflexions un peu « brut » sur ces questions.

L’impact des « fausses informations » sur les élections présidentielles américaines, et sur celles en cours dans notre pays, est un sujet qui fait l’actualité et qui amène déjà à la production d’études. Des chercheurs de Stanford démontrent que les « fausses informations » ont peu d’effet sur les électeurs américains. Cette étude –très intéressante dans l’absolu- se base sur un questionnaire où les répondants ont été exposés à des informations « fausses » ou « vraies »… en dehors du contexte où elles ont circulées et ont été reçues. Cet autre article, qui s’intéresse à l’audience (principalement issue de Facebook) générée par les « fausses informations », le souligne d’emblée : il est difficile de définir ce qu’est une « fausse information » (ou actualité). Là est le point que je souhaite développer ici : il me parait essentiel de définir les contours de « l’objet » que l’on souhaite étudier, et cela en fonction des acteurs qui en font l’usage. Ici, cet objet est l’information (tant est que qu’elle en soit un). Une notion employée de manière ordinaire pas tout un chacun, mais dont l’étude suppose de ne pas seulement s’interroger sur « est-elle vraie ou pas ? ».

Les initiatives de « fact checking » (plugin, livrets, projets) se multiplient. Les plates-formes web n’étant aussi pas en reste. Si ces initiatives sont critiquées, une éducation à l’information, au numérique et aux médias est essentielle. Mais pour autant, que vérifie-t-on ? Le fait contenu dans une information ? Mais est-ce réellement la nature d’un fait qui influe sur nos représentations ? Ou la manière dont celui-ci nous est transmis ? Partant du postulat que le fait doit nécessairement être vérifié mais que c’est son mode de transmission qui nécessite d’être interrogé, voyons pourquoi analyser voire combattre la « fausse information » ne peut pas seulement se concentrer sur les « faits ».

 

L’information n’est pas (qu)une question de vérité ?

 In-former, c’est mettre en forme : un fait, un renseignement, une expérience, une sensation… Et cela afin de les porter à la connaissance d’un autre individu ou d’un public. Comme le met en avant Anne Mayère[2] :

« L’information n’existe pas « en soi » : c’est un processus engageant activement son « récepteur » qui en est ainsi le coproducteur. L’information acquiert une signification, devient « informationnelle » dans ce processus qui lie étroitement un traitement et son résultat ».

Une information est le produit d’un processus qui implique à la fois un traitement « cognitif » (récepteur) et aussi, dans ce qui nous intéresse, un traitement produit par des acteurs. Car « le traitement de l’information est aussi celui d’une « information sur l’information » qui lui est associée et qui concerne la décidabilité de l’information ». Cette « méta-information » est produite par la circulation de l’information, et elle produit à son tour du contexte. Sur le web, cette circulation, cette mise en contexte, cet ajout d’information sur l’information est rendu possible par les fonctionnalités et plus largement le design des dispositifs que nous utilisons quotidiennement : commentaires, likes, « identité numérique », etc. Nous y reviendrons par la suite.

Dans son article intitulé « Au juste, qu’est-ce que l’information ? »[3] Louis Quéré caractérise la notion d’information selon une approche qu’il qualifie de naturaliste. Il y met ainsi en exergue que :

« L’information véhiculée par un fait ou une situation est relative à une contrainte (une loi, une dépendance nomique, une convention…) (…) ce n’est donc pas en raison de ses propriétés intrinsèques qu’un fait peut contenir une information ».

Un fait peut nécessiter un traitement spécifique pour y « extraire » de l’information. Le fact checking est à titre d’exemple une forme de traitement. Mais aussi, un fait qui ne serait pas « vrai » peut contenir aussi une information qui va, par exemple, amener à débat et participer à la construction d’opinions. D’où, là encore l’intérêt du fact checking, qui plus est dans un contexte électoral.

« L’information véhiculée par un support est différente de l’information transmise (…). L’information transmise dépend de la « réserve de connaissances » du récepteur, tandis que l’information véhiculée ne dépend que du fait d’être accordé aux contraintes d’un environnement ou d’être à l’unisson avec elles ».

Les plates-formes web véhiculent une information et permettent sa transmission, mais seule la réserve de connaissance d’un individu lui permet de l’interpréter. Cette tension, entre ce qui est véhiculé et ce qui est interprété, incite à ne pas penser un possible traitement « neutre » d’une même information.

« Une seule et même information peut être codée de différentes façons ».

Et le terme « codage » prend une dimension particulière lorsque l’on s’intéresse à un support numérique.

L’information circule et se transmet, l’information suppose différentes formes d’interprétations, elle est dépendante du contexte qui la véhicule autant que de la manière dont le fait ou l’événement sont mis en forme (codés). Mettre  en forme suppose donc à la fois un regard spécifique, des méthodes et des choix dans le codage, dans la transmission, et de fait une information n’est jamais « neutre ». Cet aspect revient souvent à s’interroger sur l’autorité informationnelle d’un émetteur, soit les différents processus qui légitiment sa capacité à in-former, à donner forme à un renseignement, un fait, etc. Mais sur le web, les mécanismes produisant de l’autorité ont changés, ils ne se référent plus à « l’ordre imprimé », et l’on comprend alors que la légitimité des acteurs médiatiques habituels (journalistes en tête) puisse être remise en question (sans pour autant justifier cette remise en question).

Au final, toujours selon Quéré, « on perçoit ainsi à quel point la valeur informative d’un message dépend des connaissances (toujours changeantes), des attitudes propositionnelles et des attentes du récepteur ». S’interroger ou remettre en question seulement la nature même du fait dans une information ne permet pas de comprendre les effets de cette information sur le récepteur, la valeur qu’il lui accorde, la manière dont il va en faire l’usage (pour décider, discuter, la transmettre, etc.). Surtout, cela ne permet pas de qualifier de manière absolue une information de vraie ou fausse, puisque sa réception sera toujours négociée par l’individu (qui peut y voir une information autre que le mensonge rapporté) voire, pour produire de l’opinion, discutée dans les groupes sociaux au sein desquels il évolue.

 

Produire de la « fausse information » ?

Cette précédente approche nous place du côté du récepteur de l’information. Mais pour autant, porter à la connaissance d’autrui des faits non avérés ne répond pas forcément à une intentionnalité. Autrement dit, on peut de toute bonne foi produire une nouvelle information à partir d’une autre qui s’appuie sur un événement non-existant.

C’est le principe même de la rumeur : on peut la relayer, la discuter, sans pour autant avoir l’intention de propager quelque chose de faux. La rumeur est par ailleurs un mécanisme de circulation, autant qu’un fait social qui ne se limite pas là-aussi à la nature de ce qui est mis en circulation.

Si intention il y a, alors on peut parler de « désinformation ». Désinformer consiste à rapporter autrement un fait, à produire une information sur l’information existante afin de changer son niveau d’interprétation. Comme le soulignait –de manière cynique- un de mes enseignants à l’époque : mentir c’est tricher, omettre c’est ruser. La désinformation, comme la rumeur qui peut l’appuyer d’ailleurs, consiste plus généralement à omettre volontairement certains aspects, ou à l’inverse à insister sur d’autres, qu’a en inventer de toute pièce. Quand un homme politique ne rapporte pas des faits « réels », il se base néanmoins sur une situation qui existe, c’est la manière dont il va ré-interpréter cette situation à l’aune de ses propres intérêts et objectifs qui vont amener à désinformer. Ou inversement : la situation est fictive, mais il y raccroche des faits ou des événements qui vont crédibiliser cette situation. Ce qui n’empêche jamais le mensonge éhonté et le faux, bien entendu.  Enfin, la propagande est là encore un mécanisme spécifique de propagation massive d’une idée ou d’une opinion… Il me semble important de bien nommer les choses, afin d’appréhender les mécanismes de production et de circulation de l’information. Et éventuellement l’effet attendu de celle-ci, et son effet réel.

 

Le design et fonctionnalités des plates-formes pour produire du contexte

L’information se fixe sur un support (le document) qui la véhicule, mais qui participe aussi à sa mise en forme, et surtout en contexte. Dans nos travaux sur les affects avec Julien Pierre (et surtout les siens) nous nous intéressons à la manière dont le design et les fonctionnalités des plates-formes permettent de faire circuler des affects, de « grammatiser » des émotions. Mais avant toute chose, le design et l’architecture des plates-formes visent à transformer les données en information, puis faire circuler ces informations.

Il est nécessaire de souligner que ces dispositifs (comme Facebook) peuvent être vue, par le bais des affordances qu’ils produisent, comme ce que Norman[4] nomme des « artefacts cognitifs ». En substance, leur usage transforme peu à peu la manière dont nous traitons l’information, ils influent sur la manière dont nous allons la consommer.

Ainsi, une plate-forme comme Facebook propose de nombreuses fonctionnalités visant à mettre en forme des faits ou événements (de manière basique, la possibilité d’écrire un post), mais aussi à produire de l’information sur l’information : commentaires, emoji, likes, images, etc. Cette plate-forme reposant sur un principe de prescription, comme de nombreuses autres, une grande partie des fonctionnalités proposées sont là pour favoriser la circulation des informations et des attributs qui les accompagnent, comme le bouton de partage. Mais si un fait circule sans une mise en contexte personnalisée, et surtout sans le contexte produit par nos graphes relationnels, pourrait-il attirer notre attention de la même manière ? Arrive alors l’importance d’ajouter à ces faits l’opinion de ses « amis », ou d’individus qui nous ressemblent.

L’opinion n’est ni vraie, ni fausse. C’est un jugement qui est publicisé et qui se construit par la discussion. Quand Facebook permet d’ajouter à un « live » des commentaires et des emoji, il transforme une opinion en une information… sur l’information diffusée. C’est du contexte qui est produit. Et ce contexte est central pour une plate-forme comme Facebook, c’est par lui qu’il est possible de mesurer l’effet d’une publication et ainsi de décider à qui la montrer, quand, comment, etc.

Je trouve alors assez paradoxal de demander à Facebook d’empêcher la diffusion de « fausses informations » là où l’un des buts centraux de Facebook est de produire et de faire circuler de l’information, de mettre en forme, en contexte et en mouvement les expressions de ses usagers. Sauf à considérer que ce « fact checking » est un levier de plus pour attirer des usagers et favoriser certains objectifs (de gouvernance ou commerciaux) ? Ou que comme le dit Mark Zuckerberg, Facebook se sent réellement en partie responsable de ces phénomènes de désinformation ?

 

Les plates-formes web à la recherche de la vérité…

En 2015, LinkedIn rachète un brevet pour vérifier la véracité des informations inscrites dans les CV de ses usagers. L’idée globale est de recouper les informations avec d’autres présentes sur des sources diverses. La même année, des chercheurs de Google mettent en ligne un article scientifique où ils proposent une méthode pour évaluer la fiabilité d’une source web, et la « vérité » des informations qu’elle produit. Donner à ses usagers et clients des informations « vraies », ou tout du moins « vérifiées », semble donc être une préoccupation des plates-formes avant l’avènement des débats sur la « post-vérité ».

En 2017, Google propose un label « fact-check » visible dans les résultats de Google Actualités. Et comme à son habitude, Google propose un ensemble de critères à respecter pour obtenir ce label. Comme avec la réputation, l’analytics, la publicité en ligne, etc. l’un des objectifs de Google est de produire des conventions à minima, des standards dans le meilleur des cas. Le « fact checking » et la chasse à la « fausse information » serait-elle une nouvelle « norme » de qualité pour les intermédiaires de l’information ? Tout du moins un élément de plus, issu d’une production en boite noire, afin de générer de la confiance ?

Facebook, souvent pointé pour être une machine à produire et diffuser de la « fausse information », a réagi assez vite en soulignant déjà ne plus personnaliser ces « trending topics ». Mais Facebook veut aller plus loin, en s’appuyant sur un modèle qu’il maitrise : le digital labor. Tout en licenciant une partie de ses modérateurs, l’entreprise développe des partenariats pour fact checker et sensibiliser ses utilisateurs. De manière schématique, le principe est : vous pouvez signaler des informations rapportant des faits douteux ; des équipes de journalistes vérifient les faits ; si le fait est non-avéré l’information peut être retirée ou signalée, si ce n’est pas le cas un label de confiance est ajouté.

De là à dire qu’ainsi Facebook produit de la confiance, facilite la gestion de ses « trending topics », diminue le coût de main d’œuvre en modération, récupère des données sur les utilisateurs qui vont signaler ou non une information, tout en profitant de l’autorité informationnelle de médias prestigieux et du travail de vérification de ses usagers, il n’y a qu’un pas… Qui plus est quand les moyens de quantifier les effets et la circulation de cette désinformation/propagande/rumeur appartiennent aussi à Facebook.

 

Qualifier des sources plus que des informations, mais…

Lorsqu’on cherche à qualifier une information, on s’intéresse donc d’abord à sa source. Car peut-on dire que Le Gorafi produit de la « fausse information » ? Ou est-ce quand celle-ci est reprise par des sources « faisant autorité » qu’elle devient problématique ?

En tant qu’ancien praticien et aujourd’hui enseignant-chercheur en veille stratégique, j’enseigne la qualification des sources depuis quelques années. L’éducation à l’information et aux médias est essentielle, mais j’en retire surtout l’idée qu’il n’y a aucune méthode absolue pour s’assurer sur le long terme qu’une source sera fiable de manière constante. Aucune. Le Monde peut produire une information à partir d’un fait qui n’existe pas.  Une information du Washington Post relayée par l’AFP en l’occurrence. Impossible pour autant de dire que Le Monde et l’AFP ne sont pas des sources de qualité. Mais aussi de savoir ce qu’il en restera dans la mémoire des lecteurs.

Mon point de vue est le suivant : chercher des critères reproductibles pour tout type de sources n’est pas fiable. Définir des critères qui se veulent applicables par tous à partir de jugements ou d’opinions (comme le Décodex du Monde) amènera systématiquement une pluie de critiques (souvent à juste titre) et donc éloignera une bonne partie du public. Il ne faut pas ainsi partir d’une logique déductive, mais inductive : cette source me fournit-elle des données utiles ? Cette source en fournit-elle d’autres ? Comment est traité l’information, par qui, sous quel angle, avec quels opinions, quels sources, etc. ? En somme, des questions pour former l’esprit critique plus que des boutons à presser pour faire surgir la vérité. Le tout, comme le souligne Olivier Ertzscheid, en prenant en compte les nombreux biais cognitifs qui nous amènent à faire confiance ou à croire, et qu’encore une fois les dispositifs du web peuvent renforcer.

 

Observer ce qui circule et ce qui en est fait…

Plutôt que (seulement) ce qui est dit

A ce stade, il parait difficile je pense de qualifier l’information « d’objet ». L’information n’est pas stable, elle n’est pas visible de la même manière par tous, on ne peut la « manipuler » de manière reproductible pour aboutir systématiquement au même résultat. Il faut alors penser l’information non pas en fonction de sa nature (vraie ou fausse) mais en fonction de ses contextes de production (sur le web, les plates-formes) et de circulation (sur le web, entre les sites et les plates-formes). Dans cette lignée, des chercheurs de l’équipe Digital Methods de l’université d’Amsterdam viennent de publier des premiers résultats visant à observer la circulation de « fausses informations » sur le web. Si les études de réception (i.e. comment je consomme ou interprète une information) sont nécessaires, il me semble que sur des terrains numériques elles doivent être couplées à des études sur la circulation (des données, des faits, etc.). Car il ne faut pas oublier lors de l’analyse la part de mise en scène de soi dans la manière dont nous interagissons en ligne, ce que l’on met volontairement ou pas en visibilité, les postures que l’on prend dans un groupe… Et bien entendu le contexte dans lequel on produit et consomme de l’information, et qui est à la fois la résultante de nos actions (personnalisation) et des modes de fonctionnement des plates-formes.

Pour autant, il ne faut pas seulement s’intéresser à la circulation qui in-forme par un seul prisme technique et algorithmique. Il parait là aussi essentiel de produire un cadre d’analyse socio-économique de cette fabrique et circulation de l’information. Les questions à se poser sont moins celles de possibles « bulles » algorithmiques, mais plutôt : qui qualifie l’information (modérateurs, journalistes, usagers) ? Qui décide des modes de circulation de l’information sur la plate-forme ? Avec quels objectifs (commerciaux, de gouvernance) ? En quoi un fait erroné qui circule sur une plate-forme participe à ses modèles ? Quels sont les investisseurs, et en quoi influent-ils sur ces choix ? Etc.

Par exemple, Twitter. Son modèle repose sur la propagation rapide d’un message et sur la qualité/influence/réputation/médiatisation de sa source. Ce dispositif propose alors de certifier certains comptes. Pour Facebook, le constat amené précédemment (renvoi des modérateurs) doit être analysé au prisme des solutions proposées (faire travailler les usagers), des investissements déployés, des partenariats médiatiques ou publicitaires effectués, etc. Au niveau des acteurs médiatiques traditionnels, l’on peut s’intéresser aux modèles économiques sous-jacents à « l’économie de l’attention ». Et même plus, à une possible « économie de l’impulsion » : produire du clic pour faciliter la circulation, impulser l’envie de lire ou partager un article (en fleuretant parfois avec le clikbaiting)… On peut alors essayer de comprendre pourquoi les médias préfèrent travailler avec Facebook ou chercher à obtenir un label « fact-checking » de Google : difficile de se priver de ses premières sources d’audience et de propagation, qui sont aussi les premières régies publicitaires en ligne. Qui plus est lorsqu’elles permettent d’obtenir une forme de certification, de label de confiance.

 

Au final…

Pour synthétiser toutes ces réflexions, on peut dire que l’information est une matière que l’on forme à plusieurs niveaux. Un niveau macro et industriel, ce qui est le cas des plates-formes web. Un niveau méso et contextuel/situationnel, lorsque l’on souhaite porter quelque chose à la connaissance de quelqu’un. Et un niveau micro et « cognitif » en fonction de notre capacité à interpréter ce qui est porté à notre connaissance. Sur le web, on retrouve ainsi une tension entre une nécessaire standardisation des usages (niveau macro), et des usages localisés propres à chaque usager (un « syndrome transcontextuel »). Entre les deux, se trouvent des acteurs comme les journalises dont le but n’est pas que de rapporter des faits mais de les mettre en contexte, en mettant plus ou moins en avant leur regard (ce qui n’est pas, là aussi, sans créer de débats sur une possible recherche d’objectivité/neutralité).

Questionner la manière dont notre société vibre (pour reprendre le concept de Dominique Boullier) par le numérique et pour des informations contestables, ne doit pas s’appuyer sur une considération binaire : l’information n’est pas qu’une question de 1 et de 0, de true or false, mais l’agencement de signes et de nombreuses étapes de formation.

Pour schématiser, trois questions me semblent essentielles :

  • La consommation : pourquoi ? Un fait erroné qui circule suppose de s’intéresser aux effets qu’il produit lorsqu’il est transformer en information. De même, il faut questionner la possible intentionnalité derrière cette mise en forme et en mouvement. Mais la réception d’une information et ses effets sont une clé d’entrée limitée, au sens où les observations ne peuvent être que très localisées (au niveau de l’individu) ou au mieux amener à une possible appréhension de la formation d’une opinion (au niveau d’un groupe)
  • La production : comment ? La question est ici de comprendre comment les dispositifs que nous utilisons quotidiennement participent à la production d’information par l’élaboration d’un contexte
  • La circulation : pour quoi faire ? Cette question essentielle permet d’interroger ce qui est observable en contexte, et non pas hypothétique (comme la production effectuée en partie par des « boites noires ») ou déclaratif (comme la réception à partir de questionnaires par exemple). Mais elle offre aussi la possibilité de décrire l’instrumentalisation de cette circulation, et interroger ce en quoi elle participe ou dépend de systèmes économiques ou politiques.

Bref, porter un regard critique sur ces phénomènes de désinformation, de rumeur, de propagande ou autre, suppose de confronter le point de vue des acteurs qui y participent, et de chercher des points d’appui permettant de viser une possible « objectivité »[5]. Il me semble alors que ces appuis se trouvent  dans l’observation de ce qui participe à in-former, et pas (seulement) dans la nature même de ce qui est ainsi formé.

Ces quelques réflexions un peu en vrac sont bien évidemment discutables, et les commentaires vous sont ouverts 🙂


[1] Louis Quéré, « Au juste, qu’est-ce que l’information ? », Réseaux, 2000, vol. 18, no 100, p. 331-357.

[2] Anne Mayère, Pour une économie de l’information, Editions du CNRS, 1990.

[3] ibid

[4] NORMAN, Donald A. Affordance, conventions, and design. interactions, 1999, vol. 6, no 3, p. 38-43.

[5] Voir à ce propos ce très intéressant entretien de Luc Boltanski sur le rôle du sociologue dans l’établissement de formats de réalité : « Je dirais que pour critiquer l’établissement des formats de réalité, le sociologue ne s’appuie pas alors sur une morale particulière, mais sur le travail des acteurs pour les mettre en cause et tenter d’en établir de plus justes. Mais le sociologue doit aussi aller plus loin que le suivi des acteurs dans leurs tentatives d’établissement de nouveaux formats de réalité. Il doit mobiliser des outils de totalisation capable d’objectiver ce sur quoi repose la stabilisation des expériences des acteurs elle-même. Il doit alors faire cette opération presque impossible d’accrocher la description de ce type de travail à un jugement normatif. »

Quelles mesures des publics numériques ?

Wikipédia - CC BY-SA 3.0

Wikipédia – CC BY-SA 3.0

Depuis le développement d’un « Internet commercial » les organisations cherchent à quantifier les interactions et discours des internautes afin d’y identifier des publics et favoriser le placement publicitaire. Mais peut-on « mesurer » les publics numériques ? Ces mesures ne fabriquent-elles pas l’objet « public » plutôt que de le révéler ? Tout comme ces « métriques » construisent de la (e)réputation là où il n’y en peut-être pas…

Pour discuter de cela, j’ai été invité par l’équipe Pixel du laboratoire en sciences de l’information-communication CREM de l’Université de Lorraine. Mon intervention (au titre synthétique) s’intitulait : « Mesurer les publics numériques : entre performativité, conventions et commensuration. Le cas de la (e)réputation ». J’ai ensuite reformulé plus sobrement le titre, et je vous propose ici le diaporama de ma présentation, ainsi que des points de détail à la suite (en attendant l’enregistrement audio).

 

Je ne compte pas revenir sur toutes les slides, notamment celles définitionnelles (performativité, etc.) qui me paraissent plutôt claires… Et qui demanderaient surtout énormément de discussion. Mais je reviendrai peut-être sur ces notions plus tard, en attendant il  y a la bibliographie à la fin du diaporama.

L’idée générale est de distinguer la mesure (qui porte sur un phénomène naturel) de la quantification qui suppose des conventions, traductions, etc. particulières. En somme, on pourrait se demander si les discours et prescriptions qui guident les pratiques des professionnels du web (mon terrain central) ne visent pas à fabriquer de la mesure là où il n’y a que de la « mise en chiffre ». Bref, que le (non)objet « public », nécessaire aux organisations qui souhaitent créer de la « relation », semble donné, et qu’il suffit d’avoir le bon étalonnage pour l’évaluer.

 

Le public comme une audience qui organise le web (de 1993 à 2005)

Slides 7 et 8

En préambule, j’ai choisis de présenter les différentes formes de quantification de manière chronologique. Je suis loin d’être un spécialiste de l’histoire d’Internet, le découpage en quatre période est donc schématique. Ce que je souhaite surtout montrer est que les mesures qui se développent au fil du temps sont : nécessaires pour développer une économie (publicitaire, médiatique, attentionnelle), dépendantes des dispositifs numériques et de leurs méthodes statistiques, et qu’elles se cumulent/s’agencent en évoluant.

En 1993 la massification des usages d’Internet, avec notamment le développement des fournisseurs d’accès commerciaux, amène dans les discours (médiatiques) l’idée qu’Internet serait « grand public ». Un public qui participe par ses clics ou son attention au développement du web, mais qui pour autant ne contribue pas au sens où l’entendent les « pionniers » d’Internet.

La captation de l’agir de ces publics par le biais notamment des cookies des navigateurs, repose sur les clics, les logs des serveurs, voire des panels d’internautes sur le modèle des mesures d’audience des médias audiovisuels. La notion de « public », à qui l’on souhaite diffuser des publicités les plus personnalisées possibles, se substitue à celle d’audience. Pour autant, la question du sens que cette audience pourrait construire à partir des contenus qu’elle consomme est difficile à résoudre par ces approches.

A partir de 2000, avec l’arrivée du moteur de Google, le « public » n’est plus passif, mais il participe à « organiser le web » en produisant de la citation (i.e. du lien hypertexte). Les mesures d’audience ne sont pas pour autant délaissées (Google est d’ailleurs le leader de la question avec Google Analytics), mais elles s’agencent avec l’idée qu’un hyperlien est un moyen de désubjectiver une opinion ou un jugement. De fait, dans les discours, le référencement d’un résultat devient « naturel » : l’éditorialisation semble construite par le « public », qui par ses actions produit de la pertinence. Et si le public produit de la pertinence, alors ces résultats « objectifs » ne peuvent être que pertinents. Aujourd’hui encore, près de 90% des usagers du moteur ne dépassent pas la première page, confirmant ainsi (par la mesure d’audience) que Google « sait » organiser le web et produire de l’autorité et de la réputation. Les conventions entre professionnels du web s’accordent ainsi sur le principe « qu’il faut être en première page ».

 

Le public comme levier de l’influence et cible de celle-ci : la (e)réputation comme mesure et résultat

Slides 9 à 14

En 2005 apparait le fa/fumeux « web 2.0 », où le public n’est plus seulement lecteur ou organisateur, mais aussi contributeur par l’expression de soi et de ses opinions en ligne. Les espaces de « qualcualtion » sont les plates-formes que nous connaissons tous aujourd’hui. Elles produisent des éléments de mesure à partir d’un double agencement : les données produites par les usagers et calculées en fonction des objectifs des concepteurs (en profondeur) ; les données/contenus consommés par les usagers et les opinions/évaluations qu’ils émettent. Ce dernier aspect, en surface, favorise la recommandation au cœur des plates-formes dominantes du web : le « public » est identifiable par les informations qui lui sont recommandées. Une recommandation qui en plus des mesures d’audience, des citations, des opinions, s’appuie sur des approches affinitaires.

L’influence (rarement définie) est un objectif recherché par les organisations car elle semble mesurable : influence des comportements (par la mesure d’audience), influence des prescriptions (par les approches affinitaires), influence des représentations (par la quantification de l’opinion). La réputation numérique m’apparait alors comme emblématique de cette période. Cette notion introduit en effet des éléments subjectifs, du sens pour favoriser une herméneutique de la donnée : elle agence à la fois des représentations, des comportements, des discours, etc. tout en permettant une comparaison et une quantification. Pour autant, les éléments et mécanismes qui permettent de « mesurer » cette réputation sont questionnables.

Les indicateurs de mesure, qu’ils soient produits par les plates-formes et/ou par les prestataires, ne sont qu’un agencement et une représentation sous la forme de scores des statistiques fournies par lesdites plates-formes. Mais ces statistiques ne sont pas fiables : près de 60% (voire plus) des vues sur une vidéo Youtube seraient « fausses », il en va de même pour Facebook et ses vidéos, mais aussi ses statistiques de partage. Pour autant, ces indicateurs sont fortement utilisés par les annonceurs, en partie (comme me l’ont soulignés des community managers en entretien) car ils permettent une multiplicité d’interprétations, et génèrent (chez les « publics ») de nombreuses interactions : si personne n’interagit avec mes propos en ligne, vais-je continuer à en produire ? Il convient aussi de noter que ces indicateurs/scores produisent de l’autorité, au sens où ils favorisent la sélection d’une information ou la volonté de la recommander (ce que je nomme parfois « l’autorité réputationnelle »). Il s’agit alors moins d’une question de fiabilité que des pratiques qui se développent à partir de ces statistiques : plus nous faisons usages de ces indicateurs ou éléments statistiques, plus ils deviennent notre seul point de repère, affirmant ainsi leur utilité à défaut de leur fiabilité. Les méthodes de mesure semblent donc créer l’objet « réputation » et les « publics » qui la produise, plutôt que les révéler.

Afin de favoriser l’appropriation de ces indicateurs, leur dénomination fait référence à la « nature ». Ainsi, nous ne sommes plus dans une « mise en chiffre » et dans l’artefact, mais bien dans la mesure de phénomènes naturels produits à la fois par les plates-formes et leurs usagers. Cela évite aussi une diabolisation des « boites noires » que sont les systèmes de ces plates-formes. Le tout en renforçant la dépendance des annonceurs aux plates-formes, mais aussi le pouvoir des experts en comparaison de celui des « publics » profanes, puisqu’eux comprennent comment cela marche. Les modèles statistiques choisis, autant que les jugements concernant la modération des informations (sur des bases culturelles mais surtout en fonction des objectifs économiques), influent pourtant fortement sur la fabrication de ces indicateurs de mesure.

Pour autant, la problématique persistante du « comment donner du sens à cette multitude d’expressions » suppose de s’appuyer sur des « mesures » qui ne reposent pas entièrement sur la quantification des interactions. Arrivent ainsi les méthodes et techniques de « sentiment analysis ». Si celles-ci sont en constante amélioration, elles posent de nombreuses questions quant à leur capacité à prendre en compte les contextes d’émission des opinions et de réception de celles-ci. Elles m’interrogent de plus quand elles sont automatisées à des fins de profilage voire de gouvernance. Mais les organisations ne s’arrêtent pas à ces considérations/critiques, et de nombreuses conventions se mettent en place pour gérer ce que les plates-formes « mesurent » comme de la réputation numérique.

 

Le public identifiable par son « expérience »

Slides 15 à 16

Comme le souligne Julien Pierre, ne serions-nous pas face à l’avènement d’un « web expérientiel » ? Autrement dit, après avoir circonscrit le public numérique par ce qu’il lit (mesure d’audience), par ce qu’il cite (mesure de l’hypertextualité), par ce qu’il exprime (mesure de la réputation), sommes-nous en train d’aller vers un public identifiable par ce qu’il ressent ?

Avec Julien nous travaillons (et c’est loin d’être terminé) sur la question d’un « web affectif » qui se centre sur l’évaluation des « émotions » et propose de nouvelles conventions et mesures affectives. Là encore, si nous sommes face à une forme de performativité (ce ne sont pas des émotions qui sont mesurées, mais les mesures qui construisent le (non)objet « émotions »), à des espaces de qualculation spécifiques (reconnaissance faciale par exemple), à des modes de commensuration empruntant fortement des approches psychologiques (comme l’analyse des micros-expressions faciales pour repérer des « émotions universelles »), et à des conventions supposant que les « émotions » ont un rôle centrale dans la consommation ordinaire, ces « métriques affectives » fabriquent tout de même des « publics » solubles dans l’économie numérique. Ne sommes-nous pas alors face à une tentative de renouvellement des études sur la réception ? De nombreuses « start-up » proposent de croiser les mesures d’audience classiques à la télévision, avec de l’évaluation des « émotions » à partir de la reconnaissance faciale et/ou du sentiment analysis.

Pour notre part, nous voyons une problématique liée à la circulation d’éléments (signes, informations, données, etc.) visant à affecter les publics, et plus spécifiquement leurs comportements pulsionnels, qu’une réelle mesure ou « manipulation » des émotions. Tout comme les approches sur la réputation ne mesurent pas une perception, ou influent systématiquement sur la formation de l’opinion.

 

Fabriquer de la mesure… pour en faire quoi ?

Slides 17 et 20

Pour diverses raisons (manque de temps, de moyens, de prise de recul sur le sujet, etc.) les organisations choisissent souvent de ne pas questionner plus avant ces mécanismes de mesure. Comme je le note dans la diapo 18, elles participent pourtant (les mesures, et les organisations qui s’en servent d’ailleurs) à la fabrication :

  • Des comportements des « publics » : par la computation de traces et d’éléments textuels, d’interactions et de « mesure de soi », et les recommandations qui en résultent
  • De sujets : en souhaitant toujours plus personnaliser la « relation client », l’insertion d’éléments qualitatifs et « cognitifs » fait évoluer ces métriques, tout en faisant muter ce que l’on peut qualifier de « public numérique »
  • Du contexte : en « normalisant » les mesures afin de pallier aux restrictions des plates-formes, et fournir un cadre interprétatif partagés (et donc comparable afin d’assurer une stabilité des investissements).

En somme, ces processus de mesure permettent la transformation de (non)objets en objets qui se veulent « universels » (performativité), qui sont considérés comme tels (conventions), qui permettent une évaluation/comparaison nécessaire à l’investissement (commensuration), et dont la production est permise par des espaces de calculs appropriés (qualculation). Que l’on traite d’ailleurs de public, de réputation, d’émotions, etc.

Mais pour les chercheurs, la question est tout autre. Analyser, critiquer, et intégrer ces mécanismes aux observations faites est nécessaire, et de nombreux travaux l’exposent très bien. Ne se limiter qu’à la question des boites noires, ou des usages, ou des effets, sans penser l’agencement de ces aspects, et surtout les questions (socio)économiques qu’elles impliquent ou dont elles dépendent parait risqué. Ce que nous abordons avec Mariannig Le Béchec comme la question de la transposition des catégories d’analyse.

Les éléments de mesure ne reflètent pas un possible ou potentiel « public ». Ne s’appuyer que sur ces éléments pour analyser ledit public amène donc un « risque performatif » : le chercheur participe à créer la catégorie « public » là où elle n’est pas. La question est donc, de mon point de vue, plus méthodologique que conceptuelle, comme l’illustre d’ailleurs le débat récent sur les « bulles ». S’intéresser à la circulation des informations, aux braconnages des usagers, aux possibles formes d’autorités qui régulent cette propagation, ou encore aux externalités économiques recherchées, est essentiel.

De manière plus empirique, il serait intéressant (tout du moins c’est ce que j’essaye de développer) d’articuler trois approches :

  • Interroger les effets produits par ces mesures sur ceux qui sont mesurés
  • Questionner le rôle de ceux qui consomment ces mesures à leur fabrication
  • Et percevoir en quoi ces mesures participent à des formes de gouvernance… Les trois aspects pouvant être mis en relation et être agencés de différentes manières, pour différents objets, sujets ou thèmes.

Au final, nous sommes face à un genre de « chat de Schrödinger numérisé » qu’il convient de problématiser finement pour trouver un juste équilibre entre la diabolisation de la technique (« ça ne marche pas », « ça nous manipule », etc.) et son acceptation en l’état faute de mieux. Ces différents processus et acteurs fabriquent des objets ou des catégories, mais pour quoi faire (et pas uniquement pourquoi et comment) ?

Questionner le travail émotionnel du community manager

Dans le cadre de nos travaux avec Julien Pierre sur le « web affectif » et les questions socio-économiques qu’il peut soulever, nous nous interrogeons sur le travail émotionnel des travailleurs du clic que sont les community managers. Dans notre intervention à l’EHESS, nous en avions rapidement parlé (slide 42). Ce billet va me permettre de détailler un peu plus nos observations et hypothèses… Et j’invite les community managers et autres travailleurs du clic qui passeraient par-là à prendre éventuellement contact avec nous (en fin de cet article) pour un rapide mais essentiel entretien 🙂

Petits éléments de contexte : avec Julien nous observons depuis quelques temps la montée en puissance de la question des affects et des émotions sur le web, et au-delà. Emojis, cœurs, Facebook reactions, discours d’escorte pour inciter à miser sur les émotions dans les stratégies de communication… Du côté des plateformes de nombreux brevets, articles scientifiques, évolutions des interfaces, laissent supposer un intérêt fort pour la mesure et la circulation des émotions. Du côté des annonceurs (organisations), on observe un ensemble de stratégies basées sur l’idée d’une potentielle propagation émotionnelle. Plus qu’une économie de l’attention, les usagers se retrouvent de plus en plus dans une forme d’économie de la pulsion et de l’émotion, que nous définissons comme un « capitalisme affectif ». Vous retrouverez tout cela dans la présentation proposée dans le séminaire d’Antonio Casilli.

La question maintenant est la suivante : en quoi les acteurs centraux de ce triptyque (plateformes/annonceurs/usagers) que sont les community managers fournissent eux-mêmes (ou pas) une forme de travail émotionnel voire affectif ? Car ce sont ces travailleurs qui doivent à la fois articuler le fonctionnement des plateformes et l’évolution de leurs métriques et interfaces, les besoins et objectifs stratégiques des organisations sur le web (quand elles en ont), et les retours ou attentes des publics.

Avant de présenter quelques illustrations et questionnements, une (très) rapide revue de ce que l’on entend par « travail émotionnel ».

 

Le travail émotionnel

Dans la littérature en marketing/gestion, la place des émotions semble connaitre un regain d’intérêt depuis les années 80[1]. Générer des émotions, les mesurer, permettrait de favoriser « l’expérience client » ou encore l’attachement à une marque. Il semble alors logique que pour développer une contagion émotionnelle (i.e. si je semble heureux, alors mon interlocuteur pourra le devenir), la relation entre le salarié et le client se doit d’être imprégnée d’une démonstration claire des émotions du premier à destination du second. Comme le souligne Aurélie Jeantet[2] : « Alors même que les employés doivent s’impliquer corps et âme pour « offrir quelque chose d’eux-mêmes », devenant des « salariés-produits », la relation devient une « pseudo relation ». C’est de cette façon, en termes d’aliénation, que Bellemare, rejoignant les propos de Forseth et Dahl-Jo/rgensen, analyse ce qu’il nomme le « marketing relationnel ». Et sur le web, où depuis de nombreuses années on nous répété que les « marchés sont devenus des conversations », que nous sommes dans un web « social », le relationnel est essentiel.

Le travail émotionnel est alors, du côté du récepteur, l’affichage des émotions attendues par un interlocuteur lors de relations de services/commerciales, selon Ashforth et Humphrey. Du point de vue de l’émetteur, le travail émotionnel est « l’acte par lequel on essaie de changer le degré ou la qualité d’une émotion ou d’un sentiment »[3].

Plus largement, les chercheurs s’intéressant au travail émotionnel peuvent à la fois questionner les émotions qu’engendre le travail, autant que le « travail émotionnel » à proprement parler « c’est-à-dire de l’expression des émotions au service du travail »[4] donc. Cette distinction se retrouve dans deux notions :

  • Surface acting: le travailleur va feindre des émotions afin d’être en adéquation avec les injonctions qu’il reçoit de son employeur, respecter certaines règles sociales propres à un contexte ou plus simplement pour favoriser la communication. Cette idée de jeu en surface se retrouve dans la notion de « sympathie », à distinguer de celle « d’empathie » ;
  • Deep acting : le travailleur cherche (consciemment ou non) à ressentir les émotions des autres. De nombreux travaux portent par exemple sur le travail hospitalier. D’autres travaux soulignent que le « burn out » serait une conséquence de ce deep acting où il devient difficile de s’extraire (psychologiquement) de son contexte de travail.

Mais comment le travailleur gère-t-il ou délimite-t-il ce travail émotionnel ?

D’un point de vue du travail de surface dans un contexte de travail, les émotions exprimées ne sont pas inconscientes, elles peuvent être régies par des règles sociales[5]. Ces règles, qui peuvent être culturelles comme dépendre d’injonctions, vont permettre de définir la gamme des émotions à présenter (joie, tristesse, etc.), leur intensité, l’objet sur lequel elles doivent se porter, et leur durée. Sur le web la question est alors la suivante : quelles conventions déterminent ces gammes d’émotions et leur emploi ? Plusieurs pistes :

  • Les discours destinés aux travailleurs du clic, qu’ils soient présents dans les blogs ou ouvrages professionnels, dans les différentes conférences sur le sujet, ou dans des échanges plus informels au sein de « communautés » en ligne/professionnelles ;
  • La « culture » des organisations auxquelles ces travailleurs sont rattachés ;
  • Certaines représentations ou certains « mythes » propres au web : c’est un truc de jeunes, la relation doit être amicale, le LoL est essentiel, etc.
  • Le design des interfaces et les règles de sociabilité permises par les plateformes.

Sur ce dernier point, un article récent de Stark et Crawford met en avant l’importance des émojis pour le travail émotionnel, qu’il soit d’ailleurs orienté vers les parties prenantes de l’entreprise mais aussi en interne (avec ses collègues) : « Emoji and emoticons have become crucial elements in the affective mix of relationship maintenance, sustenance, and continuation. ». Le travail émotionnel permet aussi de (re)créer du lien social, de mettre de l’humain dans les interfaces en quelque sorte. De plus, les plateformes web permettent d’automatiser en partie ce travail[6]

Notons enfin que dans une vision très libérale du travail, la gestion émotionnelle des travailleurs leur incombe, et suppose une réelle « intelligence émotionnelle »[7]. Cette « compétence émotionnelle » que tout bon travailleur du XXIeme siècle se doit de maitriser est supposée entrainer « une performance remarquable au travail »[8].

Car ne l’oublions pas : « un employé heureux rapporte plus à son entreprise »…

 

Le travail émotionnel des travailleurs du clic… en surface

 Dans mes travaux sur la réputation j’ai pu observer comment de stratégies qui misaient sur la rationalité des publics (pour diriger leur attention, évaluer un produit, analyser des critiques, etc.), les organisations se sont orientées sur des tactiques affectives, mettant l’humour au centre de leurs relations avec leurs publics, et globalement un ton plus décontracté.

En somme, j’essaye de documenter au mieux ce glissement depuis quelques temps, et les exemples ci-dessous (issus encore une fois de notre présentation) visent à illustrer la manière dont le travail émotionnel sur le web peut s’observer sur une plateforme comme Twitter.

D’un point de vue du travail de surface, l’emploi des émojis est central, comme l’illustre les réponses du/des community managers de « la loi travail » :

Travail emotionnel1Dans une optique plus commerciale, la SNCF (comme bien d’autre) sait aussi faire usage de ce qui semble donc être les nouveaux codes du travail émotionnel en ligne. Ici, un usager de Twitter demande s’il peut obtenir un billet gratuit pour Noël : 1300 retweets, donc réponse nécessaire… par un gif animé :

Travail emotionnel2

« Mauvaise » réponse de l’usager, qui entraine un tweet emplie d’émojis afin de continuer la conversation, tout en gardant un ton léger et émotionnel :

Travail emotionnel3Notons que, comme souligné plus haut, le volume d’interactions autours de ces échanges montre un réel intérêt du public. Voire une attente pour des interactions qui semblent plus « humaines » avec des organisations dont on critique souvent le « service client » ? En somme, le travail émotionnel sur le web semble :

  • Permis par les plateformes et les fonctionnalités ou contenus qu’elles permettent de mettre en ligne : gif animé, émojis/émoticônes, images, etc.
  • Valorisé par les plateformes mais aussi les usagers/publics, tant le recours aux signes affectifs permet de faire référence à de nombreux éléments culturels ou contextuels (ambiguïté de l’interprétation de ces signes) ;
  • Et donc reposer sur l’idée que tous les publics sont en attente de ce genre de relation.

 

Le travail émotionnel des travailleurs du clic… en profondeur

 Mais les travailleurs du web ne sont bien entendu pas les seuls à pouvoir exprimer leurs états émotionnels en ligne, qui plus est lorsque certains sujets abordés sont fortement liés à l’actualité. Chaque utilisateur de Twitter pourra témoigner, je pense, de la violence de certains propos sur ce réseau. Si, dans le cas d’une organisation, ils sont rarement adressés directement  à ses représentants en ligne, la question de la perméabilité aux agressions de toute sorte se pose : à quel niveau la sympathie se transforme en empathie, le travail émotionnel passe de la surface à la profondeur ?

Dans le cas ci-dessous, « Pierre », community manager pour SFR, répond à des insultes de manière assez élégante, avec le smiley de rigueur. Mais est-il touché par ces propos ? A quel point se sent-il attaché à l’organisation qui l’emploie pour reporter ces insultes à lui-même ? Et d’ailleurs, pourquoi fournir son prénom ?

Travail emotionnel4Dans les observations et entretiens que j’ai pu mener sur d’autres sujets, j’ai souvent entendu certains professionnels du web (les veilleurs principalement) souligner les difficultés à lire au quotidien des propos qu’ils jugeaient négatifs ou insultants à l’encontre de leur employeur. Qui plus est dans les services publics où les généralisations, la non-connaissance des problématiques internes et de la souffrance de certains salariés, ne faisaient qu’accentuer un sentiment de mal-être, voire une colère à l’encontre de certains internautes.

Travail emotionnel5L’exemple ci-dessus est, me semble-t-il, très parlant. On assiste à un glissement  de critiques adressées à une loi/un gouvernement, à des attaques ad hominem envers un salarié qui n’est peut-être pas un fervent défenseur de la dite loi. Cette volonté de vouloir personnaliser la relation avec les publics, et de penser qu’une interface puisse être un écran suffisant pour protéger un travailleur, nécessite d’être interrogée. Tout comme les travaux portant sur les centres d’appels téléphonique et le travail émotionnel[9], des études sur les travailleurs du web semblent essentielles. Avec, bien évidemment, la prise en compte des spécificités propres aux dispositifs numériques.

Mais pour cela : il faut que nous musclions notre enquête sur la question, n’hésitez donc pas à participer (voir la conclusion plus bas).

 

Au final : vers un travail affectif ?

 Si les émotions peuvent être vues comme l’expression d’un individu, les affects sont des éléments qui circulent entre les individus. Ils affectent un individu (ou un objet), ils peuvent modifier son comportement, les représentations qu’il a de quelque chose.

A l’heure où Twitter annonce un ciblage publicitaire à partir des émojis et autres signes affectifs (qui circulent donc sur sa plateforme), on comprend mieux l’intérêt de valoriser le travail émotionnel (en surface) des travailleurs du clic. Comme nous l’avons mis en avant avec Julien, les plateformes web cherchent à capter de la valeur par l’expression des émotions de leurs usagers, et à favoriser la circulation des affects afin de concentrer l’attention et développer des comportements pulsionnels.

La question se pose alors de savoir pour qui travail (par exemple) les community manager : pour eux, puisqu’ils développent ainsi des « compétences émotionnelles » semblent-ils nécessaires aujourd’hui ? Pour leurs employeurs, en « déminant » les critiques les plus féroces et en attirant l’attention par des interactions légères qui meublent l’attention ? Pour les plateformes, dans une optique de digital labor, en incitant leurs publics à livrer leurs sentiments et en participant au bon développement de celles-ci ? Et comment ressentent-ils ce travail émotionnel ? Le gère-t-il ? Peuvent-ils l’optimiser ou au contraire l’élaguer ? Sont-ils former à cela ? Etc.

Un ensemble de questionnements qui, s’ils vous semblent pertinents pour vos métiers, pourraient être discutés dans le cadre d’un entretien (trentaine de minutes, à distance) : par commentaire dans ce billet et/ou par prise de contact direct par ici.

Notre enquête est en cours, et plus nous aurons de participants, plus nous pourrons avancer sur nos observations de ces métiers, plus si « nouveaux » que cela, et qui attirent (pour ma part) de nombreux étudiants qui ne sont parfois pas préparer à recevoir et émettre autant d’émotions 🙂


[1] DERBAIX, Christian et PHAM, Michel Tuan. Pour un développement des mesures de l’affectif en marketing: synthèse des prérequis. Recherche et applications en marketing, 1989, vol. 4, no 4, p. 71-87.

[2] JEANTET Aurélie, « L’émotion prescrite au travail », Travailler 1/2003 (n° 9) , p. 99-112
URL : www.cairn.info/revue-travailler-2003-1-page-99.htm.

[3] HOCHSCHILD Arlie R., « Travail émotionnel, règles de sentiments et structure sociale », Travailler 1/2003 (n° 9) , p. 19-49. URL : www.cairn.info/revue-travailler-2003-1-page-19.htm.

[4] SOARES Angelo, « Les émotions dans le travail », Travailler 1/2003 (n° 9) , p. 9-18
URL : www.cairn.info/revue-travailler-2003-1-page-9.htm.

[5] HOCHSCHILD Arlie R., 1983, The managed Heart, Berkeley, University of California Press.

[6] COTÉ, Mark et PYBUS, Jennifer. Learning to immaterial labour 2.0: MySpace and social networks. Ephemera: Theory and politics in organization, 2007, vol. 7, no 1, p. 88-106.

[7] SALOVEY, Peter et MAYER, John D. Emotional intelligence. Imagination, cognition and personality, 1990, vol. 9, no 3, p. 185-211.

[8] LHUILLIER, D. Compétences émotionnelles: de la proscription à la prescription des émotions au travail. Psychologie du travail et des organisations, 2006, vol. 12, no 2, p. 91-103.

[9] Voir : GROSJEAN, Vincent et RIBERT-VAN DE WEERDT, Corinne. Vers une psychologie ergonomique du bien-être et des émotions: les effets du contrôle dans les centres d’appels. Presses Universitaires de France, 2005. Ou encore :  DATCHARY, Caroline. Gérer la dispersion: un travail collectif. Sociologie du travail, 2008, vol. 50, no 3, p. 396-416.

Publication de mon livre « (E)réputation : médiation, calcul, émotion »

41usuBU9fdLC’est non sans une certaine fébrilité que je vous annonce la sortie de mon ouvrage sur l’e-réputation chez CNRS Editions. Une « synthèse » de 8 années à m’intéresser à la question de la réputation sous divers angles et sur divers terrains. Même si le titre me semble assez explicite sur le sujet de ce livre, ce billet de blog va me permettre de détailler un peu plus ce qui s’y trouve… et peut-être vous donner envie de le lire ?!

 

 

Vous trouverez le livre chez votre libraire à partir d’aujourd’hui, sur le site de CNRS Editions, Amazon, la FNAC, etc.

 

Ensuite, le résumé :

Évaluer une entreprise, commenter un produit ou un service, « liker » un message promotionnel… Le Web produit des réputations. Si les organisations quantifient depuis de nombreuses années les opinions pour évaluer leurs réputations, et orienter leur prise de décision, en quoi le Web modifie-t-il ces approches ? Comment les dispositifs numériques calculent-ils, voire fabriquent-ils ce que l’on nomme couramment l’e-réputation ? Est-elle un nouveau moyen de s’orienter en ligne autant qu’une nouvelle forme d’autorité ? Dans cet ouvrage, la réputation en ligne est analysée et discutée selon quatre prismes : documentaire (comme un ensemble d’indicateurs), algorithmique (comme un élément de gouvernance des plates-formes web), affectif (comme un élément de nos sociabilités connectées) et managérial (car pour les praticiens la réputation numérique « se doit » d’être gérée par les organisations).

Enfin : vous pouvez lire ici l’avant-propos et l’introduction.

 

Genèse

Cet ouvrage reprend en partie mes travaux de thèse, et propose bien évidemment de nouvelles approches, réflexions et résultats originaux. J’ai mis du temps à me lancer car au début je m’interrogeais sur le fait de m’appuyer sur une thèse pour produire un ouvrage. Puis, en m’apercevant que les réflexions proposées étaient de plus en plus discutées, que je pouvais fortement affiner mon travail doctoral, et que de nouveaux éléments méritaient d’être mis en lumière, je me suis lancé. Le livre a été finalisé fin 2015 pour une sortie en mai (le temps de l’édition).

En substance, cet ouvrage part du postulat que la réputation en ligne est un « non-objet » (on ne peut le délimiter clairement), mais que pour autant cette notion est devenue aujourd’hui ordinaire dans notre paysage numérique, autant qu’un réel enjeu pour de nombreuses organisations. C’est cet aspect « performatif » de la réputation qui m’interpelle fortement. Dans mon parcours professionnel, j’ai commencé à m’intéresser à la réputation par la pratique : consulting, mise en place de systèmes de veille, etc. Puis je me suis intéressé à des aspects plus « théoriques » pour m’apercevoir qu’au final, les organisations produisent ou gèrent beaucoup de choses, mais rarement de la réputation.

Cet ouvrage propose alors une vision inverse à ce parcours : des différentes approches existantes sur la (e)réputation (théoriques – 3 premiers chapitres- comme pratiques –  chapitre 4) je vais peu à peu vers un cadre conceptuel (chapitre 5) et des propositions méthodologiques (chapitre 6) qui visent à mieux comprendre et analyser la (e)réputation. L’idée générale est de proposer des éléments permettant d’aborder la réputation numérique de manière construite, et non plus d’être guidé par les innovations « à la mode » voire certaines idéologies propagées par les propriétaires des plateformes ou les prestataires. Ci-dessous, le plan de l’ouvrage est présenté afin de vous donner une meilleure idée.

Le livre s’adresse donc en premier lieu à un public d’enseignants-chercheurs et d’étudiant(e)s. Ils/elles y trouveront, j’espère, des propositions et analyses pertinentes pour aborder ce phénomène trop souvent traité sous ses seuls aspects marketing/commerciaux et anxiogènes. Comme je le souligne dans l’avant-propos, j’ai cette (bonne/mauvaise) habitude de faire (suffisamment/beaucoup) référence à mes collègues. Non pas pour chercher un quelconque argument d’autorité, mais parce que ce sujet suppose un cadre conceptuel plus que théorique, et que cela me permet d’être didactique sans passer des pages et des pages à résumer des concepts. Au risque peut être de m’effacer un peu, mais surtout en donnant l’opportunité de découvrir des textes importants.

Bien entendu, un professionnel du web ou de l’information-communication trouvera aussi des analyses qui l’aideront à faire avancer ses réflexions sur la question, ainsi que dans le 6eme chapitre la description d’un dispositif de veille s’appuyant sur la recommandation d’information.

Enfin, j’ai eu l’honneur (vraiment) qu’Olivier Ertzscheid (aka @affordance) rédige la postface de l’ouvrage, avec une vision prospective dont il a le secret. Des réflexions qui enrichissent encore plus le livre !

N’hésitez pas pour toute question et bien entendu tout commentaire/critique/avis, je serai enchanté d’échanger avec des lecteurs 🙂

 

Plan de l’ouvrage

 Avant-propos

Introduction – La réputation est-elle soluble dans le numérique ?

Chapitre 1 – Les organisations et le Web social

  • D’un Web documentaire
  • … au Web « 2.0 » ou « social »
  • Quelques éléments critiques d’Internet et du Web social
  • Médias sociaux, réseaux socionumériques et moteurs de recherche : typologie et description
  • Les moteurs de recherche : d’un accès au Web à des boîtes noires
  • Les médias sociaux comme artefacts ?

Chapitre 2 – Le Web, ses sociabilités et son traitement informationnel

  • La socialisation de l’internaute
  • Les collectifs comme communautés ?
  • Quand l’abondance crée des surcharges : la place centrale de l’attention
  • Identité numérique et attributs identitaires : vers une nouvelle médiation de l’information en ligne ?
  • S’orienter sous l’emprise de boîtes noires : l’importance des pratiques de recommandation
  • Diffusion et « viralité »

Chapitre 3 – La réputation des organisations

  • La réputation : petite revue de littérature
  • Réputation et notions proches : image et notoriété
  • Réputation : la place de l’opinion
  • La réputation comme évaluation : quels apports aux décisions de l’organisation ?
  • La réputation des organisations : proposition d’un cadre conceptuel

Chapitre 4 – L’e-réputation vue par ses praticiens : la fabrique d’une notion écran

  • Bref historique de la notion d’e-réputation en France : un marketing de la peur ?
  • Définir l’e-réputation pour mieux la gérer… et la vendre
  • Quantifier l’e-réputation, fabriquer la mesure
  • Les « bonnes pratiques » pour construire une « bonne e-réputation
  • E-réputation : un marché florissant ?
  • Vers une économie de la (e)réputation ?

Chapitre 5 – E-réputation : entre transposition et construction

  • L’e-réputation des organisations dans la littérature scientifique
  • Transposer la réputation au Web ?
  • L’e-réputation par un prisme documentaire et informationnel
  • L’e-réputation par le prisme des systèmes des dispositifs
  • L’e-réputation par le prisme de l’affect
  • L’e-réputation par le prisme de son management
  • Proposition d’un modèle de formation et d’une définition de l’e-réputation d’une organisation

Chapitre 6 – Construire l’e-réputation par la recommandation ?

  • Infomédiation sociale et autorité réputationnelle
  • Les limites d’un processus « classique » de veille pour l’e-réputation
  • Observer et décrire la recommandation : les agents-facilitateurs
  • Les agents-facilitateurs et l’infomédiation sociale
  • Agents-facilitateurs et e-réputation
  • Vers une approche proactive de construction de l’e-réputation

Chapitre 7 – Synthèse : De la fabrique à la construction de l’e-réputation

  • Synthèse de nos propositions
  • Ce que construire son e-réputation signifie pour une organisation
  • De la (e)réputation comme pratique, à la réputation comme économie ?
  • Du digital labor au capitalisme affectif : quelle éthique pour les travailleurs du clic ?
  • De l’autorité algorithmique aux territoires numériques de marques

Postface d’Olivier Ertzscheid

Et bonne lecture 🙂

 

Que disent les chercheurs en info-comm sur Twitter ?

Si Twitter s’oriente de plus en plus vers la conversation et vers un modèle « à la Facebook », il reste néanmoins un outil intéressant et utile pour collecter de l’information, voire échanger avec des collègues. Dans une discussion récente avec une collègue doctorante, je lui soulignais combien cette plate-forme m’avait été utile durant ma thèse pour rester « connecté » aux chercheurs et actualités de mon domaine (sciences de l’information-communication). Sa réponse fut qu’elle n’avait pas le temps (et surement l’envie) de se créer un compte. Pour les collègues qui souhaitent donc tout de même profiter de cet outil pour faire de la veille, voici ci-dessous une cartographie sémantique et interactive alimentée par les tweets de 96 enseignant(e)s/chercheurs/doctorant(e)/docteurs francophones en info-comm.

Infomous pour faire de la veille

L’outil utilisé ici est infomous.com, dont je décrivais les fonctionnalités sur mon ancien blog. J’ai aussi pu l’utiliser dans le cadre de mes recherches.

Le principe général est assez simple : vous insérez des flux RSS, et l’outil regroupe les informations traitées par ces flux (ici des tweets) en les structurant par « clusters sémantiques ». Il suffit ensuite de cliquer sur un terme pour obtenir les tweets qui lui sont associés. L’avantage est l’aspect « interactif » : vous pouvez cacher les termes qui ne vous plaisent pas, cliquer directement sur le lien dans le tweet ou accéder au tweet en lui-même (en cliquant sur la date en bas à gauche), vous pouvez répondre directement à un tweet (ou le retweeter –si vous êtes connectés à Twitter), ouvrir la cartographie dans un pop-up…

L’intérêt est alors de pouvoir lire en fonction de termes génériques un ensemble d’informations qui ont été tweetée ou retweetées par les profils que j’ai pu identifier. Je travaille sur ces tweets depuis un mois, et mon objectif est (si un jour j’ai le temps) de produire une analyse des informations diffusées sur Twitter par les chercheurs en info-comm. En attendant, je trouve cet outil pratique pour avoir une vue d’ensemble de ce que racontent mes collègues, et j’espère donc que pour vous aussi ce le sera.

Quelques limites/défaut d’Infomous… L’algorithme de traitement sémantique est prévu pour la langue anglaise. De fait, certains termes peuvent être inappropriés ou vides de sens en français, voire tronqués. J’ai déjà effectué un tri sur ces termes, mais de nouveaux peuvent apparaitre. De plus, la mise à jour de la cartographie est liée à celle des flux RSS usités (j’ay viens ensuite), mais impossible de savoir à quel moment et avec quelle fréquence Infomous prend en compte ces mise à jour des flux. En somme, n’hésitez pas à rafraichir de temps en temps la cartographie pour obtenir de nouveaux résultats. Enfin, les nuages de mots-clés sont censés s’animer, mais l’intégration WordPress ne semble pas le permettre… A voir comment je vais gérer cela sur le court-terme.

Et pour celles et ceux qui voudrait jouer un peu plus avec la carto et obtenir les flux RSS, voici un lien direct : http://infomous.com/node/59371. Vous pourrez ainsi : choisir le nombre de termes qui doivent apparaitre (limité à 50 pour ma part), la taille de la typographie, ajouter ou supprimer des éléments linguistiques (adjectifs, verbes, etc.), ajouter des termes à mettre en avant ou en supprimer d’autres. Et donc vous trouverez aussi un lien pour afficher (ou reprendre) les flux RSS que j’ai créé depuis Twitter (sous la description de la cartographie).

 

Méthodologie et limites

Pour le « cadre méthodologique » global de mon approche de la veille par infomédiation sociale, je vous renvoie vers cet article sur mon blog, ou plus largement à mes autres travaux. Certains outils que j’utilisais ayant disparu (comme Yahoo Pipes), j’ai ici fait au plus simple. Avec ce risque inhérent aux outils gratuits : ils peuvent disparaitre du jour au lendemain, ou devenir payants (très probable pour Infomous –alors autant en profiter maintenant :-)). Voici les étapes.

J’ai sélectionné les comptes Twitter grâce à https://moz.com/followerwonk/sort en premier lieu. J’ai utilisé divers termes et synonymes : « info-com », « maitre de conférences en SIC », « chercheur en sciences de l’information et de la communication », etc. Première limite : de nombreux collègues (comme @affordanceinfo) ne précisent pas leur statut dans leur biographie Twitter… Au-delà de celles et ceux que je connais, je suis aussi passé par les comptes Twitter de labos ou d’UFR en info-comm. Bien évidemment, il me manque du monde : n’hésitez pas à me proposer des comptes en commentaire.

J’ai ensuite utilisé l’outil http://twitrss.me pour générer un flux RSS à partir des comptes. Je remarque que cet outil aspire au moins les 50 derniers tweets (puis fait des mises à jour). Cela explique certains « vieux tweets » dans la cartographie, et amène un constat : peu de collègues tweetent régulièrement.

Puis j’ai fusionné l’ensemble de ces flux avec http://www.rssfusion.org. La fréquence de rafraichissement de cet outil est assez variable, mais de nouveaux messages apparaissent environ toutes les heures. Puis Infomous les traitent, etc.

Etant donné la guerre que Twitter a livrée aux flux RSS, je ne garantis pas la pérennité de ce système. Je suis en train de tester de nouveaux outils et de nouvelles méthodes (ce qui a aussi motivé ce billet de blog –me mettre à jour pour mes cours de veille stratégique)… A voir sur le moyen/court terme donc !

Pour conclure, je suis preneur de toutes vos remarques. J’insiste sur le fait que j’affine au fur et à mesure tout cela, et que ce système est loin d’être parfait (surtout la partie Infomous). Si vous souhaitez accéder à l’historique des Tweets (depuis un mois) ou aller plus loin pour des recherches ou autre, n’hésitez pas à me contacter. Et dans quelques temps, je proposerai des analyses à partir de ce que j’ai pu observer…

Le web des émotions : vers une économie de l’affect ?

Après avoir « manipulé » des humeurs, Facebook agrémente ses « j’aime » d’émoticônes. Si Twitter mesure des « impressions », maintenant il pourra aussi évaluer ce qu’aiment ses usagers grâce aux nouveaux cœurs de son interface. Mais au-delà de ces constats techno-sémiotiques, d’autres éléments amènent à se questionner sur cette possible économie de l’affect dont les plates-formes web ne sont que les éléments les plus visibles (discours marketing, technologies de reconnaissances d’images, affective computing…).

Dans un papier intitulé Questionner le digital labor par le prisme des émotions : le capitalisme affectif comme métadispositif ? nous nous interrogeons avec Julien Pierre sur les implications possibles de cette focalisation sur l’affect, et les méthodes pour les observer/décrire. Et cela à plusieurs niveaux :

  • Technique, c’est-à-dire la manière dont les dispositifs implémentent de systèmes visant à « évaluer/mesurer » l’affect des usagers. Cela pouvant s’observer notamment par les différents rachats, effectués par les géants du web, de sociétés spécialisées dans la reconnaissance d’image et/ou des émotions par exemple. Mais aussi par l’analyse des brevets déposés, ou encore des modèles statistiques/mathématiques usités, voire de certains choix des concepteurs dans l’élaboration de leurs programmes algorithmes (mais pour cela il faut les interviewer –ce qui prend du temps) ;
  • Sémiotique: les deux meilleures exemples (car d’actualité) étant donc les émoticônes de Facebook et les cœurs de Twitter. Comme je l’avais esquissé pour Twitter, l’évolution historique des interfaces de ces plates-formes montre une tendance à inciter toujours plus les usagers à interagir pour délivrer des données… Ce qui semble rassurer les investisseurs. Et quoi de mieux que des mécanismes émotionnels pour amener à se livrer ?
  • Communicationnel, au sens où de nombreux discours viennent appuyer cette idée de jouer sur des leviers affectifs dans les stratégies de communication (cf. Les stratégies numériques ne se résument-elles qu’à l’affect et au LoL ?). Dans le papier en question nous soulignons d’autres exemples ;
  • Des usages: d’un côté, les organisations qui ont recours à ces leviers pour communiquer le font elles à dessein ? Et de l’autre, les usagers quotidiens ressentent-ils une « implication affective » plus forte ou différente dans leur navigation ordinaire ?
  • Economique: en quoi ces « émotions » peuvent-elles devenir (ou plutôt, sont-elles en train de devenir) un levier économique ? Et quid de la place des usagers dans ce travail affectif qui se dessine (fut-il minime pris à une échelle individuelle) ?

Mais comprenons-nous bien : ce ne sont pas réellement des émotions (au sens neurologique) qui sont calculées. Comme nous le soulignions à l’époque dans nos travaux sur l’e-réputation, après un paysage réputationnel c’est un paysage émotionnel qui se développe sur le web, emplie de cœurs, de likes et autres mots-images évoquant des états affectifs. Et comme pour la réputation, nous sommes bien dans quelque chose de performatif. La question est moins (pour l’instant) « peut-on réellement manipuler des émotions ou les évaluer à partir de quelques clics », mais « en quoi ce que les systèmes computationnels évaluent comme des émotions vont impliquer une manière différente de faire usage du web ». Voire, si nous recentrons sur l’individu, « comment ces incitations à livrer nos émotions vont influer sur nos états affectifs, et en quoi participons-nous un peu plus à une forme de capitalisme affectif ».

Nous choisissons ce terme de « capitalisme affectif » moins pour observer un système économique efficient que pour construire une critique et un cadre d’observation de cette économie de l’affect en cours de constitution. Les travaux sur le digital labor et le capitalisme cognitif soulignent déjà bien, de mon point de vue, l’implication demandée par les plates-formes web à chacun d’entre nous. Un travail et une création de valeur qui se concentrent sur les clics, ou au mieux/pire sur la production de contenus, et sur l’attention que l’on peut leur porter. Mais avec le développement des techniques de captation des affects, des stratégies de communication/marketing numériques se basant essentiellement sur le levier des émotions, de la recherche d’une personnalisation toujours plus accrues des interfaces, et d’une (sur)valorisation économique des données personnelles, le digital labor ne peut minorer le travail affectif ordinaire d’un utilisateur du web (et autres environnements numériques d’ailleurs). En somme, là où ce qui me semble faire la force (économique) du digital labor est la « multitude » (terme marketing s’il en est), le travail affectif sous-tendu par les différentes évolutions présentées supra suppose une exploitation accrue de l’intime. Une exploitation plus inconsciente d’ailleurs, puisque les résultats de « l’effort » fourni ne peuvent se mesurer concrètement… Ou être rémunérés.

Afin de modéliser nos propos et ce possible capitalisme affectif en train de se faire, Julien a réalisé l’image ci-dessous. Pour l’anecdote, là où dans notre papier nous proposons une critique de ce recours systématique à l’image pour générer des interactions qui sont ensuite valorisées par les métriques des plates-formes, force est de constater que cela est efficace au vue du volume de reprises de ladite image 🙂

By Julien Pierre

By Julien Pierre

De même, voici la vidéo de notre présentation (courte) en colloque de nos travaux, ainsi que les slides.

 

Pour celles et ceux qui souhaiteraient en savoir plus sur le sujet, et débattre avec nous de la question, nous pourrons en discuter lors du séminaire annuel d’Antonio Casilli sur les cultures numériques. Nous travaillons depuis bientôt 3 ans sur la question (plus longtemps encore chacun de notre côté – surtout Julien sur la question de la communication et des données affectives), et si l’actualité ne fait que multiplier les exemples et cas possibles de « capitalisme affectif », le projet dans lequel nous nous sommes lancés n’en est qu’à ses balbutiements. Qui plus est à l’heure du machine learning et de l’automatisation de certains pans de l’économie de service. Il nous a été récemment donné l’occasion de réfléchir aux liens entre robots et émotions par exemple, et là encore, il reste beaucoup à explorer. Bref, vous êtes les bienvenus pour échanger avec nous sur ces questions?!

 

 

Médias sociaux et (e)réputation : sensibiliser sans moraliser ?

Depuis quelques années on m’invite souvent à intervenir pour parler des médias sociaux, de la présence numérique de chacun, etc. Et puisque l’un de mes sujets d’intérêt est la réputation, les demandes que je reçois s’orientent souvent vers des problématiques assez anxiogènes : comment ne pas avoir une mauvaise e-réputation ? Comment éviter que mon enfant/étudiant/salarié s’expose aux autres de manière « peu acceptable », etc. ? Mais comment ne pas traiter de ces sujets sans tomber dans le « Internet est un danger », et plus largement dans des approches « moralistes » où il y aurait un « bon ou un mauvais usage » des dispositifs sociotechniques comme les « médias sociaux » ?

Je ne pense pas avoir trouvé la réponse absolue et encore moins parfaite, mais dans le cadre d’un cours (3h) j’ai produit la présentation ci-dessous… Pour un peu de mise en contexte, il s’agit d’une demande de la part d’une école de formation aux soins infirmiers : un public de « jeunes » étudiants (20 ans en moyenne), et dont les questions liées au numérique sont peu abordées durant leur cursus. Mais voilà, certain(e)s d’entre eux ont parfois eu tendance, durant leurs stages, à parler nominativement des patients sur Facebook ou ailleurs. Ce qui, au-delà des questions légales que cela sous-tend, est préjudiciable pour les institutions les ayant accueillies en stage, autant que pour leur futur professionnel.

J’ai donc essayé –et j’insiste sur « essayer », je suis preneur de toute remarque/critique/piste d’amélioration en commentaire- de les « sensibiliser », sans pour autant entrer dans « attention danger », « ne faites pas ci ou ça », « vous jouez votre carrière maintenant », « avez-vous pensé à votre futur, jeunes gens inconscients », etc. Bref, des propos que l’on retrouve très souvent, comme je le discute ci-dessous.

 

La (e)réputation : seulement une question de morale ?

Lorsqu’il traite de la réputation au XVIIIe siècle, Adam Smith la relie à une question morale : nous sommes jugés en fonction de nos actions, et cette évaluation à pour « étalon » la bonne morale ou les bonnes mœurs.

Comme je le souligne souvent dans mes travaux, l’idée qu’il y aurait une bonne réputation est fortement présente dans les écrits que l’on trouve sur le web ou ailleurs. Au-delà du fait qu’il n’y a pas, de mon point de vue, une norme de la vie en société numérique (sauf peut-être au niveau des dispositifs eux-mêmes –j’y viens ensuite), il n’y a quoi qu’il arrive pas une, mais des réputations, en fonction des groupes sociaux, des évolutions temporelles, des contextes, etc. Qui plus est sur le web où chaque plate-forme (comme Google) développe ses propres processus de quantification et de gouvernance de la réputation.

Pour autant, le sens commun semble associer la réputation à une image globale, accessible à tous de manière homogène, et dont la mémoire fluctuante du web ne ferait que renforcer l’idée que l’on n’a pas le droit à l’erreur. Et les différentes lois actuelles sur le déréférencement, qui mélangent la notion de notoriété (être connu) à celle de célébrité (être connu par un grand nombre d’inconnus), ne font que renforcer ces idées (sans pour autant être totalement négatives ou inutiles –mais c’est un autre débat).

Enfin… Quand j’écris « le sens commun », ce serait oublier les nombreuses entreprises qui savent profiter de ce qui semble apparemment évident : prestataires en nettoyage de réputation, ou encore des compagnies d’assurances comme la MAE qui vient de proposer récemment une assurance e-réputation pour les enfants.

Et même la ville de Paris, dont le test « soyez net sur le net » mélange sensibilisation à de potentiels risques, à des attitudes ou usages qu’il faudrait avoir. Et c’est ça qui, personnellement, me pose problème : qui sommes-nous (même en étant enseignant) pour dire ce qui doit être fait ou non ? En quoi le fait de poster telle ou telle photo en 2015 pourrait être néfaste en 2025 ? D’une part, je ne le sais pas (et je mets au défi quiconque de le prévoir) et d’autre part j’emmétrai moi-même un jugement à partir de mes propres présupposés, de ma vision du monde qui, je l’espère pour eux, n’est pas celle d’étudiants d’à peine 20 ans. Pour autant, doit on comme Serge Tisseron dire « tant pis pour elle » si une jeune femme comme Jennifer Laurence voit le compte de son petit-ami piraté et des photos d’elle nue se diffuser sur le web ? Encore une fois, je ne pense pas, et il me semble que la question n’est pas dans ce qu’il faut interdire ou non. Mais plutôt, ce qu’il faut comprendre ou non. Et ce, donc, en déconstruisant au passage un « concept » devenu ordinaire, l’e-réputation.

En bref, comme Tisseron dans cette interview, je pense qu’il faut « éduquer » au web, mais pas (contrairement à lui) qu’à ses dangers. Éclairer sur les mécanismes qui régissent le fonctionnement de celui-ci est plus important que seulement pointer les risques. J’ai souvent tendance à prendre l’exemple (à tort ou à raison) d’une voiture : on doit dire aux conducteurs de ne pas boire, mais pour autant mieux vaut qu’ils comprennent aussi comment fonctionne ladite voiture, et les risques inhérents à une conduite alcoolisée.

(Re)bref, ce que j’essaye de faire au travers de ces slides de conférence.

 

Code is law : personne ne doit ignorer la loi

 Ainsi que je l’exposais sur mon ancien blog, plus qu’un droit à l’oubli il me semble qu’un « droit au calcul » serait plus pertinent. Comme l’expliquait Lawrence Lessig, le web se régule/est régulé par quatre éléments : la loi, les normes, le marché et l’architecture des applications (le code informatique). Pour la e-réputation, trois de ces aspects sont déjà bien développés (ou en voie) : la loi (diffamation, usurpation, déréférencement, etc.), les normes (un comité ISO y travaille, spécifiquement sur les faux commentaires, la confiance en ligne, etc.), et le marché (prestataires, plates-formes, etc.). Pour le code informatique, la question reste plus vague. Ou plutôt, la question se heurte systématiquement à des boites noires.

Alors que le web est devenu un médium ordinaire pour communiquer ou autre, la manière dont sont construits et dont fonctionnent les systèmes qui les régissent est encore peu abordée (voire pas) par l’école ou les universités. Et, pour les étudiants que je rencontre, à quelques exceptions, non-plus. Pourtant, il me semble que c’est là que se trouve le véritable levier pour sensibiliser sans effrayer, moraliser ou reporter la question sur l’internaute seul et ses usages.

En parlant de « l’ordinaire », et pour continuer dans la lignée de Certeau, le braconnage n’est possible qu’en intégrant les logiques à la fois techniques (pas seulement l’apprentissage du code informatique) et économiques propres au web et à ses médias dits sociaux. Car les étudiants à qui je fais cette présentation se posent de nombreuses questions (comme : pourquoi sur Facebook je ne vois pas tous les statuts de mes amis, et quels sont les critères ?), ils sont au fait des potentiels risques à dévoiler leur intimité, et pour la plupart ont déjà trouvé certaines solutions à des problématiques quotidiennes, comme les bloqueurs de pubs. Alors plutôt que leur dire quoi faire, pourquoi ne pas les laisser libres de décider ce qu’ils peuvent faire en fonction des contraintes d’usage qu’imposent les plates-formes, et les formes de sociabilités qui leurs sont propres ? Qui plus est si l’on présume de ce qu’ils font, là où certains usages méritent constamment d’être réinterrogés.

Voilà pour la petite réflexion qui m’a permis de tracer les grandes lignes de ce cours. Je vais encore le faire évoluer cette année. Peut-être que je focalise trop sur les dispositifs, et pas assez sur les usages, ou autre… Je suis donc preneur de toute remarque !

Le web et ses mécanismes « naturels »

From Wikimedia Commons

CC. Wikimedia Commons

Lorsqu’on s’intéresse au web, on peut rapidement se confronter à « deux boites noires » : celle des dispositifs (et de leur fonctionnement). Et celle des effets (cognitifs) sur leurs usagers. Pour favoriser l’appropriation rapide du fonctionnement des dispositifs, des analogies sont mises en place : notre cerveau est une « machine » qui (schématiquement) fonctionne sur un mode computationnel. Les « machines » s’appuient sur des computations, et leurs capacités à apprendre par ces calculs les rendraient plus « intelligentes » (toujours schématiquement). Bref, ce que soulignait Vannevar Bush en son temps.

Dans le contexte organisationnel de mes recherches, et en m’intéressant plus spécifiquement aux discours tenus pour/par les organisations, j’ai remarqué que la résolution partielle de ce dilemme des boites noires passe par le même type d’analogies. Dans ce petit billet, je souhaite mettre en avant quelques réflexions « brut » sur la question.

Influence, référencement naturel, engagement, portée organique… L’emploi de ces termes faisant référence à des phénomènes complexes (liés à l’humain ou la nature) pour désigner des mécanismes compliqués (fonctionnement des dispositifs, algorithmes, statistiques) repose bien entendu sur une recherche d’appropriation. Les préceptes du web 2.0 selon lesquels « n’importe qui » est en mesure de faire usage de manière optimale des dispositifs mis à sa disposition, suppose que l’usager en question comprenne au mieux le fonctionnement desdits dispositifs. L’internaute serait alors dans un environnement qui s’adapterait naturellement à lui (personnalisation), et inversement (facilité d’usage). Qui plus est pour les organisations qui, dans le cadre d’une « pragmatique du chiffre », souhaitent pouvoir mesurer les effets de leurs actions de communication/marketing. Depuis ses débuts, le machine learning fait de constants aller-retour entre notre manière de penser, et la possibilité d’optimiser, et plus précisément d’accroitre, nos raisonnements. Quand ces discours sont destinés au « grand public », ils s’appuient donc sur des métaphores liées au cerveau ou à la nature plus généralement. Il en va de même pour les statistiques d’ailleurs (même si machine learning et statistiques fonctionnent sur des modèles différents), et ce depuis longtemps pour les formes de mesure de la communication (« parts de voix » ou « impressions » (publicitaires).

Plusieurs hypothèses peuvent alors être posées :

  • La vulgarisation de ces questions suppose des référents et représentations solidement ancrés afin d’attirer un public (d’organisation, donc d’investisseurs) large ;
  • Il parait plus simple de parler, par exemple, d’un usager « influent » plutôt que décrire et comprendre les processus à la fois techniques et cognitifs qui ont amené à des phénomènes comme la diffusion « virale » d’un contenu ;
  • La « mise en chiffre » des traces d’usage et discours des usagers ne doit pas se départir d’un aspect humain ou naturel, qui plus est quand l’aspect social est constamment mis en avant (web social, social TV, médias sociaux, etc.) ;
  • Le fait de donner ce type de dénomination et de rapporter le fonctionnement des machines à celui de la nature permet de produire un imaginaire quant à leur capacité à fournir des résultats pertinents (ou autre). Et surtout, cela rassure pour leur déléguer des tâches ;
  • Certains choix de termes (comme « engagement ») permettent de générer de l’affect : les « fans » de votre page Facebook « s’engagent », vos contacts Twitter génèrent des « impressions », etc. ;
  • Ces termes deviennent performatifs : « l’engagement » de Facebook, devient « l’engagement » tout court. Le PageRank de Google (et son référencement naturel) une mesure quasi-unique de la réputation d’une source. Bref, les plates-formes acculturent leurs usagers à ces productions algorithmiques/statistiques, ce qui incite ensuite lesdits usagers à n’aller que dans le sens de la plate-forme ;
  • Voire : les systèmes des dispositifs pourraient-ils produire un reflet des états mentaux/cognitifs de leurs usagers ? Ce qui serait la question point de départ.

Bien d’autres suppositions sont en suspens. L’idée n’est pas ici d’apporter des réponses, mais de proposer une rapide description de ces termes et des mécanismes qu’ils supposent. Cela afin (pour moi) de poser sur ce blog au fur et à mesure les bases d’une enquête actuellement en cours.

 

Google, Facebook et Twitter : référencement naturel, portée organique et impressions

Google et le référencement naturel. Surement l’un des exemples les plus flagrants. Je ne sais pas si l’emploi de cette expression est uniquement francophone. Du point de vue des concepteurs (Brin et Page) elle prend du sens si l’on considère à leur suite que le lien hypertexte est une manière de désubjectiver une opinion, comme je souligne par ici. Les résultats seraient « naturellement » issus du travail et des choix (sincères) des internautes. Au-delà, cela permet à Google de différencier aux yeux des organisations ce qui relève d’un investissement direct (Adwords), et d’un travail supposant de s’appuyer sur les utilisateurs du moteur (pour générer de l’audience, du lien, etc.). Plutôt que de résultats « naturels » il conviendrait plus, à la suite notamment de Van Couvering, de parler de « résultats éditoriaux ». Comme le montrent d’ailleurs les travaux sur l’infomédiation, et la place du travail éditorial réalisé automatiquement ou non.

Facebook et sa portée organique (reach). Encore une fois, l’objectif de ce terme est de différencier l’investissement payant, de ce que la plate-forme ferait naturellement (et l’expression se retrouve aussi en anglais : organic/paid reach). Comme Google (peut-être ?) à terme, Facebook a ainsi créé un besoin avant de générer de la rareté : il faut maintenant payer pour produire de l’engagement sur sa page. L’aspect performatif de la notion de « portée organique » est ainsi pleinement (à mon sens) remplie : il y a beaucoup de monde sur Facebook, le système devient moins efficace de lui-même, il faut donc investir pour continuer de générer de l’engagement. Et qui mieux que Facebook peut réguler ou comprendre le fonctionnement « organique » de Facebook ? La plate-forme rassure ainsi ses investisseurs sur sa capacité à diffuser des contenus aux bonnes « cibles », tout en les ayant convaincu par avance de l’efficacité de cette diffusion.

En aparté, sur cette question des discours tenus par les plates-formes pour rassurer et convaincre, la dernière expérience de Facebook est un excellent exemple. Pour caricaturer, il est intéressant de lire une expérience démontrant que la plate-forme, qui vient d’inciter de nombreux médias à être hébergés chez elle, essaye de démontrer qu’elle ne produit pas de « bulles ». Et que : oui, ne vous inquiétez pas, même ceux qui n’ont pas les mêmes penchants politiques que votre ligne éditoriale auront aussi accès à vos articles. Mais j’extrapole et sur-interprète surement un peu trop… En effet, la question des “bulles” reste en débat, ce qui n’empêche pas de questionner (encore une fois) ce en quoi ces discours s’inscrivent dans une stratégie plus globale de gouvernance et de “compétitivité” des plates-formes.

Twitter et les impressions. Les impressions sur Twitter quantifient (globalement) l’attention portée à un tweet. Il s’agit d’un ratio entre le volume de profils abonnés à un compte qui diffuse le tweet que l’on « mesure », et ceux qui seraient connectés à ce moment-là. Le terme d’impression, au-delà de son écho aux « impressions publicitaires » qui doit parler à tout bon annonceur, permet de circonscrire le « public imaginé » d’un usager. Le chiffre rassure sur le fait que les tweets diffusés sont lus, et ils permettent de s’autoréguler, et surtout d’investir plus (de temps ou d’investissement publicitaires). Dans un récent échange avec le community manager d’une grande organisation, celui-ci m’a dit : « nos salariés ont générés X millions d’impressions sur Twitter ». A ma question : « savez-vous comment cela est calculé, et qu’est-ce que ces chiffres révèlent », la réponse a été : « je ne sais pas, mais ça rassure la direction sur la pertinence de nos actions ». Bref, ce genre de statistiques, fussent-elles fantaisistes, permettent d’appréhender un phénomène purement interne à un individu : l’attention. Et ainsi de rassurer l’organisation sur sa bonne insertion dans l’économie du même nom.

Klout et l’influence. Dernier exemple, celui d’un méta-dispositif, Klout.com, qui se présente comme un standard de l’influence. Là encore, les scores proposés sont loin de refléter une quelconque forme d’influence. Ils démontrent surtout qu’un usager a su utiliser de manière optimale les différentes fonctionnalités d’un dispositif, que son usage est conforme à ceux imaginés par les concepteurs des dispositifs en quelque sorte.

 

En somme : avec Google le lien hypertexte est un moyen de mettre en chiffre l’opinion des utilisateurs qui produisent des liens ; avec Facebook, les contenus se diffusent de manière organique en fonction de l’affinité des usagers avec ces contenus ; sur Twitter, l’attention portée à un message génère (fatalement) des impressions sur celui qui lit ledit message ; et avec Klout, l’influence d’un usager peut-être quantifiée à l’aune de son activité sur les plates-formes. La question que je me pose, au-delà des hypothèses soulevées supra, est de savoir en quoi ces conventions implicites, car acceptées par un grand nombre d’organisations (comme la mesure de l’audience TV ou les sondages d’opinions), influent sur les représentations qu’elles ont de leurs publics ? Et sur leurs décisions au final ? J’ai travaillé sur cette question pour la (e)réputation, mais il me semble qu’à l’heure où l’on parle de détecter des signaux faibles et des comportements suspects avec des algorithmes (entre autre), il convient de questionner cette forme de « vulgarisation » et ces analogies. Pour, d’une part, ne pas tomber dans une application vide de sens ou simpliste du machine learning. Et, d’autre part, se détacher des effets performatifs voulus (intentionnellement ou non) par les plates-formes.

Les mathématiques, c’est magique !

Pour conclure ce billet, voici un exemple caricatural, made in Disney, du rapport entre mathématiques et nature. Je suis loin d’être un spécialiste de ces questions, mais l’on retrouve ici pas mal d’arguments qui ne sont pas sans faire écho à ceux exposés plus haut : les mathématiques comme modèle universel pour expliquer l’Univers. Bien évidemment, il faut remettre cette vidéo dans son contexte historique (1959), où certains phénomènes naturels jugés magiques, ou liés à Dieu, méritaient d’être démystifiés… En créant de nouveaux mythes ?

Sur ces questions, je vous invite enfin à regarder le très bon documentaire « Comment j’ai détesté les maths » ! Il y est bien expliqué que les mathématiques, au sens large, ne sont qu’un outil, une manière d’appréhender le monde voire de l’expliquer (avec de très nombreuses limites), plutôt que d’agir sur lui. Tout du moins, c’est ce que souhaitent beaucoup de mathématiciens qui y sont interviewés…

Comment Twitter est devenu 2.0 : chronologie d’une “boite noire” annoncée ?

Twitter nous met en cageTwitter est aujourd’hui central pour de nombreux métiers (journalisme, veille, recherche, etc.) et ne cesse d’être mis en avant lors d’événements sociétaux. En octobre 2012, sur mon ancien blog, je posais la question suivante : Vers la fin de Twitter comme ressource informationnelle ?. Je me demandais à l’époque si les constantes modifications sur la plate-forme (interface, accès aux données, etc.) n’allaient pas transformer Twitter en une énième plate-forme conversationnelle qui pourrait faire fuir les individus s’en servant pour collecter ou traiter de l’information. Loin d’apporter aujourd’hui la réponse (et ce n’est pas mon but), je vous propose ici une chronologie thématisée de ces changements.

Depuis que j’utilise Twitter (2007-8 avec un compte « de découverte » inactif, et 2009 avec mon compte actuel) j’essaye de documenter chaque nouvelle modification. Je fais cela à plusieurs « titres » pourrais-je dire : en tant qu’usager lambda du service, qu’enseignant qui accompagne ses étudiants ou des professionnels sur les usages possibles de la plate-forme, que « veilleur » qui dans un cadre organisationnel ou non consomme et traite de l’information à partir de ce réseau, et comme chercheur dont Twitter est l’un des terrains central. A la base, ce que j’ai aimé avec Twitter est que je le voyais comme un outil. Une grande souplesse d’utilisation, de nombreux usages possibles, l’accès direct (et relativement « simple ») à de nombreuses données… Bref, et comme je le dis dans le précédent billet, ma pratique d’autres plates-formes en tout genre (Myspace, Facebook, Friendfeed, etc.) m’avait rarement autant passionnée.

Mais peu à peu, cette « innovation par l’usage » qui faisait l’attractivité de Twitter comme outil de traitement de l’information a laissé place à un modèle 2.0 dans la lignée des préceptes proposés par O’Reilly : captation des données grâce à des « rich interfaces » toujours plus « riches », publicité, contrainte des usages, recommandations accrues de contenus, d’autres utilisateurs… En somme, une volonté (toute économique je pense) de faire « grossir sa base d’utilisateurs »… Et de les garder captifs. Pourtant lorsque l’on sait que Twitter est aujourd’hui utilisé dans certaines classes (primaire, collège), par de nombreux chercheurs ou journalistes pour leur travail, mais aussi comme outil de mise en relation à part entière, on peut s’interroger sur la manière dont ces constantes modifications vont peu à peu orienter notre manière de consommer de l’information ou de communiquer.

Voici donc ci-dessous 3 thématiques pour lesquelles je reprends chronologiquement les modifications qui me semblent essentielles. J’espère que ce travail pourra éventuellement être utile pour certains lecteurs. J’ai un (gros) fichier d’articles traitant de chacune des modifications (enfin d’une grande partie) que je peux éventuellement partager une fois mis au propre. Je pensais au début faire une « frise chronologique » classique, mais je me dis qu’une entrée par thèmes est peut-être plus lisible.

Bien entendu, je ne vais pas me retenir d’émettre des hypothèses quant à ces changements. J’insiste : des hypothèses. Car si j’ai pu (et continue) à observer et décrire des usages de cette plate-forme, pour autant de nombreux points restes obscures : quelle stratégie réelle de Twitter ? La société n’est-elle que dans la réactivité ou sous la pression des investisseurs ? Seuls des entretiens avec l’équipe dirigeante pourraient un peu lever le voile (durant ma thèse j’avais fait plusieurs demandes d’entretiens… sans résultats). La plupart des modifications ne sont que des tests (ce qui est normal) et ne répondent surement à aucune volonté ou intention de contraindre les usages ou autres. Donc plus qu’une critique pour la critique, l’idée ici est, encore une fois, de souligner les modifications au fil du temps (en France principalement), ce qu’elles impliquent potentiellement pour les usagers, et qu’elles en seraient les possibles facteurs.

Mon hypothèse « centrale » est la suivante : la recherche d’investissements (et l’entrée en bourse) de Twitter amène ses dirigeants à reproduire les modèles classiques des plates-formes dominantes du web (captation de l’attention, mise en silos, orientation des usages, fermeture des accès, etc.). L’intérêt est alors de pouvoir observer cette « deux point zeroisation » en train de se faire. Voyons alors, ces diverses modifications, à partir de 2009, année où je suis donc devenu un « twittos » (très) actif…

 

Twitter et son modèle économique : attirer les entreprises, monétiser les usages

De 2006 (date de création) à 2008-9 Twitter se développe petit à petit et accroit sa base d’utilisateurs, autant que de business angels. Des utilisateurs, pour une grande partie professionnels du web, qui apparaissent déjà comme le meilleur vecteur de communication de la plate-forme.

Dès 2009, les entreprises commencent à voir leur intérêt à utiliser Twitter, suite à plusieurs « business case » angéliques comme Dell. Mais comme le souligne ce billet de blog à l’époque, Twitter n’a pas (encore) d’outils pour centraliser les statistiques, et l’accès à son API reste assez artisanal. L’auteur du blog de souligner que la suite logique serait « la possibilité de payer l’accès à une API des outils de statistiques »… Ou à l’API tout court, comme nous le verrons ensuite. L’arrivée de « personnalités » diverses (médias, web, politique, etc.) et l’humour parfois grinçant des primes utilisateurs autant que le plaisir de détourner certains profils, amène Twitter à proposer des « profils certifiés ». Cela rassure, et permet ainsi de crédibiliser en quelques sortes la plate-forme.

En 2010, Twitter propose les tweets sponsorisés. Cette étape dans la recherche d’un business model pré-suppose que la plate-forme possède déjà un ensemble de données suffisant sur ses usagers pour qualifier et identifier les bonnes « cibles ». La même année d’ailleurs, Twitter met en avant sur sa homepage les « trendig topics » : le hashtag étant un élément fort de la marque Twitter, le traitement en temps réel de l’information et « l’herméneutique de masse » offerts par la plate-forme étant ses principaux attraits, cette mise en avant de « ce qui fait la tendance » peut être vue comme un énième appel du pied pour attirer annonceurs et investisseurs. Qui plus est quand ces trending topics deviennent localisés, et qu’ils peuvent être aussi « sponsorisés ».

En 2011, lancement de l’application mobile « unifiée » (similaire pour n’importe quel OS mobile). Cette application répond à un besoin croissant des usagers, et à une adéquation au développement des usages mobiles. Mais elle apparait aussi pour moi comme un « laboratoire » pour tester de nouvelles fonctionnalités et usages… Tout en développant des techniques publicitaires.

En 2012, une « rumeur » (qui s’est avérée ne pas en être une) laisse entendre que Twitter serait prêt à « vendre » (par le biais d’une société tierce) ses archives et tweets. La même année, Twitter propose les « Twitter cards » dont le but est de favoriser le trafic vers des sites web. A minima, d’identifier clairement que ce trafic est en provenance de Twitter, ce qui est nécessaire pour démontrer l’efficacité de la plate-forme aux annonceurs.

En 2013, le Time souligne que la plate-forme vend des accès (et des données) via la société Datasift. En 2015, Twitter décide de vendre directement l’accès à ses données. En 2013, surtout, Twitter entre en bourse. Et ça se passe plutôt mal… Comme le souligne un investisseur « En fait, ce qu’on demande au réseau, c’est de continuer à croître ». Pour cela faut-il s’aligner sur les modèles dominants/existants ? Et est-ce que le fait de diriger les usages (« améliorer l’expérience utilisateur ») est un « mal nécessaire » pour attirer de nouveaux utilisateurs ? La même année Twitter se concentre d’ailleurs sur la vidéo et la TV : lancement d’un « service intitulé « TV ad targeting » qui «permet d’identifier les personnes en train de tweeter à propos d’un programme télévisuel au cours duquel est diffusé une annonce spécifique ».

En 2014, Twitter propose les vidéos promotionnelles insérées dans les tweets sponsorisés, mais aussi un système audio spécialement destiné aux industries culturelles et musicales. La même année, la plate-forme lance son propre outil d’analytics, et ses propres « métriques » comme les « impressions », dont le calcul reste plus ou moins obscure (voire un peu fantasque) mais qui ont pour principal atout de donner des points de repère aux annonceurs. Et donc de pouvoir mesurer (selon les propres règles de Twitter) un possible retour sur investissement. Cet outil apparait d’ailleurs après le rachat de Gnip, son partenaire dans l’analyse de données.

En 2015, la plate-forme propose un « ciblage comportemental » assez pointu à ses annonceurs. Puisque dans le même mouvement il propose d’être l’interlocuteur unique (et surement exigent) pour l’accès à ses données et à son firehose, il fait fructifier un peu plus son modèle basé sur le traitement des données pour le ciblage publicitaire (comme toutes les autres plates-formes en définitive).

Le « modèle économique » de Twitter semble donc s’orienter vers un traitement « clé en main » des données pour les annonceurs. Des données utilisateurs et des traces d’usage qui sont, bien entendu, la clef de voute d’une possible solidité financière. Mais des données qui ne sont intéressantes que si de nombreux usagers les égrainent, et que ces dits usagers ne passent pas par d’autres applications.

 

Twitter, son « écosystème », les applications tierces, et le traitement de l’information

Comme précisé en introduction, Twitter s’est construit comme un système ouvert permettant à une myriade d’applications tierces de se développer : clients Twitter (Hootsuite, etc.), moteurs de recherche, outils statistiques, etc. Ce qui, de mon point de vue, a généré un fort intérêt, notamment pour les professionnels de l’information-communication-marketing (milieu que je connais le mieux). Comme toutes les entreprises du numérique qui grossissent, Twitter a procédé à de nombreux rachats (certains mis en avant dans la partie précédente, d’autres bien documentés dans la page Wikipédia dédiée).

Jusqu’en 2009, la plupart des fonctionnalités proposées visaient à favoriser le traitement de l’information (qui est le « moteur » de la plate-forme). Avec, par exemple, la possibilité donnée en 2009 de faire des listes de contacts.

En 2010, la plate-forme lance le bouton intégrable sur des sites tiers. Twitter développe ainsi un lien direct avec les sites et capte certaines de leurs données. Il développe au passage un peu plus sa « marque » par l’apparition de ses boutons aux logos de la plate-forme.

En 2011, Twitter et Google mettent fin à leur partenariat : les tweets n’apparaissent plus dans les résultats du moteur (enfin si, mais non, dans tous les cas de manière aléatoire). En 2015, les tweets réapparaissent dans les SERP du moteur. Les tweets sont ainsi des « résultats comme les autres » : pour Twitter cela renforce son importance comme plate-forme où du « contenu » de qualité est présent (tout en lui apportant de la visibilité et de l’audience), et pour Google ce partenariat pourrait supposément répondre à la possible fin du développement de l’AuthorRank et de l’intégration de Google+ dans ses résultats (mais ce ne sont que des suppositions). La même année, Twitter rachète le client Tweetdeck et l’outil de recherche de tweet Backtype. En 2013, Twitter annonce la fin du support de Tweetdeck pour mobile (au profit de son application). Backtype a lui aussi disparu (je ne retrouve pas pour l’instant la date exact).

En 2012, la plate-forme décide de restreindre son API, amenant la fermeture de nombreuses applications tierces. Personnellement, ce changement dans les règles d’accès aux données m’a poussé lors de mes recherches à accentuer l’importance d’une infomédiation sociale pour collecter de l’information (mais c’est une autre histoire). Toujours en 2012, Twitter signale la disparition prochaine (effective en 2013) des flux RSS de son dispositif. Les possibilités de collecter de l’information sans compte Twitter, ou en passant par une application tierce, et surtout sans payer directement l’accès aux données, s’amoindrissent. Même si en 2014 Twitter affine les requêtes de recherche sur son moteur interne, et supprime la limite de recherche de 5 jours pour donner à accès à l’ensemble (?) de son historique, son « écosystème » se referme sur lui-même. De même, en 2012, Twitter (à la suite de Facebook) offre à ses usagers la possibilité de télécharger leurs historiques/archives. En 2012 encore, Twitter propose d’intégrer les photos dans les tweets. Il incite même les entreprises à s’appuyer sur ce levier pour « générer de l’engagement ». La possibilité de mettre des photos dans les tweets répond surement à l’arrivée de nouveaux publics sur Twitter. En 2011, je notais d’ailleurs que les adolescents (en France) étaient de plus en plus présents, avec des usages différents de certains « early adopters », et que la plate-forme allait surement s’adapter… La photo comme réponse ? En 2012, les photos apparaissent directement dans les messages, et en 2014 Twitter supprime Twitpic : les images/photos sont ainsi stockées sur la plate-forme, où on peut d’ailleurs les taguer. La plate-forme développe ainsi sa base de données d’images, à la fois utile pour attirer l’attention et de nouveaux utilisateurs, et pour améliorer certains services voire en développer de nouveaux à l’instar du « Deepface » de Facebook. Le fait de taguer les photos n’est par ailleurs pas anodin. Pour Twitter, « tagging people in a picture makes conversations around photos fun and easy »… Et surtout, cela facilite l’identification des comptes, leur classement… puis leur recommandation. Notons qu’en 2014 toujours, il devient possible d’ajouter des GIF animés. En 2015, pour s’assurer de limiter les pertes dans la captation des photos, Twitter empêche les photos/images en provenance d’Instagram d’apparaitre dans les tweets.

En 2013, twitter lance Vine (racheté en 2012), son application vidéo, pour les utilisateurs de la version mobile.

En 2015 Twitter lance son propre outil de « curation ». Puis annonce ensuite réguler (voire couper) l’accès à des applications externes (surtout celles proposant les mêmes fonctionnalités). En particulier destiné aux médias, cet outil serait-il annonciateur de nouveaux dispositifs visant à concentrer les l’attention, et les clics, sur une plate-forme « maitrisée » par la plate-forme ? Toujours en 2015, Twitter rachète Periscope pour le live stream sur sa plate-forme. Là aussi, une fonctionnalité qui intéresse spécifiquement les médias comme les politiques. Bien entendu, Twitter limite fortement la marge de manœuvre de son principal concurrent Meerkat. Enfin, la même année, les utilisateurs de l’application mobile se voient proposés un navigateur Twitter : plus besoin de sortir de l’application pour consulter une page web. L’usager reste ainsi captif, et de nombreuses traces d’usages sont ainsi collectées. Il passe par ailleurs un partenariat avec Foursquare pour la géolocalisation des tweets.

En rachetant des applications tierces, puis en les supprimant ou en les intégrant, en empêchant un accès externe à ses données, en centralisant les modes de stockage des images, etc. Twitter s’est ainsi transformé d’années en années en un silo : pour utiliser Twitter, il faut passer par Twitter ou par les applications autorisées. Les quelques partenariats s’effectuent avec les « géants du web » tels Google, mais restent sujets à de nombreuses interrogations quant à un possible objectif commun. Le fait que Twitter décide de fermer en partie l’accès à ses données en 2015 n’est pas sans questionner les chercheurs qui travaillent par/sur la plate-forme. Comme Facebook le fait si bien, devra-t-on bientôt être « partenaires » de Twitter pour accéder aux données ? D’un point de vue méthodologique (comment vérifier un jeu de données utilisé par un(e) collègue si l’on ne peut pas y accéder par exemple ?) voire éthique (quelles conditions dans le cadre d’un partenariat) les questions restent entières…

 

Twitter, ses publics et ses usages : accompagner les nouveaux arrivés et contraindre les autres ?

Comme je l’ai souligné plusieurs fois, le public de Twitter semble assez hétérogène d’un point de vue des objectifs d’utilisation : collecte et diffusion d’information, conversation, suivit d’événements, commentaires télévisuels ou autres, etc. Moins au niveau des CSP par exemple (en France tout du moins). Si la plate-forme semble s’être adaptée à ses débuts aux différents usages (l’exemple des retweets est assez intéressant –cf. infra), l’ajout/suppression constant de nouvelles fonctionnalités peut poser questions : ses ajouts sont-ils le fait de l’accroissement d’utilisateurs (284 millions actifs/mensuels) ? D’une recherche de monétisation des usages ? De questions principalement techniques pour gérer les 500 millions de tweets diffusés chaque jour ? L’articulation des trois possibilités semble la plus probable. Encore une fois, je ne pense pas à une réponse absolue. Mais documenter ces changements peut nous éclairer et fournir des pistes de réponses.

En 2010 apparait en France le bouton « retweet » (en 2009 aux US). Là où le « RT » ou le « via » était un moyen de signalement et de reproduction du message d’un autre, l’automatisation de cette action offre à Twitter plusieurs avantages : une recommandation directe de comptes à suivre (puisqu’ils apparaissent dans la timeline), une manière plus efficace de mesurer la « portée » d’un message et les interactions qui en découlent, un moyen de recentrer et développer la conversation (on peut discuter directement avec l’émetteur du message, sans même le suivre), ou encore la possibilité de produire plus facilement des graphes des liens entres usagers. Pour l’usager que je suis, le fait de ne pouvoir ajouter directement des commentaires m’est apparu comme regrettable. Mais globalement, cela permet une écologie cognitive (juste cliquer sur un bouton) autant que la possibilité de (re)produire rapidement du contenu sur la plate-forme. Là où, sur l’interface web, il était devenu impossible de « retweeter à l’ancienne » (avec un RT), Twitter vient en 2015 de changer la donne. Il est maintenant possible d’ajouter un commentaire au tweet que l’on relai, sans « altérer » le message original. En proposant cela, Twitter « encapsule » les interactions avec le message, ce qui doit de prime abord faciliter la collecte de données pour son analytics. De plus, cela permet de produire une architecture conversationnelle plus structurante dans un cadre prescriptif, et doit simplifier au niveau de son infrastructure la gestion des retweets. La même année, 2010, les « hovercards » apparaissent : il suffit de survoler un profil pour en voir les principaux attributs (nom, biographie, etc.). Encore une fois, tout est fait pour simplifier l’usage, la recherche de nouveaux contacts, et ce dans l’objectif d’attirer de nouveaux usagers moins aguerris (i.e. « améliorer l’expérience utilisateur »). Condition nécessaire donc pour attirer aussi de nouveaux investisseurs.

En 2011, les médias français et les journalistes commencent à se focaliser (de manière massive) sur la plate-forme selon Erwan Gaucher qui le souligne sur son blog. Peut-être avec « l’affaire DSK » (médiatisée par un Tweet) mais aussi par des événements à plus forte résonance internationale comme le « Printemps arabe » (débuté en décembre 2010). Cette année-là, Twitter va par ailleurs doubler son volume d’utilisateurs inscrits (comme en 2010). Entre autres choses, la plate-forme développe les onglets « utilisateurs » (maintenant « notifications ») et « activité » (aujourd’hui disparu). L’onglet notifications vise à identifier toutes les formes d’interactions entre un utilisateur et ses abonnés. Cela permet de renforcer l’intérêt pour la plate-forme (si personne n’interagit, alors à quoi bon ?), autant que les interactions, tout en proposant des filtres (par mentions des « gens que vous suivez » par exemple) pour les usagers les plus actifs.

En 2012, de nombreuses fonctionnalités sont ajoutées. Par exemple, l’onglet « découvrir » qui regroupe les recommandations de comptes, les trending topics, ou encore les comptes populaires. Ces fonctionnalités, nécessaires pour permettre aux nouveaux usagers (toujours plus nombreux à l’époque) de mieux s’approprier la plate-forme et d’éveiller leur intérêt, n’existent plus aujourd’hui. Est-ce à dire qu’en 2015 il y a moins d’utilisateurs (ce qui est le cas) et que seuls les plus « anciens » sont encore actifs ? Ou que ces fonctionnalités n’étaient pas utilisées, et surtout qu’il y avait nécessité de simplifier l’interface (ce qui est fort possible dans les deux cas) ? Ou alors, que Twitter va automatiser ces fonctionnalités ? Comme nous le verrons ensuite, Twitter est effectivement en train d’automatiser ce qui relevait en 2012 de l’usage. La même année, Twitter propose l’envoi par mail d’un résumé de la semaine (les « meilleurs tweets » qui sont sélectionnés en fonction de leurs volumes d’interactions). Surement dans une optique de fidélisation, et dans tous les cas en automatisant les résultats accessibles dans le fameux onglet « Découvrir ». Dans la même lignée, il devient possible d’envoyer les tweets par mail. Enfin, en 2012, pour diminuer toute possible surcharge cognitive, et mettre en avant ce qui fait le cœur de son attractivité (l’information plus que la conversation), Twitter supprime les « reply » des profils publics. L’intérêt n’est plus de lire les échanges entre un utilisateur et ses contacts, mais de pouvoir accéder rapidement à ce que l’utilisateur en question tweet.

En 2013, Twitter interdit le « mass following » qu’il associe à du spam. Comme toutes les autres plates-formes avant lui, il limite les possibilités de « jouer » (à bon ou mauvais escient) avec sa plate-forme. Cela permet entre autre de fournir des mesures non-biaisées (utilisateurs actifs, identification « d’influenceurs », live tweets et trending topics sans spam) et de rassurer l’annonceur. En 2012, les patrons de Twitter s’interrogeaient d’ailleurs sur la possibilité de supprimer les compteurs d’abonnés sur les profils pour éviter toute course aux abonnés.

En 2014, Twitter propose un nouveau design des profils : les « meilleurs tweets » (i.e. qui génèrent le plus d’interactions) apparaissent en plus gros, il est possible « d’épingler » un tweet sur son profil, ou encore de filtrer les tweets et leurs réponses. Du côté des utilisateurs, il est possible de partager un tweet via la messagerie, d’ajouter des émoticônes, de sélectionner ses comptes favoris et ainsi de produire une timeline « automatisée », ou à l’inverse de masquer (bouton « mute ») les tweets en provenance de comptes que l’on suit sans pour autant les bloquer. Ces modifications m’apparaissent comme tournées vers la conversation, voire comme un préalable à un possible algorithme comme le Edgerank de Facebook : je peux développer du lien social, sans pour autant être constamment exposé aux propos/messages des individus/profils de mon réseau. Dans cette lignée, et toujours pour générer du lien, Twitter expérimente l’apparition sur la timeline de messages de profils que l’on ne suit pas : “Testing indicated that most people enjoy seeing Tweets from accounts they may not follow, based on signals such as activity from accounts you do follow, the popularity of the Tweets, and how people in your network interact with them”. Notez bien « l’activité de comptes que vous devez suivre »… Pour les utilisateurs de l’application mobile, des « notifications sur mesure » sont proposées (mais sur « quelle mesure », cela reste obscure).

En 2015, Twitter propose d’insérer des métriques/statistiques directement dans les tweets. Comme pour les notifications et le développement par exemple du bouton « favoris » (à la fois outil de bookmarking côté plate-forme et équivalent du « like » de Facebook côté usage), cette fonctionnalité permet entre autre de « fidéliser » un peu plus l’usager : ce que je dis est vraiment « lu », je ne suis pas tout seul sur cette plate-forme. Toujours dans une idée de faciliter la conversation après avoir réduit les possibilités de traitement de l’information, Twitter propose les discussions de groupe via message privé (concurrençant ainsi directement Facebook messenger, Whatsapp, et autres). Il propose par ailleurs la fonctionnalité « quand vous étiez absent » qui se substitue en quelques sortes au mail du résumé de la semaine.

Enfin, et je m’arrêterai là, Twitter a confié à Techcrunch développer un « quality filter » (pour l’instant sur l’application mobile iOS) pour supprimer des timelines les messages offensant ou qui ne sont pas en provenance de compte certifiés. Avec les nombreuses rumeurs quant à un possible algorithme de filtre des tweets, et les réactions engendrées par les usagers « historiques » (et souvent très visibles sur la plate-forme), on comprend mieux que la société prenne des pincettes après toute annonce d’ingérence automatisée. Mais bon, cela n’empêche pas Twitter de tester une “instant timeline” :

Twitter analyzes your contacts and uses information like who they are and who they follow on Twitter to guess which accounts and topics might interest you. It then shows you those tweets in your feed. So if your friends are foodies, you will see items about recipes and food trends. If they are football lovers or fans of Ellen DeGeneres, you will see National Football League video highlights and tweets from comic actors.

Pourtant, et si cette automatisation suit le modèle de Facebook, rien ne prouve que les usagers y voient quelque chose à redire à terme

 

Au final : Twitter est toujours à la recherche d’une meilleure insertion dans l’économie de l’attention

J’aurais pu continuer sur des pages et des pages à lister les fonctionnalités existantes ou disparues, les rebondissements financiers, les rumeurs et possibles modifications à venir… Au-delà d’une mise au propre de mes notes sur le sujet, et d’une volonté de documenter un peu les évolutions de cette plate-forme sans être encyclopédique, c’est l’apparition d’un possible modèle qui m’intéresse. On pourra toujours m’objecter que Twitter a toujours été « 2.0 » et que je me suis bercé d’illusions… Mais pour ma part, l’intérêt informationnel de cette plate-forme m’a toujours paru prépondérant à son usage conversationnel.

Car je n’emploie pas par défaut le terme de « plate-forme ». Ce modèle prôné haut et fort par les promoteurs d’un « web 2.0 » semble être le moyen principal de générer des externalités financières dans la « nouvelle économie du numérique ». Si ce n’est déjà fait, il serait intéressant de faire un comparatif du même type avec des plates-formes (quasi)disparues comme Myspace, une autre dominante comme Facebook, et une en devenir comme Snapchat. Est-ce par mimétisme, par une pression financière, par des traits « culturels » communs liés à la Silicon Valley (hypothèse ô combien Morozovienne), car ce n’est au final que le seul moyen de produire un business model viable… ?

Dans tous les cas, et en partant de cette petite chronologie, voici un proto-modèle du développement de Twitter :

  • Proposer des fonctionnalités relativement inédites
  • Laisser les usages se développer
  • Accompagner les usages les plus présents par des interfaces visant à capter des données et des traces
  • Restreindre les possibilités d’externaliser ces usages ou de développer des pratiques « déviantes »
  • Réduire les usages en les automatisant pour mieux orienter l’attention vers des contenus publicitaires
  • Développer ou racheter des applications pour développer de nouvelles pratiques
  • Automatiser et encadrer ces nouvelles pratiques, etc.

Comme je l’expliquais de manière imagée récemment à des étudiants, qui constataient que Snapchat semblait suivre le même parcours que Twitter, on peut résumer ce « modèle » comme suit : la plate-forme vous regarde faire, puis elle vous prend par la main, puis elle regarde par-dessus votre épaule, puis elle vous prend par les épaules, puis elle guide votre main… Certes, cela est (très) schématique mais l’idée me semble là (et je suis pour toute remarque/critique en commentaire là-dessus :-)).

La question de la « boite noire » reste entière (surtout sur la manière dont elle va se déployer). Mais au vu des développements passés et actuels, Twitter comme un silo de plus (au fonctionnement obscure) dans le paysage du web, n’est pas à exclure…