En analysant les actions passées sur la Toile, il devient possible de déterminer l'aura d'un utilisateur.

Recourir au passé facilite le calcul de l'influence

 

Afin de rendre plus efficace le ciblage des influenceurs sur les réseaux sociaux, des chercheurs de l'université de British Columbia et de Yahoo proposent de s'en remettre aux interactions passées entre deux personnes. Ils ont mis au point un algorithme qui permet de prévoir les relations d'influence entre utilisateurs de sites collaboratifs (FlickR et Flixster dans le cas de l'étude) en fonction de leurs discussions passées. De fait, les algorithmes usuels emploient une probabilité arbitraire pour déterminer si oui ou non la transmission d'une information aura lieu entre deux utilisateurs Facebook, expliquent les chercheurs.

Une estimation directe du degré d'influence, via les interactions passées

Au contraire, leur système se base sur les relations et les interactions déjà existantes entre utilisateurs pour estimer directement l'influence de tel ou tel utilisateur, sans passer par une quelconque probabilité. Ainsi, si un utilisateur a entretenu de nombreux contacts par le passé, alors son degré d'influence est plus proche de 1 (sur une échelle de 0 à 1, 1 étant le maximum). A noter que ce degré d'influence, qui est usuellement obtenu via un grand nombre de simulation (environ 10 000), est ici directement donné, ce qui engendre de très fortes économies en termes de temps de calcul.

Une capacité de prévision très forte

Quant à l'optimisation du processus de viralisation, celle-ci se fait sans efforts, en analysant directement les divers degrés d'influence obtenus via l'étude des relations entre utilisateurs. Notons qu'une fois mise à l'épreuve des faits, la méthode s'en tire plutôt bien, et donne des résultats bien plus proches de la réalité que les méthodes probabilistes. Le gain est donc double: à la fois en terme de temps et de précision des prévisions. Enfin, la méthode peut s'adapter à des échantillons d'études de toute taille, et présente donc une employabilité très forte

Rédigé par Basile Segalen