ESPACE SOCIAL & THÉORIE DES GRAPHES

 

Réseau social et évènement
de course à pied

Pour compléter les informations de spatialisation des évènements de courses à pied, les informations relatives à l’espace social tiennent une place importante dans le Running DataLab.

L’objectif est d’interroger l’aspect social des running event avec des études de cas précises basées sur des analyses exploratoires de comptes Twitter officiels. Analyser l’espace social à partir de ce réseau social permet de saisir l’impact de l’événement : sa résonance territoriale et celle sociale.

 

Deux études de cas ont été menées sur les éditions 2017 de l’Ultra Trail du Mont Blanc, du marathon de New York.

La méthodologie utilisée est la même pour ces deux études. Tous les tweets contenant le hashtag officiel — respectivement   — de l’événement ayant été postés 10 jours avant la date de début de l’événement et 10 jours après cette date sont extraits.

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Les données sont nettoyées et standardisées afin d’être exploitées dans un logiciel de visualisation et de réseaux. Le logiciel Gephi permet de transformer la donnée en graphe, plus spécifiquement en graphe de réseaux.

À partir de ce logiciel deux graphes principaux sont réalisés. Le premier concerne les acteurs et permet d’analyser les différentes relations ainsi que les jeux d’acteurs ; les différentes communautés qui se créent, les acteurs prépondérants ou encore ceux isolés. Un second graphe est créé ne contenant que les acteurs et les hashtags associés. Celui-ci permet de saisir l’univers sémantique de l’événement : le champ lexical ou encore interroger la visibilité du territoire-support.

 

Théorie des graphes

Un graphe est définit « mathématiquement comme un ensemble fini de sommets (…) et un ensemble fini (mais éventuellement vide) de liens (…) » (L. Beauguitte, 2010).

« Un sommet qui n’est adjacent à aucun lien est dit isolé (isolate). Lorsqu’un graphe est constitué de plusieurs sous-graphes non connectés les uns aux autres, ces sous-graphes sont nommés composants (component). Un composant formé d’un seul sommet est dit trivial. Si enlever un sommet s d’un graphe G augmente le nombre de composants du graphe, s est appelé point d’articulation (cutpoint ou, plus rare- ment, cut-vertex ). Si enlever un lien l d’un graphe G augmente le nombre de composants du graphe, l est appelé isthme (bridge) » (L. Beauguitte, 2010).

Pour en savoir plus : Laurent Beauguitte. Graphes, réseaux, réseaux sociaux : vocabulaire et notation : Version 1 – Septembre 2010. Groupe f.m.r. (flux, matrices, réseaux) animé par César Ducruet et Laurent Beauguitte

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Des Tweets au graphes

La traduction d’un tweet et de son contenu en graphe reprend la même logique de sommets et de liens. Chaque élément du tweet (le texte, le(s) hashtag(s) associé(s), utilisateur(s) mentionné(s), média(s) ou lien(s) vers d’autres sites) deviendra un sommet. Ils seront tous connectés au tweet initial par des liens. Ces liens sont orientés, on pourra dire, l’utilisateur a tweeté « Real local success for MCC, … ».

Plus untweet est retweeté, un utilisateur a tweeté ou est mentionné, un hashtag utilisé, plus leur sommet devient important, une polarité.

 

Exemple

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Auteur.e.s : M. Plard & V. Guichet, 2018

 

 

 

 

 

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