L’analyse des medias sociaux : état des lieux, outils et méthodes

L’analyse des medias sociaux

: état des lieux, outils et méthodes

Jean-Louis Bruneau

L’analyse des medias sociaux : état des lieux, outils et méthodes

2011

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SOMMAIRE

Introduction

I Etat de l’art

1. Les médias sociaux : un phénomène de société

1.1. Un mouvement durable

a) Une large adoption, une diversification des usages

b) Les médias sociaux : un nouveau mode d'interaction avec les marques

1.2. Un moyen d‟influence pour les internautes

a) Les médias sociaux : un canal d'influence et un pouvoir de nuisance

b) Une capacité de nuisance utilisée avec une certaine modération

2. Les entreprises face aux médias sociaux

2.1. L‟appréhension des médias sociaux par les entreprises

2.2. La notion d‟E-Réputation

a) Définition

b) Risques liés à l‟e-reputation

c) L‟impact des différents médias sociaux sur l‟e-Réputation

d) Gérer son e-réputation

2.3. Les initiatives prises et à venir

a) Des initiatives nombreuses, mais des actions encore artisanales

b) Les deux approches: "réseau" et "contenu"


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II Les solutions SAS

1. Les solutions SAS

1.1. SAS Social Media Analysis

a) Présentation générale

b) Les différents composants

1.2. SAS Social Network Analytics


b) Exemple d‟utilisation : détection de la fraude aux assurances

2. Applications

2.1. Les macros SAS pour l‟analyse de contenus

2.2. Identification des influenceurs sur Twitter

Conclusion

Bibliographie


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Introduction

Depuis maintenant plusieurs années se développe sur internet le phénomène dit des medias

sociaux : sites, forums, blogs, et plus particulièrement parmi ceux-ci ce que l‟on appelle les

réseaux sociaux : Facebook, Twitter,... Ces nouveaux moyens de communications, largement

adoptés par le public, représentent un important défi pour les entreprises, contraintes de

s‟adapter rapidement, notamment par la mise en œuvre de solutions techniques.

Le but de cette étude est de proposer un état des lieux du développement des medias sociaux

en France, ainsi que des outils et méthodes d‟analyse existants à l‟heure actuelle.

Dans un premier chapitre, nous ferons un état de l‟art de la perception du développement des

medias sociaux par les entreprises françaises, ainsi que sur les actions mises en œuvre pour

faire face aux défis qu‟ils impliquent.

Dans un second chapitre, nous verrons quel sont les principales méthodes et outils d‟analyse

des medias sociaux existants, en particulier ceux proposés par SAS Institute.


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Partie 1 :

Etat de l’art


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Ce chapitre vise à présenter un état des lieux du développement des medias sociaux en

France.

Dans une première partie, nous verrons quel est l‟appréhension et l‟usage fait des medias

sociaux par le public. Dans une seconde partie, nous verrons comment réagissent les

entreprises face à ces questions et quelles sont les initiatives mises en œuvre.

Périmètre

L‟ensemble des chiffres cités dans cette première partie proviennent de deux rapports de

l‟Observatoire français des médias sociaux : « Médias sociaux et interaction multicanal » et

« Médias sociaux et e-Réputation ». Ces chiffres ont été obtenus au moyen de deux enquêtes

conduites simultanément au premier trimestre 2011 par le cabinet IDC :

- Une enquête réalisée auprès des Directions Marketing et Communication en France de 124

entreprises de grande taille ayant de nombreux clients (Business to Consumer

essentiellement).

- Une enquête conduite auprès d'un échantillon représentatif de 800 internautes français

adultes.


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1.Les médias sociaux : un phénomène de société

1.1. Un mouvement durable

a) Une large adoption, une diversification des usages

En 2011 en France, les médias sociaux sont largement adoptés par toutes les populations :

82% des internautes utilisent les médias sociaux.

Cette fréquentation décroît avec l'âge (92% des 18-24 ans) mais atteint des niveaux élevés

pour les internautes seniors (70% des plus de 65 ans sont utilisateurs).

Elle concerne presque autant les CSP+ (78%) que les CSP- (83%).

29% du temps passé sur internet est consacré aux médias sociaux. Cela représente 52 minutes

par jour en moyenne.


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Facebook est nettement en tête des médias sociaux en termes de comptes ouverts

(75% des répondants, contre 7% pour Twitter). Il séduit en particulier les jeunes et les CSP-.

Les medias sociaux les plus fréquentés sont :

- Les sites de partage de vidéos You Tube (32%) et Daily Motion (12%)

- Le site de blogging Skyrock (13%, dont 22% des 18-24 ans)

- Les réseaux sociaux professionnels Viadeo et Linkedin (6% et 4% des répondants),

les raisons de cette croissance

La fréquentation des médias sociaux s'est stabilisée ou intensifiée pour 83% des répondants

au cours des 6 derniers mois. Ceci en raison d‟une diversification des usages, que l'on peut

regrouper en trois grandes catégories:

- Un effet "réseau". 59% des internautes vont sur les médias sociaux pour retrouver toujours

plus d'amis et de connaissances.

Cet effet est plus fort chez les 18-24 ans (66% d'entre eux), ce que reflète également leur plus

grand nombre d'amis et de contacts sur les médias sociaux : 72% des 18-24 ans ont plus de

100 contacts, contre 44% en moyenne.

Cet effet est renforcé par l'arrivée des nouveaux terminaux mobiles, en particuliers chez les

18-24 ans, qui consacrent aujourd'hui 75 minutes par jour à l'internet mobile.

- Un effet "contenus". Il s'agit ici de profiter des contenus utiles et de qualité (32% des

répondants), ainsi que d'obtenir de la part des entreprises et des marques des informations ou

des conditions privilégiées (respectivement 19% et 18%).

- Un effet de substitution. On observe un début de cannibalisation de l'email par les médias

sociaux. En effet, 18% des répondants disent aller sur les médias sociaux parce que ce média

remplace de plus en plus leur email.

Il convient de noter aussi un rôle croissant des médias sociaux dans certains cas comme

alternative au moteur de recherche (cité par 12% des répondants).


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b) Les médias sociaux : un nouveau mode d'interaction avec les

marques

La présence des marques est bien acceptée sur les médias sociaux.

11% des utilisateurs l'estiment très utile car elle permet de développer une relation privilégiée

avec ses marques préférées. 58% l‟acceptent tout en jugeant qu‟elle doit rester discrète. 31%

seulement la jugent inappropriée, car cet espace doit selon eux rester entre les mains des

utilisateurs.

C'est un peu moins le cas sur les réseaux sociaux de type Facebook.

La raison principale poussant les internautes à ne pas être présent ou potentiellement à

diminuer leur présence sur les médias sociaux est liée à une crainte autour de la protection

des données personnelles (pour 36% des internautes).

Un espace complémentaire d'interaction avec les marques.

- Les 23% de répondants qui interagissent régulièrement sont pour 88% d'entre eux

inscrits à des fan pages. Il s'agit d'un des modes d'interaction privilégiés.


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- Les sites de l'entreprise sont cités par 52% des répondants comme le canal d'interaction

avec les marques qu'ils souhaitent principalement utiliser dans les prochaines années.

- 54% des répondants citent les boutons permettant de relayer les informations depuis un site

vers les médias sociaux et leurs contacts (fonctionnalités de type boutons "J'aime" ou

"Share") mais aussi les blogs des marques.

La recherche de privilèges

L'analyse des raisons qui poussent à devenir fans fait ressortir la recherche d'un effet "club" :

43% s'attendent à profiter d'offres réservées aux fans (promotions, avantages, informations

originales, support client…).

On peut également citer l‟achat participatif (14%) et la co-innovation (11%).

1.2. Un moyen d‟influence pour les internautes

a) Un puissant canal d'influence

La valeur ajoutée des médias sociaux réside dans la possibilité qu'ils offrent d'échanger

facilement et à grande échelle des avis sur les produits, les marques et les entreprises. Les

moteurs de recherche en particulier restent incontournables (cités par 87% des internautes

pour cet usage).


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68% des internautes tiennent compte des avis sur les médias sociaux avant un achat.

Ils écoutent essentiellement l„avis de leurs connaissances (66%), mais s'inspirent aussi des

commentaires provenant des blogs indépendants (56%) ou des blogs d'entreprises (53%).

b) Une capacité de nuisance relative

Une capacité de nuisance réelle, mais à relativiser

- 67% des internautes utilisateurs font des recommandations d‟achat sur les médias sociaux.

- 10% des internautes ont déjà relayé un appel au boycott sur les médias sociaux, 63% se

déclarent prêts à le faire.


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10% de la population des internautes est un chiffre élevé dans l'absolu, qui confirme

l'existence de risques encourus importants. Pour autant, les internautes ayant réellement relayé

un appel au boycott sont beaucoup moins nombreux que ceux qui ont déjà émis et émettent

régulièrement des avis sur les entreprises sur ces mêmes médias sociaux.

Certaines entreprises plus particulièrement concernées

Si toutes les entreprises sont des cibles potentielles, les entreprises cotées, les entreprises du

secteur B2C et les entreprises évoluant dans certains secteurs d'activité particuliers sont

davantage exposées.

En particulier, les entreprises de secteurs « impopulaires » comme les services financiers, les

laboratoires pharmaceutiques ou la production d'énergie à base d'hydrocarbures sont

particulièrement concernées, ainsi que les sociétés évoluant dans des secteurs d'activité dont

les clients sont très présents sur les médias sociaux, telles que les agences de voyages ou les

compagnies aériennes.


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D'autres études ayant porté sur l'e-réputation des entreprises du CAC 40 ont permis de

conclure que les soldes d'opinion exprimés sur les médias sociaux à propos de ces sociétés

étaient en général largement positifs.

Un pouvoir d’influence inégal selon les internautes

Le pouvoir d‟influence d‟un internaute dépend en grande partie de l’audience dont il dispose,

notamment dans le cas des réseaux sociaux (nombre de contacts ou followers).

Exemple :

Le cas de la compagnie aérienne mise en cause sur YouTube par un chanteur populaire à la

suite d'une affaire de guitare cassée le montre bien. La chanson exprimant le dépit du chanteur

face à l'absence de réponse de l'entreprise suite à ces demandes de dédommagement n'aurait

probablement jamais atteint un tel nombre de visionnages sur YouTube (près de 5 millions) si

le chanteur n'était pas une personnalité connue suivie notamment par près de 19 000 followers

sur Twitter.

Par ailleurs, les entreprises sont également des internautes et peuvent donc faire jouer ce

levier en sens inverse en exprimant des avis destinés à influencer les perceptions et les

comportements des internautes.

une nouvelle règle du jeu à accepter et à maitriser

La communication étant devenue multidirectionnelle, il convient d'accepter les critiques qui

font partie du jeu et de l'ADN des médias sociaux. Dès lors que les appréciations portées sur

les médias sociaux se retrouvent à grande échelle bien positionnées dans les résultats des

moteurs de recherche, il peut même s'avérer judicieux de provoquer le plus grand nombre

possible de commentaires positifs et négatifs afin de gagner en visibilité puis d'apporter le

plus grand soin à la réponse aux commentaires négatifs.

Enfin, il peut s'avérer parfois a posteriori positif voire lucratif d'être critiqué ou attaqué sur les

médias sociaux, cette crise apportant une opportunité à l'entreprise de bénéficier d'une fenêtre

de tir médiatique lui permettant de rectifier le tir, d'apparaître ouverte, moderne et réactive.


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2.Les entreprises face aux médias sociaux

2.1. L‟appréhension des médias sociaux par les entreprises

Une importance reconnue des medias sociaux par les entreprises

Les entreprises perçoivent de façon très nette le caractère durable et la dimension de plus en

plus trans-générationnelle des médias sociaux et les possibilités pour leurs marques d'interagir

avec leurs clients actuels ou potentiels. Elles sont donc prêtes à investir.

Ce sont les Directions Marketing et Communication qui se sont aujourd'hui emparées du

sujet au sein des entreprises. Ces Directions sont très nombreuses à ressentir l'intérêt de ne pas

sous-utiliser les propriétés phares du canal "média social," en particulier l'écoute,

l'interactivité et la viralité. La dimension "outil de communication" des médias sociaux n'est

pas moins perçue que la dimension "moyen de fidélisation".


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professionnalisation et internalisation

Les Directions Marketing et Communication ont conscience de la nécessité de

professionnaliser les approches "médias sociaux". 56% de l'ensemble des personnes ayant des

réflexions et des projets au sein des Directions Marketing considèrent qu'il est important qu'il

y ait des ressources dédiées à l'intérieur de l'entreprise.

Ceci est cohérent avec le renforcement prévu d'initiatives telles que la création de fan pages et

le lancement de blogs. Ces dernières nécessitent d'engager des ressources internes

connaissant bien l‟entreprise et maîtrisant les valeurs portées par la marque afin de pouvoir

répondre aux exigences des internautes dans leur interaction avec elles.

2.2. La notion d‟E-Réputation

a) Définition

Le cabinet de conseil IDC définit l‟e-réputation comme « la perception qu‟ont les internautes

d'une entreprise ou d'une institution, de ses marques ou de ses collaborateurs ».

de plus en plus : réputation = e-réputation

L'observatoire IDC/SAS ayant montré que chaque internaute consacre en moyenne 3 heures

par jour à naviguer sur Internet, on comprend aisément que les sujets "e-réputation" et

"réputation" se superposent de plus en plus.


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Face à cette place grandissante d'internet dans le quotidien des entreprises et du grand public,

les agences de communication généralistes assimilent d'ailleurs de plus en plus la gestion de

l'e-réputation à leurs offres de gestion de la réputation.

un sujet stratégique

Comme le sujet "médias sociaux", le sujet "e-réputation" est aujourd'hui entre les mains des

Directions Communication (62%) et des Directions Marketing (43%). La préservation de la

réputation de l'entreprise est d'ailleurs une de leurs priorités majeures.

Stratégique, le sujet de l‟e-réputation devrait selon une majorité d‟entre elles être également

traité au niveau du Comité de Direction de l'entreprise.

b) Risques et impacts liés à l‟e-réputation

un risque direct pour l’entreprise


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Le risque lié à l'e-réputation est considéré non seulement comme un risque "indirect" pour

l'image de l'entreprise bridant sa capacité à agir, mais aussi très largement comme un risque

"direct" pour le business (attractivité commerciale et baisse du chiffre d'affaires).

Exemple

Le cas récent d'une chaîne de restauration mise en cause à la suite du décès d'un enfant par

intoxication alimentaire a montré à quelle vitesse les commentaires émis sur un média social

comme Twitter, immédiatement repris dans les moteurs de recherche, pouvaient se diffuser à

grande échelle et causer des dégâts pour l'image de marque de l'entreprise. L'entreprise a été

d'autant plus affectée qu'elle a été très lente à réagir sur sa propre page Facebook.

Conséquence prévisible de cette atteinte à la réputation de l'entreprise, une baisse de la

fréquentation de ses restaurants (au-delà de 20%) a été enregistrée dans les semaines suivantes

dans les pays voisins de celui où s'est produit le drame.

c) L‟impact des différents médias sociaux sur l‟e-réputation


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Un rôle clé des blogs

Les médias sociaux, et tout particulièrement les blogs, sont clairement perçus comme ayant un

impact particulièrement fort sur la réputation d'une entreprise.

Dans chaque domaine d'activité, des blogueurs indépendants influents se comportent en

leaders d'opinion susceptibles d'entraîner derrière eux de larges communautés reliées entre

elles par des liens d'une solidité variable. Il n'est pas rare que ces blogs devancent en audience

les grands médias sur la toile.

Facebook et Twitter : un rôle de caisse de résonnance

Alors que 68% des directions Marketing et Communication estiment que les blogs sont le

support Internet dont l'impact négatif potentiel sur la réputation des entreprises est le plus

important, ce taux descend à 34% pour les réseaux sociaux de type Facebook et Twitter.

Si les réputations se font et se défont dans les médias, les médias sociaux ne jouent parfois

qu'un rôle de caisse de résonnance, certes extrêmement efficace, mais sans être eux-mêmes à

l'origine de l‟information qui crée le Buzz négatif.


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Exemple

Une grande compagnie aérienne européenne a subi une campagne de dénigrement soudaine et

particulièrement violente sur Facebook et Twitter de la part de ses propres clients, notamment

pour avoir prétendument augmenté ses tarifs sur les liaisons en provenance du Japon dans un

contexte de catastrophe naturelle et humanitaire.

d) Gérer son e-réputation

Influencer : oui. Contrôler : non

Près de trois quarts des grandes entreprises pensent que les médias sociaux peuvent être

utilisés pour canaliser ou nuancer ce qui se dit sur elles. Elles ne sont en revanche que 30% à

considérer qu'il est possible de changer radicalement ce qui se dit sur elles sur ces médias

sociaux.

Les Directions Marketing et Communication semblent avoir bien intégré le point clé suivant :

s'il est vain de vouloir maîtriser sa réputation sur les médias sociaux, il est envisageable

d'avoir une influence sur elle et, - dans une certaine mesure-, de la gérer.

une approche proactive


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Ce résultat montre que les grandes entreprises françaises conçoivent majoritairement

l'utilisation des médias sociaux dans ce domaine comme une approche loin d'être uniquement

défensive.

Il convient d'être armé pour une communication de crise réactive face à une campagne ou une

explosion de commentaires négatifs sur les médias sociaux. Le cas récent d'une marque de

luxe dont le couturier phare était mis en cause pour des comportements personnels contraires

aux valeurs de la marque, a montré à quel point la capacité à réagir vite au plus haut niveau de

l'entreprise est essentielle. Mais au-delà de cette capacité de réaction, il importe d'agir en

amont sur les médias sociaux pour anticiper et si possible éviter ces situations à risque.

40% des entreprises considèrent qu'anticiper et éviter les risques concernant la réputation de

l'entreprise est l'un des principaux apports des médias sociaux.


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2.3. Les initiatives prises et à venir

a) Des initiatives nombreuses, mais peu de ressources engagées

des initiatives nombreuses

Plus de la moitié des entreprises (52%) ont lancé des initiatives en matière d'interaction client,

domaine privilégié d'action des Directions Marketing.

Pour ces entreprises, la fan page apparaît comme une figure imposée (84%). Pour autant, elles

ont mené des actions très diverses - achat de bannières ciblées (41%), écoute des

conversations (25%) - et ne négligent pas les autres leviers cités par les internautes pour

interagir avec elles : l'insertion de boutons J'aime sur leurs sites (42%) et le lancement de

blogs corporate (en particulier).


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peu de ressources engagées

Les initiatives autour des médias sociaux en 2010 ont représenté moins de 7% des budgets

Digital Marketing en 2010, soit moins de 1% de la dépense Marketing. Beaucoup de ces

dépenses apparaissent davantage comme tactiques que stratégiques et ont pu être stimulées

par un ticket d'entrée faible par rapport à d'autres canaux digitaux (par exemple un Coût par

Clic nettement moins élevé pour les achats de bannières).

26% seulement des Directions Marketing citent les médias sociaux comme l'un des principaux

canaux d'interaction client. Par ailleurs, seules 34% des entreprises ayant lancé des initiatives

ont aujourd'hui une ou plusieurs personnes dédiées aux médias sociaux.

Une montée en puissance progressive

- 33% d'entreprises supplémentaires vont lancer des initiatives en 2011

- 24% des entreprises identifient les médias sociaux comme un axe prioritaire de leurs

actions de Digital Marketing en 2011

- 56% des entreprises ayant lancé des initiatives prévoient de les renforcer en 2011.

Pour le moment la veille manuelle et internalisée demeure la règle tandis que le recours à

des prestataires et à des solutions automatisées reste de loin l'exception.


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La jeunesse du sujet et la difficulté qui en résulte pour les entreprises de l‟appréhender dans

toute sa dimension sont les principaux facteurs explicatifs de cet intérêt encore limité. Ceci est

notamment illustré par le nombre limité d‟entreprises qui mesurent leur réputation sur les

médias sociaux.

b) Les deux approches : « réseau » et « contenu »

Les outils d‟analyse des médias sociaux reposent sur deux approches distinctes : analyse du

contenu des conversations, et analyse des liens entre individus (dans le cas spécifique des

réseaux sociaux).


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- La première approche consiste à analyser le contenu du média, à savoir les manifestations

d'humeur au sujet de l'entreprise (outil d'analyse des sentiments) ainsi que les conversations

des clients (outil d'analyse textuelle).

- La seconde approche consiste à identifier les personnes considérées comme ayant une

influence sur les réseaux sociaux. Elle repose sur la théorie des graphes et permet de repérer

les personnes influentes, dont l'activité et les commentaires sont suivis en priorité.

Ces deux approches sont à l’origine des deux types de solutions développées pour

l’analyse des médias sociaux.

un nombre limité mais non négligeable d'entreprises s'intéresse aux solutions

analytiques avancées.

En 2011, 30% des entreprises étudient ou mettent en œuvre soit un type de solutions

analytiques permettant d'analyser le contenu des conversations sur les communautés et les

médias sociaux soit un autre type d'applications analysant les liens entre les individus les plus

influents et leurs communautés.

l’approche "réseau" proportionnellement privilégiée par rapport à l’approche

"contenu"

18% des entreprises réfléchissent à ce deuxième type de solutions. Ce pourcentage est à

rapprocher des 35% des entreprises qui sont engagées dans des réflexions ou des programmes

de constitution de leur propre réseau d'influence sur les médias sociaux passant par la mise en

place d'un dialogue structuré avec les communautés les plus influentes.


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A l'inverse, 19% des entreprises envisagent des solutions d'analyse sémantique et/ou des

sentiments, ce qui représente un pourcentage plus limité des entreprises ayant entrepris une

réflexion ou des actions pour cartographier et surveiller les communautés et les médias les

plus influents dans leur domaine (57%).

(exemple)

L'observatoire met enfin en évidence que les enseignes de la grande distribution et les

compagnies d'assurance font partie des entreprises les plus innovantes en la matière en

France, avec la particularité d'avoir à la fois investi dans des solutions d'analyse sémantique et

des sentiments d'une part, et dans des solutions d'analyse des liens sur les médias sociaux

d'autre part.


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Partie 2 :

Les solutions SAS


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Comme vu précédemment, les problématiques posées par l‟analyse des medias sociaux sont

de deux ordres : analyse des contenus et des sentiments exprimés d‟une part, analyse des liens

entre les individus dans le cas particulier des réseaux sociaux d‟autre part.

Dans une première partie, nous verrons une présentation rapide des deux principales solutions

proposées par SAS Institue, leader mondial du marché de la Business Intelligence, pour

répondre à ces problématiques : SAS® Social Media Analysis pour l‟analyse de contenus et

SAS® Social Network Analysis pour l‟analyse de réseau.

Dans une seconde partie, nous proposerons deux exemples mettant en œuvre les méthodes

d‟analyse.


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1. Les solutions SAS

1.1. SAS® Social Media Analysis


SAS® Social Media Analytics permet de collecter, d'analyser et d'exploiter les

communications, les conversations et les posts publiés sur les sites web, les forums, les blogs

ou les médias sociaux.

Fonctionnalités

- Collecte, intégration, historisation et indexation de contenus (recueil des publications

et des conversations en ligne sur les sites de réseaux sociaux, collecte d‟avis sur les

sites d'opinion, identification et intégration des billets publiés sur les blogs,

historisation)

- Fonctions de data mining et text mining (classification, analyse de sentiment)


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b) Les différents composants

La solution SAS® Social Media Analytics est construite à partir de différents modules, qui

font partie des solutions pour l‟analyse de données non structurées.

SAS® Enterprise Content Categorization

SAS® Enterprise Content Categorization fait appel à des techniques de traitement du langage

naturel et de linguistique avancée pour catégoriser automatiquement de gros volumes de

contenu multilingue.

SAS® Sentiments Analysis

SAS® Sentiment Analysis indexe les sources de contenus numériques : sites web grand

public, réseaux et médias sociaux. A l'aide de techniques statistiques et de règles sémantiques,

le logiciel analyse ensuite les sentiments des individus en temps réel et les restitue sous forme

d‟indicateurs synthétiques illustrant la tonalité de ces sentiments (positive, neutre ou négative)

et son évolution au cours du temps.

SAS® Text Miner

SAS® Text Miner offre des fonctions linguistiques avancées intégrées dans la solution de data

mining SAS® Enterprise Miner™.


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1.2. SAS® Social Network Analytics


SAS® Social Network Analytics permet d'identifier des communautés sociales en fonction

des interactions entre les individus, de mesurer et de segmenter ces derniers d'après leur

influence sociale, et de les cibler selon l'évolution de leurs communautés sociales.

Fonctionnalités

- Fonctions d'analyse incorporées (Accès à une bibliothèque complète des procédures

SAS, outils de reporting et d'analyse avancés intégrés)

- Visualisation du réseau, tableaux de bord et rapports (Fonctionnalité de recherche dans

les réseaux sociaux à l'aide de variables de communauté et/ou de membre)

- Segmentation et exploitation des données clients (possibilité de définir des rôles

sociaux et des scores pour optimiser la segmentation, analyse prédictive intégrant les

données historiques)


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b) Exemple d‟utilisation : détection de la fraude aux assurances

Cette partie vise à présenter une utilisation possible de SAS® Social Network Analytics : la

détection de fraude aux assurances. L‟exemple traité ici est celui des assurances pour les

professionnels de la santé.

On applique la procédure suivante:

- Recherche et filtrage des alertes pour identifier les plus significatives

- Etude de chaque alerte indépendamment

- Décision

Recherche et filtrage des alertes pour identifier les plus significatives

A chaque alerte est attribué un score, en fonction du risque de fraude supposé.

Un préfiltrage est effectué en fonction de ce score, ainsi que d‟autres paramètres usuels

(période, type d‟alerte,…). Ici, on filtre sur “Patient” et “Physician”.


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Etude de chaque alerte indépendamment en effectuant les actions suivantes :

- Examen des détails de l‟alerte

Pour chaque alerte, on dispose d‟une série d‟informations de base, comprenant son rang, son

score, et ici les frais qui lui sont associés.

- Examen des transactions liées à l‟alerte

Pour l‟entité associée à chaque alerte (un patient, une réclamation, un compte, un

médecin,…), on dispose d‟un niveau de détail supplémentaire avec les transactions vers les

autres entités qui lui sont associées.


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- Examen des tableaux et graphiques fournissant des informations sur l‟entité concernée

Les options graphiques comprennent des images, des diagrammes de dispersion,

histogrammes, camemberts et indicateurs de performance clés (KPI).


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- examen du réseau montrant les entités liées à l‟entité concernée et les liens existants

entre elles

L‟affichage du réseau permet de repérer des liens non détectés auparavant par le simple

examen des caractéristiques propres de l‟Entité considérée, et donc éventuellement

d‟augmenter le niveau de suspicion.

Dans cet exemple, les relations entre les entités et l'analyse sur les données transactionnelles

suggèrent que trois fournisseurs d'équipements médicaux pourraient avoir une relation

suspecte, ou pourraient même être la même entreprise avec trois noms de société différents.

Décision

Suite aux résultats de l‟analyse effectuée, la décision est prise soit d‟abandonner les

recherche, soit de lancer une enquête approfondie sur l‟entité concernée.


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2. Applications

2.1. Les macros SAS pour l‟analyse de contenus

Cette partie vise à présenter certaines macros basiques utilisées pour l‟analyse de contenus sur

les médias sociaux. Ces macros sont disponibles sous SAS® Social Media Analytics, ainsi

que sur une API (application d‟interface programmeur) dans le cas de Twitter.

Les macros considérées ici sont :

1. %Twituser - Capture de tous les messages Twitter à partir d'un utilisateur spécifié.

2. %Twitsearch - Recherche des messages Twitter avec des critères spécifiques.

3. %Twitlike – Recommandation de messages Twitter similaires à ceux de l'utilisateur

spécifié.

Les noms des macros commencent par le mot «twit» qui fait référence au fait qu'il accède aux

messages Twitter, mais les mêmes outils peuvent être étendus à Facebook et d‟autres sites de

médias sociaux.

Ce qui suit est la description de la façon dont le contenu des médias est capturé, analysé et

ensuite agrégé dans des recommandations par les macros SAS. Ces macros peuvent être

appliquées en trois étapes.


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ETAPE 1 – Capture des messages d’un utilisateur

Les messages que vous avez créés sur Twitter à partir d'un navigateur Web ou d‟une

application iPhone, sont stockés sur le site de Twitter au sein de votre propre profil. Cette

étape consiste à recueillir vos messages et avoir une collection des plus récents que vous ayez

envoyés. Ceci est accompli grâce à une macro nommée %twituser qui a les paramètres

suivants :

%twituser (user = twitter user name, outfile = output report);

avec:

- user : le nom d‟utilisateur du compte Twitter.

- outfile : Le nom et le chemin du fichier HTML dressant la liste de sortie de tous les tweets

récupérés pour l‟utilisateur spécifié.

Cette macro utilise l'API de Twitter et capture les derniers messages Twitter de l'utilisateur

spécifié. L'information est stockée dans un dataset pour une analyse plus approfondie et un

rapport HTML est également généré comme indiqué ici :

ETAPE 2 – Recherche

Une fois qu‟une collection de tous les derniers messages de l'utilisateur courant a été capturée,

la prochaine étape consiste à rechercher les autres messages sur Twitter qui sont similaires à


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ceux de cet utilisateur. Twitter fournit une API qui permet à un programme SAS ou à d'autres

outils externes d‟effectuer une recherche avec des conditions spécifiques et de retourner tous

les messages qui répondent aux critères de recherche. Cette recherche peut être effectuée de

façon interactive sur le site : http://search.twitter.com.

Les quatre options suivantes sont appliquées lors d'une recherche :

- Mots clés

En sélectionnant les termes les plus employés par l'utilisateur courant à l‟aide d‟une PROC

FREQ, il est possible d‟effectuer une recherche afin d‟identifier les autres discussions qui

contiennent les mêmes mots clés.


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- Langue

Dans cet exemple, l'anglais est utilisé. Sans ce filtre, il y a plusieurs messages qui peuvent

contenir les mêmes mots-clés.

- A partir de cette personne

Un filtre est appliqué afin de ne pas inclure l'utilisateur courant dans le résultat de la

recherche. Ceci parce que l'objectif est de trouver des messages d'autres utilisateurs d'intérêt

similaires en excluant l'utilisateur courant.

- Dates

Ceci peut être ajusté selon le nombre de résultats retournés. Par défaut, la recherche est

effectuée dans la semaine courante.

Beaucoup d'autres conditions peuvent être appliquées par le programme SAS pour décrypter

et analyser un message de façon approfondie. La recherche est effectuée par une macro

nommée %TWITSEARH. Ceci est l'API pour les programmeurs SAS qui peut être utilisé

comme une interface de recherche sur Twitter :

%twitsearch (

criteria = words search criteria,

user = from this user,

date = since this date,

outfile = output report);

avec :

- criteria : Les critères de recherche textuels à appliquer sur http://search.twitter.com. Ce peut

être un ou plusieurs mots.

- user : Optionel. Un nom d‟utilisateur Twitter auquel la recherché peut être appliquée.

- date : Optionel. La date à laquelle les résultats de recherche seront filtrés. Le format est

aaaa-mm-dd.

- outfile : Le nom et le chemin du fichier HTML contenant la liste des résultats.


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ETAPE 3 - Identification des semblables

Capturer les messages des utilisateurs et appliquer ensuite les recherches sont les tâches

simples qui peuvent être appliquée par tout autre langage de programmation ou d'autres outils

que SAS. Là où SAS fournit des outils supplémentaires est dans la capacité à analyser le texte

et à repérer les termes similaires en se basant sur différents modèles statistiques. Dans cet

exemple, la PROC CLUSTER est utilisée pour analyser le texte en le segmentant en clusters,

puis en calculant leurs distances relatives afin d'identifier les messages similaires.

La macro qui est utilisé ici est nommée %TWITLIKE :

%twitlike (user = twitter user name, outfile = output report);

avec:

- user : le nom d‟utilisateur du compte Twitter.

- outfile : Le nom et le chemin du fichier HTML dressant la liste de sortie de tous les tweets

récupérés pour l‟utilisateur spécifié.

Lorsque ces trois macros sont combinées, cela permet de disposer d‟un flux d‟informations

sur les intérêts individuels d‟un utilisateur. Ceci peut être exécuté en mode batch

périodiquement et les rapports HTML résultant peuvent être placés sur un serveur Web de

sorte que l'utilisateur peut les visualiser via une URL.


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2.2. Identification des influenceurs sur Twitter

Pour mesurer l‟influence de l‟utilisateur d‟un réseau social, la connaissance de son nombre de

contacts ne suffit pas. L‟influence est à la fois fonction du contenu émis – dans le cas de

Twitter, l‟écriture d‟un Tweet - ainsi que la conversation générée – le fait qu‟un tweet

provoque une réponse, un retweet, ou que son auteur soit mentionné.

Stockage des données : matrice ou dyade

Les données indiquant les liens du réseau social sont généralement énoncées dans l‟un des

deux formats suivants :

- le format matriciel, où tous les nœuds sont énumérés en haut et sur le côté d‟une matrice

carrée et où chaque élément indique le nombre de liens entre deux nœud. Ce format est utilisé

dans un grand nombre des méthodes d'analyse de réseau, notamment celles qui utilisent la

PROC IML.

- Le format «Dyadique» : un ensemble de données à trois variables représentant

respectivement un premier nœud, un second nœud, et le nombre de connexions entre les deux.

Du point de vue de la gestion des données, la création de ces données est plus facile, et ce

format est nettement moins couteux en terme de taille.

Exemple Le bloc SQL ci-dessous montre la méthode de base pour la construction d'une dyade d'un

graphe non orienté. Dans cette requête, une lien est construit dans le cas où une carte de crédit

(CC) a été utilisée par le même marchand (merchID).

/** Typical dyad construction via SQL **/

create table dyad as

select a.cc as node1,

b.cc as node2,

count(distinct a.merchID)

as count

from transactions as a,

transactions as b

where a.cc^=b.cc

and a.merchID =b.merchID

and additional qualifiers group by a.cc, b.cc;


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Distinction entre « contenu » et « conversation »

Le calcul du score d‟influence Twitter est basé sur les deux concepts de contenu et de

conversation. Le contenu est uniquement valable si les gens le lisent. En tant que tel, il n‟est

pondéré que d'un poids de 25% (envoi des tweets) et la conversation d'un poids de 75%

(composée des mentions, des retweets et des réponses). Le contenu et la conversation

génèrent deux types de métrique :

- Métrique de Génération de Contenu : dans sa plus simple expression, c'est le

nombre de tweets sur une période de temps donnée. Ceci est reflété dans la colonne

"Twitters" du rapport d'influence.

- Métrique de Génération de Conversation : les utilisateurs de Twitter qui conduisent

les conversations ont tendance à générer un grand nombre de retweets. Ils sont

beaucoup mentionnés. Ils pourraient aussi motiver un grand nombre de réponses. La

partie «conversation» du score d'influence reflète donc la métrique des réponses

(Replies), Retweets et mentions.

Calcul La première étape de calcul des quatre catégories qui composent le score d'influence est de

calculer le total journalier brut pour chaque catégorie. Le total brut est calculé pour chaque

catégorie comme suit:

- Tweets : le nombre de tweets envoyés multiplié par le nombre de followers

- Mentions : Quand une personne est mentionnée dans un tweet, ils obtiennent un score

de mention qui est la somme de tous les followers qui ont reçus le tweet dans laquelle

la personne a été mentionnée. La personne qui envoie le tweet obtient juste un score

de base Tweets.

- Retweets : Quand une personne a l‟un de ses Tweets retweeté, elle obtient un score de

retweet qui est la somme de tous les followers qui ont reçues le retweet. La personne

qui envoie le retweet obtient juste un score de base Tweets.

- Réponses : Quand un individu obtient une réponse, étant donné qu‟il est difficile

d‟évaluer combien de personnes ont lues la réponse, on compte juste le nombre de

réponses. La personne qui envoie la réponse obtient juste un score de base Tweets.

Ces données sont stockées quotidiennement pour chaque utilisateur qui tweet, est mentionné,

est ré-tweeté et reçoit une réponse. Pour un intervalle de temps défini, les totaux bruts sont

additionnés pour chaque catégorie. Ces chiffres sont reportés sur une courbe de loi normale et

un score entre 0 et 100 est attribué pour chaque catégorie, représentant la surface sous la

courbe de distribution normale par rapport au score moyen. Zéro signifie qu‟il n‟y a rien dans

cette catégorie. Enfin, on somme les quatre scores calculés et on divise par quatre.


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Généralisation de la méthode

Sur Twitter, la distinction entre contenu et conversation est facile à faire. Les tweets vus

comme « contenu » par rapport aux réponses, retweets et mentions vus comme « conversation

» est un concept facile à saisir et, comme montré ci-dessus, facile à mettre en œuvre.

D‟une manière générale, les méthodes d‟analyse de réseaux sociaux sont basées sur la théorie

des graphes orientés, avec la capture des messages entrant et sortant pour chaque nœud. Dans

cette représentation, les tweets sont des messages sortants et les réponses, re-tweets et

mentions peuvent être considérés comme des messages entrants.

Exemple Facebook fournit un exemple typique ou il est possible d‟appliquer la représentation (y

compris graphique) basée sur la distinction entre information entrante et sortante. Les fan

pages Facebook, par exemple, se composent de messages et de commentaires pour les

messages. La base de données Facebook attribue un post_id sur une table de messages et

chaque message et commentaire est capturé par ce post_id. Alors les scores de messages

sortants et entrants sont facilement calculés.


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Comme on peut le voir sur la figure précédente montrant la structure de données de Facebook,

chaque message et commentaire, recensés dans l‟historique des post (Post_history) et

l‟historique des commentaires (« comment_history) sont indexés par un post_id. Ces tables

contiennent un lien vers l'ID utilisateur qui contient des informations sur le profil de

l'utilisateur (nom, sexe, etc). Ces informations utilisateurs sont stockées dans les tables

« usercomm_history » et « userpost_history ».

Métrique du second degré

Définition

La métrique de premier degré est le nombre de connexions directes (entrantes et sortantes)

entre deux nœuds dans un réseau. La métrique de second degré est le premier ensemble de

connexions indirectes; en d'autres termes, c‟est la métrique des informations sortantes et

entrantes des nœuds qui ont une connexion directe avec le nœud considéré.

L‟utilisation des métriques de second degré est un moyen de mesurer l'influence immédiate du

réseau de contacts d‟un utilisateur, et c'est une façon de mesurer le potentiel de "transmission"

des messages dans son réseau. L'information qui est reçue à partir d'une connexion directe est

présumée être plus susceptible d'être transmise que l‟information qui est reçue à partir des


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nœuds qui sont plus éloignés (toutes choses égales par ailleurs).

Calcul

Les quatre composantes de l'influence qui sont inclus dans le calcul sont les suivants :

- Messages directs adressés aux membres du réseau d'un utilisateur

- Réponses directes reçues de membres du réseau d'un utilisateur

- Messages sortants envoyés indirects (second degré), c‟est-à-dire les messages ou

commentaires formulés par les membres du réseau de l'utilisateur

- Messages entrants reçus indirects (second degré), c‟est-à-dire les commentaires reçus

par les membres du réseau de l'utilisateur.

L'inclusion de la métrique du second degré introduit une information de l'impact probable de

tout message étant donné la taille, la densité et l'interconnexion du réseau social d'un

utilisateur.

Mise en œuvre et résultats

Comme indiqué ci-dessus, le calcul de la métrique du second degré est à certains égards, une

évolution de la distinction entre "contenu" et "conversation". Dans l‟exemple précédent, la

«conversation» était mesurée par les réponses, retweets et mentions. Dans le nouveau cadre,

la «conversation» continue à être mesurée en additionnant les réponses, retweets et mentions.

De plus, on superpose la notion de potentiel de conversation en incluant les calculs de second

degré dans la construction de la métrique.

Exemple Dans ce scénario, l'auteur considéré est indiqué dans le haut du diagramme comme « Nœud

A ». Cet auteur envoie deux tweets. Le nœud A a trois followers. Ainsi, le score de «Tweet»

dans l'approche originale est 2 * 3 = 6. Ce résultat se retrouve dans le calcul par analyse du

réseau pour le score de sortie de premier degré. Ici, le nombre de messages sortants est

représenté par deux tweets,dont chacun va à trois followers. Cela se traduit par le même

Score que dans l'approche originale, c‟est-à-dire 2 * 3 = 6.


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Les calculs ultérieurs sont présentés pour les deux approches dans la figure précédente. Dans

les deux cas, quatre mesures distinctes sont calculées. Ces quatre mesures sont combinées et

normalisées de sorte que la somme est présentée sous la forme d‟un nombre qui varie de 0 à

100. Comme nous pouvons le voir, les deux séries de calculs sont très similaires : 34 versus

40.

Pour voir la comparaison des deux métriques au-delà d'un cas, la figure suivante montre une

comparaison graphique des calculs respectifs pour un ensemble représentatif d„utilisateurs de

Twitter. Dans cet exemple, il y a une forte corrélation entre les deux ensembles de mesures.

On peut donc en conclure que les deux sont fonctionnellement interchangeables.


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Conclusion

Le développement des médias sociaux représente un phénomène majeur en France, dont

l‟importance a été largement perçue par les entreprises. Même si les initiatives prises à l‟heure

actuelle par ces dernières restent artisanales, une forte évolution est prévue au cours des

prochains mois, en particulier la mise en œuvre de solutions analytiques.

SAS Institute, leader du marché mondial de la Business Intelligence, a développé une offre

logicielle permettant de répondre à l‟ensemble des problématiques posées par l‟analyse des

médias sociaux. Existant à l‟heure actuelle depuis moins d‟un an, ces solutions sont appelées

à être déployées au cours des prochaines années.


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Bibliographie

- Etude “Médias sociaux et interaction multicanal”, Observatoire des Médias Sociaux SAS-

IDC

http://www.sas.com/offices/europe/france/sas/observatoire_medias_sociaux.html

- Etude "Médias sociaux et e-réputation", Observatoire des Médias Sociaux SAS-IDC


- Investigator Guide SAS® Social Network Analysis Server 2.2

- Cours "Analyse de réseaux sociaux", Cécile Bothorel, Telecom Bretagne

- livre "Mining the social web", Matthew A. Russell

- Etude “Analyzing Social Media Tweets with SAS®”, Sy Truong

http://support.sas.com/resources/papers/proceedings11/324-2011.pdf

- Etude “&Degrees. of Separation: Social Network Analysis Using The SAS System”, Shane

Hornibrook

http://www.nesug.org/proceedings/nesug06/an/da21.pdf

- Etude “How You Can Identify Influencers in SAS® Social Media Analysis”, Don Hatcher,

Gurpreet Singh Bawa, Barry de Ville


- Etude “Do guest reviews really matter? Linking social media and operations data”, Kelly A. McGuire





http://www.nesug.org/proceedings/nesug06/an/da21.pdf



Documents

L’analyse des medias sociaux : état des lieux, outils et méthodes