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

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

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

Bonne lecture et/ou bon visionnage 🙂

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Des emoji comme fonctionnalité affective ?

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

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

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

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

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

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

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

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

Digital Affective Labor
(Alloing et Pierre, 2017)

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

Des emoji comme grammaire émotionnelle ?

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

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

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

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

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

Ce que les emoji nous apprennent sur notre communication affective numérique

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

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

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

Il en va de même pour les emoji…

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

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

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

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

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

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

 

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

 

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

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

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

 

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

 

Plan de l’ouvrage

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

Introduction

Chapitre 1 : Extension du domaine affectif

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

Chapitre 2 : Les affects numériques en surface

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

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

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

Chapitre 4 : Stratégies pour produire un web affectif

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

Chapitre 5 : Du travail affectif et émotionnel en ligne

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

Chapitre 6 : Au-delà du web affectif

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

Conclusion.

Et bonne lecture 🙂

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?!

 

 

L’identité numérique pour construire l’autorité et la recommandation sur Twitter ?

Dans un récent article, André Gunthert met en avant que : « Le choix de consulter ou pas un contenu s’effectue essentiellement à partir du filtre de l’identité du médiateur et de ce qu’on connaît de ses goûts, de ses compétences ou de ses habitudes. ». Cette idée que « l’identité numérique » participe à de nouvelles formes de médiation sur le web (plus précisément « d’infomédiation sociale ») est au centre de mes recherches menées depuis quelques temps. En voici les contours…

A l’occasion de la mise en ligne de mon papier intitulé Vers une approche instrumentale de l’identité numérique : les attributs identitaires comme structuration de l’environnement informationnel ? je vais revenir en quelques lignes sur les idées présentées. Notez que ce papier a été écrit fin 2012 pour une publication en 2014 (le temps de la recherche l’édition en somme) et que par la suite, notamment dans ma thèse et dans de plus récents papiers, j’ai affiné mon approche des « agents-facilitateurs ».

 

Aborder les identités numériques par leurs attributs : l’exemple de Twitter

La notion d’identité numérique est protéiforme. La manière de l’aborder aussi :

  • Approche documentaire : l’identité numérique comme un ensemble de traces, que les plates-formes gèrent comme des ressources nécessaires à leur bon fonctionnement ;
  • Approche sémiotique : les traces comme une multitude de signes, chaque attribut (avatar, description du profil, etc.) ayant une valeur sémiotique (voir les travaux de Fanny George sur le sujet). La combinaison de ces deux premières approches amenant à percevoir l’identité numérique sous trois formes : identité déclarative (ce que je dis), identité agissante (ce que je fais) et identité calculée (ce que les plates-formes font de mes traces). Dans le chapitre d’ouvrage, j’y ajoute « l’identité redocumentarisée » (ou l’approche réputationnelle), soit la manière dont certains outils (type Klout) vont utiliser les résultats de l’identité calculée pour produire leurs propres computations ;
  • Approche « expressiviste » : l’identité numérique comme une « mise en scène de soi » (au sens goffmanien donc) ;
  • Approche relationnelle : l’identité numérique construit la relation en fonction de la mise en visibilité de certains attributs/traces. Ce que Dominique Cardon appel le « design de la visibilité ».

Premier constat : il n’y a pas une, mais des identités numériques, en fonction des plates-formes, du traitement effectué des traces, de la mise en visibilité (volontaire ou non) de celles-ci, ou encore du contexte dans lequel on interprète lesdites traces.

Deuxième constat : plutôt que ce concentrer uniquement sur les « traces » (concept lui aussi multiple), je préfère m’intéresser aussi aux attributs. Un attribut comme « Ce qui appartient en propre à quelqu’un ou à quelque chose » (Tlfi) permet de questionner les identités numériques comme ce qui va distinguer des profils en ligne, ce qui résulte de l’agir et de sa grammatisation par les plates-formes, plutôt que seulement s’interroger sur un ensemble de traces en quelques sorte désincarnées.

A partir de ces différentes approches, je propose et discute dans le chapitre d’ouvrage les attributs directement visibles sur l’interface Twitter (en 2012).

Identité déclarative Identité
agissante
Identité
calculée
Visibilité
Nom de l’auteur (Camille A),
nom du compte (caddereputation), biographie, pays (France), avatar, lien hypertexte externe
Accessible à tous, attributs référencés par les moteurs
de recherche
Volume de tweets envoyés sur
le réseau
Volumes d’abonnements
et d’abonnés
Accessible à tous si profil « ouvert »
Tweets envoyés Date de l’envoi Accessible à tous si profil « ouvert » et référencés par les moteurs de recherches (de manière aléatoire)
Abonnements (accès direct
aux comptes procédant
de l’usage
de la plate-forme), favoris, listes
Abonnés Accessible à tous si profil « ouvert »

 

Insérer de la recommandation dans sa veille : sortir de l’emprise des plates-formes

 Le fonctionnement en boite noire de Google, Facebook, voire mêmes de certaines plates-formes professionnelles de veille me questionne depuis longtemps et devrait (?) être aussi une interrogation pour les professionnels de l’information, autant que les chercheurs d’ailleurs. Si Twitter devient de moins en moins un réel outil de traitement de l’information pour se transformer en une plate-forme de conversation, cet outil reste un bon moyen d’accéder à l’information sans traitement automatisé.

Certes, le traitement de l’information y reste subjectif. Mais là est tout l’intérêt selon moi ! Si l’automaticité éradique la subjectivité, il me parait essentiel de garder ce qui fait la singularité d’une information pour un individu ou un groupe donné, la manière dont sa diffusion va s’adapter à un contexte spécifique. Et cela, justement, pour mieux appréhender ledit contexte, comprendre en quoi la manière dont l’information est éditorialisée pour être diffusée va influer sur sa compréhension et sa consommation.

Comme souligné dans le chapitre d’ouvrage :

« Cette insertion dans l’économie de la recommandation comme complément aux fonctionnements des algorithmes des plates-formes, passe par l’identification des pratiques informationnelles pouvant s’avérer utiles aux attentes des professionnels ou des organisations. »

Mais elle suppose aussi de s’intéresser à la place des attributs identitaires comme forme d’autorité, soit ce qui va légitimer, crédibiliser (ou non) la diffusion d’une information, au-delà donc des possibles formes de « redocumentarisation » (éditorialisation) effectuées pour prescrire une information.

 

Les attributs identitaires en ligne comme nouvelle forme d’autorité ?

 Cette question peut être prise sous deux angles :

  • Celui des plates-formes : quels traitements effectués de ces attributs pour hiérarchiser les contenus, les mettre en visibilité ou non, leur attribuer des marqueurs de réputation, etc.
  • Celui des usagers qui s’appuient sur des profils en ligne pour consommer de l’information. C’est cette piste que je poursuis dans le papier.

Afin de définir cette possible influence des attributs d’identités numériques sur la sélection de l’information en ligne (et sur Twitter plus précisément), j’ai identifié 44 attributs types. Puis, j’ai proposé ces attributs à des veilleurs/managers/ingénieurs utilisateurs de Twitter dans l’entreprise afin de les questionner sur les apports de ces attributs dans leur consommation de l’information. Dans un article à paraitre bientôt (le temps de l’édition) je donnerai plus de détails sur l’opération, ainsi qu’une typologie précise issue de ces attributs (sinon vous avez ma thèse).

Voici un tableau présentant les 10 attributs, le type d’identité auquel on peut les rattacher, ainsi que les apports potentiels en termes de collecte et de traitement de l’information :

Attributs Identité Apports
Personne physique
ou morale
Déclarative Permet de différencier ce qui motive la diffusion d’informations : valorisation de l’entreprise d’un côté, reconnaissance de ses compétences propres de l’autre
Pseudonyme
ou identité civile
Déclarative L’identité civile laisse supposer une meilleure identification de l’autorité informationnelle de l’auteur, et engage ses actes au-delà de son compte Twitter
Biographie Déclarative La présence d’une biographie offre la possibilité d’identifier le statut que l’internaute se donne (de nombreux profils observés se décrivant comme « expert »), ainsi que les thématiques qu’ils souhaitent aborder sur leurs comptes
Nombre d’abonnements Calculée Ce volume souligne la capacité du profil à recouper son information et à se tenir informé par le réseau
Nombre d’abonnés Calculée Ce volume souligne l’attrait et la reconnaissance/ notoriété du compte
Types d’abonnements Agissante Permet d’élargir l’intégration de sources, mais aussi de définir si celles-ci correspondent aux attentes de l’entreprise
Types d’abonnés Calculée Identification du public du profil, afin de définir notamment si ce public correspond à celui recherché par l’entreprise. Et si dans ce public se trouvent d’autres profils jugés comme « experts »
Volume de tweets moyen par jours Calculée et redocumentarisée Afin de définir si le volume d’informations diffusées peut s’intégrer aux capacités de traitement du système de veille
Part de conversations versus part
de tweets informatifs
Usage et calculée Cette différenciation permet d’identifier les profils s’axant principalement sur la diffusion d’informations (et qui ne semblent pas réceptifs aux interactions de leur réseau), et ceux plus conversationnels (ouvrant ainsi la possibilité de débattre ou préciser certaines informations reçues)
Volume de liens dans les tweets Calculée
et d’usage
Afin de définir les profils s’axant principalement sur la mise à disposition de ressources, de ceux utilisant la plate-forme comme outil « post-it » ou de conversation

Je présente ensuite une typologie, que j’ai affiné par la suite, et dont vous pouvez trouver une vision synthétique sur ces slides et dans cette vidéo (papier à paraitre bientôt donc).

 

Les identités numériques pour structure l’environnement informationnel ?

J’ai présenté rapidement ici les principaux développements de ce chapitre d’ouvrage. Pour conclure, voici certaines parties… de sa conclusion :

« Les premiers résultats d’une étude exploratoire menée sur le sujet montrent que des attributs identitaires en ligne, similaires à certains groupes d’acteurs, permettent d’identifier des consistances comportementales quant au traitement effectué de l’information. Comportements informationnels dont l’incorporation à un processus plus large de veille stratégique permet par la suite de collecter des informations dont la mise en contexte issue de ces attributs ou effectuée par les acteurs eux-mêmes favorise l’intégration de ces informations aux discours et stratégies communicationnelles développés par l’organisation.

Mais aborder les attributs identitaires en ligne comme source de structuration de l’information diffusée sur le Web suppose alors de s’interroger sur la notion d’autorité informationnelle, sur sa mutation en notoriété ou encore en influence. Car le Web produit ses propres indicateurs, les algorithmes qui dirigent les plates-formes constituent leurs propres critères de hiérarchisation, s’appuyant sur l’identité numérique des internautes pour construire ces règles de visibilité, de notoriété ou d’autorité, autant que pour s’appuyer sur les dites règles afin de fournir à leurs utilisateurs une information toujours plus personnalisée. ».

Algorithmes : la boite noire ou l’obsolescence ?

Que se passe-t-il si un individu confronté à une forme d’évaluation algorithmique en connait les critères ? Comment perçoit-il alors l’évaluation qui est faite, de son blog dans notre cas, et quel impact cela a-t-il sur sa perception de « l’évaluateur » ? Voici quelques pistes (exploratoires) issues d’un papier écrit il y a quelques temps.

Avec Christian Marcon nous avons proposé il y a deux ans au colloque « La médiatisation de l’évaluation » un papier intitulé : Quelle(s) perception(s) des classements de blogs par leurs auteurs ? Le cas Wikio. Papier dont vous trouverez le pré-print (enfin la version « communication » pour le colloque) sur HAL. Et, au passage, les diapos de présentation sur Slideshare.

A l’occasion de la sortie de l’ouvrage issue de ce colloque (et donc du même nom), je vais revenir sur certains points qui me semblent intéressants à re-questionner au vu de l’engouement et de la focalisation actuelle autour des algorithmes. Et ce, même si notre échantillon d’origine était limité (9 blogueurs) et que notre terrain (Wikio) n’existe plus à proprement parler (devenu « Ebuzzing »). Pour notre étude, nous sommes donc allés interroger 9 blogueurs classés à l’époque dans le Top 100 des blogs « high-techs » de Wikio. Les questions posées étaient variées, mais celles dont je vais discuter ici étaient les suivantes : Connaissez-vous les critères de classement de Wikio ? Les prenez-vous en compte dans votre activité de blogueur ?

Le point à souligner est que Wikio fonctionnait, pour classer les blogs de sa base de données, sur le modèle du PageRank (modèle dominant d’une grande majorité des « systèmes de réputation » comme je le souligne dans mon précédent billet). Et que, si certains critères restaient opaques comme tout bon algorithme, les principaux (le poids des liens en tête) étaient connus… Ce qui explique déjà que chez les interviewés : 5 les connaissaient partiellement, 3 disaient que « oui, totalement », et un que non. De ce fait, et sans vouloir extrapoler trop loin, certains résultats sont une bonne base de discussion (et de recherches de mon côté depuis cet article) sur la question de la perception des évaluations automatisées aujourd’hui à l’œuvre sur le web.

 

Ouvrir la boite noire : de l’évaluation au jeu

Dans un article publié sur Internet Actu Hubert Guillaud cite Cathy O’Neil : Une des raisons les plus courantes que j’entends pour ne pas ouvrir les modèles est que si on le fait, les gens vont jouer avec. Mais c’est exactement ce qu’ils doivent faire et ce n’est pas un argument valable contre la transparence !

Force est de constater que, dans le cas de Wikio, c’était bien le cas. Comme nous le soulignons dans l’article : Le terme « amusant » revient lui aussi plusieurs fois, faisant ainsi écho aux notions de jeu ou de challenge perçus par les interviewés. Une fois les critères d’évaluation connus, les évalués vont employer certaines tactiques (de « réactivité » dans l’approche de Wendy Espeland) pour favoriser leur notoriété. Ce qui est la base même, d’ailleurs, du SEO. Ainsi que nous le mettons en exergue dans la conclusion de notre papier :

Le rapport à l’évaluation nous semble pouvoir être assimilé à un jeu. Les règles en sont connues de tous les participants qui se comportent en joueur experts comme s’ils trouvaient à la fois un intérêt direct au résultat et un plaisir ludique à se voir jouer, à voir jouer les autres, à apprécier leurs actions comme lorsque, dans un jeu de société, on apprécie la stratégie d’un autre joueur ou un joli coup joué.

 

Opacité et crédibilité sont dans un bateau…

Les critères de l’algorithme, qu’ils soient connus ou supposés, deviennent de plus des arguments pour une critique, le classement apparaissant comme : « dérisoire », « limité », « dépassé », de « faible pertinence », « anecdotique », ou encore « obsolète ».

Dans un récent article relayé sur le Tumblr « A lire ailleurs », il est pourtant souligné que : les gens ont plus confiance dans les algorithmes quand ils peuvent en ajuster les variables, même si ce sont des variables qui n’ont pas d’effets sur le modèle. Quand ils peuvent prendre part à la décision et l’utiliser pour ajuster leur jugement, leur niveau de confiance remonte. Si l’idée de confiance n’a pas émergé telle quelle dans nos entretiens, qui plus est car notre échantillon se voulait « expert » de ces questions (catégorie high-tech), plusieurs d’entre eux nous ont souligné les apports de celui-ci pour constituer une communauté, ou encore identifier de nouveaux blogs « pertinents ». L’apport symbolique d’un algorithme et d’un classement « ouvert » est donc fort (spécifiquement en termes « d’égo ») mais il déprécie fortement le classement en lui-même, voire le modèle en général.

En somme, l’algorithme devient moins crédible ou pertinent car apparaissant comme moins complexe : « Si le nombre de backlinks est un critère pertinent, il serait bon de les pondérer » ou « Il n’y en a pas assez [de critères]. L’algorithme devrait être plus complexe ». La question étant, qui plus est pour feu Wikio : peut-on « monétiser » un classement ou un système à partir du moment où celui-ci est au mieux vu comme un jeu, au pire comme inefficace ou peu crédible ? Mon intuition me tend à dire que les changements incessants dans les algorithmes que nous employons tous les jours pour évaluer ce qui nous entoure relèvent autant d’une optimisation technique que de la volonté d’entretenir l’opacité de leur fonctionnement. Sinon, comment pourrions-nous considérer leurs résultats comme « naturels » ou « organiques » ? Y aurait-il toute cette « mythologie » en construction autours des « algorithmes » (termes aujourd’hui employé à toutes les sauces plutôt que de –continuer à- parler de « programmes ») ? Les entreprises pourraient-elles continuer à produire des discours qualifiant les machines d’intelligentes/smart ?

Sur mon précédent blog, je plaidais pour un droit au calcul plutôt qu’un droit à l’oubli. On ne connaitra surement jamais les critères d’un programme informatique, surtout commercial. Pour autant, appréhender les logiques de computation de ces programmes ne les transformerait pas en un jeu, mais offrirait une manière de penser avec les machines et non plus par ou comme les machines… Bref, un possible compromis (passant par l’éducation) entre une transparence totale (qui semble malheureusement ne pas être à l’ordre du jour) et une opacité subie ?

Communication de crise : gérer l’ordinaire plutôt que l’exceptionnel ?

Les principaux écrits sur les crises, qui plus est sur le web, ont parfois tendance à se focaliser sur les cas exceptionnels. Ou, quoi qu’il arrive, de ne proposer des actions ne situant jamais en amont des dites crises, et supposant une gestion de l’urgence.Voici le support et la vidéo d’une conférence donnée récemment où je reviens sur l’idée de se concentrer sur l’ordinaire (au sens de de Certeau) afin d’anticiper au mieux une crise.

Cette conférence organisée par l’association Communication et entreprise a proposé à ses membres (responsables/directeurs de la communication dans diverses organisations) des exposés associant un chercheur et un praticien de la communication. Le premier venant présenter ses recherches, et le deuxième dire ce que ces recherches peuvent lui apporter dans son quotidien. Ce qui, entre parenthèses, me semble un bon moyen de connecter des problématiques organisationnelles à des questions de recherche, et de sensibiliser ainsi autant les chercheurs que (surtout) les praticiens.

Vous retrouverez l’ensemble des vidéos de cette « Académie scientifiques » (dirigée par Thierry Libaert) dédiée à la communication de crise et à laquelle participaient 5 autres chercheurs par ici.

Pour ma part, j’ai focalisé ma présentation sur la réputation en ligne d’une part, et sur mon approche de la veille par agents-facilitateurs afin d’anticiper une crise d’autre part. L’idée étant de souligner qu’une crise sur le web n’arrive que rarement par un élément exogène aux actions des organisations (attaque d’une ONG, boycott de clients mécontents) mais généralement par des erreurs… de communication. Plutôt que de produire « de la comm » pour gérer des erreurs « de comm », autant dès le départ viser la congruence avec les représentations des publics.

En bref, s’imprégner au quotidien des informations qui participent à la construction des opinions concernant une organisation ou les thématiques qu’elle traite, afin de pouvoir mesurer ensuite plus finement les réactions engendrées, voire les anticiper en fonction des actualités de l’organisation. Une approche plutôt en adéquation avec la praticienne qui m’accompagnait, responsable de la communication du RSI, un organisme qui ne vit pas « une crise exceptionnelle » mais un ensemble de « micro-crises » issues de problèmes quotidiens.

Voici donc d’une par les slides de ma présentation ainsi que la vidéo de la conférence qui vous permettra de mieux comprendre mes propos. Pour le reste, les commentaires vous sont ouverts!

 

L’analyse des réseaux pour identifier des leaders d’opinion sur le web ?

Dans son mémoire de Master 2, intitulé « Identification de leaders d’opinion sur le web & analyse de réseaux, Jean-Baptiste Mac Luckie propose une méthodologie de détection de potentiels « leaders d’opinion » appliquée à la défense des droits LGBT. Un mémoire que voici avec quelques remarques de ma part.

 

 

Un très bon mémoire tout d’abord (au vu de la note qu’il a obtenu –de ma part, précisons-le) tant par son aspect formel, sa revue de littérature sur le sujet, les méthodes appelées et le terrain original d’application. S’intéresser aux « leaders d’opinion », qui plus est par le prisme des SIC, suppose tout d’abord de déconstruire cette notion fortement discutée dans les sciences humaines… Et où personnes n’est réellement d’accord sur ce qu’est un leader, sur ses comportements, ses attributs, etc.

Ensuite, la détection de leaders d’opinion sur le web est, s’il en est, un sujet qui focalise toutes les attentions des organisations. Ces fameux « influenceurs » qui permettraient de faire connaitre un produit/service à moindre coût, et dont l’instrumentalisation par les organisations suppose des modèles figés et hors-contexte. Enfin, Jean-Baptiste emploie la visualisation des réseaux, et plus spécifiquement la théorie des graphes pour produire des cartographies, qui devient de plus en plus de mon point de vue une approche à « la mode ». Mais qui mérite pourtant de réelles réflexions afin de rester un outil qui appuie des réflexions et hypothèses, et pas un gadget plaisant car graphiquement agréable.

Bref, un sujet et des méthodes qui peuvent très vites tourner à l’articulation de poncifs… Et là est tout l’intérêt de ce mémoire : avant de construire une approche, il déconstruit de manière critique celles existantes, questionne les discours de praticiens sur ce sujet, et cherche à appliquer des propositions théoriques/méthodologiques à un terrain peu étudier encore. En somme, une recherche-action qui confronte la littérature à un terrain solide.

Parmi ces modèles il applique d’ailleurs celui que nous avons proposé avec Marie Haikel-Elsabeh, à parti de la grille de critères ci-dessous. Modèle qui suppose que le leader d’opinion est un artefact, une sorte de construit utile à une entreprise pour diriger ses actions de communication/marketing sur le web. Une approche que ce mémoire critique et dont il pointe les limites, ce qui m’est très utile aujourd’hui pour faire avancer ces questions :-)))

Bien évidemment, il s’agit d’un mémoire de fin de cycle, qui présente aussi des limites : manque d’un cadre épistémologique fort (de mon point de vue encore), parfois un peu trop de pincettes pour affirmer certains choix (mais la modestie n’est pas un défaut en soi :-)), quelques questionnements méthodologiques notamment dans les représentations par l’outil Gephi… Mais, j’ai envie de dire, un mémoire qui est une bonne base pour de possibles recherches futures, et qui dans tous les cas offre une synthèse critique et des pistes méthodologiques intéressantes sur ces sujets !