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 !