Pour déterminer quel membre de ce media social est le plus reconnu et donc le plus à même de promouvoir un lien, il faut s'intéresser à ses échanges, pas à ses followers.

Sur Twitter, l'influence d'un internaute s'analyse en temps réel

 

Si la popularité d’un compte Twitter - calculée en nombre d’abonnés - est la méthode la plus utilisée pour déterminer si un internaute est influent dans sa communauté, ce ne serait pas la plus pertinente. Pour estimer l’influence, il faudrait plutôt s’appuyer sur les interactions entre utilisateurs (mentions, retweets,…), sans s’occuper de savoir qui est abonné à qui. C’est en tout cas l’avis de chercheurs de l’université de Oviedo en Espagne. L’avantage de leur méthode est qu’elle traite en temps réel les flux du site de micro-blogging. En traitant ces échanges selon des critères liés aux sciences physiques (lois du mouvement de Newton), les universitaires ont pu poser quelques conclusions.

Traduire les équations physiques aux réseaux sociaux

Ainsi, la “force” nécessaire pour qu’un internaute commence à entrer en mouvement - c'est-à-dire à être influent - correspond au nombre de mentions (ou de retweets) dont il bénéficie. Résultat, un internaute qui dispose déjà d’un grand nombre d’abonnés aura besoin d’un plus grand nombre de mentions pour voir son influence évoluer qu’un internaute qui démarre dans le réseau social. D’après les chercheurs, cette méthode permet de déterminer non seulement l’influence d’un internaute, mais surtout son évolution sur une période donnée, puisqu’elle s’appuie uniquement sur les flux de messages.

Identifier les tendances

Il devient donc possible d’identifier différentes tendances, comme par exemple quel internaute est influent dans le cadre d’un évènement précis et comment cela évolue. Des informations particulièrement intéressantes pour les marques et les professionnels du marketing. Ce nouveau marqueur d’influence présente également l’avantage de corriger un biais du facteur de popularité. Celui-ci avait en effet tendance à favoriser les comptes bénéficiant du plus grand nombre d’abonnés bien que, proportionnellement, ils ne soient pas ceux qui génèrent le plus de clics vers un lien posté. Les chercheurs notent par ailleurs qu’une agence de marketing numérique s’est également appuyée sur les lois du mouvement de Newton pour déterminer à l’avance si une campagne serait en mesure d’atteindre ses objectifs de vente.