vendredi 11 décembre 2015

Elecciones España 2015 #20D

Encuestas, quinielas, sondeos (comprados o no), las previsiones del resultado de las elecciones #20D de 2015 en España no faltan y cada uno tiene una que le gusta más que otra. La cuestión es cómo transformar todas estas opiniones en Internet y Redes Sociales en información objetiva y explotarla para llegar a un conocimiento que aporte un valor estratégico.
No es nada fácil y lo primero es ser capaz de identificar los datos, que son millones, sin caer en varias trampas como por ejemplo tener en consideración opiniones falsas o compradas, bots, etc.

Primero necesitamos medir para poder objetivar y por eso usamos en postanalytics unos indicadores. Gracias a este modelo de indicadores, obtenemos un valor de lo que llamamos la percepción objetiva que representa una combinación del volumen de datos, de su relevancia y peso.
Hemos calculado el indicador de percepción objetiva para cada candidato y cada día.
Este estudio ha durado 8 semanas y hemos medido la percepción objetiva media general de cada candidato y la de Mariano Rajoy es la más alta.
Luego nos hemos centrado en la fuente Twitter y alli hemos segmentado los tweets en función de la neutralidad de sus autores. Cada autor es o neutro o militante (propio candidato, su equipo, su partido, cargos de su partido, etc). Así que cada tweet ha sido clasificado entre 3 posibles categorías:


 - Propio (un tweet de un militante mencionando a "su" candidato)
 - Exterior, ajeno (un tweet no militante)
 - Oposición (un tweet de un militante mencionando a otro candidato distinto del suyo)


Así hemos obtenido un indicador de percepción objetiva para candidato y además por categoría, lo que nos permite medir la contribución de los propios equipos y poner en evidencia el papel activo militante para poder aislarlo.
Vemos muy bien en la siguiente gráfica que si bien la percepción objetiva de Pablo Iglesias es alta, es debido en gran parte a la comunicación generada por su propio equipo (también cabe precisar que se han descartado los contenidos procedentes de Latina America):


Si bien es cierto que existe una correlación entre votos y exposición de los candidatos (por eso el tiempo de antena en televisión durante la campaña electoral se controla), hemos incluido un estudio del sentimiento para afinar nuestra simulación: es la tercera columna (de color verde) de la anterior gráfica. Eso nos dice que de Mariano Rajoy se habla mucho y que no es nada artificial o provocado por su equipo pero que se habla en general negativamente.

Con esos conceptos, considerando la percepción objetiva de cada candidato y descartando la generada por el mismo y aportando un factor corrector relacionado con la percepción social (es decir la percepción objetiva combinada con el sentimiento), hemos calculado una simulación de votos y presentamos a continuación su evolución semana a semana:


Según nuestras previsiones, Pablo Iglesias es el que realiza la mejor campaña pues conseguiría ganar votos con el tiempo que pasa. Mariano Rajoy en cambio acusa una baja muy sensible al finalizar el periodo, en gran parte criticado por su ausencia en debates.

Las diferencias permiten pronosticar cualquier resultado el día 20 y la campaña oficial será decisiva sin duda.

mardi 13 octobre 2015

Contribution politique

Mesurer la perception sociale des différents candidats d'une campagne électorale, les comparer entre elles, voire comment elles évoluent, extrapoler etc, c'est très bien.

Quels sont les pièges?

Le problème est identifier la partie représentative de la réalité et celle qui est artificielle.
Il y a des candidats qui mettent en place des équipes pour dynamiser leurs campagnes et cela s'apparente des fois à de l'astroturfing.

Nous pouvons voir par exemple lors des #Regionales2015 en #LRMP que la Team Saurel est très active:

Tous les candidats comptent sur leurs militants et leurs soutiens. Certains sont plus organisés que d'autres. Il est donc important d'identifier ces utilisateurs et de pouvoir isoler leur contribution.

Faisons la différence suivante, par exemple sur twitter:
- si le tweet a un rapport avec la campagne, on le met de côté comme tweet de "campagne" et avec son impact total et ses différents sentiments (un même tweet peut parler très bien d'un candidat et ridiculiser un autre)
- si le tweet provient de notre équipe de soutien, alors on le marque comme "Team"
- si le tweet est en fait un "scud" en provenance du camp adverse, on le marquera comme "TeamOpp"
- si enfin le tweet vient d'une personne "courante", on le marquera comme "externe"

Un même tweet, de même qu'il a plusieurs sentiments a plusieurs marqueurs.
Par exemple si Citoyens du Midi lance un tweet qui critique @CaroleDelga, profite un peu au passage à @Louis_Aliot et bien entendu met en en avant @Saurel2014
Ce même tweet est positif pour l'un, négatif pour l'autre, et un peu positif pour le tiers et il est "Team2 pour l'un et "TeamOpp" pour les deux autres.

Quand on observe les indicateurs pour chaque candidats avec une segmentation par marqueur (origine de la contribution) nous avons alors une très bonne vision de ce qui se passe:


Nous voyons ici que le deuxième candidat (qui n'est pas nommé) est très attaqué par ses opposants et ne doit son faible score, à peine positif, uniquement grâce au poids de sa propre équipe.
On voit également que le troisième candidat obtient la meilleure perception sociale, mais que c'est assez artificiel et que si l'on ne regarde que la contribution "externe", alors son résultat dans les urnes ne sera pas aussi bon...

Rappelons enfin que cet indicateur est un indicateur de synthèse qui consolide plusieurs indicateurs basiques qu'il est convient d'analyser aussi afin de mieux comprendre l'opinion exprimée.

Nous pouvons par exemple remarquer que certains comptes artificiels sont à l'origine d'immense quantités de tweets, mais de faible audience et don l'impact total n'est pas aussi important que pour un autre candidat qui a moins de soutiens mais de plus de poids...

Ces marqueurs permettent aussi de filtrer les influencers, les détracteurs etc:


L'exemple ci-dessus montre les comptes "Team" les plus positifs pour Philippe Saurel.
Ceci n'est qu'un extrait du tableau d'influencers, on y voit le sentiment moyen (qui peut aller de -100 à +100). Ce qui ne se  voit pas mais qui est intéréssant est que tous ces comptes ont un minimum de 300 tweets et certains dépassent les 1.000  tweets sur @Saurel2014 (en rapport avec les régionales et non juste avec la mairie de Montpellier) !!!



mardi 29 septembre 2015

Dominique Reynié rebondit en parachute

Nous avions écrit la semaine dernière un billet sur Dominique Reynié et sur l'évolution de sa perception sociale.

Ce dernier vient de se hisser à son plus haut résultat qu'il a obtenu le 28 septembre grâce à de très nombreux tweets et retweets qui ont accumulé une très forte audience et un sentiment plutôt positif:


Le nouveau maximum de perception sociale de Dominique Reynié est très nettement supérieur à son ancienne valeur. Ce saut dans le vide, même critiqué par certains qui auraient préféré que le saut en parachute ne soit pas accompagné, est donc une excellente opération!



samedi 19 septembre 2015

Deuxième négatif de Dominique Reynié

Cette semaine Dominique Reynié a eu son IPS (Indicateur de Perception Sociale) dans le rouge. Il convient de dire "deuxième" et non "seconde" car il est évident qu'il y aura une troisième fois...Ce qui est étonnant c'est que ce ne sot que la deuxième fois depuis le 1er août!


Alors que 'est-il passé ce 15 septembre?
En réalité pas grand chose... 


Quelques tweets très largement repris par des militants principalement du FN et du PS.

Comme dans le cas du 26 août (que nous avions aussi commenté ici) nous voyons que ce n'est qu'une attaque ciblée de faible portée car l'indicateur repart dans le positif dès le lendemain.

jeudi 17 septembre 2015

Charisme Twitter

#Regionales2015
La campagne se déroule aussi sur twitter et tous les candidats ont leurs propres comptes, ils ont tous également leurs comptes de soutien qui sont les premiers a retweeter les tweets de leurs candidats.

Le ratio (nombre de tweets) / (Nombre de retweets) est un indicateur simple du charisme des candidats sur twitter. Nous n'avons ici comptabilisés que les tweets des candidats en rapport direct avec la campagne et les retweets générés dans les 24 heures. Ceci depuis le 1er août:

Voici le résutat:


Dominique Reynié arrive en tête mais les 3 premiers se suivent de très près!
Il faut aussi remarquer que le nombre de tweets est très variable d'un candidat à l'autre.
Carole Delga est en retard car ses comptes de soutien se sont créés plus tard aussi

mercredi 9 septembre 2015

Damien Lempereur à l'abri des attaques

Le candidat Damien Lempereur aux élections régionales de décembre 2015 dans la nouvelle grande région Midi-Pyrénées Languedoc Roussillon fait figure d'outsider et donc ce n'est pas une cible évidente pour les candidats qui espèrent faire un bien meilleur résultat que lui.

Regardons ce graphique qui propose 3 indicateurs:




Nous observons que le sentiment est très positif pour Damien Lempereur, meilleur que pour les  4 autres candidats (dans le désordre: Carole Delga, Philippe Saurel, Louis Aliot et Dominique Reynié).

Cependant son indicateur de perception social (IPS postanalytics) est le deuxième plus faible!
Cela s'explique par:

  • D'une part le sentiment est positif car le candidat n'est pas la cible des critiques et des attaques. Donc les mentions sont en général celles des sympathisants / militants ce qui explique cette différence de sentiment
  • D'autre part, n'étant pas un sujet aussi notoire que les autres, il y a moins de mentions et de reprises et l'impact total reste bien plus faible.
Il est fort à parier que si sa perception objective montait, il deviendrait alors de plus en plus la cible des critiques et qu'en contrepartie le sentiment baisserait.

Nous voyons combien ce jeu d'indicateurs permet d'analyser tous ces aspects, de les mesurer et de voir comment ils évoluent dans le temps tout en se comparant avec les autres adversaires politiques.



lundi 31 août 2015

Couverture Médias Régionales2015 Midi Pyrénées Languedoc Roussillon

Les Régionales 2015 ont des candidats qui font du brut hors des frontières d'Occitanie (mettez-y le nom que vous souhaitez, tant qu'il est plus court que "Midi Pyrénées Languedoc Roussillon").

Quelle couverture les média donnent à cette campagne sur Twitter?



Voici le Top10 du mois d'août.

RMC en tête, ce fut avec Philippe Saurel comme invité (en tête en tweets, en viralité (RT) et en impact cumulé).

L'Opinion, justement en a une car le sentiment général exprimé est très marqué par rapport aux autres médias plutôt neutre en général et surtout au niveau national.

samedi 29 août 2015

Crise éclair @DominiqueReynié


 Le candidat Dominique Reynié aux Régionales 2015 en Midi Pyrénées Languedoc Roussillon bénéficiait d'un assez bonne perception sociale sue twitter, toujours positive...
... jusqu’au 26 août.



Dominique Reynié en dénonçant un système médiatique a provoqué des réactions évidentes car il n'est pas en effet le candidat le mieux placé pour s'en plaindre.
Notre indicateur de perception sociale a chuté immédiatement et même plongé dans le négatif. Heureusement pour lui, il a retrouvé son niveau habituel dès le lendemain.

On voit tout l’intérêt de suivre l’évolution d'un tel indicateur car en un coup d’œil il fournit l'information nécessaire et permet de ne pas perdre de temps en analyses inutiles.
Quand on observe une variation brutale, comme dans le cas présent ou le sentiment devient négatif et la perception sociale très faible, alors on peut grâce au dashboard de postanalytics aller chercher les causes, les personnes les plus influentes et les plus critiques par exemple: 


Cet outil permet en effet d'obtenir la liste des personnes qui ont eu le plus grand impact en filtrant selon les critères voulus, ici nous voulions les détracteurs, seulement de Dominique Reynié et uniquement de la journée du 26 août.

Nous voyons que ce genre d'outil est très utile déjà en ne suivant l'évolution que d'un candidat, mais il bien entendu encore pus intéressant de pouvoir comparer les différents candidats entre eux:



lundi 24 août 2015

Régionales 2015 #MPLR

Décembre 2015, vote pour la nouvelle région MPLR ou MLRP qui n'existera vraiment qu'en 2016!
Deux grandes métropoles: Toulouse et Montpellier.
Plusieurs candidats pour occuper le nouveau conseil régional:
Entre autres, nous analysons:

Vous pouvez suivre la campagne électorale sur twitter avec le hashtag #Regionales2015
Celui n'est pas toujours utilisé et beaucoup de tweets ne mentionnent même pas directement les candidats, nous avons compilés tous les tweets en rapport avec la campagne de ces 4 candidats, nous en avons déterminé le sentiment et l'impact (audience directe + propagée).

Si souvent une personne critique ou soutient un candidat et celui ci est l'objet principal des tweets de cette personne, celle-ci inévitablement parle des autres candidats.
Il est donc rare de trouver une personne dont les tweets sont 100% positifs ou négatifs car s'ils sont tous positifs pour leur candidat, ils seront neutres ou positifs pour les autres.
Néanmoins, voici le top5 des influencers 100% positifs et négatifs:



Bien entendu, en général dans ce type de ranking, les influencers ont peu de tweets .

Si on se concentre sur un seul candidat, par exemple Carole Delga dont la campagne sur twitter est assez timide (en comparaison avec des principaux rivaux) et que l'on classe ses influencers par impact total décroissant nous observons un sentiment pondéré nettement négatif:



Parachutage PS, absence de programme, cumul de mandats, loi Alary (présidence déléguée) etc, manque de soutien au sein même du PS, divergence Saurel et #citoyensdumidi, etc
Il est vrai que les critiques ne manquent pas et ne sont pas compensées par les quelques promesses de votes et les rares comptes de soutien.


mercredi 8 juillet 2015

Toulouse: Perception Sociale

Étude réalisée sur la plateforme postanalytics, sur la période du 22 juin au 8 juillet en utilisant Twitter comme unique source.

Tous les tweets en rapport avec Toulouse ont été compilés:  qu'ils mentionnent Toulouse directement ou indirectement (le stadium, le capitole, le TFC, la TBS, etc...).
Ils ont été ensuite segmentés par thématique:

  • Transport
  • Sécurité (ou insécurité)
  • Sport
  • Cuture
  • Politique
  • Hôtellerie Restauration
  • Enfance (enfants, crèches, bébés, maternelles, etc)
  • Santé
Chaque tweet est marqué d'un sentiment relatif à Toulouse (positif pour Toulouse, son image, neutre, négatif) et son impact est mesuré (en fonction de son audience et de sa viralité).
En combinant la volumétrie, l'impact et le sentiment des tweets, on obtient un Indicateur de Perception Sociale pour chaque thématique:



Transport: très négatif!
Avec les problèmes ds taxis, avec la disparition de l'acheteur de l'aéroport de Toulouse Blagnac, avec les Gofast  et les accidents de policiers, c'est normal!

Sécurité: négatif!
Policiers caillassés, faux policiers, agressions diverses, etc, on a un résultat négatif attendu, la surprise peut venir du fait que c'est moins négatif que pour le transport.

Santé: positif!
Il y a une nombre relativement important d'offres d'emploi dans ce secteur.
La santé à Toulouse est reconnue comme un de ses points forts, avec des établissements toujours bien classés et des grandes premières, c'est donc également un résultat attendu.
Cependant, comme on a la valeur de cet indicateur pour tous les jours, on peut observer son évolution et voir que certains jours il est négatif:


Dans le cas du 22 juin, cette nouvelle a plombé le résultat:



samedi 4 juillet 2015

DSK: Perception sociale

Intéressons-nous, dans un premier temps, uniquement à la Perception Objective relative a Dominique Strauss-Kahn (DSK), c'est à dire à l'aspect quantitatif de l'information le concernant:

Pour ce faire, utilisons la source Twitter, qui est la plus adaptée et qui a le mérite de combiner des opinions personnelles et individuelles avec des tweets politiques ou corporatifs.

Nous utilisons l'Indicateur IPO (Indicateur de Perception Objective) qui est lui même la synthèse d'autres indicateurs et qui donne une valeur entre 0 et 1.000 qui reflète à la fois le volume d'information (ici, le volume de tweets), leur poids, leur viralité etc.

Cet Indicateur est obtenu quotidiennement, ce qui permet d'obtenir une courbe évolutive très intéressante:


Ensuite, intéressons-nous au sentiment exprimé dans ces tweets. Chaque tweet sera classsé comme vraiment négatif, négatif, neutre, positif ou vraiment positif.
Cette étude porte sur une période courte, de quelques jours, mais nous avons analysé plus de 25.000 tweets! La plateforme postanalytics assigne un sentent automatiquement, mais celui ci a été révisé manuellement pour les tweets de plus forte audience pour améliorer la fiabilité de l'analyse.

Nous obtenons ainsi un nouvel Indicateur de Sentiment,  qui nous permet de mesurer chaque jour la tonalité des tweets en rapport avec #DSK. Cet indicateur pondère le sentiment de chaque tweet par son audience pour obtenir un Sentiment global:


L'Indicateur de Sentiment varie de -1.000 à +1.000. Nous constatons ici que le Sentiment est souvent négatif. Nous observons cependant un pic positif le premier juillet qui s'explique de la façon suivante:
- Beaucoup de tweets neutres, purement informatifs qui participent positivement bien qu'en moindre mesure
- Quelques tweets positifs, mais de grande audience, provenant certains comptes twitter de la presse.
Ce maximum atteint 230 sur 1.000 alors que le pic négatif atteint lui -673 sur -1.000

Opérons maintenant une synthèse de la perception objective et du sentiment, combinons cela pour obtenir l'Indicateur de Perception Sociale (IPS):


Nos conclusions, en rappelant que nous nous sommes limités à la source twitter:
- DSK ne laisse pas indifférent, il existe un important volume d'information le concernant
- Il y a quelques tweets positifs de grand impact mais surtout beaucoup de tweets négatifs qui arrivent à faire plonger la perception sociale dans le rouge
- Beaucoup doutent des sondages officiels publiés dans la presse ou commandés par elle et les voient plus comme des ballons sondes et ils ne maquent pas de réagir.
- Il n'est pas attaqué seulement sur ses affaires privées (Carlton, Sofitel, etc) mais aussi sur sa compétence économique.


lundi 13 avril 2015

Ocio y Cultura en España

Chers lecteurs, veuillez nous excuser, mais une fois n'est pas coutume, nous publions un post en espagnol.

Tratando de España, de ocio y cultura, y la plataforma postanalytics siendo desarrollada en España, parece aceptable publicar un post en español aunque el blog esté en francés, no?

Objeto del estudio:
Monitorizar lo que menciona temas relacionados a la vez con algunas ciudades de España y con el ocio y la cultura.


Esas ciudades son, por orden alfabético, Alicante, Barcelona, Bilbao, Oviedo, Sevilla, Toledo, Valencia, Valladolid y Zaragoza.

Dentro de la tematica 'Ocio y Cultura", analizamos distintos aspectos:

  • Cinema
  • Conciertos
  • Gastronomia
  • Museos, exposiciones
  • Teatro

El volumen de contenidos digitales relacionados con todas esas condiciones es elevado, procedente de fuentes variadas: prensa digital, twitter, blogs, foros, páginas webs institucionales como corporativas, otras redes sociales, etc...

Tenemos indicadores que permiten transformar todos esos datos en información cuyo análisis nos proporciona algo más interesante todavía: conocimiento!

En este Contexto de Análisis concreto, tenemos para cada día, para cada tipo de indicador, para cada fuente, para cada ciudad, para cada aspecto de cultura, un valor de indicador. Eso nos da más de 25.000 valores de indicadores al mes!

Por eso tener una buena herramienta que permita realizar una potente analítica es primordial, eso es justamente lo que nos soluciona el dashboard postanalytics. Primero podemos observar a un alto nivel, es decir medias de valores sobre un periodo de tiempo, sobre información consolidada, agregando indicadores:


Este primer gráfico no sorprende mucho, esperábamos ver a la ciudad de  Barcelona encabezarlo, Valladolid por el medio y las ciudades de menor población estar logicamente abajo.

Ahora bien, y qué pasa si desglosamos el concepto general 'Ocio y Cultura' por los distintos aspectos que hemos configurado?

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Con algunos clics en el dahboard podemos ver lo que queremos,elegir qué criterios, qué fuentes, agregar o desglosar, ver volumetría o sentimiento, o combinar todo y ver la "Percepción Social".

Además, podemos cruzar la información en el sentido deseado. Si bien en el gráfico anterior veiamos el indicador IPO (Percepción objetiva que combina volumetría, pertinencia y relevancia) desde el punto de vista: aspectos de cultura por ciudad, también podemos verlo desde el siguiente: ciudades por concepto de cultura...


Todos estos indicadores, presentados adecuadamente, ofrecen un gran valor:
- objetivar el análisis
-  tener valores cuantitativos que se pueden integrar (gracias a la API Postanalytics) a cualquier cuadro de mando o fórmulas propias de KPI.

Eso sería insuficiente por si solo si no se complementase con conocimiento cualitativo.
Por eso en los gráficos tenemos también unos 'post-it" que son unos apuntes de nuestros consultores que explican los indicadores, dando la causa de un pico de notoriedad, de una inversión de sentimiento, de una baja percepción social a pesar de un sentimiento positivo, etc...

lundi 6 avril 2015

Dashboard postanalytics

Postanalytics possède un dashboard qui permet à ses propres consultants de détecter quels sont les points intéressants (un pic de notoriété, une inversion de sentiment, une chute de la pertinence, etc).
Cet outil est utile donc pour valider l'information en la révisant manuellement et permet de savoir où concentrer l'effort sans devoir tout réviser manuellement ce qui est impossible ou du moins trop coûteux.
Le consultant sait rapidement quoi regarder et où l'observer. Il peut donc expliquer rapidement une variation d'indicateur en allant lire le contenu à l'origine. Il fera une synthèse et pourra "mettre un postit" sur un graphique interactif pour que le client ait un outil qui lui donne une vision objective, quantitative et qualitative à la fois et cela sans perdre de temps:


Ces graphiques permettent d'avoir une première vision de haut niveau puis de "sortir la loupe" pour examiner plus en détail suivant les cas et l’intérêt du client.
On peut par exemple voir l'évolution dans le temps d'un indicateur donné ou d'un autre, des concurrents de notre choix, des critères qui nous intéressent, en fonction des sources (internet, twitter, presse, etc) et c'est un outil très puissant d'analytique qui permet de croiser l’information dans tous les sens.

Pour plus d'information ou une démo, contactez nous:  info@postanalytics.fr

mardi 31 mars 2015

Ebola en Côte d'Ivoire

Pas un seul cas d'Ebola signalé en Côte d'Ivoire, alors que c'est un pays d'Afrique de l'Ouest qui a même une frontière commune avec la Guinée et le Liberia, deux pays qui ont été fortement et mortellement frappés par l’épidémie! Bien entendu le niveau d'alerte était maximal (il a baissé depuis février) et le pays a du gérer cette crise et préparer a population.


Dans ce genre de crise, la communication a toute son importance et s'assurer qu'elle est efficace est obligatoire. Il ne suffit pas d'envoyer le message correct, il est nécessaire d'analyser la perception sociale,  de savoir comment réagit la population.
La connaissance idéale doit être assez fine, en segmentant par régions par exemple, car ce n'est pas la même chose dans la capitale ou dans un village, à la frontière d'un pays touché par l'Ebola qu'à des centaines de kilomètres, etc.
Il et important aussi de segmenter par sources, la presse, les réseaux sociaux, les blogs, etc... ce qui fournira une connaissance beaucoup plus riche et permettra la prise de décision afin d'apporter des ajustements précis si besoin est. Il est toujours pus facile de mettre en place des solutions aux problèmes dont on connaît les causes.

Nous nous contentons d'illustrer ce billet avec un seul exemple, de trop haut niveau à lui tout seul mais qui constitue un bon point de départ  dans une analytique 'top to bottom':


Ce graphique montre la perception sociale moyenne et son évolution sur une courte période d'un mois. On observe une oscillation avec un sentiment positif ou négatif selon l'actualité du moment.
Cela reflète bien l'état d'observation dans lequel se trouve le pays qui n'a pas connu de cas sur son territoire.
Il existe même un pic négatif, au milieu de cette période ou la population manifeste un sentiment négatif et l'impression d'être manipulée. Ce point là est très intéressant et nous avons étudié les influencers qui portent ce message, mais nous ne le publierons pas...