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.

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?!

 

 

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…

Comment Google redéfinit notre conception de la (e)réputation ?

« Votre marque n’est pas ce que vous en dites, mais ce que Google en dit » (Chris Anderson -Wired). Cette citation fortement reprise par les professionnels de la gestion de l’e-réputation pose question : cette focalisation sur Google est-elle justifiée ? En quoi Google agit sur la réputation numérique ? De plus, dans une vidéo diffusée l’année dernière, Matt Cuts soulignait “PageRank is much more a measure of reputation, it’s much more a reputation of where people links” distinguant ainsi les notions de popularité et d’autorité. Ceci amenant alors à deux nouvelles interrogations : Google mesure-t-il réellement la réputation (d’un document, d’un auteur, etc.) ? Et en quoi l’usage de Google modifie-t-il notre interprétation de cette notion ?

Afin de donner des pistes de réflexions à toutes ces questions, voici ci-dessous les diapos de ma présentation à la journée d’étude Composer avec les régimes de Google : autorité, notoriété, opacité organisée par le groupe de recherche PRIM de l’Université de Tours. Une journée, au passage, fort intéressante et riche d’échanges constructifs.

Bien entendu, je me permets de détailler un peu plus ci-dessous (diapo par diapo –ou presque) certains éléments me semblant pertinent à discuter (en attendant la vidéo de mon intervention que j’ajouterai le moment venu). Je fais l’économie des diapos sur la (e)réputation (de 1 à 7). La chose à retenir est qu’ici j’aborde la question du rapport de Google à la (e)réputation, et inversement, en fonction des quatre axes d’analyse qui me paraissent essentiels pour questionner la réputation en ligne : les aspects documentaires, de « systèmes », cognitifs/affectifs et managériaux.

Bonne lecture 🙂

 

Google : un documentariste loin d’être neutre (diapos 8 à 10)

 Diapo 8 : le moteur génère sa propre réputation

Au-delà du fait que Google (comme tout moteur de recherche) donne du sens aux documents qu’il traite en les mettant en cohérence il est intéressant de voir comment il produit sa propre réputation. Et ce en se basant sur l’acceptation économique (issue de la théorie du jeu) de la réputation. Avec sa capacité d’indexation, Google génère de l’incertitude en affichant notamment le volume de résultats qu’il met à disposition de l’usager. Voire, peut-être, de l’affolement du fait d’être « sur les épaules d’un géant » (slogan de Google Scholar –même s’il n’est pas attribué au moteur en lui-même selon la firme). Mais Google permet aussi, par son classement des résultats, de réduire l’incertitude, de ne fournir que les 10 résultats les plus « pertinents » pour une requête. Il génère ainsi la confiance que l’on peut lui porter, en diminuant l’asymétrie entre ce que « lui » sait et ce que l’usager « veut savoir ». Cette idée que Google est à la fois une porte d’accès à un très fort volume de documents (son index) mais aussi le moyen de s’y orienter convenablement, se retrouve selon-moi dans l’expression « le web visible », qui sous-entend ainsi que ce qui n’est pas indexé et traité par Google est invisible et inaccessible « facilement » ou « avec confiance ». Force est de constaté que les récentes lois sur le « déréférencement » ne font que renforcer la légitimité de Google à être vue comme le principal (et le plus fiable ?) accès au web.

Le moteur participe bien évidemment à la mise en avant de marqueurs réputationnels, dont une partie se constitue par la quantification des avis et opinions émis sur la plate-forme elle-même. Notons au passage la terminologie : « les avis de Google » (car effectivement, le calcul des notes et la hiérarchisation/visibilité de celles-ci sont un choix propres au moteur).

Diapo 9 : le cas du Knowledge Graph

Google procède à une redocumentarisation constante des documents qu’il traite (i.e. réticulation d’extraits de documents et ajouts de métadonnées pour ré-agencer l’interprétation desdits documents –schématiquement). Le cas du Knowledge Graph est intéressant : d’une part car il suppose l’accès à un ensemble de données/contenus déjà produits et structurés par les usagers du web au travers notamment de Wikidata et de Freebase. Et d’autre part car il permet à Google de ne plus produire des résultats mais des réponses, diminuant ainsi le coût cognitif des recherches, autant qu’en affinant le traitement des mots-clés et expressions (ce qui est le cœur de son business).

Cette ré-articulation sémiotique constante n’est bien évidemment pas neutre. Du côté des algorithmes de la plate-forme, des choix sont opérés pour sélectionner tel ou tel type de données à mettre en avant. De plus, le récent exemple de l’artiste Albertine Meunier, qui en modifiant des données sur Freebase a réussi à « leurrer » (tout du moins modifier) le Knowledge Graph, montre bien que Google ne fait qu’agencer des informations déjà traitées par les usagers… Le plus « amusant » étant qu’aux USA, lorsque l’on reproche à Google de ne pas produire des résultats « neutres » mais bien une forme d’opinion sur quelque chose, celui-ci invoque (et gagne ses procès grâce à) sa liberté d’expression (Diapo 10). Pourtant, la littérature professionnelle, et peut-être les usagers dans une certaine mesure (je suis preneur d’études récentes sur le sujet), continuent à parler de résultats naturels. Une naturalisation du moteur qui, de mon point de vue, favorise sa communication autant que son côté irremplaçable dans les usages ordinaires.

 

Google : une béquille mémorielle… qui brouille nos repères (diapos 11 et 12)

 Diapo 11 : plus que la notoriété, de la célébrité

L’algorithme (voire les algorithmes ?) de Google est un mécanisme de mémorisation inhérent aux stratégies de gestion de l’e-réputation, voire même qui en motive certaines : impossible de savoir ce qui sera mémorisé ou non, ce qui apparaitra dans le temps ou non, etc. Plus largement, et si l’on aborde l’e-réputation comme une information participant à la construction plus générale des réputations d’une entité, Google redéfinit clairement notre conception de la réputation. Là où la réputation suppose une temporalité, une évolution en fonction des informations qui circulent ou s’effaçent peu à peu des mémoires (collectives notamment), Google brouille ces repères (mémoire cache, critères de rafraîchissement des SERP, ajout ou pas à l’index en fonction des traces d’usage, etc.). La question de la « localité » de la réputation n’en est pas moins épargnée : là où elle est généralement attribuée à un groupe que l’on peut déterminer, difficile avec le moteur de définir précisément qui a produit quoi, et surtout qui a accès ou non aux informations ou aux marqueurs réputationnels (sans compter les questions de géolocalisation des usagers).

Autre aspect : l’on résume parfois la mise en visibilité des informations, et des noms qui y sont associés, à une question de notoriété. Une notoriété « suggérée » dans tous les cas, par la fonction suggest, avec des visées de « capitalisme linguistique » plus que de médiatisation. Mais partant de l’idée qu’une notoriété est généralement localisée elle aussi (je peux connaitre les individus qui me (re)connaissent), et qu’une « célébrité est reconnue par plus de personnes qu’elle n’en connaît elle-même » (Chenu, 2008), Google produit de la célébrité plus que de la notoriété. Et c’est ce qui pose problème, et amène encore une fois à des lois type « déréférencement ». Si seules les personnes qui me connaissent, ou qui sont proches de moi (géographiquement, socialement, etc.) ont vent de ce que je fais, je peux éventuellement m’en accommoder. Mais si je ne sais pas combien de personnes peuvent me (re)connaitre, associer certains de mes actes ou discours à mon nom, et dans quelle mesure, alors mon « image » devient une vraie problématique face à ce public imaginé que je ne peux déterminer. Et mes repères sont ainsi remis en question, une sensation de perte de contrôle et de surexposition peut ainsi naitre.

Diapo 12 : le PageRank n’explique pas tout

Pourtant, le PageRank est loin d’être suffisant pour expliquer à lui seul ces mécanismes de mémorisation, et surtout de mise en visibilité. Il parait même un peu vieillot, le PageRank, tel qu’il a été présenté par Brin et Page à la fin des années 90 : les citations par liens hypertextes sont loin d’être encore sincères (si elles ne l’ont jamais été), car les usagers savent réagir rapidement à des formes d’évaluations sociales (ou ce qu’ils croient être capable d’en générer) qui leur déplaisent. Les méthodes de noyage chères aux « nettoyeurs du net » en sont un symptôme : si des informations qui apparaissent dans les résultats ne me plaisent pas, alors je vais m’appuyer sur ce que je sais de Google (le PageRank) pour produire des résultats compatibles à mes représentations et au traitement du moteur. Nonobstant alors que toute forme de production de liens hypertextes et de contenus participent au fonctionnement des systèmes de computation de la plate-forme, qui sont loin d’être apolitiques, ou « naturels », ou neutres.

 

Google et les professionnels du web : de l’appropriation aux représentations (Diapo 13)

 

A force de se focaliser sur Google, de passer des heures et des heures à jouer avec son algorithme pour en percer les secrets et les critères de traitement, une forme de performativité apparait : pour être visible sur Google, il faut faire du Google…

Dans un papier à paraitre prochainement (quand le temps de la recherche aura suivi son cours), j’ai analysé les critères de mesure de l’e-réputation de 12 outils de veille « leaders sur le marché ». Pour un papier en écriture, j’ai procédé de même avec 50 brevets de « systèmes de réputation » propres à divers sites (e-commerce, réseaux socionumériques, etc.). Un constat : dans tous les cas (oui tous) le PageRank est utilisé comme base de mesure de la réputation. Avec certes diverses variations, ajouts de critères, etc. Il en va de même pour la plupart des critères de quantification et de mesure : ils sont en tous points similaires à ceux de Google Analytics, leader sur le marché de la mesure d’audience de sites web. Google influe sur les pratiques des professionnels du web, autant qu’il modifie sensiblement la manière d’aborder le web, et surtout de le quantifier. L’influence, la confiance,  la réputation, l’évaluation des sociabilités numériques ou encore la consommation de l’information en ligne sont aujourd’hui abordées par le prisme de Google (mais pas que évidemment, Facebook est aussi un bon cas d’étude). Nous construisons nos imaginaires et représentations du web en nous basant sur des choix opérés par une firme qui modèle ainsi petit à petit notre vision de ce medium.

 

Google et notre face numérique (diapo 14)

 

La réputation est autant une notion qui fait appel à un traitement rationnel de l’information (aspect économique) que cognitif et affectif (aspect « image mentale » propres aux recherches en gestion). Google redéfinit nos modes de mise en relation, notamment avec cette pratique devenue ordinaire de googlisation. L’exemple peut paraitre trivial, mais pour avoir des étudiants en fin d’étude ou en recherche de stage, je peux vous dire que la crainte du « recruteur qui tape mon nom sur Google » est bien réelle.

Chercher le nom d’une personne avant de la rencontrer, ou d’une organisation avant d’interagir avec elle, n’est pas sans incidence sur nos relations avec les autres. Qui plus est lorsque le moteur exclue certaines de nos particularités, en exacerbe d’autres, ajoute des éléments comme des images ou des vidéos, ou encore nous associe à d’autres entités. Dans une approche très goffmanienne de la chose l’on pourrait dire que Google participe à une mise en scène automatisée de soi, à la production d’une face (donc d’une réputation, si l’on suit la vision de Gloria Origgi) voire de stigmates par certaines associations ou mise en visibilité d’éléments jugés hors-contextes ou plus d’actualité. Bref, en provoquant des réactions affectives plus que rationnelles chez l’usager qui est face à certains résultats, Google participe à la production d’images mentales propres à la réputation. Comme tout média d’ailleurs, mais ici avec en plus l’idée que l’usager à une emprise directe sur le dispositif, et donc qu’il peut tout à fait rationnaliser sa recherche d’information, laisser de côté ce qui ne lui semble pas pertinent… Pour autant même un professionnel aguerris du recrutement peut difficilement faire l’épochè des informations qu’il lit et des connaissances ou image qu’il produit ainsi.

Sans compter le fait que Google tente toujours de personnaliser au mieux ses résultats pour coller aux attentes de ses usagers, avec de possibles « bulles informationnelles » ou d’opinions. Et que quoi de plus mobilisateur que des informations qui nous font réagir émotionnellement ?

 

Au final… Google produit sa réputation, et nécessite de questionner son « autorité réputationnelle »

 

Comme je le souligne dans ma présentation, il me semble stérile d’opposer les questions statistiques/algorithmiques, et celles d’un jugement humain. L’algorithme de Google repose autant sur des choix (critères, entrées à retenir ou non, valeurs attribuées, etc.) que des résultats statistiques (ainsi que le note très bien Bernhard Rieder). La question est plutôt d’évaluer où les jugements humains ont influé sur certains résultats, et où nous sommes face à des résultats mathématiques/statistiques. C’est pour cela que l’idée de « qualculation » me plait bien, et semble être un outil conceptuel intéressant pour questionner l’intentionnalité derrière un algorithme autant que les effets de celui-ci.

De même, pourquoi confronter affinité/affect et autorité/rationalisation ? La réputation est une notion intéressante pour cela, tant elle articule des aspects cognitifs et d’autres plus « mécaniques » de traitement de l’information. Dans mes recherches je propose ainsi l’idée « d’autorité réputationnelle » (terme encore à définir), où la question est moins de s’intéresser aux processus de légitimation de l’in-formation, qu’à la manière dont des traitements statistiques vont mettre en forme l’opinion, et surtout vont ensuite produire des formes d’indicateurs qui vont orienter la consommation ordinaire de l’information numérique. Une approche qui est en partie le leitmotiv de ce blog…

Enfin, Google ne produit pas ou ne mesure pas « la réputation » : il produit des formes de mesure qui, de manière performative, deviennent pour les usagers des réputations. Mais qui pour autant servent surtout à appuyer ses diverses politiques et stratégies d’expansion. Google comme outil de régulation des réputations produites… sur et par Google ? La question est pour moi moins dans le fonctionnement de la plate-forme que dans les « pouvoirs » qu’on lui attribue, et sa capacité à devenir ordinaire dans nos tactiques quotidiennes visant à donner du sens à ce(ux) qui nous entoure(nt).

La médiation documentaire comme vecteur de l’e-réputation ? Application à Twitter

Pour inaugurer ce blog, je vous propose ici un article publié fin 2013 dans la revue Communication & Organisation, dans un numéro dirigé par Olivier Le Deuff et Serge Agostinelli. Cet article résume une partie de mes recherches et ouvre vers les pistes que je creuse actuellement.

Je tiens à remercier la revue qui, contrairement à beaucoup d’autres, me laisse libre de publier cet article où bon me semble, à condition de fournir la citation originale. Que voici donc :

ALLOING, C., « La médiation documentaire sur les réseaux socionumériques comme vecteur de l’e-réputation ? La Poste, Twitter et les agents-facilitateurs », Revue Communication &Organisation, Vol.43, Décembre 2013, pp. 73-84.

 

Contexte

Le web dit « 2.0 » (O’Reilly, 2005) ou « social » (Proulx et al., 2010) regroupe un ensemble de dispositifs sociotechniques (blogs, wikis, bookmarking, etc.) permettant aux « internautes » de communiquer, s’informer ou encore nouer des relations. Comme pour Internet en général, un certain imaginaire (Flichy, 2000) se développe progressivement autour de ce web social où l’utilisateur serait au centre du modèle, mais dont des analyses plus critiques soulèvent les visées économiques de plates-formes « enfermant » les internautes pour mieux canaliser leur attention, et monétiser leurs données personnelles et traces d’activités (Bouqillion et Matthews, 2010). Dans les discours des praticiens, les organisations sont alors fortement incitées à profiter de cette nouvelle ressource économique pour favoriser leurs actions d’information-communication (Le Deuff, 2006, A).

Ces dispositifs sont communément regroupés sous l’appellation, aux contours flous, de « médias sociaux », dont l’un des derniers avatars sont les réseaux socionumériques (Stenger et Coutant, 2010), tels Facebook.com ou Twitter.com. Ces  RSN sont des plates-formes où les internautes développent des profils publics ou semi-publics, qu’ils connectent ensuite à ceux d’autres utilisateurs (boyd et Ellison, 2007). Si ces dispositifs permettent la prise de contact avec d’autres individus, l’activité info-communicationnelle « ordinaire » relève de la prescription d’autres contacts ou de documents (Stenger et Coutant, 2009).

Ce profil sur un RSN développé par un internaute forme alors une « identité numérique » (Pierre, 2011). Pour Georges (2008, 09), une identité numérique repose sur l’agencement d’autres identités : une déclarative (ce que l’internaute dit de lui), une agissante (son agir sur les dispositifs) et une calculée (les computations effectuées par les systèmes informatiques régissant les plates-formes de RSN). Notons que l’identité numérique est multiple en fonction des supports, contextes et attributs qui les constituent (Coutant et Stenger, 2011) : un internaute a donc des identités numériques.

« Après avoir été pensée comme une cible, qui venait après une information déjà constituée, la personne est devenue une ressource, un agent de pertinence et un opérateur de liens entre les informations. » (Merzeau, 2009, B). Les attributs identitaires en ligne viennent personnaliser l’information prescrite, et participent à la computation des documents numériques (comme des pages web) pour leur mémorisation et mise en visibilité, ainsi que pour la hiérarchisation des résultats sur les moteurs de recherche[1] afin de définir leur popularité voire leur « l’influence » ou celle de leurs auteurs (Le Deuff, 2006, B). De plus, ces internautes incarnés par leurs traces documentaires en ligne constitutives de leurs identités numériques participent à une « médiation identitaire » (Merzeau, 2012, A), c’est-à-dire à une légitimation de l’information diffusée en ligne mais aussi à une orientation dans le choix des ressources informationnelles pour les autres internautes. Les organisations quant à elles nous semblent développer une « présence numérique », plus globale, et constituée autant de leurs profils que de l’ensemble des documents qu’elles diffusent ou qui lui sont rattachés.

Le développement de cette présence, et surtout sa gestion, nécessite alors selon nous une forme de médiation documentaire définie ainsi par Liquète et al. (2010) : « La médiation, lorsqu’elle s’appuie sur des dispositifs matériels ou humains en capacité de lier information et communication, peut être qualifiée de médiation documentaire. ».  Les dispositifs matériels sont ici les RSN, ceux humains les internautes et leur médiation identitaire et prescription ordinaire, l’organisation venant alors orienter au sein de sa présence ses publics par ces dispositifs dans une visée de communiquer avec ces dits publics. L’organisation effectue ainsi une médiation des savoirs (Fabre et Gardiès, 2010) au quotidien : en encodant les connaissances sur elle-même et son environnement dans des documents numériques (vidéos, billets de blogs, tweets), puis en facilitant leur accès par les dispositifs sociotechniques où elle développe sa présence, elle produit un effet sur les connaissances que ses publics ont d’elle (et ce afin de mieux vendre un produit ou entrer en interaction par la suite).

Au-delà, l’ensemble des documents diffusés sur les RSN concernant l’organisation, lorsqu’ils véhiculent des évaluations sur l’être ou l’agir de celle-ci, et qu’ils sont vecteurs de la formulation d’une opinion, peuvent interroger leur impact sur la « réputation en ligne » des organisations. Nous questionnant alors : quelle(s) forme(s) de médiation(s) documentaire(s) une organisation doit-elle effectuer sur les réseaux socionumériques qu’elle souhaite investir afin de construire ou gérer sa réputation ? Dans cet article, nous proposons tout d’abord de définir plus avant la notion de « réputation en ligne » ou « e-réputation », puis nous exposons une méthodologie mise en place afin de favoriser cette médiation documentaire sur les RSN, en l’occurrence ici pour La Poste et sur Twitter.

De la réputation à l’e-réputation des organisations

En Sciences Humaines les approches de la réputation des organisations sont variées. Pour les économistes, la réputation est un mécanisme d’approbation (Smith, 1759), autant qu’un signal visant à réduire l’incertitude des actions et conduites futures d’un acteur en situation de choix (Milgrom et Roberts, 1986). Pour les gestionnaires, la réputation est « l’image globale » (association des différentes « images mentales » propres à l’individu) que se font l’ensemble des « parties prenantes » d’une organisation à partir de ses actions passées et des informations produites à son sujet (Fombrun et Van Riel, 1997). La réputation d’une organisation repose donc sur certains éléments rationnels (informations que l’on peut capter), et sur un traitement aussi bien cognitif qu’affectif (image). En sociologie, la réputation est un processus social amenant à la production de sceaux d’approbations (Origgi, 2007) agissant sur le statut, les interactions et la représentation sociale d’une entité (individu ou organisation).

En SIC, Origgi (2007) aborde la réputation comme «  la valeur informationnelle de nos actions ». Pour d’Almeida (2007), la réputation s’inscrit dans une théorie du jugement : elle cristallise en quelque sorte l’ensemble des opinions et des jugements portés sur les actions d’une entité. Allant plus loin, nous pouvons dire que la réputation est une méta-opinion : une opinion formulée à partir de jugements de faits, ou de croyances, portant sur d’autres opinions exprimées (et notamment présentent dans les informations diffusées à l’encontre d’une entité). D’un point de vue de la gestion de la réputation d’une organisation, la communication s’avère centrale (Boistel, 2008) : elle repose sur l’identité de l’organisation (ce qu’elle souhaite montrer) et suppose pour l’organisation des actes de communication visant à produire des « signaux de conformité » qui seront diffusés par les bons « filtres » (journalistes par exemple) venant les crédibiliser, et ce afin de développer une congruence communicationnelle entre les valeurs de l’organisation et celles de son environnement ou de celui de ses publics (Philippe et Durand, 2009).

Si nous transposons la réputation au web, quid de cette « réputation en ligne » ? De nombreux chercheurs, principalement anglo-saxons, abordent cette online reputation de manière instrumentale, soit comme l’ensemble des systèmes informatiques visant à générer de la confiance sur les sites marchands, à hiérarchiser les informations, et spécifiquement sur des sites comme Ebay.com (McDonald et Slawson, 2000). En 2001, Chun et Davies parlent « d’e-réputation » pour désigner cette réputation en ligne, et pointent l’importance de la diffusion de signaux de conformité emprunts des valeurs de l’organisation sur son site web. L’e-réputation devient par la suite un terme fortement employé en France par les praticiens pour désigner l’ensemble des facteurs et actions visant à développer et assurer la réputation d’une organisation par le biais du web social (Fillias et Villeneuve, 2011). Approches opératoires transposant la réputation au web (« l’image que se font les internautes ») et s’appuyant fortement sur « l’imaginaire » du web 2.0 (type « les internautes sont au pouvoir »). En SIC, l’e-réputation n’est que peu abordée par le prisme des organisations mais est généralement questionnée au travers des identités numériques d’un individu (Galinon-Mélénec, 2011).

Pour mieux circonscrire cette notion d’e-réputation, nous avons proposé (Alloing et Pierre, 2012) le cadre théorique en SIC suivant: « L’e-réputation procède d’une redocumentarisation itérative automatisée ou endogène des interprétations et connaissances produites en ligne par les individus ou les organisations,  forgeant un attribut identitaire servant de marqueur prescriptif destiné à cadrer dans un contexte asynchrone et atopique les formes d’engagement ultérieures, et facilitée par les fonctionnalités techniques des sites web où elle opère une informatisation du microsocial au profit et avec les moyens de la logique marchande ».  L’e-réputation donc, comme redocumentarisation (Zacklad, 2006) des traces et des informations produites par les internautes, mais aussi des documents inscrivant les savoirs portant sur l’être et l’agir d’une entité. Cette redocumentarisation a visée prescriptive apparait comme une forme de médiation du document effectuée non-plus par le professionnel du document, mais par l’usager lui-même (Liquète et al., 2010) afin de produire des indicateurs de pertinence, et agissant sur les trois dimensions du document numérique (Pédauque, 2003) : le vu (réarticulation de la forme d’un document), le lu (réarticulation du sens), et le su (personnalisation par les attributs identitaires).

Médiation documentaire et e-réputation

A partir de ce contexte et de cette approche de l’e-réputation, nous pouvons ici formuler l’hypothèse suivante : pour construire ou gérer son e-réputation sur et par les RSN, l’organisation doit développer une forme de médiation documentaire. En somme, faciliter l’accès aux documents numériques porteurs de savoirs à son sujet et des valeurs qu’elle souhaite véhiculer, et ce en adaptant leur diffusion aux pratiques des internautes : par la production et la personnalisation de ces documents afin de permettre des formes de redocumentarisation propres à ses publics, en orientant les internautes vers les documents en pertinences avec leurs interrogations, ou encore en s’appropriant les dispositifs sociotechniques comme les blogs ou les RSN afin d’en faire des espaces documentaires en adéquation avec les besoins de ses publics et ses propres objectifs. L’organisation peut pour cela identifier les informations à inscrire dans les documents qu’elle diffuse, c’est-à-dire celles porteuses de signaux de conformité et participant à la formulation d’une opinion. Elle doit alors structurer son environnement informationnel, soit  identifier les informations et documents présents sur les RSN et traitant des thématiques qu’elle veut aborder afin d’y circonscrire les bons signaux, ainsi que la manière dont ces documents sont prescrits afin d’en favoriser la diffusion. Voire, identifier les bons filtres dans le but de se reposer sur leur propre médiation documentaire et identitaire. Nous souhaitons donc maintenant présenter la mise en place et les premiers résultats d’une méthodologie visant à favoriser cette structuration de l’environnement informationnel.

Structurer l’environnement informationnel pour construire les discours et favoriser la médiation : La Poste, Twitter et les agents-facilitateurs

La Loi « Grenelle 2 »[2] incite les organisations à améliorer leur politique de Responsabilité Sociale d’Entreprise (RSE). Les organisations, ici La Poste métier Courrier, peuvent alors profiter de la mise en place de ces directives pour développer leur « image verte » (Pascual Espuny, 2011). Les RSN sont un canal de cette communication environnementale, et interrogent La Poste sur les discours à produire et à diffuser (par le biais de documents ad hoc) afin de développer cette image verte tout en préservant la (e)réputation qu’elle souhaite avoir.

Dans le cadre de nos recherches, nous avons spécifiquement identifié sur Twitter (où la présence numérique de La Poste fait l’objet d’un développement accru[3]) des internautes dont la prescription documentaire les insère dans une forme « d’économie de la recommandation » (Pierre, 2011). Nous avons nommé ces internautes « agents-facilitateurs » (Alloing et Deschamps, 2011 ; Alloing, 2011, 2012), car : comme agents ils participent activement au fonctionnement d’un système informatique (le RSN), ils facilitent l’accès aux documents pour d’autres utilisateurs (ils collectent, contextualisent et diffusent de l’information en fonction de leur audience et de ses pratiques), ils permettent de sélectionner l’information sans l’emprise des dispositifs web dont le fonctionnement en « boîte noire » (Rieder, 2010 ) questionne la pertinence des résultats et analyses, ils offrent à l’organisation la possibilité d’analyser l’information par le prisme des internautes (ce qui leur semble pertinent ou non), ou encore ils participent à la mise en visibilité de certains documents.

A la suite de l’observation d’un lancement de produit sur le web par La Poste (Alloing, 2011),  nous avons établi une typologie spécifique à Twitter de ces agents,  à partir de 61 profils et en fonction de 44 critères : les attributs identitaires (comme la présence d’une biographie ou non, du volume d’abonnés, d’une identité civile), les pratiques informationnelles (ajouts de métadonnées pour personnaliser l’information comme les « hashtags » [#], tendances à reprendre un message d’un autre compte ou à en produire un original), et la capacité de médiatisation (nombreuses reprises des messages, volume de citations du profil). Cette typologie, constituée du croisement inductif de ces critères puis de l’observation du traitement de l’information effectué par les profils ainsi catégorisés, ne se veut en rien prédictive quant aux comportements futurs, mais permet d’identifier des pratiques types pouvant par la suite être intégrées aux actions de collecte d’informations de l’organisation.

Dans le cadre des actions de communication sur la RSE de La Poste nous avons proposé un système de collecte d’information basé sur les agents-facilitateurs, et visant à répondre à deux questions principales : quelles informations concernant la thématique sont diffusées aux publics de La Poste sur le web (afin de construire les discours de l’organisation) ? Et quelle forme de médiation documentaire est effectuée pour prescrire ces informations, et dont La Poste pourrait ensuite s’inspirer pour faciliter l’accès à ses publics aux documents qu’elle produit ? Pour cela, nous avons tout d’abord interviewé la collaboratrice responsable de la communication sur ce sujet, et définit les thématiques à aborder (4 thématiques principales, 27 sous-thématiques), le volume d’informations à lui fournir, les valeurs que La Poste souhaite véhiculer sur ces sujets (comme la confiance, l’innovation, la proximité), et le type de traitement de l’information (personnalisation forte ou non). L’étape suivante, en juillet 2012, a consisté à sélectionner des agents-facilitateurs. Pour identifier les internautes publics de La Poste et prescrivant des informations liées au RSE nous nous somme basés sur un corpus de 15 articles traitant de la « lettre verte » de La Poste, considérant que « en laissant un contenu informationnel sur le Net [ou en le relayant], l’internaute présuppose un lecteur et cette présupposition induit le type de contenu qu’il envoie sur le Net », (Monseigne et al., 2011), en l’occurrence ici des publics intéressés par certaines actions de La Poste sur ces sujets. Nous avons ainsi identifié[4] 78 relais dont les comptes Twitter étaient actifs les 3 derniers mois. Puis nous les avons catégorisés en fonction de notre typologie, pour obtenir au final 34 comptes pertinents, répartis en 4 catégories : experts[5], veilleurs[6], collecteurs[7] et passionnés[8].

Le dispositif suivant a été développé afin de collecter l’information :

–          Création d’un compte Twitter[9] afin de s’abonner aux comptes, et ainsi pouvoir observer directement les pratiques ;

–          Mise en place d’un flux RSS puis d’un filtre de celui-ci avec l’outil pipes.yahoo.com en fonction des mots-clés, et pour supprimer tout message ne contenant pas de liens hypertextes ;

–          L’outil Yahoo Pipes nous a ensuite permis de construire un nouveau flux RSS que nous avons intégré à la plate-forme Infomous.com. Infomous regroupe les principales données issues d’un flux RSS par « clusters sémantiques » (Figure1) interactifs (chaque terme rassemble des liens vers les documents).

Résultats et discussion

Durant deux mois (juillet à septembre 2012) nous avons collecté au travers de notre dispositif près de 1200 messages renvoyant vers 750 sources ou documents différents (billets de blogs essentiellement -dont ¼ en anglais). Ces messages (tweets) peuvent être appréhendés en fonction de leurs modèles de publication (Rebillard et Charton, 2004):

–          Messages contenant un lien vers un document numérique (article de presse, de blog, vidéo) et accompagnés du titre de celui-ci –modèle éditorial ;

–          Messages contenant un lien vers un document et un ajout de métadonnées (hashtag, commentaire) – niveau méta-éditorial ;

–          Messages reprenant un autre message (retweet) avec ajout ou non de métadonnées –publication distribuée (au niveau du RSN).

Les principaux sujets récurrents étant la gestion des déchets, la communication environnementale des organisations ou encore les véhicules électriques. Le dispositif nous a offert l’occasion d’identifier 5 sources de référence par sujets[1], permettant ainsi à La Poste de définir par la suite les principaux filtres de ces futurs documents et messages. De même, certaines informations pouvant être jugées comme « critiques » par La Poste et ses publics (changement de réglementation par exemple) ont été détectées.

Dans une optique de construction de discours en congruence avec l’environnement informationnel des publics, le dispositif a mis en exergue le fait que les informations concernant le RSE sont principalement « expertes » (très détaillées et en provenance de professionnels du sujet), que ces informations sont très fortement argumentées et peu orientées vers un public profane, que la vulgarisation de ces informations autant que leur médiatisation incombe généralement aux ONG telles Greenpeace voire à certains médias généralistes, ou encore que des sujet prêtent fortement à débat ou à la formulation quasi-systématique d’opinions dépréciatives. De plus, nos observations ont donné lieu à recommandation quant aux actions de médiation documentaire que La Poste pourrait effectuer depuis ses comptes Twitter : les documents produits doivent être argumentés, ou encore certaines métadonnées (hashtags) permettent de mieux contextualiser (à l’échelle de Twitter) les messages envoyés (comme #green ou #carbone).

Enfin, ces observations donnent une typologie des publics en fonction des discours présents dans les documents relayés : le public non spécialiste des questions de RSE diffuse et discute les actions des organisations concernant les « grandes causes » (gestion du Co2 par exemple) ; les publics passionnés ou engagés se focalisent sur le volontarisme des organisations (prise de position affirmée) ; les publics experts ou professionnels relaient des informations démontrant l’aspect innovant et performatif des actions mises en place.

Globalement, cette médiation documentaire  effectuée par les agents-facilitateurs par et sur les RSN offre donc à La Poste la possibilité de définir des discours en fonction des publics, d’identifier les types d’informations en adéquation avec les valeurs qu’elle a pu définir, et de repérer de possibles  affordances situationnelles amenant à une action rapide et limitée dans le temps. De manière générale, La Poste peut ainsi amorcer les bases d’une construction proactive de son e-réputation par la mise en adéquation de ses discours et de ses futures actions de médiations avec les pratiques, les attentes et l’environnement informationnel de ses publics.  Plus que capter l’attention de ses publics, l’organisation peut alors l’orienter au sein des RSN où se construit sa présence documentaire numérique…

Conclusion

En guise de conclusion, nous pouvons tout d’abord souligner que l’e-réputation d’une organisation sur les RSN s’appuie sur la médiation documentaire : pour lier l’information produite à son encontre à la communication qu’elle souhaite développer, et comme moyen et processus de collecte des signaux informationnels pertinents pour ses publics par l’identification notamment d’agents-facilitateurs. Ensuite, plus qu’une surveillance distante ou une captation décontextualisée et sous l’emprise des dispositifs sociotechniques des données personnelles ou traces d’usages des internautes, l’organisation doit tendre vers le développement de liens de confiance avec les internautes pourvoyeurs de documents porteurs d’opinions : plutôt que surveiller, elle doit « prendre soin » de ces ressources (Le Deuff, 2009). En clair, viser une forme de « pharmacologie informationnelle » afin d’éviter toute surcharge cognitive et accroitre ses capacités décisionnelles et communicationnelles. Enfin, construire son e-réputation semble moins relever de l’accroissement d’une possible « influence », souvent recherchée par les praticiens, que du développement à plus long terme de son autorité informationnelle (Broudoux, 2007) : l’organisation doit définir les processus lui permettant de donner forme, transmettre et  légitimer les informations la concernant. Mais si ces informations permettent de formuler une opinion, et que les computations des dispositifs transforment ces opinions en indicateurs, ne serait-il pas alors plus pertinent, pour une organisation, de supposer qu’elle doive accroitre son « autorité réputationnelle » ?

 

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[1] Car les plus prescrites sur l’ensemble des sources identifiées, mais aussi les plus discutées par les internautes (commentaires suite aux publications)

 


[1] Ces résultats s’inscrivent dans le cadre d’une recherche Doctorale financée et menée au sein de la Direction du Système d’Information de La Poste métier Courrier.

[2] Voir : http://www.legrenelle-environnement.fr/Presentation-de-la-loi-Grenelle-2.html

[3] Voir les comptes @lisalaposte (assistance aux clients), @Groupelaposte (communication dite corporate) ou encore @musedelaposte (évènements liés au Musée de La Poste).

[4] A l’aide de l’outil topsy.com

[5] Critères principaux : identité civile affichée, plus grand volume d’abonnés que d’abonnements, production plutôt que relai de messages, fort volume de liens hypertextes dans les messages diffusés (par rapport à l’ensemble des comptes), forte utilisation des hashtags, rythme constant de diffusion, diffusion d’informations ou de sources « expertes » (spécialisées sur un sujet)…

[6] Identité civile affichée, biographie présentant les thématiques abordées, plus grand volume d’abonnements que d’abonnés, relai « automatique » (à l’aide du bouton Twitter dédié) plutôt que production de messages, rythme de diffusion en adéquation avec l’actualité…

[7] Pseudonyme, faible volume d’abonnements et volume d’abonnés variable, fort volume de messages publiés, quasi-totalité des messages contenant un lien hypertexte, pas ou peu d’échanges avec les autres usagers de Twitter, automatisation d’une partie de la diffusion des messages, forte utilisation des hashtags, rythme intensif de diffusion…

[8] Pseudonyme, biographie « anecdotique » (ou humoristique), plus d’abonnements que d’abonnés (ou part égal), converse plus que ne diffuse des informations ou des liens vers des documents, utilisation de hashtags « clair-obscur » (dont la signification fait référence à des échanges précédents)…

[9] http://twitter.com/GreenVeille


[1] Google appellerait cette nouvelle forme de pondération « l’AuthorRank » (en référence au Pagerank), cf. http://descary.com/preparez-vous-a-larrivee-de-lauthorrank-wordpress